Quatre bots de trading IA ont respecté leurs propres règles de sécurité pendant la chute de 29 % du Bitcoin cette année, mais le plus actif a tout de même perdu de l’argent.

Points clés à retenir

• Hygentra AI a testé quatre de ses propres agents de trading IA sur 2 627 transactions effectuées de février à août 2026

• Les agents ont maintenu 97,5 % de leurs pertes dans les limites de stop-loss fixées avant chaque transaction

• Le groupe a réalisé un léger bénéfice après frais, mais l’agent à l’origine de 57 % des transactions a perdu de l’argent

• Le bénéfice repose sur un bug de 13 jours en août ; sans ces transactions, deux des quatre agents perdent de l’argent

• Hygentra a mené et financé elle-même l’étude, et la plupart des transactions étaient simulées

Ce que l’étude a évalué

Hygentra AI, une start-up dont l’application permet aux traders particuliers de demander à un agent d’IA de lire un graphique, de vérifier un ordre ou d’exécuter une stratégie de trading dans les limites qu’ils définissent, a testé quatre agents d’IA aux fonctions différentes. L’un d’eux effectuait des transactions de momentum rapides et de faible montant.

L’un misait sur les retournements de prix et conservait ses positions pendant plusieurs jours. Un autre ne négociait que les cassures, et un troisième suivait les tendances. Chaque transaction devait prévoir un stop-loss et un objectif de profit, et aucun agent ne pouvait détenir plus de cinq positions à la fois.

La plupart des transactions ont été simulées sur la base des cours en temps réel, avec des frais de 0,09 % par aller-retour. Environ 18 % étaient de véritables ordres passés sur la plateforme d’échange de cryptomonnaies Hyperliquid, tous durant les cinq dernières semaines du test. Les quatre auteurs, tous issus de Hygentra, ont publié l’article pour la première fois le 19 octobre, puis une version révisée le 29 octobre.

Les bots ont respecté leur discipline

La période de test a été difficile.

Le bitcoin est passé d’environ 82 150 $ le 11 mai à un creux intrajournalier proche de 59 100 $ le 5 juin, soit une baisse d’environ 28 %, avant de remonter aux alentours de 77 700 $ à la fin du mois d’août.

Pendant toute cette période, les agents ont limité 97,5 % de leurs pertes aux niveaux de stop définis avant chaque transaction. Aucun n’a relevé son stop après une perte, et aucun n’a commencé à négocier davantage après avoir perdu, précisément là où les traders humains ont tendance à craquer. Vingt-trois des 24 essais sont restés sous la limite de cinq positions.

L’exception est révélatrice. Un essai a conservé sept positions simultanément pendant 28 jours, et il appartenait à l’agent qui a fini par obtenir les meilleurs résultats. Un simple chiffre de rendement n’aurait jamais révélé cela, contrairement au journal des transactions.

La discipline n’a pas garanti les profits

Le respect des règles n’a pas garanti de gains. Le groupe a réalisé un rendement de 0,050 % par transaction après frais. L’agent spécialisé dans les retournements a obtenu les meilleurs résultats, avec 0,836 % par transaction, tandis que les agents spécialisés dans les tendances et les cassures ont affiché des résultats proches de l’équilibre.

Le gagnant a bénéficié de l’aide du marché. Trois transactions sur quatre de l’agent spécialisé dans les retournements étaient des paris à la baisse, effectués pendant une période dont le mouvement le plus important a été le recul de 29 % du bitcoin. Les auteurs estiment qu’une grande partie de son avantage provenait de cette orientation, et que l’écart entre le meilleur et le pire agent n’était pas assez important pour écarter la possibilité d’un coup de chance.

L’agent spécialisé dans le momentum a effectué 1 507 des 2 627 transactions et perdu 0,043 % par transaction. Les chercheurs ont vérifié si une exécution parfaite l’aurait sauvé, en plafonnant chaque perte exactement au niveau de son stop. Il a tout de même perdu de l’argent. Chaque agent a également perdu de l’argent sur les marchés calmes et en hausse, qui étaient les conditions les plus fréquentes pendant le test.

Les gagnants ont été départagés par un calcul simple. Les agents gagnaient de l’argent lorsqu’ils remportaient plus souvent leurs transactions que ne l’exigeaient leurs propres niveaux de stop et d’objectif pour atteindre le seuil de rentabilité.

Le problème technique d’août

L’article révèle un incident important. Du 13 au 25 août, une modification des paramètres lors d’une migration du système a empêché le moteur d’exécuter les ordres de stop-loss et d’objectif de profit définis par les agents. Trente positions ont été clôturées par des scripts de nettoyage à la place, au cours d’une période qui comprenait le rallye le plus marqué du bitcoin pendant le test.

En excluant ces transactions, le tableau change. L’agent spécialisé dans les cassures passe d’un gain à une perte, et le groupe se divise entre deux agents bénéficiaires et deux agents perdants. Les auteurs conservent ces transactions dans leurs chiffres principaux, car chacune a été ouverte et clôturée à un prix réel enregistré, mais ils présentent les deux versions.

Pourquoi est-ce important si vous voulez confier vos transactions à l’IA ?

Les bots de trading basés sur l’IA sont présentés aux investisseurs particuliers comme un moyen d’éliminer les émotions du trading. Cette étude suggère que le respect des règles peut fonctionner, mais qu’il s’accompagne de réserves importantes.

Hygentra a étudié son propre produit et financé l’étude en interne. L’entreprise indique que des modèles d’IA ont contribué à la rédaction du texte, mais les auteurs affirment avoir vérifié chaque chiffre à partir des données de transaction.

La plupart des transactions n’impliquaient pas d’argent réel, l’article ne précise pas la taille des positions pour 89 % d’entre elles — les rendements sont donc calculés par transaction et non en fonction de la croissance du compte — et la période étudiée ne comprenait qu’une baisse et une reprise, avec une forte volatilité pendant seulement 34 des 208 jours.

Les auteurs disent que leurs résultats ne prouvent pas l’existence d’un avantage durable.

Ils conseillent aux investisseurs de demander à toute société de trading par IA l’historique complet des transactions et le nombre de jours correspondant à chaque condition de marché, et pas seulement le nombre de transactions. En conclusion, la discipline « devrait être le critère d’entrée, et non le seul critère ».

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