Les traders professionnels qui intègrent l'IA dans leur flux de travail disposent aujourd'hui d'un avantage de levier significatif sur ceux qui ne le font pas. Mais cet avantage ne vient pas de l'accès à un modèle particulier — ChatGPT, Claude ou Gemini sont accessibles à tous. Il vient de la façon dont ils structurent leurs requêtes. Un trader qui soumet « analyse ce graphique » obtient un résumé descriptif générique. Un trader qui fournit le ticker, l'horizon temporel, les niveaux clés, le contexte sectoriel et le format de sortie attendu obtient une analyse exploitable qu'il peut intégrer à sa prise de décision.
La différence entre un output utile et un output générique tient entièrement à la structure du prompt — pas à l'outil. Les traders expérimentés le savent : un brief de recherche vague produit une analyse vague. L'IA obéit à la même logique. Fournissez le contexte de marché, les indicateurs techniques pertinents, les niveaux de support et de résistance, le profil de risque et l'horizon d'investissement, et le modèle produit quelque chose qui ressemble à l'analyse d'un desk institutionnel. Oubliez ces éléments, et vous obtenez ce que tout le monde obtient.
Les sept prompts ci-dessous sont tirés de la bibliothèque Trading de PromptSonar. Ils couvrent l'ensemble du cycle analytique du trader actif : lecture du graphique et de l'indicateur, lecture du sentiment et du positionnement, dimensionnement de position, revue de journal, validation de stratégie, contexte macroéconomique et interprétation du flux d'options. Les prompts sont en anglais — la langue de travail universelle des marchés financiers — mais tout le reste est en français.
⚠️ Avertissement financier
Ces prompts sont des outils professionnels pour structurer l'analyse de marché — ils ne constituent pas des conseils financiers ou des recommandations d'investissement. L'IA peut produire des analyses plausibles qui sont incomplètes ou erronées. Appliquez toujours votre propre jugement, respectez votre plan de gestion du risque et vérifiez les données auprès de sources primaires avant tout acte de trading. Trader les marchés financiers comporte un risque de perte en capital.
1
Analyse Technique
Cas d'usage : Lecture structurée d'un setup technique sur n'importe quel actif et horizon de temps. Fournissez le ticker, l'unité de temps, les indicateurs techniques actifs (RSI, MACD, moyennes mobiles, bandes de Bollinger), les niveaux de support/résistance identifiés et la direction de tendance perçue. La sortie évalue chaque indicateur, identifie les confluences et les divergences, précise les niveaux d'invalidation et fournit une conclusion directionnelle avec les conditions de déclenchement. Idéal avant l'ouverture de marché ou pour valider un setup en cours de formation.
Act as a senior technical analyst. Analyze the following setup and provide a structured read:
Ticker: [TICKER]
Timeframe: [e.g. 1H / 4H / Daily]
Current price: [PRICE]
Key indicators: RSI at [VALUE], MACD [bullish/bearish cross / divergence], price vs [20/50/200] MA [above/below]
Key levels: Support at [LEVEL], Resistance at [LEVEL]
Perceived trend: [UPTREND / DOWNTREND / RANGE]
Sector context: [SECTOR PERFORMANCE THIS WEEK]
Provide:
1. Indicator confluence or divergence (what signals agree vs. conflict)
2. Key level to watch and what a break means directionally
3. Invalidation level for the bullish / bearish case
4. Entry trigger and confirmation you would wait for before positioning
5. One-sentence directional bias with confidence level (high / medium / low)
Flag any red flags in the setup that a retail trader might overlook.
Pourquoi ça fonctionne : L'instruction « confluences vs. divergences » force l'IA à peser les signaux contradictoires plutôt que de simplement lister les indicateurs. La demande d'un « niveau d'invalidation » est la sortie la plus pratiquement utile — elle vous oblige à définir quand vous avez tort avant d'entrer en position, ce qui est le fondement de toute gestion du risque sérieuse.
2
Lecture du Sentiment de Marché
Cas d'usage : Évaluation du sentiment agrégé autour d'un actif ou d'un secteur à partir de plusieurs sources. Fournissez le ticker ou secteur ciblé, les signaux de sentiment disponibles (ratio put/call, VIX, données de positionnement COT, short interest, flux d'ETF, manchettes récentes) et l'horizon de temps. La sortie distingue le sentiment de court terme du biais directionnel de moyen terme, identifie les extrêmes de positionnement qui pourraient déclencher un retournement et précise ce qui pourrait invalider la lecture de sentiment actuelle.
