Un ingénieur de Coinbase a créé un cerveau virtuel de mouche pour trader le Bitcoin

By: coinspot.io|2026/09/13 14:15:00

L'ingénieur de Coinbase, Alex Wormuth, a développé une expérience appelée Stonkfly, dans laquelle une copie virtuelle du cerveau de la drosophile analyse le graphique en chandeliers du Bitcoin et prend des décisions de trading sur la base d'un système de récompenses. Le modèle cérébral est composé de 166 700 neurones et de 25,6 millions de connexions. Le système n'utilise pas de cotations numériques, mais fonctionne avec l'image du graphique. Lors des transactions réussies, 15 neurones de récompense sont activés, tandis que 2 neurones négatifs le sont lors des transactions perdantes. Stonkfly ne peut pas ouvrir de positions à effet de levier ou de ventes à découvert, ce qui le distingue de nombreux bots d'IA. Wormuth souligne que les changements dans les synapses ne confirment pas que le cerveau a appris à trader de manière rentable. Le programme démarre avec un solde virtuel de 100 dollars, avec une limite de transaction de 10 dollars et 24 transactions par jour. Sur le tableau public, il n'y avait pas de transactions complètes au 13 septembre, lorsque le Bitcoin se négociait autour de 77 150 dollars, ayant perdu 1 % en 24 heures. Stonkfly est un projet de recherche à l'intersection de la neurobiologie et des marchés financiers, et non une stratégie de trading prête à l'emploi.

Ce contenu est fourni à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil financier, d'investissement, juridique ou fiscal. Les événements, récompenses, promotions en ligne ou informations mentionnées ici ne doivent pas être considérés comme une recommandation, une sollicitation ou une invitation à acheter, vendre, trader ou effectuer toute autre opération sur des actifs crypto. Les actifs crypto sont très volatils et peuvent entraîner des pertes. La disponibilité des services, produits et événements liés à WEEX peut varier selon les régions. Veuillez vous assurer que votre participation respecte les lois et réglementations locales applicables.

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