Avec l'essor récent du secteur AI Meme, AI+Trading est devenu un sujet brûlant, alors comment l'AI va-t-elle changer la logique du trading des cryptomonnaies ?
Animateur : Anderson Sima, rédacteur en chef de Foresight News.
Invités : Willy Chuang, COO de WOO, Yu Hu, fondateur de Kaito, Grand Orange, responsable du contenu de Zero X.
Animateur : Pouvez-vous vous présenter, ainsi que votre projet ?
Willy Chuang : Je suis Willy, l'actuel COO de WOO. Laissez-moi vous présenter WOO, nous sommes un échange centralisé, avec également un échange décentralisé appelé WOOFi, donc WOO X et WOOFi sont nos produits phares. Nous avons commencé il y a environ trois ans, en nous concentrant sur les traders professionnels, car la plupart de notre équipe vient du secteur financier traditionnel, et nous avons une compréhension approfondie du trading, en particulier du trading haute fréquence et du market making, ainsi qu'une expérience de plusieurs années, principalement issue de Wall Street. Nous avons donc notre propre vision du marché, ainsi qu'une capacité de trading et des compétences techniques solides, ainsi qu'une infrastructure complète. C'est pourquoi nous avons voulu créer un produit particulièrement convivial pour les traders professionnels, et WOO X est né. Ensuite, nous avons commencé à rendre notre produit plus complet, avec beaucoup d'améliorations et de modifications en fonction des besoins de différents utilisateurs.
Actuellement, le volume de transactions de notre produit est d'environ 1 milliard de dollars par jour, principalement axé sur les contrats. La plupart de nos utilisateurs proviennent en réalité d'Europe, et cette année, nous avons commencé à nous concentrer sur le marché APEC. Récemment, nous avons lancé la fonction de Trading Social, et cela a été très réussi. Nous avons également été les premiers à lancer la fonction de suivi inverse, et la réponse du marché a été très bonne après son lancement. Cette fois, nous avons eu la chance de collaborer avec Kaito pour lancer le robot de trading automatique George AI pour faire fonctionner notre fonction de Trading Social, en utilisant les signaux sociaux de Kaito pour élaborer des stratégies de trading. C'est quelque chose que nous avons toujours espéré continuer à innover, plutôt que de simplement fonctionner comme une bourse centralisée, nous voulons rendre notre plateforme plus amusante tout en résolvant les problèmes des utilisateurs et en devenant plus conviviale.
Pour résumer, les échanges décentralisés ont pour produit phare le trading inter-chaînes, maintenant pris en charge par 12 chaînes, y compris Solana et EVM. Ainsi, nous avons toujours eu tendance à nous concentrer sur DeFi, mais nous n'avons pas directement interagi avec des sources de trading à fort volume comme 1inch, mais plutôt d'autres agrégateurs qui nous aident à régler et à finaliser leurs transactions.
Bien sûr, en ce qui concerne WOOFi, nous avons également un programme de staking pour notre WOO token. Le WOO token a été lancé il y a plusieurs années et est maintenant listé sur de nombreux échanges, y compris Binance, OKX, Bybit, etc., avec divers échanges décentralisés offrant des contrats à terme. Le WOO token se classe actuellement autour de la 150e position en termes de capitalisation boursière. Nous attachons également une grande importance à l'établissement de l'écosystème du WOO token, et de nombreux investissements partent de la perspective du WOO token. Nous travaillons également activement à l'intégrité de l'écosystème. C'est un peu la situation actuelle, et nous avons également été un projet initialement financé par Binance, qui, selon moi, a toujours bien évolué.
Yu Hu : Bonjour à tous, je suis le fondateur de Kaito AI. J'ai travaillé dans le domaine de la finance traditionnelle pendant environ 10 ans, principalement dans le trading. Avant de fonder Kaito, j'ai travaillé pendant environ 5 ans dans un fonds d'investissement, principalement en tradant des actions. Depuis 2017, je me suis fortement intéressé aux cryptomonnaies et, pendant mon temps libre, j'ai également fait du trading de cryptomonnaies.
Nous avons progressivement découvert que les bons outils financiers que j'avais utilisés dans la finance traditionnelle n'existaient pas encore dans le marché des cryptomonnaies, en particulier en raison de la fragmentation de l'information, où beaucoup de choses ne peuvent pas être trouvées sur des moteurs de recherche traditionnels comme Google ou d'autres moteurs de recherche. De plus, il est très difficile de rechercher des informations sur Twitter. C'est pourquoi j'ai pensé à créer un produit basé sur un moteur de recherche, qui est en réalité un produit à forte valeur technologique. J'ai donc contacté d'anciens amis qui avaient quitté Facebook et Amazon, et nous avons cofondé ce produit financier basé sur un moteur de recherche.