Act as a market sentiment analyst. Interpret the following sentiment data for [TICKER / SECTOR / INDEX]:
Put/Call ratio: [VALUE] (vs. 30-day average: [AVG])
VIX / implied volatility: [VALUE], trending [UP/DOWN/FLAT]
COT data (if available): [DESCRIBE POSITIONING — e.g. commercials net long/short]
Short interest: [%] of float
ETF flows this week: [NET INFLOW/OUTFLOW, $AMOUNT]
Recent headlines sentiment: [BULLISH / BEARISH / MIXED — describe 2-3 headlines]
Retail sentiment (options flow, social): [DESCRIBE]
Provide:
1. Short-term sentiment (next 3-5 sessions): bullish / bearish / neutral + reasoning
2. Medium-term sentiment (2-4 weeks): assessment based on positioning data
3. Contrarian signal check: is sentiment at an extreme that historically precedes reversals?
4. What would change this read — specific data point or price level to watch
5. How to use this sentiment read in conjunction with technical setup
Pourquoi ça fonctionne : La demande de « signal contrariant » est souvent la sortie la plus précieuse — les extrêmes de sentiment sont statistiquement prédictifs de retournements de court terme. Séparer le sentiment de court terme (3-5 séances) du positionnement de moyen terme (2-4 semaines) évite la confusion entre bruit et signal, l'une des erreurs les plus coûteuses en trading.
3
Dimensionnement de Position & Gestion du Risque
Cas d'usage : Calcul rigoureux de la taille de position et évaluation du profil risque/rendement avant d'entrer en trade. Fournissez la taille de votre compte, le pourcentage de capital risqué par trade, le prix d'entrée envisagé, le stop-loss et les objectifs de prix. La sortie calcule la taille de position exacte, le ratio risque/rendement, l'impact sur le drawdown du compte et vous avertit si le trade ne respecte pas vos règles de gestion du risque définies.
Act as a professional risk manager. Help me size this position and evaluate the risk profile:
Account size: $[AMOUNT]
Max risk per trade: [%] of account
Instrument: [TICKER / ASSET CLASS]
Entry price: [PRICE]
Stop-loss level: [PRICE] (rationale: [WHY THIS LEVEL])
Target 1: [PRICE], Target 2: [PRICE] (optional)
Current open risk in other positions: [$ or % of account]
Calculate:
1. Maximum position size respecting my risk parameters
2. Exact dollar risk on this trade at max size
3. Risk/reward ratio for each target
4. If I have concurrent open positions, what is my total account risk exposure?
5. Is this trade's risk/reward acceptable given the technical setup? Flag if R:R is below 1.5:1.
6. Scaling suggestion: should I enter full size or scale in? Why?
Rules to enforce: never risk more than [%] of account on a single trade, never exceed [%] total open risk.
Pourquoi ça fonctionne : L'instruction « risque ouvert total sur les positions concurrentes » est ce que la plupart des traders calculent mentalement et mal. En forçant l'agrégation du risque sur toutes les positions ouvertes, ce prompt reproduit la logique de risque d'un desk institutionnel — où le risk manager évalue le risque du portefeuille, pas la position individuelle. La règle « ratio R/R minimum 1.5:1 » force l'IA à rejeter explicitement les trades qui ne respectent pas vos critères.
4
Revue du Journal de Trading
Cas d'usage : Analyse critique de votre historique de trades pour identifier des patterns comportementaux, des biais récurrents et des axes d'amélioration concrets. Fournissez un résumé de vos 10-20 derniers trades (entrée, sortie, résultat, conditions de marché, émotions notées). La sortie identifie les patterns de gain et de perte, les erreurs d'exécution récurrentes, les biais comportementaux détectables et propose un plan d'amélioration priorisé. Plus utile en fin de semaine ou de mois comme outil de revue disciplinée.
Act as a professional trading coach reviewing my journal. Analyze my recent trades for patterns, behavioral biases, and improvement areas.
Trade log (last [N] trades):
[PASTE OR DESCRIBE TRADES — include: date, instrument, direction, entry/exit prices, P&L, market conditions, your notes/emotions if recorded]
Overall stats: Win rate [%], Average win $[X], Average loss $[X], Profit factor [X]
Analyze:
1. Win/loss pattern: what conditions correlate with my best and worst trades?
2. Execution errors: am I exiting too early (cutting winners), holding losers too long, or chasing entries?
3. Behavioral biases detected: overtrading after wins/losses, revenge trading signals, FOMO entries?
4. Setup quality: are my best trades coming from high-quality setups or random entries?
5. Time-of-day / session patterns: any time-based edges or weaknesses?
6. Top 3 concrete improvements ranked by expected impact on P&L
7. One rule I should add to my trading plan based on this data
Pourquoi ça fonctionne : La demande d'une « règle à ajouter à votre plan de trading » force la sortie vers l'actionnable plutôt que le descriptif. La plupart des revues de journal s'arrêtent au diagnostic — « vous coupez vos gains trop tôt » — sans prescription. Ce prompt exige une prescription. La corrélation conditions/résultats identifie vos véritables edges plutôt que vos edges perçus, ce qui est souvent la révélation la plus inconfortable et la plus précieuse.
