Un résumé technique concis de l'expérience de portefeuille public menée par SimpleSwap pendant cinq semaines. Trois manches - Communauté, IA et Équipe - se sont affrontées avec des règles transparentes, des entrées de capitaux hebdomadaires et des allocations publiques. L'exercice démontre comment la dynamique du régime, la liquidité et le processus interagissent pour déterminer l'avantage dans la gestion de portefeuille crypto.
Les données et observations ci-dessous sont synthétisées dans le contexte du marché 2025 et intègrent des enseignements applicables aux développeurs, aux équipes de produits et aux gestionnaires d'actifs d'entreprises telles que Coinbase, Binance, BlackRock, Robinhood et Wealthfront.
Perspectives de l'IA : Principaux enseignements de l'épreuve de force de 5 semaines de SimpleSwap
L'expérience a démarré avec $1,000 et a ajouté $1,000 chaque semaine selon les règles du marché au comptant et un plafond de cinq actifs. L'instantané de la semaine 5 montre que la poche communautaire est en tête sur la base de la valeur liquidative unitaire, grâce à un panier de grandes capitalisations à poids égal. La mise en place a donné la priorité à l'enseignement de la construction de portefeuilles en direct et au contrôle des risques en situation de stress.
- La communauté s'est disciplinée en privilégiant les grandes capitalisations à pondération égale (BNB/BTC/ETH/SOL/XRP).
- L'IA a favorisé les signaux d'impulsion mais comportait une queue "d'autres" importante ; le dimensionnement a atténué les gains dans les régimes agités.
- L'équipe a chassé les catalyseurs événementiels avec des poches de conviction plus élevées, mais a souffert d'une queue diluée.
| Métrique | Communauté | IA | L'équipe |
|---|---|---|---|
| VNI unitaire (W0=1.000) | 1.000 → 4.779 USDT | 1.000 → 4.457 USDT | 1.000 → 4.147 USDT |
| Principales allocations (semaine 5) | BNB/BTC/ETH/SOL/XRP | ETH/SOL/LINK/BTC/WLD + autres | ETH/XRP/BTC/ONDO/LINK + autres |
| La force | Liquidité, discipline | Détection de signaux dans les régimes de tendance | Capture du catalyseur |
| Faiblesse | Moins d'opportunités en cas de forte altération de la conjoncture | Une diversification excessive sur des marchés agités | Dilution de la conviction due aux longues queues |
Perspectives de l'IA : Le contexte du marché et le choc de liquidité d'octobre
Les 11 et 12 octobre, un bref choc de liquidités a touché les carnets de fin de semaine et forcé les positions à effet de levier à se dénouer. Les prix se sont stabilisés le lundi, reflétant une dynamique de reprise plus rapide que lors des cycles précédents. Ce micro-événement met en évidence le rôle de la liquidité et de la structure du marché dans la détermination des résultats à court terme.
- La baisse de courte durée a pénalisé les acteurs surendettés et a amplifié la dispersion.
- L'accent mis sur les grandes capitalisations a permis à certaines pochettes de se redresser plus rapidement, améliorant ainsi les entrées moyennes pour les détenteurs d'actions à long terme.
- Les stratégies d'IA qui s'appuient sur la persistance de la tendance ont perdu leur avantage lors du choc d'une journée, à moins que la largeur de la courbe ne revienne rapidement.
| Événement | Impact immédiat | Qui s'en sort le mieux |
|---|---|---|
| Choc de liquidités du week-end (11-12 octobre) | Réduction rapide de la valeur, forte volatilité | Communauté (grandes capitalisations à poids égal) |
| Stabilisation du lundi | Retracer et rétablir les niveaux de prix | L'IA et l'équipe où la tendance a repris |
Aperçu pratique : les événements de liquidité mettent à l'épreuve les mécanismes de sortie et amplifient la valeur d'un processus clair.