Il y a environ deux ans et demi, nous avons été concentrés sur la construction d'un moteur de recherche. Ce n'est qu'au début de cette année que nous avons lancé notre produit pour la première fois. Au départ, ce sont des institutions de recherche assez solides comme la fondation Ethereum, Pantera, Grayscale qui l'utilisaient, et elles étaient également nos premiers clients. Ensuite, nous avons progressivement développé des indicateurs de trading basés sur le moteur de recherche, suscitant un grand intérêt sur le marché.
Depuis le début de l'année, nous avons progressivement lancé certaines nouvelles fonctionnalités, comme les indicateurs d'attention mentionnés par l'animateur, ainsi que nos indicateurs d'opinion publique et comment utiliser des informations de suivi importantes sur Twitter concernant les KOL pour explorer des projets. Ces fonctionnalités ont ouvert un immense marché pour nous. Depuis le début de l'année, nous avons connu une croissance d'environ 70 fois, et maintenant plus de 500 institutions utilisent nos produits, des traders individuels très solides s'y sont également abonnés.
Les utilisateurs de nos produits le font principalement pour plusieurs raisons. D'une part, pour mener des recherches fondamentales, en utilisant le moteur de recherche pour voir qui discute de quoi, ce qui aide à rechercher très rapidement depuis le point de vue de l'information. Nous avons en fait collecté des informations provenant de Twitter, Discord, Telegram ainsi que de toutes les plateformes intellectuelles, blogs, y compris Twitter Space, etc. Et nous utilisons la technologie AI pour transformer ces informations en indicateurs utiles.
D'autre part, de nombreuses personnes utilisent également nos produits ou indicateurs d'attention, comme comparer la capitalisation boursière d'un Meme Token à son attention, ou suivre quels Tokens sont actuellement discutés davantage, afin d'entrer tôt. Je partagerai plus de ces informations plus tard.
Bien sûr, de nombreuses personnes découvrent également des projets précoces grâce à nos données de suivi ou des investisseurs en capital-risque identifient des opportunités d'investissement précoces. Ainsi, nous avons maintenant une variété de scénarios d'utilisation. Si nous regardons vers l'avenir, Kaito s'orientera davantage vers des produits axés sur la communauté. Nous avons actuellement une communauté institutionnelle très cohésive, mais nous espérons avoir une communauté de détail plus forte à l'avenir. Par conséquent, beaucoup de nos futurs produits apporteront nos indicateurs de trading à tous les petits investisseurs.
Cette fois, nous avons collaboré avec WOO pour lancer George AI, permettant à tout le monde d'accéder indirectement à tous les signaux de trading de Kaito et, sur cette base, d'obtenir des aperçus du marché.
Grand Orange : Bonjour à tous, je suis Grand Orange. Je suis entré dans le domaine des cryptomonnaies assez tôt, plus précisément en 2013, en faisant du trading d'arbitrage avec XRP, en transférant des fonds d'échanges étrangers vers des échanges domestiques. Depuis lors, j'ai continuellement appris dans le domaine des cryptomonnaies, et je peux maintenant être considéré comme un trader semi-professionnel. Cependant, je me concentre principalement sur le trading d'arbitrage et j'ai peu d'implication dans des domaines comme le CTA de suivi de position. Il convient de souligner que même certaines pratiques en DeFi reposent essentiellement sur le trading d'arbitrage.
Aujourd'hui, je suis ici avec une mentalité d'apprentissage, car ce sujet et ce domaine sont encore relativement nouveaux dans notre cercle. Bien qu'il existe peut-être déjà des produits matures, je souhaite approfondir ma compréhension et j'ai également quelques questions personnelles.
Je crois que l'AI est un domaine que nous devons apprendre pour l'avenir. Les outils de type AI, en tant qu'assistants au trading, deviendront sans aucun doute indispensables pour chaque trader. Récemment, Ethereum a affiché une performance relativement forte. Si nous n'avons pas d'outils pour aider à l'analyse, il pourrait être difficile de comprendre la raison de cette performance. Mais si des outils AI peuvent nous aider à organiser et à analyser l'opinion publique, nous découvrirons que c'est en raison du changement de président de la SEC après l'arrivée de Trump, ce qui a amené le marché à croire que l'ETF Ethereum pourrait soutenir le staking et distribuer les bénéfices aux utilisateurs. C'est juste un exemple, mais cela suffit à montrer le potentiel de l'AI dans le trading.