5
Cadre de Backtesting de Stratégie
Cas d'usage : Conception d'un cadre de backtesting rigoureux pour valider une stratégie de trading avant de la déployer avec du capital réel. Décrivez votre stratégie, les règles d'entrée et de sortie, la gestion du risque et l'univers de trading. La sortie produit un protocole de backtesting avec les métriques à mesurer, les pièges de courbe-fitting à éviter, les marchés et périodes de test recommandés et les critères de validation minimum pour considérer la stratégie viable.
Act as a quantitative analyst. Help me design a rigorous backtesting framework for the following strategy:
Strategy name: [NAME]
Entry rules: [DESCRIBE — e.g. buy when RSI crosses above 30 AND price above 200 MA]
Exit rules: [DESCRIBE — stop-loss at X%, target at Y%, or signal-based exit]
Timeframe: [INTRADAY / DAILY / WEEKLY]
Universe: [ASSET CLASS — e.g. US large-cap equities, crypto, forex majors]
Risk per trade: [%]
Intended holding period: [HOURS / DAYS / WEEKS]
Design a backtesting protocol that includes:
1. Minimum data requirements (time period, number of trades for statistical significance)
2. Key metrics to calculate: Sharpe ratio, max drawdown, profit factor, win rate, average R:R
3. Out-of-sample testing methodology to avoid overfitting
4. Market regime testing: how does the strategy perform in trending vs. ranging vs. high-volatility markets?
5. Common curve-fitting pitfalls for this type of strategy — red flags to watch for
6. Minimum performance thresholds I should require before trading this live
7. Suggested walk-forward optimization approach
Pourquoi ça fonctionne : Le test par régime de marché (tendance vs. range vs. forte volatilité) est la vérification que la plupart des backtests amateurs ne font jamais — et c'est pourquoi les stratégies qui semblent fonctionner sur données historiques s'effondrent en live : elles ont été calibrées sur un seul régime. La demande de « seuils de performance minimum » force la définition des critères de succès avant le test, ce qui prévient le biais de confirmation dans l'interprétation des résultats.
6
Contexte Macroéconomique
Cas d'usage : Cadrage macroéconomique rapide pour situer vos positions dans le contexte du cycle économique et des risques calendaires. Fournissez les publications économiques récentes (NFP, CPI, décisions de la Fed/BCE, PMI), la configuration des taux, les tensions géopolitiques actives et la phase perçue du cycle. La sortie fournit une lecture du régime macro, identifie les catalyseurs à risque sur les 2-4 semaines suivantes et précise les classes d'actifs et secteurs favorisés ou défavorisés dans ce contexte. Utile en début de semaine comme cadrage hebdomadaire.
Act as a macro strategist. Provide a macro framework for my trading over the next 2-4 weeks based on the following context:
Recent economic data:
- Jobs / labor: [NFP, unemployment rate — result vs. expectations]
- Inflation: [CPI, PCE — trend direction]
- Central bank: [Fed / ECB / BoJ latest decision or communication — hawkish/dovish shift?]
- PMI / growth: [manufacturing and services PMI — expansion or contraction?]
- Consumer: [retail sales, consumer confidence]
Rate environment: [yields direction, yield curve shape — inverted/steepening/flattening]
USD trend: [DXY direction this month]
Geopolitical risks: [active risks that could move markets]
Perceived cycle phase: [early cycle / mid cycle / late cycle / recession]
Provide:
1. Macro regime summary in 3 sentences — what story does this data tell?
2. Risk calendar for the next 3 weeks: key events that could shift the narrative
3. Asset class and sector implications: what does this macro backdrop favor or disfavor?
4. Tail risks: what single data print or event could invalidate the current regime read?
5. How this macro context should affect my position sizing and risk appetite this week
Pourquoi ça fonctionne : La demande de « risques extrêmes » (quel événement unique pourrait invalider la lecture macro) est la partie la plus précieuse pour le trader actif — les grands retournements de marché ne viennent pas des scénarios probables, ils viennent des surprises. L'instruction d'impact sur la taille de position cette semaine force la sortie vers le pratiquement actionnable plutôt que de s'arrêter à l'analyse narrative.
7
Interprétation du Flux d'Options
Cas d'usage : Décodage du flux d'options (options flow) pour identifier le positionnement des mains fortes et les niveaux d'intérêt institutionnel. Fournissez les données de flux récentes : transactions de bloc inhabituelles, configurations de skew implicite, niveaux d'intérêt ouvert (open interest) élevés, et tout flux d'achat de puts ou calls inhabituellement agressif. La sortie interprète ce que le flux suggère sur le positionnement institutionnel, identifie les niveaux de prix à surveiller (gamma exposure, pin risk) et précise si le flux est défensif (couverture) ou directionnel (spéculation).
