L’algorithme de trading Bitcoin d’un influenceur crypto suscite des soupçons au milieu d’un examen minutieux

L'influenceur de crypto-monnaie Rekt Fencer a partagé un algorithme pour le trading de Bitcoin à l'aide de ChatGPT d'OpenAI, suscitant le scepticisme quant aux performances du bot. Le bot a été créé à l'aide d'un indicateur de bandes de Bollinger et aurait généré un bénéfice de 71 500 $ pour Rekt Fencer. Cependant, les utilisateurs ont remis en question l'authenticité des résultats, suggérant que le trader aurait pu utiliser des données de backtesting plutôt que les bénéfices réels du marché.

Crypto Influencer's Bitcoin Trading Algorithm Raises Doubts Amid Skeptical Scrutiny

L'algorithme de trading Bitcoin de Crypto Influencer soulève des doutes au milieu d'un examen sceptique

Cryptocurrency influencer Rekt Fencer's recent claim to have created a profitable Bitcoin (BTC) trading algorithm using OpenAI's ChatGPT has sparked a wave of skepticism within the crypto community.

La récente affirmation de l'influenceur de crypto-monnaie Rekt Fencer selon laquelle il aurait créé un algorithme de trading Bitcoin (BTC) rentable à l'aide de ChatGPT d'OpenAI a déclenché une vague de scepticisme au sein de la communauté crypto.

Trading algorithms are commonly used in financial markets to automate trading decisions based on predefined rules and mathematical models. Rekt Fencer alleges to have developed such an algorithm that reportedly generated $71,500 in profits.

Les algorithmes de trading sont couramment utilisés sur les marchés financiers pour automatiser les décisions de trading basées sur des règles prédéfinies et des modèles mathématiques. Rekt Fencer prétend avoir développé un tel algorithme qui aurait généré 71 500 $ de bénéfices.

According to Rekt Fencer's Twitter thread on April 25th, the algorithm utilizes the Bollinger Bands Indicator on the TradingView platform. He claims to have built the bot in just 10 minutes using ChatGPT's AI prompts, which were also used to resolve coding errors and technical glitches.

Selon le fil Twitter de Rekt Fencer du 25 avril, l'algorithme utilise l'indicateur des bandes de Bollinger sur la plateforme TradingView. Il affirme avoir construit le bot en seulement 10 minutes à l'aide des invites d'IA de ChatGPT, qui ont également été utilisées pour résoudre des erreurs de codage et des problèmes techniques.

However, many users have expressed doubts about the authenticity of Rekt Fencer's claims. They argue that the alleged profits are the result of backtesting, a simulation process that does not reflect actual market conditions.

Cependant, de nombreux utilisateurs ont exprimé des doutes quant à l'authenticité des affirmations de Rekt Fencer. Ils soutiennent que les bénéfices allégués sont le résultat d’un backtesting, un processus de simulation qui ne reflète pas les conditions réelles du marché.

Backtesting involves testing a trading strategy on historical data, which can provide misleading results compared to real-time trading. Skeptics point out that Rekt Fencer's thread only mentions profits and not losses, a scenario that is highly unlikely in live market trading.

Le backtesting consiste à tester une stratégie de trading sur des données historiques, ce qui peut fournir des résultats trompeurs par rapport au trading en temps réel. Les sceptiques soulignent que le fil de discussion de Rekt Fencer ne mentionne que les profits et non les pertes, un scénario hautement improbable dans le trading en direct sur le marché.

Furthermore, critics argue that creating a trading algorithm is a complex process that requires significant technical expertise. They question whether AI bots like ChatGPT are capable of generating effective trading strategies, given their potential limitations in understanding the intricacies of financial markets.

En outre, les critiques affirment que la création d’un algorithme de trading est un processus complexe qui nécessite une expertise technique importante. Ils se demandent si les robots IA comme ChatGPT sont capables de générer des stratégies de trading efficaces, étant donné leurs limites potentielles dans la compréhension des subtilités des marchés financiers.

"Making a trading algo it's complicated and can't be based on a retail indicator," commented GP Crypto Chief, a prominent crypto analyst. "Profit factor of 2.20 in testing is way too low and likely he excluded the settings where fees are not calculated."

"Créer un algorithme de trading est compliqué et ne peut pas être basé sur un indicateur de détail", a commenté GP Crypto Chief, un éminent analyste de crypto. "Le facteur de profit de 2,20 dans les tests est bien trop faible et il a probablement exclu les paramètres dans lesquels les frais ne sont pas calculés."

The debate surrounding Rekt Fencer's trading algorithm highlights the importance of caution when using automated trading systems, especially those based on unproven AI technology. Users should thoroughly evaluate the credibility of such systems before deploying real capital.

Le débat autour de l'algorithme de trading de Rekt Fencer souligne l'importance de la prudence lors de l'utilisation de systèmes de trading automatisés, en particulier ceux basés sur une technologie d'IA non éprouvée. Les utilisateurs doivent évaluer minutieusement la crédibilité de tels systèmes avant de déployer du capital réel.

It is crucial to note that while AI and machine learning can assist traders in analyzing data and identifying trends, they should not be solely relied upon for making investment decisions. Traders should always exercise due diligence, conduct thorough research, and understand the risks associated with automated trading.

Il est essentiel de noter que même si l’IA et l’apprentissage automatique peuvent aider les traders à analyser les données et à identifier les tendances, ils ne doivent pas être utilisés uniquement pour prendre des décisions d’investissement. Les traders doivent toujours faire preuve de diligence raisonnable, effectuer des recherches approfondies et comprendre les risques associés au trading automatisé.