Je pense que l'AI peut nous aider dans le domaine des CTA pour prédire les prix et peut également nous aider à déterminer la direction des trades subjectifs. De plus, en ce qui concerne les échanges de taux entre crypto-monnaies, l'AI peut également jouer un rôle important. L'analyse de l'opinion publique, la collecte d'informations et d'autres fonctions sont des éléments indispensables de l'AI dans les transactions futures. Par conséquent, je pense que l'AI est un outil d'avenir très prometteur, que chaque trader doit maîtriser. En outre, j'espère pouvoir utiliser l'AI pour optimiser nos propres modèles de trading, afin de les itérer et de mieux répondre aux évolutions du marché.
Animateur : Comment la technologie AI et le trading cryptographique peuvent-ils être combinés ?
Willy Chuang : Je voudrais d'abord partager une histoire de notre collaboration avec Kaito. Cela s'est produit en août de cette année. À ce moment-là, nous examinions tous les projets AI sous l'angle de l'investissement écologique et nous avons commencé à organiser et à planifier l'ensemble du projet AI. Kaito était sans aucun doute un acteur captivant, surtout compte tenu de leur solide réseau d'investisseurs. Nous avons donc contacté l'équipe de Kaito et commencé des échanges approfondis. Cependant, lors de notre conversation, nous avons appris qu'ils avaient déjà réalisé un financement important et n'étaient pas un objet d'investissement direct pour nous. Mais cela ne nous a pas empêchés de réfléchir à la manière de collaborer avec Kaito.
Lors de l'examen des produits de Kaito, un point nous a particulièrement attirés, à savoir la gestion de notre propre WOO Token. La gestion du WOO Token est en réalité une tâche assez complexe, pour laquelle nous avons déployé beaucoup d'efforts. Parmi ceux-ci, un travail consiste à étudier l'effet économique de l'attention du WOO Token. Je pense que la concentration cognitive des humains est limitée, très limitée. Par exemple, lorsque l'on demande combien de marques de luxe on peut citer, la plupart des gens peuvent n'en énumérer que 10 à 15. De même, dans le domaine des cryptomonnaies, le nombre de tokens et de projets que la plupart des gens suivent réellement chaque jour est également limité. De plus, il faut prendre en compte divers facteurs tels que les rotations sectorielles, les différences entre les marchés financiers traditionnels et les cryptomonnaies. Sur les réseaux sociaux comme Twitter et Discord, l'information est encore plus compliquée et déroutante.
À ce moment-là, nous réfléchissions à la manière d'améliorer la compétitivité de notre token dans l'économie d'attention. Kaito nous a fourni de nombreuses données précieuses, et aujourd'hui, les données de Kaito sont devenues une référence importante pour notre département PR et marque. Lors de la conférence Token 2049 à Singapour, j'ai rencontré Yu Hu, et à ce moment-là, nous n'avions pas beaucoup d'idées, mais simplement le sentiment que les signaux de Kaito étaient très bons, et qu'ils avaient également effectué quelques tests rétroactifs. Nous avons donc décidé de concrétiser cette idée, de développer un robot de trading AI et de l'intégrer à notre Trading Social. Après deux mois de travail, le produit est enfin né.
En parlant des problèmes que nous souhaitons résoudre, la logique de base de notre projet a été conçue autour des produits de suivi de position. En y réfléchissant plus profondément, il devient évident que les suiveurs (que nous appelons LT) réalisent principalement des trades subjectifs. D'un point de vue des données, leur volatilité de trading est importante, et leurs retraits sont également élevés. Lorsque le marché est volatile, si le marché est à la hausse, tout le monde gagne de l'argent ; mais si le marché est défavorable, les suiveurs subiront également des pertes. De plus, ces traders subjectifs ont du mal à capturer précisément les rotations sectorielles, comme une analyse approfondie de DePIN, DeSci et d'autres sous-domaines, ou d'autres écosystèmes BTC plus tôt.
À ce moment-là, nous avons pensé qu'en utilisant les signaux de Kaito, nous pourrions capturer clairement l'attention du marché et ensuite transformer cette attention en stratégies de trading. Pour les utilisateurs, c'est sans aucun doute un choix très attractif. Nous avons défini une plage de trading relativement conservatrice pour les utilisateurs, en veillant à garantir des rendements élevés, afin que les bénéfices (pnl) et le retour sur investissement (ROI) soient relativement élevés.