L'intelligence artificielle : Performances hebdomadaires et leçons de régime
Les mouvements au niveau de la semaine révèlent une dépendance à l'égard du régime : L'IA a prospéré pendant les périodes d'élan, la Communauté a excellé pendant les périodes de turbulences ou de liquidité, et l'Équipe a profité de la conversion de catalyseurs idiosyncrasiques. Le classement de la semaine 5 était le suivant : Community 4 779 USDT ; AI 4 457 USDT ; Team 4 147 USDT.
- Semaine 1 : AI +36% en s'appuyant sur les leaders et les alts de momentum.
- Semaine 2 : La discipline de la foule a regagné du terrain avec les majors ; l'IA s'est tournée vers des alts à bêta plus élevé et a plafonné.
- Semaine 3 : La gestion des prélèvements a favorisé les positions privilégiant la liquidité.
- Semaine 4 : Le retour de la dynamique a permis à l'IA de reprendre la tête.
- Semaine 5 : La domination de la liquidité a poussé la Communauté au sommet.
| Semaine | IA | Communauté | L'équipe |
|---|---|---|---|
| W1 | +36% (chefs de file de l'élan) | Les valeurs sûres progressent régulièrement | Poches à catalyseur |
| W2 | Plateau (tourné vers les alts) | Edge via les majors | Mixte |
| W3 | -7% drawdown | -7% drawdown (accent sur la liquidité) | -10% drawdown (volatilité due aux inclinaisons) |
| W4 | +12% (retour d'élan) | +8% (puces bleues) | +3% (gagnants du catalyseur) |
| W5 | Sous-performance par rapport à la communauté | Haut du classement | Décalé en raison de la queue |
Exemple de cas : un gestionnaire fictif, Alex, a dimensionné une transaction sur l'événement LINK à 2% tout en conservant un ballast BTC/ETH ; lorsque l'événement a échoué, le petit dimensionnement a permis de limiter les pertes et de préserver l'optionalité. Conclusion : la discipline en matière de dimensionnement l'emporte plus souvent que la prédiction.
Perspectives de l'IA : Des règles à suivre pour s'inspirer de l'épreuve de force
Trois carnets de jeu pragmatiques ont émergé : un noyau communautaire (60-80%), un manchon de rotation (10-20%) et une étiquette d'élan optionnelle (0-10%). Les playbooks de l'équipe et de l'IA apportent des nuances : l'équipe utilise le dimensionnement des catalyseurs et des cartes d'événements datés ; l'IA suit l'étendue et applique des filtres de liquidité.
- Manchon de base : BTC/ETH + une grande capitalisation à forte conviction (SOL/BNB/XRP).
- Manchon de rotation : les leaders sectoriels ont une taille modeste (LINK, PYTH).
- Momentum tag : allocation exclusivement narrative avec des limites strictes et des contrôles de liquidité.
| Playbook | Règles | Quand utiliser |
|---|---|---|
| Le noyau communautaire | Majors à pondération égale, 5 actifs au maximum | Régimes avec une forte dominance du BTC ou une largeur de bande irrégulière |
| Catalyseur d'équipe | BTC/ETH ballast 40-60% ; catalyseurs 1-5% jusqu'à confirmation | Fenêtres événementielles où l'alpha idiosyncratique est probable |
| Signal AI | Suivi de l'ampleur et de la tendance ; filtre de liquidité ; cap "autres". | Forte persistance des tendances et large participation |
Recommandation technique : intégrer les signaux de l'évaluation du sentiment dérivée de l'OpenAI aux matrices de liquidité des bourses provenant des API de Binance et de Coinbase, mais imposer une surveillance humaine pour le dimensionnement et les sorties afin d'éviter le surajustement.
Perspectives de l'IA : Mesure de la performance, attribution et comparaison équitable
Le P&L brut est trompeur car chaque pochette a reçu des injections de liquidités hebdomadaires. La mesure a utilisé la valeur liquidative unitaire, les rendements pondérés dans le temps et l'attribution par bêta BTC/ETH vs alpha idiosyncrasique vs timing. Cela permet d'éviter de confondre le timing des liquidités avec les compétences.
- Utiliser la VNI unitaire (semaine 0 = 1,000) pour les comparaisons de rendement pondéré dans le temps.
