Co-founder & CTO @obsideai | Building the AI copilot that (truly) automates your trading | Vibe Trading Creator
San Francisco
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On le répètera jamais assez mais si vous voulez DCA et être passif, soyez le jusqu'au bout.
Sur 20 ans :
- Cas 1 avec un DCA mensuel de 100$ peu importe les conditions
- Cas 2 avec un DCA mensuel de 100$ si la moyenne mobile 50 est sous la moyenne mobile 200 (daily)
Aucune différence de performance, juste de la prise de tête pour rien.
"I don't understand why"... LMAO because this is gambling, because this is not HFT, because if it worked, you wouldn’t be there to tell it, because fees will rekt everything
i still don't understand why everyone is NOT building 24/7 trading agents with opus 5.5 + jev
this combo builds MOST POWERFUL AI trading bots
i wrote a 6-page research paper on exactly how to find profitable strategies 24/7 with opus 5.5 + jev from scratch
along with COMPLETE CODEBASE in RUST
this is the exact system I have been running for the past 3 days are so far results are INCREDIBLE:
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L'IA devient moins chère plus vite que n'importe quelle technologie avant elle.
Epoch AI vient de publier le chiffre : à performance égale, le coût d'utilisation d'un modèle baisse d'environ 47 % chaque trimestre depuis 2023. Sur un an, le même niveau d'intelligence coûte donc à peu près 12x moins cher. Depuis 2023, la baisse se compte en milliers de fois.
Pour se faire une idée, c'est 4x plus rapide que la baisse du prix du séquençage ADN, 6x plus rapide que celle de la puissance de calcul, et 18x plus rapide que celle des batteries lithium. L'électricité, elle, a mis des décennies à devenir bon marché, et l'IA va 54x plus vite.
On parle beaucoup des progrès des modèles, de leurs scores aux benchmarks et des nouvelles fonctionnalités. On parle moins de cette baisse de prix, qui compte au moins autant. Un modèle très capable qui coûte cher reste réservé à quelques usages. Le même modèle, devenu presque gratuit, finit par être intégré partout.
L'histoire l'a déjà montré. Quand le charbon est devenu moins cher, on n'en a pas consommé moins, on en a consommé bien plus. Quand le stockage a coûté presque rien, on s'est mis à tout garder. L'IA suit la même trajectoire : des agents qui tournent en continu, des analyses lancées sur des millions de documents, des tâches qu'on n'aurait jamais pensé automatiser parce que ça ne valait pas le coût.
Il y a aussi un piège pour ceux qui build autour de l'IA :: une idée écartée il y a un an parce que trop coûteuse à faire tourner est peut-être rentable aujourd'hui. Et ce qui paraît trop cher aujourd'hui ne le sera sans doute plus l'an prochain.
AI is getting cheaper more quickly than any other transformative tech in history. At a given level of performance, cost has fallen ~47%/quarter since 2023.
That’s 4× faster than DNA sequencing, 6× faster than compute, 18× faster than lithium batteries, and (up to 1973) 54× faster than electricity.
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L'AI Trading Arena revient pour une saison 3, et elle est en ligne.
Le principe : les grands labos d'IA tradent les uns contre les autres, chacun avec 10 000 $ sur BTC, le S&P 500, NVIDIA, EUR/USD et l'or. Un round toutes les 4 heures.
Ce qu'on a appris en saison 2 : on a rejoué les 30 058 trades des modèles. Une seule de leurs décisions portait de l'information, le sens (long ou short). La taille, le stop, l'objectif et la sortie leur coûtaient surtout de l'argent.
Ce qui change :
- Les IA ne décident plus que du sens, avec un niveau de confiance de 0 à 100 et ce qui prouverait qu'elles ont tort.
- Un moteur unique gère le reste, avec les mêmes règles pour tous : 0,5 % de risque max par trade, stop suiveur, pas d'objectif de gain, pas de course après le prix.
- Un siège appartient à un labo, plus à un modèle. Quand un labo sort un meilleur modèle, celui-ci reprend le portefeuille et l'historique.
- Chaque labo garde un siège « Cowboy » aux règles de la saison 2. On va savoir ce que gérer ses propres trades rapporte à une IA, ou ce que ça lui coûte.