Lors du lancement de ce produit, nous avons également souhaité le rendre plus amusant, donc nous avons fait en sorte que George AI s'affronte et concoure avec plusieurs traders subjectifs réels. D'après les données, bien que certaines personnes s'inquiètent de la possibilité que les KOL futurs soient remplacés par l'AI, de nombreux Agents interagissent déjà de manière autonome sur Twitter. D'autres estiment que les technologies de génération d'images et de vidéos de l'AI pourraient remplacer les KOL. Mais je pense que les liens émotionnels entre les gens demeurent profonds.
Nous avons découvert grâce à cette activité que les fonds attirés par les traders subjectifs dépassaient ceux de George AI, mais la performance globale de George AI était supérieure à celle des traders subjectifs. C'est un phénomène très intéressant. Cette activité pourrait durer 30 jours, et nous continuerons à suivre les résultats. Mais nous espérons finalement que cette AI pourra devenir le premier pas de WOO dans le domaine de l'AI, en collaborant avec Kaito pour lancer ce produit.
Yu Hu : Tout d'abord, permettez-moi de parler de mon parcours personnel. Avant de rejoindre Kaito, j'ai travaillé plus de cinq ans chez Citadel, un des plus grands market makers du marché américain. Citadel est en effet très engagé dans l'utilisation de la technologie AI pour développer diverses stratégies de trading quantitatif. Donc, dans le marché financier traditionnel, le trading AI est déjà assez courant et différentes stratégies ont leurs propres directions de développement uniques.
Cependant, dans le marché des cryptomonnaies, une caractéristique frappante est qu'elle diffère considérablement du trading d'actions traditionnel. Le marché des cryptomonnaies est un marché dominé par l'émotion. Depuis longtemps, je crois que dans ce marché, si vous pouvez obtenir les meilleures données et lancer des stratégies de trading basées sur l'émotion, leurs effets seront nettement supérieurs à ceux des marchés boursiers traditionnels. Bien que les émotions jouent également un rôle important dans le trading d'actions traditionnel, leur influence est indéniablement plus significative dans le marché des cryptomonnaies, qui est dominé par l'émotion.
De notre point de vue, la clé réside dans la capacité d'extraire des signaux de trading efficaces à partir d'un océan d'informations. C'est sans aucun doute une tâche difficile. Prenons Twitter, par exemple, où se trouvent de nombreuses bruits, reportages et diverses informations publiées par des robots, avec un très faible rapport signal/bruit. Pour comprendre sémantiquement chaque tweet, nous devons tenir compte de l'influence de l'auteur du tweet et de son comportement historique.
Cela implique donc la construction d'un vaste système de données, y compris l'indexation, le nettoyage, la compréhension et l'établissement de l'ensemble du système de données. Ce n'est qu'en nous basant sur cela que nous pourrons créer des indicateurs de trading utiles. Étant donné que notre équipe possède une expérience dans le domaine de Twitter, nous évaluons toujours ces indicateurs de trading avec un regard critique concernant leur efficacité sur le marché.
Au début du projet, nous avons découvert de nombreuses stratégies de trading. Par exemple, en discutant avec Willy, nous lui avons montré les indicateurs de trading de Solana, ainsi que la comparaison des émotions entre Ethereum et Solana. Au cours des trois confrontations extrêmes d'émotions entre Ethereum et Solana l'année dernière, chacune a été accompagnée des extrêmes de taux de change des deux. Ces phénomènes se sont bien reflétés sur le marché, renforçant notre confiance dans le développement de stratégies de signaux de trading.
Ensuite, je voudrais partager avec vous, sur le plan technique, comment nous avons réalisé cette stratégie et les difficultés rencontrées. En ce qui concerne pourquoi nous avons fait cela, je pense qu'il y a deux tendances principales.
Premièrement, la relation entre les humains et les machines à l'avenir sera une coopération de division du travail. Certaines tâches seront mieux réalisées par les humains, comme la relation entre les KOL et les personnes, comme l'a mentionné Willy. Mais pour certaines tâches, les performances des machines dépasseront de loin celles des humains, comme ce que nous faisons actuellement avec les machines pour mesurer les émotions. Parce que les humains ne peuvent pas lire chaque information, ni se défaire totalement de l'influence des émotions subjectives, il est plus difficile de procéder à des analyses quantifiées. Pour la plupart des transactions sur les Memes, beaucoup de gens ne peuvent pas percevoir rapidement les changements dans la popularité des Memes. En revanche, les machines peuvent capturer et quantifier ces variations émotionnelles en temps réel. Ainsi, dans les transactions et les interactions, la coopération entre les humains et les machines sera une tendance inéluctable.