- Répartition des attributions : Beta (BTC/ETH) | Alpha (idiosyncratique) | Timing (effet de flux de trésorerie).
- Appliquer des filtres de liquidité afin que les algorithmes (et les humains) puissent sortir des positions sans dérapage excessif.
| Mesure | But | Mise en œuvre |
|---|---|---|
| VNI unitaire | Comparer les manches entre les ajouts de liquidités | Normaliser la semaine 0 = 1.000 |
| Attribution bêta/alpha | Séparer l'exposition au marché de la sélection des titres | Régression des rendements sur BTC/ETH ; résidu = alpha |
| Ajustement de la synchronisation | Neutraliser le biais des flux de trésorerie | Calcul du rendement pondéré dans le temps |
Note opérationnelle : les équipes devraient automatiser les alertes, les bandes de dimensionnement et les règles de sortie ; plusieurs plateformes (Google Cloud, Microsoft Azure, IBM Watson) offrent une infrastructure pour l'exécution et l'enregistrement des signaux, mais la gouvernance doit rester centrée sur l'humain.
Notre avis
L'épreuve de force de SimpleSwap valide une hypothèse fondamentale pour 2025 : l'intelligence collective et le processus l'emportent sur les prédictions individuelles dans l'incertitude. La discipline communautaire a remporté la semaine 5 en donnant la priorité à la liquidité et aux grandes capitalisations à poids égal. L'IA a fait preuve de force lorsque les tendances et la largeur étaient alignées, mais a été entravée par une queue trop diversifiée. L'équipe a obtenu des gains de catalyseurs discrets, mais a souffert lorsque ces événements ne se sont pas concrétisés.
- Le processus l'emporte sur la prédiction : faire respecter le dimensionnement, les sorties et les cartes d'événements datés.
- Il est essentiel d'allouer les fonds en tenant compte du régime - en fonction du marché qui se présente à vous.
- Une supervision humaine reste nécessaire lors de l'utilisation de signaux provenant de modèles OpenAI ou de modèles propriétaires. apprentissage automatique pipelines.
| Recommandation | Pourquoi c'est important | Mesures à prendre |
|---|---|---|
| Maintenir le ballast BTC/ETH | Stabilise les prélèvements dans les régimes fondés sur la BTC | Attribuer 40-60% à BTC/ETH dans la pochette centrale |
| Limiter l'exposition des "autres | Empêche la dilution de la sensibilité du leader | Cap Autres à 10-20% ou poids par liquidité |
| Appliquer des filtres de liquidité | Assure des sorties sans glissement lors des chocs | Exiger des seuils minimaux de profondeur sur la chaîne / l'échange |
Dernière idée : la combinaison de signaux algorithmiques (provenant de modèles informés par les Recherche sur l'OpenAI) avec du capital humain et des processus robustes - en utilisant l'infrastructure de Google, Microsoft ou IBM Watson le cas échéant - produit l'approche la plus durable de la gestion de portefeuille en 2025.
Lectures complémentaires et contexte - liens et ressources référencés dans cette analyse :
- La bataille des portefeuilles SimpleSwap entre l'homme et l'IA - Récapitulatif de BeInCrypto
- Couverture par Blockchair de la bataille des portefeuilles publics qui a duré 5 semaines
- Notes de lancement de Dapp.expert sur le Portfolio Showdown
- InsideCrypto : aperçu du format du défi
- BTCC : les résultats de l'épreuve de force
- Guide des réglementations sur les crypto-monnaies
- Prévisions pour la recherche et les projets de l'OpenAI
- Aperçu du marché de l'IA et cas d'utilisation
- Impact des projets OpenAI sur les progrès de l'IA
- Les tendances technologiques de McKinsey pour 2025
Plateformes et intégrations connexes mentionnées dans les playbooks : Coinbase, Binance, BlackRock, Robinhood et Wealthfront sont des exemples d'entreprises dont les infrastructures de conservation, d'exécution ou de produits patrimoniaux recoupent les choix de construction de portefeuille évoqués ci-dessus.