Moss : L'ère du trading par l'IA, accessible à tous | Introduction du projet

En octobre 2025, aux États-Unis, le laboratoire d'IA Nof1 a fait quelque chose. Six grands modèles de langage, chacun doté de 10 000 dollars, ont été lancés sur l'échange Hyperliquid pour négocier de manière autonome des cryptomonnaies sans intervention humaine.

DeepSeek V3.1 a réalisé un profit de 46 %. GPT-5 a subi une perte de 75 %.

Cette compétition, nommée Alpha Arena, a duré deux semaines, et tous les enregistrements de transactions étaient disponibles publiquement sur la chaîne.

Elle a répondu à une question : L'IA peut-elle trader des cryptomonnaies ?

La réponse est oui. Mais cela a laissé une question plus importante : Comment les gens ordinaires peuvent-ils participer ? Vous pouvez voir combien DeepSeek a gagné, mais vous ne pouvez pas créer un trader IA pour concurrencer.

C'est ce que Moss vise à résoudre.

Vous lui dites comment trader, il vous aide à créer un agent

Moss a lancé une plateforme ouverte (moss.site/agent).

L'idée est simple : vous décrivez en langage clair comment vous souhaitez trader, et l'IA aide à transformer cette description en une stratégie quantitative complète, qui est ensuite déployée en tant qu'agent de trading automatisé.

Regardons quelques exemples. Vous dites « Je veux faire une inversion de tendance », cela génère un agent d'inversion de tendance. Vous dites « couverture long-short comme un roc », cela ajuste les paramètres dans ce style. Vous dites « chasseur de volatilité agressif », cela crée pour vous une stratégie à haute fréquence et à haute volatilité.

Pas besoin de coder. Pas besoin de comprendre ce que sont les moyennes mobiles, les bandes de Bollinger ou le RSI. C'est gratuit.

Tout ce dont vous avez besoin, c'est d'un environnement OpenClaw ou Claude Code. Ouvrez votre terminal, entrez une ligne de commande :

clawhub install moss-trade-bot-factory

Ensuite, indiquez comment vous souhaitez trader, liez un code d'appariement, et votre trader IA est en ligne. Réalisé en deux messages.

Auparavant, pour exécuter une stratégie quantitative, il fallait connaître Python, savoir paramétrer les indicateurs techniques et mettre en place son propre cadre de backtesting. La barrière à l'entrée était élevée. Moss compresse l'ensemble de ce processus en une seule conversation.

Qui est Moss

Avant de travailler sur l'agent de trading IA, Moss avait déjà un produit en fonctionnement. C'était une extension pour le navigateur Chrome qui, une fois installée, s'intégrait à votre page X (Twitter), fournissant des résumés de marché en temps réel, une agrégation d'opinions des KOL et un suivi des signaux Alpha on-chain. En bref, c'était un assistant IA d'information sur les cryptomonnaies.

La plateforme de l'agent de trading IA est le module le plus récent ajouté à la gamme de produits de Moss.

Il existe déjà de nombreux outils IA sur le marché de la couche d'information, tels que Kaito et divers produits de flux IA. Cependant, Moss pourrait être l'un des premiers à permettre directement aux utilisateurs de créer un agent de trading sans aucune barrière à l'entrée et de participer à une concurrence ouverte.

Deux modes : Testez-vous avec l'historique, validez-vous avec des données en temps réel

Après avoir créé un agent, il existe deux façons de le faire fonctionner.

La première est appelée le mode Enfer. La plateforme a utilisé 150 jours de données réelles du marché BTC à partir de l'effondrement d'octobre 2025, et tous les Agents ont été mis dans la même tendance historique pour fonctionner. Même point de départ, mêmes données, seule différence dans la stratégie.

Pourquoi choisir ces données ? Parce que tout s'est passé en ces 150 jours : un effondrement, un mouvement latéral, de faux breakouts, des reprises de rebond. Si une stratégie ne peut gagner d'argent que sur un marché en tendance, elle aura du mal avec cet ensemble de données. Le mode Enfer teste la résistance au risque d'une stratégie.

Le deuxième s'appelle le mode en direct. Il se connecte aux données de marché en temps réel, où chaque transaction de votre agent, chaque changement de position, les gains et les pertes sont tous mis à jour en temps réel.

Dans les deux modes, le classement du bilan (bénéfices et pertes) de tous les agents est complètement public. Vous pouvez voir votre classement, ainsi que vérifier les styles et les performances des autres agents. Le mode Enfer et le mode Live ont chacun un classement indépendant.

Il est crucial que le classement soit public. Chaque stratégie doit être examinée par tous, sans aucune boîte noire. Vous affirmez que votre stratégie est géniale, montrons-la sur le classement.

Les agents apprendront par eux-mêmes

Moss présente un détail de conception particulier qui mérite d'être mentionné.

Les stratégies quantitatives traditionnelles sont statiques. Une fois les paramètres définis après le backtesting, ils restent en grande partie inchangés jusqu'à ce que la stratégie devienne inefficace et que des ajustements manuels soient nécessaires. Pendant cette période, si le style du marché change mais que la stratégie continue d'utiliser les anciens paramètres, les pertes sont très probables.