Une autre tendance est que, que ce soit dans le trading ou d'autres activités, tout se dirigera vers une simplification. Je me souviens qu'en août de cette année, j'ai mentionné un exemple intéressant. Aux États-Unis, il existe actuellement un DEX appelé narratif trading, qui permet aux gens d'investir dans l'AI sans avoir à étudier des fonctionnalités complexes ou des rapports financiers. Dans le marché des cryptomonnaies, beaucoup de gens ont également des idées similaires. Ils ne savent pas quel Meme vaut la peine d'être investi, donc après en avoir acheté quelques-uns, ils ne suivent plus. S'ils pouvaient effectuer des opérations plus simples, comme suivre George AI, cela deviendrait plus facile à gérer, à comprendre et à manipuler pour la plupart des gens.
C'est également une tendance importante pour l'avenir, à savoir simplifier les choses. Les gens peuvent plus facilement exprimer leurs opinions sans passer beaucoup de temps à étudier les positions, les tendances et l'attention de chaque Meme. Nous croyons aussi fermement que c'est une grande tendance pour l'avenir. Donc, lorsque WOO nous a trouvés, nous étions très disposés à collaborer sur cette base.
Grand Orange : Les outils que j'utilise actuellement incluent Nansen et Glassnode, et j'ai déjà payé pour ces services, tandis que des outils comme TradingView sont indispensables dans mon quotidien. J'ai en fait construit un tableau de trading personnel, où j'espère que les programmeurs pourront intégrer les données clés dont j'ai besoin. Par exemple, mon tableau contient déjà des informations comme le volume des contrats à terme basés sur U de Binance, la profondeur des carnets de commandes des principales crypto-monnaies, ainsi que des données sur les options.
Il convient de noter que je considère toujours que les données massives sur les options ont souvent un sens inverse. Par exemple, lorsqu'un volume important de ventes à découvert apparaît, les market makers peuvent prendre le relais en achetant des options d'achat (call) et en vendant à découvert sur le marché des contrats pour couvrir les risques. Cela me semble être un comportement de marché cohérent, mais pour les traders individuels, l'analyse de ces données présente souvent un certain retard, et chaque mouvement sur le marché peut déclencher des réactions en chaîne ailleurs. Par exemple, un mouvement sur Deribit peut avoir un impact sur la paire de trading USDC/USDT de Coinbase, car le flux de fonds peut également influencer le marché. La complexité des données que je fais face réside dans le fait que mon tableau intègre jusqu'à une douzaine de sources de données différentes, englobant des aspects tels que le montant total des fonds verrouillés (TVL) et le volume des stablecoins.
Je me suis toujours demandé s'il existait un outil AI capable de recevoir ces données soigneusement organisées par des programmeurs et d'analyser les corrélations au sein de ces modèles de données. En me basant sur les tendances historiques, je crois qu'il existe nécessairement certaines corrélations entre ces données, et que ces corrélations sont d'une grande importance pour les décisions de trading subjectif et la formulation de stratégies de trading quantitatif (comme les CTA). Cependant, pour le moment, je dois toujours analyser manuellement les données de chaque secteur quotidiennement, même si je peux évaluer certaines corrélations simples, approfondir les relations complexes entre ces douzaines de sources de données et créer une méthodologie systémique reste un défi pour moi.
J'espère pouvoir transmettre toutes les données collectées à un outil AI pour qu'il m'aide à analyser les opinions et les corrélations, y compris les corrélations historiques. Bien sûr, comme l'ont dit les précédents intervenants, l'analyse des médias, la chaleur du marché et d'autres facteurs sont également indispensables. Surtout dans la spéculation sur les Meme coins et les altcoins, la communauté devient souvent le principal canal d'information pour les petits investisseurs. Et maintenant, avec l'aide des robots AI, nous pouvons collecter plus d'informations provenant de communautés étrangères et de Twitter, ainsi que des annonces et des mots-clés de divers échanges. En analysant ces informations par modèle unitaire, je crois qu'à l'avenir, cela deviendra un outil utilisé par tous les traders. Ainsi, je pense que l'application des outils AI dans le trading est essentielle. À chaque étape du trading, chacun devrait avoir sa propre stratégie et direction d'utilisation de l'AI.
Animateur : Est-il possible pour l'AI de tirer profit des Memes ?