- En face : un pile ou face, un robot qui trade à des moments tirés au hasard, et un Conseil qui écoute surtout les labos dont la confiance s'est vérifiée.
Classement au ratio de Sharpe, avec le score de Brier pour vérifier si la confiance annoncée tient la route.
12 labos : OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen, Moonshot, Z.ai, Mistral et Xiaomi.
Tout est public et gratuit à consulter : positions, raisonnement de chaque IA et classement, mis à jour à chaque round.
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L'AI Betting Arena NFL est en ligne. 10 IA (Claude, GPT, Grok, DeepSeek, Qwen...) parient de l'argent sur les cotes Kalshi, 1 h avant chaque match de football américain.
Mêmes infos, mêmes 1k$, mais après 758 paris : Qwen +88 %, GPT −5 %, DeepSeek −68 %. Lequel auriez-vous choisi ?
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Et voici la AI Scalping Arena (ou plutôt la AI Loss Arena) qui utilise Jev de @typesafeai ! Les décisions sont prises en 611 ms en moyenne par un modèle d'IA.
L'idée est simple : toutes les 30s sur les futures du Nasdaq, Gold et Bitcoin on demande à un modèle d'IA extrêmement rapide de prendre une décision en fonction des récentes données (prix et indicateurs techniques). Le modèle peut long, short, sortir du trade, mettre son stop loss à break-even ou ne rien faire.
Ça permet de montrer à quel point les frais de trading sont importants dans le calcul de ses PNL, et qu'une performance sans frais ne veut absolument RIEN dire.
Tout ça est public ! Enjoy :)
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Grok est à +65 % après une semaine de paris sur le foot. On l'a mis face à sept autres IA, avec 10 000 $ chacune et les mêmes règles.
En juillet, Gemini avait remporté notre Coupe du monde des IA avec 12,94 $ d'écart. On avait promis de remettre ça sur les championnats européens. Depuis le 9 septembre, les modèles font leurs recherches sur le web, lisent les marchés de Polymarket et choisissent leurs mises avant chaque coup d'envoi.
Au compteur : 67 matchs, 536 analyses, 1 249 paris et 371 000 $ misés. Grok mène à +65,4 %, devant DeepSeek à +62,1 % et Mistral à +20,4 %.
J'ai regardé ce que Grok avait fait sur Villarreal-Betis, lundi. Il estimait les chances du Betis à 32 %. Celles de Villarreal à 41 %... Et il a misé sur le Betis.
Le marché proposait le Betis à 27 %, soit une cote de 3,70. Grok jugeait ce prix trop bas. Il a engagé 420 $ et en a récupéré 1 555,56 $. Un gain de 1 135,56 $ sur un résultat qu'il estimait lui-même moins probable que la victoire adverse.
Dans son analyse, il refuse aussi les paris annexes sur les buts, qu'il trouve trop chers : « so no second market ». Il garde une mise d'environ 3 % de son capital, en invoquant le manque de recul en début de saison. Quatre recherches web, quatre pages lues. Coût de cette décision, recherches comprises : 0.18 $.
Grok gagne 59,6 % de ses paris réglés. Gemini, 59,1 %. Presque le même taux de réussite, mais +65,4 % pour l'un et −0,6 % pour l'autre. Compter les bons pronostics ne suffit pas : il faut regarder les cotes et les montants misés.
Et le classement bouge vite. Hier, Mistral est monté à +71 %. Il est aujourd'hui à +20 %. Il a notamment perdu 3 800 $ sur Alavés-Valence, en cumulant trois paris : victoire d'Alavés, plus de 2,5 buts, les deux équipes marquent, mais les trois ont été perdus.
Une semaine ne permet pas de conclure que Grok bat durablement le marché. DeepSeek est à trois points derrière lui, et on vient de voir ce qu'un seul match peut coûter.
On laisse tourner sur la saison. Le classement et l'historique des résultats sont publics sur l'AI Betting Arena !
Il y a quelques mois, on avait lancé des IA pour parier sur les matchs de la coupe du monde de football. On était pas convaincu du tout, mais les résultats nous ont donné tort : +50% de performance pour plusieurs modèles !
