Tout a commencé avec une pub YouTube. Nathan Smith, lycéen de 17 ans vivant dans l’Oklahoma, voyait sans arrêt une pub pour une IA censée prédire les meilleures actions en Bourse. Il a alors eu une pensée simple : « Et si je laissais vraiment une IA s’en occuper toute seule ? » C’est ainsi qu’il a confié 100 dollars à ChatGPT, avec une mission bien précise : gérer un petit portefeuille d’actions américaines peu connues, dont la valeur boursière est inférieure à 300 millions de dollars. Objectif : maximiser les gains entre juin et décembre 2025.
Une IA, 100 $, et une bonne dose de curiosité
Pendant un mois, ChatGPT a eu les pleins pouvoirs. Nathan s’est contenté d’exécuter les ordres de l’IA chaque semaine, sans jamais discuter ses choix (sauf en cas de bug ou d’incohérence). Résultat : +23,8 % de performance, quand les indices classiques n’ont pris que 3 ou 4 %. Le titre CADL, par exemple, a rapporté à lui seul la moitié des bénéfices. Et ChatGPT n’a pas hésité à le vendre une fois le pic atteint.
Loin d’un outil obscur ou fermé, le système mis en place par Nathan est open-source et dispo sur GitHub. Il a codé cinq fonctions de base : achat et vente, suivi du portefeuille, affichage des performances, comparaison avec les indices, et visualisation des résultats via les données de Yahoo Finance.
L’ensemble tourne avec Python, un langage très utilisé en finance. « Honnêtement, la configuration est assez simple », affirme le boursicoteur en herbe. Il n’utilise que des actions entières (pas de fraction d’action), choisies une fois par semaine, et toujours en respectant la limite des 300 millions de dollars de capitalisation.
Côté risques, il a calculé quelques indicateurs que les pros utilisent : un ratio de Sharpe autour de 0,94 (pas mal du tout) et un ratio de Sortino à 2,00, signe que les bons coups l’emportent sur les mauvaises surprises.
Nathan n’en est pas à son premier projet tech. Il s’était déjà frotté au code avec le célèbre cours CS50 de Harvard, mais le langage C ne l’avait pas emballé. Il a trouvé son bonheur dans Python et la finance quantitative, qu’il a découverte cet été. Il publie régulièrement une newsletter, alimente son GitHub, et rêve désormais de transformer cette passion en métier. D’ici là, il doit encore jongler entre ses études, la préparation de l’examen ACT, et son portefeuille boursier un peu particulier. « Je pense avoir trouvé ce que j’aime vraiment faire », dit-il. Et vu les résultats, il n’est pas le seul à y croire.
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