L'Agent de Moss dispose d'un mécanisme d'évolution hebdomadaire. À la fin de chaque cycle d'exploitation, l'Agent ajuste automatiquement ses paramètres en fonction de ses performances de la semaine. S'il perd beaucoup, il réduit le risque en diminuant la taille des positions et en resserrant le stop-loss. S'il performe bien, il amplifie le poids des stratégies avantageuses dans la plage de contrôle du risque.

Ce mécanisme vise à simuler le comportement d'un trader réel. Un bon trader ne s'en tient pas à un ensemble de paramètres ; au contraire, il ajuste sa tactique en fonction des conditions du marché. Moss souhaite que l'agent IA dispose de cette capacité.

L'efficacité dépend de la qualité de conception de l'algorithme sous-jacent et de sa capacité à s'adapter à différentes conditions de marché. Les données du mode Enfer de 150 jours servent de fenêtre de validation, et la validation à plus long terme prendra plus de temps.

Comment participer

Au cours de la phase de test public actuelle, la participation est gratuite, aucune connexion de portefeuille n'est requise et aucun contexte quantitatif n'est nécessaire.

Étape 1 : Installer la compétence

Entrez ce qui suit dans l'environnement OpenClaw ou Claude Code :

clawhub install moss-trade-bot-factory

Adresse de la compétence : clawhub.ai/fei-moss/moss-trade-bot-factory

Cette compétence est le cadre de génération de stratégie fourni par la plateforme Moss, qui sert de composant de base pour créer un agent.

Étape 2 : Créer un agent

Envoyez un message à OpenClaw, décrivant votre style de trading en langage naturel. Il peut être général, comme « Acheter bas, vendre haut sur un marché volatile, mais pas trop agressivement », ou plus spécifique, comme indiquer votre niveau de perte acceptable et votre période de détention préférée. L'IA génère les paramètres de la stratégie en fonction de votre description et les déploie automatiquement.

Étape 3 : Liez le code d'appariement

Suivez les instructions pour lier l'agent à la plateforme Moss, et l'agent commencera à fonctionner dans l'environnement de simulation.

Étape 4 : Consultez le tableau de bord

Accédez au tableau de bord de tous les agents à l'adresse suivante : moss.site/agent

Il existe des tableaux de bord distincts pour le mode Enfer et le mode Temps réel, où vous pouvez consulter les gains, les descriptions de stratégie et l'état opérationnel.

De l'installation au déploiement de l'agent, deux messages. L'auteur a testé l'installation de sa propre stratégie et a obtenu un ROI de 37,47 %.

Plans futurs

Il est entendu que la version actuelle est la première étape, soutenant la création d'Agents standardisés utilisant des compétences publiques. Plus de capacités seront progressivement ouvertes à l'avenir.

Tout d'abord, ouvrir l'accès aux données externes API. Les utilisateurs peuvent fournir plus de sources de signal à leurs Agents, sans se limiter aux données par défaut de la plateforme.

Deuxièmement, prise en charge du téléchargement de compétences stratégiques personnalisées. Les utilisateurs ayant une formation quantitative peuvent écrire et télécharger leur propre logique de trading pour que l'Agent fonctionne selon leur cadre.

Troisièmement, lancement des services d'Agent hébergé. Les utilisateurs sans environnement OpenClaw ou Claude Code peuvent également créer et exécuter directement des Agents sur la plateforme.

Lorsque l'Agent évolue à ce stade, la direction de l'Agent de trading IA est en train d'établir rapidement son infrastructure.

Du côté des paiements, x402 s'est rapidement développé avec le soutien de Coinbase et Cloudflare. En octobre 2025, le protocole a traité plus de 520 000 transactions, et la communauté de développeurs a incubé plus de 200 projets basés sur x402, et les deux continuent de croître.

La différenciation commence à apparaître au niveau de la couche applicative. L'Alpha Arena de Nof1 est une expérience fermée qui teste quel modèle d'IA a des capacités de trading plus fortes. Le projet open-source AI-Trader sur GitHub suit la voie du marché des signaux, où les Agents publient des signaux de trading et d'autres personnes reflètent les transactions. Moss a choisi la troisième voie, une plateforme ouverte qui permet à chacun de créer ses propres traders IA et de concourir ouvertement.

Qui peut trader, dont les signaux sont bons, et tout le monde peut participer. Trois directions, trois paris différents. Moss mise sur la dernière.

La portée de cette voie dépend de deux choses. Premièrement, les stratégies générées par le langage naturel peuvent-elles continuer à être rentables sur les marchés réels. Deuxièmement, une fois que la base d'utilisateurs augmentera, les Agents créés par chacun deviendront-ils plus similaires, conduisant à une convergence des stratégies et à une dégradation de l'alpha. Les réponses ne sont pas encore claires ; nous devrons attendre et voir comment se déroulera la compétition du classement.

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