L’essor des grands modèles de langage (LLM) et des agents IA a transformé le monde du trading algorithmique. Aujourd’hui, des bots de trading construits sur des architectures IA avancées peuvent analyser les données de marché, exécuter des ordres et mettre à jour des portefeuilles de façon autonome. Mais alors que de nouveaux projets émergent à grande vitesse, comment ces bots basés sur LLM se comparent-ils réellement ? Quels modèles et techniques offrent les meilleurs résultats, et quelles innovations dessinent l’avenir du trading par IA ?
Dans cet article, nous proposons une comparaison côte à côte des meilleurs bots de trading pilotés par LLM, résumons les techniques d’amélioration de la qualité les plus efficaces, et passons en revue les résultats obtenus sur le terrain. Nous mettons aussi en avant les principaux projets open source qui relient plateformes de trading et agents chatbot, et détaillons comment FlowHunt permet une gestion de portefeuille automatisée et quotidienne grâce à l’IA.
Meilleurs bots de trading & frameworks d’agents basés sur LLM (2025)
1. FinMem
- Modèle : Agent basé sur LLM avec mémoire en couches et conception de personnage (repo
)
- Techniques : Combine le profilage (persona d’agent), une mémoire en couches (rétention contextuelle hiérarchique) et des modules de prise de décision pour un raisonnement proche de l’humain. Permet le réglage fin de la “perceptual span” pour un trading amélioré.
- Résultats : A surpassé les agents classiques lors du challenge IJCAI FinLLM 2024 (trading d’actions). Remarquable pour son adaptabilité et l’interprétabilité de ses décisions.
- Intégration : Framework Python modulaire — peut se connecter à des sources de données de marché en direct et être étendu.
2. LLM_trader
- Modèle : Architecture LLM multi-modèles pour analyse du marché crypto (repo
)
- Techniques : Utilise les LLM pour un raisonnement “chaîne de pensée”, analyse technique (plus de 20 indicateurs) et analyse de sentiment. Propose des modèles de secours pour la fiabilité et un traitement en flux pour une faible latence.
- Résultats : Fournit des insights de trading en temps réel et une gestion des positions, y compris des stop-loss/prise de profit automatisés. Utilité pratique avérée pour le trading crypto automatisé.
- Intégration : Basé sur Python, facilement configurable pour différents fournisseurs LLM, connexion à des bourses comme Binance.
3. Freqtrade + FreqAI
- Modèle : Bot de trading Python avec module ML FreqAI pour la prédiction adaptative
- Techniques : Entraîne des modèles ML (classifieurs, régression, réseaux de neurones), réentraîne sur les données live et permet l’optimisation de stratégie. LLM ou modèles transformers intégrables pour la génération de signaux.
- Résultats : Grande communauté, éprouvé en trading live sur de multiples plateformes, riche en fonctionnalités.
- Intégration : Modulaire, supporte le trading live et en simulation, open source.
4. AI-Hedge-Fund for Crypto (agents pilotés par LLM)
- Modèle : Ensemble d’agents LLM, chacun spécialisé sur différents aspects du marché (technique, sentiment, actualités)
- Techniques : Orchestration d’agents façon LangChain, raisonnement multi-agents et stratégie d’ensemble. Accent mis sur la lisibilité des décisions.
- Résultats : Très expérimental ; montre la collaboration innovante entre agents mais pas encore validé en production.
- Intégration : Flexible, pensé pour l’expérimentation avancée.
5. Jesse avec JesseGPT
- Modèle : Moteur Python pour backtesting et trading avec assistant propulsé par GPT
- Techniques : Utilise LLM pour la génération de code, l’optimisation de stratégie et le débogage assisté par IA. Permet de prototyper rapidement de nouvelles stratégies.
- Résultats : Ergonomique, robuste, idéal pour le développement semi-automatisé. L’intégration au trading piloté par IA se fait manuellement.
- Intégration : Supporte le trading live (plugin payant), ouvert à des intégrations IA personnalisées.