Willy : Mon point de vue personnel est le suivant, nous divisons le parcours de l'utilisateur en trois parties. La première partie est l'Onboarding, c'est-à-dire comment utiliser les capacités de l'AI pour amener plus d'utilisateurs dans le domaine de la crypto. La deuxième partie est la Découverte, comme l'a mentionné Grand Orange, cela inclut diverses informations de trading, ainsi que les signaux sociaux que Kaito met en place. Comment intégrer ces informations pour fournir un meilleur soutien aux traders ou aux équipes est une question à laquelle nous devons réfléchir. La troisième partie est l'exécution, qui est en fait un domaine émergent. Depuis environ l'année dernière, le développement de l'AI a traversé plusieurs étapes, passant de ChatGPT à des modèles de langage plus vastes, puis à des outils d'automatisation antérieurs. Cependant, ces premiers outils d'automatisation n'ont pas de capacité d'intelligence, ils ne fonctionnent que dans un cadre prédéfini et ne peuvent pas optimiser leur logique de manière autonome. Ce n'est qu'avec l'émergence des modèles de langage et de ChatGPT que l'AI a commencé à acquérir une capacité logique.
Maintenant, nous entrons dans l'ère des Agents. Des Agents comme Goat, Virtual et d'autres ont déjà été combinés stratégiquement, capables non seulement d'élargir l'influence des modèles en publiant activement sur les réseaux sociaux et en interagissant avec différents comptes, mais aussi d'effectuer des trades de manière autonome. Le cadre des Agents est en train de se former, ce qui est en effet la troisième étape que nous avons mentionnée – l'exécution. Cela pourra concrétiser ce que nous voulons faire. Mais pour l'instant, le plus gros problème reste que les différents protocoles ou systèmes ne sont pas encore interconnectés, chacun n'a pas encore pu réellement ouvrir ses capacités. Mais je pense que ce jour arrivera bientôt. Parce qu'en plus d'exécuter des transactions, les Agents peuvent également s'auto-pratiquer et innover.
Lorsque tout cela deviendra possible, nous accueillerons ce que l'on pourrait appeler un véritable Copilot de Trading. Le Copilot de Trading pourrait révolutionner la gestion des risques, la sécurité et l'expérience personnalisée du trading. Dans le processus de trading, nous n'aurons peut-être plus besoin de nous soucier de tant d'informations complexes et d'apprentissage profond. Du point de vue DeFi, des opérations qui nécessitaient auparavant des dizaines d'étapes pourraient désormais ne nécessiter qu'une seule intention pour interagir avec les contrats intelligents via les Agents. Cependant, il y a encore quelques problèmes à résoudre. Tout d'abord, je pense que les API ne sont pas encore suffisamment matures. Ensuite, nous devons déterminer la véracité des informations à partir des données, par exemple, si le prix du Bitcoin est réel et d'où provient ce prix. Pour une simple consultation des prix, cela peut ne pas poser de problème, mais au niveau des Memes, les choses deviennent compliquées. Par conséquent, existe-t-il des chances d'erreur ?
Dans le domaine des cryptomonnaies, les gens essaient avec de l'argent réel, et pas seulement des échanges d'informations. Par conséquent, ces questions peuvent être très délicates. Cependant, je pense que cette tendance est peu susceptible de s'arrêter et pourrait même connaître une croissance exponentielle. En particulier, la combinaison des Memes et de l'AI, je pense que c'est actuellement l'association optimale. D'une part, il y a des incitations de tokens, et d'autre part, une capacité d'automatisation complète. Cette combinaison, comme on peut le voir sur le tableau de Kaito, a déjà attiré plus de 50 % de l'attention de l'industrie crypto. Par conséquent, je pense que cette tendance ne s'arrêtera pas, mais de nombreux projets seront éliminés dans ce processus. Seuls ceux qui peuvent réellement créer des produits, résoudre les problèmes des utilisateurs et offrir une meilleure expérience aux utilisateurs pourront survivre. Et ceux qui se contentent de publier de nombreux tokens, en poursuivant la hausse des prix des tokens alors que la tendance globale est mauvaise, pourraient avoir un impact négatif sur le développement de l'industrie. C'est mon opinion personnelle.
Yu Hu : Tout d'abord, je voudrais discuter de la combinaison entre le secteur des Memes et l'AI. Récemment, l'attention portée aux Memes a considérablement augmenté, passant d'environ 5 à 10 % en début d'année à environ 15 à 20 % actuellement. Parallèlement, l'attention portée à l'AI atteint même 30 %. Par conséquent, la combinaison de l'AI et des Memes est sans aucun doute un secteur à fort potentiel, occupant près de la moitié de l'attention dans le domaine des cryptomonnaies.
Au début de l'année, nous avons noté que les Memes ne représentaient que 2% de la capitalisation du marché crypto, tandis qu'aujourd'hui, ce chiffre a atteint environ 4%, bien qu'il reste un écart considérable par rapport à son niveau d'attention de 15-20%. Cela indique que le marché des Memes, bien que petit, est très apprécié des investisseurs et présente un flux de capitaux dynamique. Par conséquent, nous restons optimistes quant à la performance des Memes au cours de ce cycle.