Act as an options flow analyst. Interpret the following options activity for [TICKER]:
Unusual options flow observed:
[DESCRIBE — e.g. "Large call buying: 5,000 contracts of the $X strike expiring [DATE] bought for $Y premium, above ask (aggressive buying)"]
[DESCRIBE additional flows if available]
IV context:
- Current IV rank / percentile: [VALUE]%
- IV skew: [calls more expensive / puts more expensive / balanced]
- VIX or sector VIX: [VALUE], trend [UP/DOWN]
Open interest clusters:
- Largest call OI strike: $[PRICE] ([N] contracts)
- Largest put OI strike: $[PRICE] ([N] contracts)
- Max pain price: $[PRICE]
Upcoming catalysts: [earnings date, FOMC, product launch, etc.]
Analyze:
1. Is this flow directional (speculative bet) or defensive (hedging)? What's your read and why?
2. What does the skew tell us about market expectations for the next move?
3. Key gamma exposure levels — where does market maker hedging create price magnetism?
4. Does this flow confirm or contradict the technical setup?
5. How should I use this options data to inform my directional trade or hedge?
Pourquoi ça fonctionne : La distinction flux directionnel (spéculation) vs. défensif (couverture) est la question centrale pour interpréter l'options flow — et c'est souvent celle que les outils de screening d'options ne répondent pas directement. La demande d'exposition gamma (où les market makers doivent couvrir leur delta) est une couche analytique avancée qui explique pourquoi les prix ont tendance à « coller » à certains strikes ou à s'en éloigner brusquement à l'expiration.
Astuce Pro — Flux de Travail Optimal
Pour une session de trading complète, combinez ces prompts dans l'ordre suivant : Contexte Macroéconomique en début de semaine pour le cadrage général → Sentiment de Marché le matin pour valider le biais directionnel → Analyse Technique pour identifier le setup spécifique → Flux d'Options pour confirmer le positionnement institutionnel → Gestion du Risque pour dimensionner la position avant l'exécution → Journal de Trading en fin de semaine pour l'amélioration continue. Chaque prompt alimente le suivant — c'est un système, pas des outils isolés.
Principes pour de meilleurs prompts de trading
Ces prompts fonctionnent parce qu'ils respectent les principes fondamentaux du prompt engineering appliqués aux marchés financiers. Voici les cinq règles à intégrer dans tous vos prompts de trading :
- Donnez un rôle précis et une expertise spécifique. « Agis comme un analyste technique senior » active un cadre de réponse différent de « aide-moi avec ce graphique ». Le rôle définit la grille d'analyse que l'IA applique — analyste technique vs. macro strategist vs. risk manager produisent des outputs fondamentalement différents sur le même actif.
- Fournissez les données quantitatives, pas seulement la description. « Le RSI est élevé » est faible. « RSI à 72 vs. moyenne 30 jours de 58 » est exploitable. Les marchés financiers sont numériques — vos prompts doivent l'être aussi. Plus vous fournissez de données chiffrées, plus la sortie sera précise et moins elle sera générique.
- Demandez une conclusion directionnelle explicite. Les meilleures sorties d'analyse de marché prennent position. Ajoutez toujours « donnez un biais directionnel avec un niveau de confiance » à vos prompts de marché. Cela prévient les sorties équivoques du type « d'un côté... d'un autre côté » qui sont inutiles pour la prise de décision.
- Exigez un niveau d'invalidation pour chaque thèse. La gestion du risque commence avant l'entrée en position. Tout prompt d'analyse technique ou macroéconomique doit demander : à quel niveau de prix ou à quelle donnée économique cette thèse est-elle invalidée ? C'est la question qui sépare l'analyse disciplinée de la spéculation.
- Précisez votre horizon temporel et votre profil. Une analyse valide pour un scalper en M5 est différente d'une analyse pour un swing trader en Daily. Précisez toujours l'horizon de détention, la taille du compte approximative et le style de trading. L'IA adaptera ses recommandations de gestion du risque et ses niveaux cibles en conséquence.
Pour aller plus loin sur les principes du prompt engineering, consultez notre guide des bonnes pratiques pour rédiger des prompts IA efficaces. Pour comprendre pourquoi les prompts spécialisés par domaine surpassent systématiquement les prompts génériques, lisez notre analyse sur les prompts IA spécialisés.
Si vous travaillez également sur l'analyse financière d'entreprises en parallèle de votre activité de trading, les prompts de modélisation et de valorisation dans notre guide des prompts IA pour la finance et le budget complètent naturellement les outils présentés ici. Et si vous automatisez ou développez des outils de trading, les prompts de notre guide des prompts IA pour développeurs vous aideront sur la partie code.
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