Une étude récente menée par des chercheurs de Cornell Tech met en garde contre la vulnérabilité inhérente des schémas collectifs de trading de cryptomonnaies, connus sous le nom d'Algorithmes d'Investissement Collectif (CoinAlgs), face à l'exploitation et à la perte de profits. La recherche, publiée le 2 janvier, souligne les compromis entre rentabilité et équité économique dans ces systèmes, qui regroupent les fonds des utilisateurs pour un trading automatisé. L'étude a révélé que les CoinAlgs sont confrontés à des risques inévitables, qu'ils maintiennent la transparence ou gardent leurs stratégies privées, car les deux approches peuvent conduire à une extraction injuste de valeur par des initiés ou des arbitragistes. Les chercheurs ont utilisé les données de transactions d'Uniswap pour simuler les CoinAlgs, montrant que même une fuite minimale d'informations peut permettre des opportunités d'arbitrage significatives. Les CoinAlgs transparents, tout en évitant le délit d'initié, subissent néanmoins une érosion des profits due à l'exploitation des stratégies open source par les arbitragistes. Malgré ces défis, les CoinAlgs restent populaires, portés par la promesse de stratégies d'investissement alimentées par l'IA, avec un intérêt qui devrait croître à mesure que le développement de l'IA progresse.