Ensuite, je souhaite partager certaines observations microéconomiques. Actuellement, de nombreuses plateformes de données comme Nansen suivent les transactions de Memes. Dans la division du travail entre les humains et les machines, nous pouvons clairement voir les avantages de chacun. Sur le plan culturel ou des Memes, le pouvoir de jugement des humains dépasse largement celui des machines. Par exemple, lorsque Clanker publie un Meme de Santa qui se transforme en bug par inadvertance, ou lorsque des Memes pleins de blagues comme PNUT apparaissent, les machines ne peuvent pas capturer rapidement le sens culturel et l'humour qui les sous-tendent comme le fait un humain. Cependant, sur le plan du trading, les machines montrent de puissants avantages. Lorsque l'attention portée à des Memes comme PNUT diminue, les machines peuvent prendre des décisions de trading plus précises basées sur les signaux de données, tandis que les humains peuvent ignorer ces signaux en raison de jugements subjectifs.
De plus, nous avons également remarqué que dans le marché des Memes, les KOL jouent un rôle crucial. Ils dirigent les tendances du marché en contrôlant l'économie d'attention. Par exemple, Murad a conduit une vague de fièvre Meme après son discours à Token 2049, tandis qu'un nouveau groupe de KOL a récemment mené la tendance des AI Memes. Ces KOL sont importants car ils détiennent le pouls de l'économie d'attention.
En suivant les positions des KOL et en surveillant les nouveaux projets, les machines démontrent également une grande capacité. Elles peuvent surveiller en temps réel les positions et les dynamiques des KOL, aidant ainsi les investisseurs à comprendre rapidement l'historique, l'origine et le réseau relationnel d'un projet. Par exemple, lorsque ai16z est apparu pour la première fois, la machine a rapidement capté l'intérêt de Marc Andreessen, le fondateur d'a16z, offrant ainsi des informations précieuses aux investisseurs.
Cependant, en ce qui concerne l'acquisition d'informations externes et la gestion des événements de cygne noir, l'humain conserve un avantage. Par exemple, des événements comme le lancement d'ACT sur Binance sont imprévisibles par les machines, nécessitant que les investisseurs utilisent les opinions du marché, les décisions des dirigeants de Binance et d'autres facteurs pour effectuer des jugements globaux. Dans ce processus, je pense que la meilleure approche est de clarifier les responsabilités entre l'homme et la machine, en tirant parti des forces de chacun. Du point de vue humain, il est possible de bien comprendre certains éléments abstraits, comme lorsqu'un Token vient d'être lancé et qu'il faut comprendre sa narration, son contexte et ses éléments culturels, ce qui est le domaine d'excellence de l'humain.
Cependant, à tout moment, le jugement concernant le marché, ou sur ces externalités, est quelque chose que les humains font relativement bien. Mais par exemple, de nombreux indicateurs émotionnels ou des indicateurs de suivi, lorsque la capitalisation d'un Token devient relativement importante, et lorsque l'économie d'attention détermine souvent le mouvement de ce Token, c'est à ce moment-là que les machines excellent.
Grand Orange : Je vais aborder certains problèmes ou défis auxquels le trading AI fera face à l'avenir. Le trading AI peut en fait être compris comme une quantification par intelligence artificielle. Les problèmes habituels de la quantification, l'AI pourrait également les rencontrer. Par exemple, le premier point est la qualité et la diversité des sources de signaux. La quantification a effectivement ce problème, c'est-à-dire qu'il faut continuellement que les traders améliorent et itèrent les signaux.
Par exemple, le CTA a toujours besoin d'itération. Je pense que même le trading AI pourrait rencontrer ce problème ; disons simplement qu'un même signal pourrait analyser et collecter des données avec une capacité légèrement supérieure, mais l'itération de certains signaux différents, je pense qu'il reste à ajuster le modèle manuellement.
Le deuxième point concerne la prévention des événements de cygne noir. Les stratégies de CTA craignent le plus les éléments imprévisibles en dehors du modèle. Je pense que le trading AI pourrait également rencontrer ce problème, et il faudra observer comment l'AI s'adapte à ces situations.
Le troisième point concerne la question des ressources nécessaires, car après tout, le trading AI nécessite-t-il de dépenser des coûts importants, et les bénéfices générés par votre stratégie sont-ils proportionnels ?
Animateur : Quelle est votre perspective sur l'évolution future du marché ?