6. Autres projets remarquables
- TensorTrade : Framework d’apprentissage par renforcement pour le trading avec environnements RL modulaires. Bon pour la recherche, l’intégration live reste manuelle.
- Intelligent-Trading-Bot : Apprentissage supervisé avec réentraînement continu du modèle pour des signaux live.
- CryptoPredictions : Boîte à outils pour la comparaison et le backtesting de modèles ML sur les données crypto.
- AI-CryptoTrader : Bot d’apprentissage en ensemble combinant indicateurs et modèles ML pour des signaux robustes, live sur Binance.
Techniques clés pour améliorer la qualité du trading IA
- Mémoire en couches & profilage : Comme dans FinMem, utiliser une mémoire hiérarchique aide les agents IA à conserver un contexte long terme, améliorant la rationalité et l’adaptabilité du trading.
- Raisonnement en chaîne de pensée : Les LLM peuvent expliquer leurs décisions étape par étape, rendant la sortie IA plus transparente et digne de confiance.
- Réentraînement continu : Des bots comme Intelligent-Trading-Bot et FreqAI de Freqtrade se réentraînent sur de nouvelles données pour éviter la dérive du modèle et s’adapter à l’évolution du marché.
- Collaboration multi-agents : Certains bots expérimentaux combinent plusieurs agents LLM spécialisés (analyse technique, sentiment, actualités) pour des décisions de trading plus globales.
- Feature engineering & méthodes d’ensemble : Ajouter des variables spécifiques au domaine et combiner plusieurs modèles (classiques et deep learning) renforce la robustesse.
- Fallback et redondance : Assurer la fiabilité en gardant des modèles de secours (comme chez LLM_trader).
Résultats concrets & points pratiques
- Performance : L’agent FinMem a dominé lors de challenges académiques. Freqtrade et Intelligent-Trading-Bot possèdent un historique de trading live. Les méthodes d’ensemble et de réentraînement continu montrent de la résilience en marché volatil.
- Limites : Les bots pilotés par LLM nécessitent un prompt engineering précis et une bonne gestion du risque. Le trading haute fréquence reste mieux géré par des frameworks non-LLM à cause de la latence d’inférence.
- Open source : La plupart des projets sont open source et extensibles, permettant de les adapter au trading d’actions, crypto, et d’actifs traditionnels.
- FinMem-LLM-StockTrading (GitHub
) : Agent de trading LLM haute performance
- LLM_trader (GitHub
) : Bot LLM pour analyse crypto en temps réel
- Freqtrade (GitHub
) : Bot de trading modulaire avec intégration ML/IA
- AI-Hedge-Fund for Crypto : Framework multi-agents piloté par LLM pour le trading crypto
FlowHunt : Trading IA & mises à jour quotidiennes de portefeuille
FlowHunt permet de créer, automatiser et suivre des workflows de trading grâce à l’IA — y compris des agents basés sur LLM. Avec FlowHunt, vous pouvez :
- Connecter votre plateforme de trading et automatiser l’exécution des ordres sans code
- Intégrer des LLM pour l’analyse, la génération de signaux ou la gestion de portefeuille
- Recevoir des mises à jour quotidiennes de votre portefeuille et des rééquilibrages automatiques
- Utiliser des pipelines IA avancés, aussi bien pour la crypto que pour les marchés traditionnels
L’architecture flexible de FlowHunt vous permet d’expérimenter avec les derniers agents de trading open source, ou de bâtir vos propres workflows IA et automatisés — avec reporting quotidien des performances et recommandations actionnables.
Conclusion
Les bots de trading pilotés par LLM progressent à grands pas, avec de nouvelles architectures d’agents et techniques qui repoussent les frontières du trading automatisé. Modèles à mémoire en couches, collaboration multi-agents… les projets phares allient rigueur académique et utilité concrète. En misant sur l’automatisation et l’intégration IA de FlowHunt, traders et quants restent à la pointe, pour des portefeuilles toujours plus intelligents, adaptatifs — et mis à jour quotidiennement.
Prêt à vous lancer ? Découvrez les fonctionnalités de trading IA de FlowHunt et automatisez votre portefeuille dès aujourd’hui.