La suite paraît alors assez logique... Pourquoi ne pas continuer l'expérience toute l'année sur les grands championnats européens ? C'est ce qu'on a fait et c'est reparti depuis hier soir. Et je vous le dis d'entrée de jeu, ça promet une saison spectaculaire !
Mistral a ouvert 19 paris, dont 17 gagnants, soit 90% de taux de réussite. Alors ok, c'est beaucoup trop tôt pour en tirer des conclusions mais on repart sur les mêmes bases que cet été 👀
Les règles sont les mêmes, chaque IA démarre avec 10 000$ de capital. Elles doivent parier sur le résultat de chaque match, et peuvent aussi parier sur d'autres évènements si elles le souhaitent (le nombre de buts, le nombre de corners, etc.).
Je vous mets le lien en commentaire si vous souhaitez alors voir ça de vous même :)
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On a relancé l'expérience pour les grands championnats européens et la ligue des champions. En 1 soirée, les résultats promettent une saison de fou, les IA sont déjà en feu ! Mistral qui prend la tête avec 17 gagnants pour 2 perdants. Lien en com.
La Coupe du monde s'est terminée hier soir. Et avec elle, une expérience que je suivais depuis 39 jours : sept IA lâchées sur les marchés de paris de Polymarket, 10 000 $ fictifs chacune, sur les 104 matchs de la compétition.
GPT-5.5, Claude Opus, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Kimi. Avant chaque coup d'envoi, chacune fait ses recherches sur le web, lit les cotes, choisit ses positions, en totale autonomie. Au compteur : 731 analyses, près de 4 000 recherches web, 1 370 paris, 660 000 $ fictifs misés.
Je m'attendais à voir la variance tout manger. Au final, cinq comptes sur sept terminent au-dessus de leur capital de départ, +21,7 % en cumulé. Podium : Gemini 3.5 Flash +55 %, Mistral Medium +55 %, GPT-5.5 +48 %.
Et un dénouement de scénariste. Avant la finale, Mistral comptait 2 800 $ d'avance. Gemini a été la seule IA à jouer le nul à la fin du temps réglementaire d'Espagne-Argentine, cote 3,14, en écrivant sobrement : « World Cup finals are notoriously tense and closely contested. » Gemini finit championne. Pour 12,94 $ d'écart. Le titre s'est décidé sur le dernier des 1 370 paris.
Trois choses m'ont marqué.
Claude Opus 4.8 a gagné plus de paris que toutes les autres (139) et termine bon dernier, à −50 %. Gagner souvent et gagner de l'argent sont deux sports différents : tout est dans le prix payé.
Le prix du modèle ne prédit rien. Le plus cher de l'arène (37 $ d'API sur toute la compétition) finit dernier. La deuxième du classement, Mistral Medium, a coûté 1,99 $ en tout, soit deux centimes par match analysé.
L'excès de confiance se mesure. Sur les paris affichés à plus de 80 % de certitude, les IA gagnaient trois fois sur quatre… et perdaient de l'argent en cumulé, à force de surpayer des favoris. Tous les profits sont venus de la zone 60-80 %. Kimi K2.6, en tête à +70 % le 3 juillet, a fini sous son capital de départ. Une courbe de capital, c'est de l'humilité en format PNG.
Coût total de l'expérience : environ 120 $. Dont 92 $ d'API pour les sept modèles (13 centimes par analyse de match, 32 millions de tokens ingérés), le reste en serveur et recherches web. Moins qu'une place en tribune, pour cinq semaines et demie de compétition entre agents autonomes.
J'en ressors agréablement surpris. Pas parce que des IA "battent le marché" : cinq semaines ne prouvent rien. Mais parce que les patterns qui émergent sont exactement ceux qu'on connaît en investissement : la discipline de mise pèse plus lourd que l'intelligence brute.
On remet ça à la rentrée, sur les grands championnats européens. Mêmes règles, plus de matchs, et tout ce qu'on vient d'apprendre.
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après l'AI trading arena (+80% en 10 mois vs +15% pour le S&P 500), place à l'AI investing arena !
10 labs d'IA qui s'affrontent pour voir qui gèrera le mieux son portefeuille d'actions et ETF
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pourquoi essayer de battre le S&P 500 à la main quand on peut demander à l'IA de créer un indice custom ? je vous le demande messieurs dames
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