Willy : En ce qui concerne les fluctuations à court terme, je pense que l'environnement actuel n'offre pas beaucoup de commentaires clairs. Cependant, à long terme, je reste optimiste. Cela repose sur plusieurs raisons : premièrement, bien que la guerre commerciale ait apporté de nombreuses incertitudes, l'environnement général reste positif. D'après les données financières traditionnelles, la situation économique des pays européens et américains reste solide, et de nombreux secteurs technologiques clés continuent de se développer. De plus, le taux de croissance annuel dans le domaine de l'AI devrait atteindre 16 %, avec une taille de marché prévue de 240 milliards de dollars en 2025. Ces chiffres montrent sans aucun doute la forte dynamique d'investissement dans le secteur technologique.
Dans le domaine des cryptomonnaies, j'observe actuellement une tendance de polarisation sur le marché. D'un côté, l'économie d'attention représentée par les Memes, motivée par la culture et la force de la communauté, est en pleine ascension, attirant énormément d'attention.
D'autre part, certains projets relativement matures, bien qu'ils ne soient pas aussi remarquables, affichent de bonnes performances en termes de revenus, d'application et d'indicateurs comme le TVL. Je pense que le marché cherchera des opportunités entre ces deux extrêmes, et la liquidité se concentrera dans ces deux directions. Les projets situés au milieu pourraient se retrouver dans une situation délicate.
À l'heure actuelle, les projets ayant des avantages fondamentaux n'ont pas encore pleinement démontré leur valeur d'ici 2024. Mais je pense qu'en 2025, le potentiel de ces projets pourrait commencer à se manifester. Bien sûr, ce n'est que mon opinion personnelle, à prendre en compte.
Yu Hu : Je suis optimiste pour l'avenir, principalement en raison de deux événements assez particuliers dans le cycle actuel. Le premier est l'approbation des ETF, un événement qui a provoqué dès le début de l'année un mouvement de marché anticipé et anormal. Ce catalyseur de marché peut être retracé aux politiques favorables mondiales apportées par l'arrivée de Trump, qui ont insufflé une forte dynamique au marché.
En regardant le cycle précédent, la politique d'assouplissement quantitatif de la Réserve fédérale a été un tournant majeur. Et ce cycle n'est pas encore complètement déployé, le facteur déterminant le plus crucial sera l'évolution des actifs à risque. D'après l'expérience historique, le marché subit généralement un retard de 6 à 12 mois après la première baisse des taux. Par conséquent, nous ne sommes pas encore entrés dans cette fenêtre critique.
Bien sûr, en plus des facteurs mentionnés ci-dessus, il existe d'autres variables à surveiller. Par exemple, les compensations liées à l'incident FTX devraient commencer à être versées progressivement au cours du premier trimestre de l'année prochaine. Bien que ce sujet soit désormais en train de disparaître des esprits du public, il continuera d'avoir un impact positif à moyen terme sur les marchés, renforçant davantage mon optimisme pour l'avenir.
Grand Orange : Je pense qu'avant le 28 janvier 2025, la tendance générale du marché devrait être relativement stable. Le recul d'aujourd'hui est principalement dû à l'écart trop important entre les moyennes mobiles, et le marché a déjà augmenté pendant plusieurs jours, donc le recul répond à un besoin technique. Actuellement, le marché pourrait se consolider près de la moyenne mobile quotidienne. Pour ceux qui attendent d'entrer sur le marché, je suggère d'attendre que le marché revienne près de la moyenne mobile pour envisager d'acheter certaines crypto-monnaies de grande capitalisation.
Si vous détenez actuellement une position longue et êtes sous pression, tout en prévoyant de continuer à la maintenir, je vous suggère de considérer l'achat quotidien d'options de fin de mois, en particulier des options de vente (put) de fin de mois. La raison en est que cela peut vous offrir une protection pour votre position longue face à une éventuelle chute importante du marché. Étant donné que les options de vente de fin de mois sont relativement peu coûteuses, vous pouvez renforcer votre confiance dans le maintien de votre position longue sans augmenter significativement vos coûts.
De plus, concernant les Memes, CZ a récemment exprimé ses opinions sur Twitter, en gros, il n'est pas optimiste quant à la situation actuelle des Memes. Je pense que le destin des Memes est en grande partie lié aux plateformes d'échange comme Binance. Si les attentes de listing sur des plateformes comme Binance changent, les perspectives à court terme des Memes pourraient être fortement impactées. Par conséquent, dans l'environnement actuel, je suggère aux investisseurs de se concentrer davantage sur les principales crypto-monnaies et d'envisager des stratégies de Restaking basées sur les devises ou d'augmentation des revenus basées sur les devises pour obtenir des rendements d'investissement plus solides.
