La recherche met en garde contre des vulnérabilités dans les stratégies collectives de trading crypto

Un nouveau papier académique de Cornell Tech met en lumière les risques inhérents des schémas de trading crypto collectifs appelés CoinAlgs, qui regroupent les fonds des utilisateurs pour des trades automatisés. Ces systèmes font face à des compromis entre transparence et rentabilité, les rendant vulnérables aux pertes et à l'exploitation par des initiés. Les conclusions soulignent les défis pour rendre accessibles des stratégies de niveau institutionnel aux investisseurs particuliers.

Des universitaires de Cornell Tech ont publié un article le 2 janvier examinant les algorithmes d'investissement collectifs, ou CoinAlgs, qui agrègent les fonds des utilisateurs dans le trading de cryptomonnaies et exécutent des trades automatiquement. L'étude, coécrite par huit chercheurs, identifie des compromis fondamentaux entre rentabilité et équité économique dans ces systèmes. Les CoinAlgs promettent d'apporter des approches d'investissement sophistiquées de niveau institutionnel —similaires à celles utilisées par des firmes comme BlackRock et Renaissance Technologies— aux investisseurs particuliers quotidiens. Cependant, dans l'espace crypto, leur essor a été alimenté par des avancées en intelligence artificielle, bien qu'ils opèrent souvent sans les garanties des intermédiaires financiers réglementés. Beaucoup se concentrent sur des actifs à haut risque, tels que les memecoins volatils et les tokens émergents. Les chercheurs ont analysé des données historiques d'Uniswap, la plus grande bourse décentralisée, pour modéliser un CoinAlg rentable prédisant précisément les prix des actifs. Leurs simulations ont révélé que les CoinAlgs privés risquent des fuites d'informations, permettant aux arbitrageurs de profiter de écarts de prix temporaires. Les initiés avec un accès privilégié pourraient également s'engager dans du frontrunning ou des trades exploiteurs similaires. Les CoinAlgs transparents, qui rendent publics leurs modèles et données pour éviter les problèmes d'initiés, sont tout aussi vulnérables. Les arbitrageurs peuvent facilement anticiper et profiter des trades, et les tentatives de mettre en œuvre des défenses réduisent significativement les profits globaux. Comme l'ont noté les chercheurs : « Les CoinAlgs peuvent être transparents et risquer de perdre des profits ; ou privés, ouvrant la porte à une extraction de valeur injuste par des initiés. » Ils ont ajouté que même des configurations apparemment bénignes pourraient cacher des backdoors subtiles bénéficiant aux adversaires. Malgré ces vulnérabilités, les CoinAlgs devraient persister, attirant les utilisateurs par l'attrait des rendements pilotés par l'IA. Avec les investissements continus en IA par des entreprises comme OpenAI, Anthropic et Google, leur popularité devrait croître. L'article conclut : « Les CoinAlgs sont une partie inévitable du paysage financier », appelant à des recherches futures sur des mesures protectrices.

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