Signal de trading avec intelligence artificielle : pourquoi les institutions financières ne vendent-elles pas leurs secrets ?

Table des matières

• Pourquoi la plupart des signaux d'intelligence artificielle n'ont-ils pas encore de performances stables et fiables ?
• Pourquoi les institutions financières ne vendent-elles pas leurs secrets ?
• Quel est le principal problème des signaux de trading avec intelligence artificielle ?
• Le danger de la dépendance excessive à l'intelligence artificielle : quand le trader ne pense plus
• Différence entre signal, indicateur, stratégie et cadre de trading
• Probabilité, pas certitude : l'intelligence artificielle ne prédit pas l'avenir
• Le rôle de l'intelligence artificielle explicable dans le trading
• Cadre en cinq étapes pour mieux utiliser l'intelligence artificielle dans le trading de cryptomonnaies
• Résumé
• Questions fréquentes

Ces dernières années, l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le trading de cryptomonnaies est devenue l'un des sujets les plus fascinants du marché crypto. De nombreux traders pensent qu'il suffit de trouver un outil d'intelligence artificielle, de recevoir un signal de trading avec intelligence artificielle et de faire des achats et des ventes en fonction de cela. Mais la réalité est plus complexe.

Beaucoup de systèmes qui sont aujourd'hui présentés comme des robots de trading ou des signaleurs d'intelligence artificielle n'ont pas encore réussi à créer un avantage durable dans des tests réels. La raison principale en est qu'une simple prévision, même si elle est produite par un modèle d'intelligence artificielle puissant, n'est pas en soi une stratégie de trading.

Les grandes institutions financières ne révèlent généralement pas les secrets de leurs systèmes de trading ; ce n'est pas parce que l'intelligence artificielle n'est pas efficace dans le trading, mais au contraire. Si un modèle ou une méthode de trading peut créer un véritable avantage sur les marchés concurrentiels, il est beaucoup plus précieux pour l'institution de conserver cet avantage que de le vendre ou de le divulguer à d'autres.

Pourquoi la plupart des signaux d'intelligence artificielle n'ont-ils pas encore de performances stables et fiables ?

Avec l'expansion des modèles de langage tels que ChatGPT, un grand intérêt pour l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'investissement a émergé. Les chercheurs, les traders professionnels et les utilisateurs ordinaires examinent tous si les décisions de trading peuvent être entièrement confiées à l'intelligence artificielle.

L'utilisation d'algorithmes, d'apprentissage automatique et de méthodes computationnelles sur les marchés financiers n'est pas un sujet nouveau, et les institutions financières et les fonds quantitatifs utilisent ces technologies depuis des années pour analyser des données et développer des systèmes de trading. Ce qui a changé ces dernières années, c'est la généralisation des modèles de langage et l'accès public aux outils d'intelligence artificielle. Cette évolution a permis aux traders indépendants et aux développeurs de tester des robots et des outils basés sur l'intelligence artificielle pour analyser le marché, produire des signaux et même exécuter des transactions, avec moins de coûts et de connaissances techniques.

Cependant, les résultats ont montré que la plupart de ces projets n'ont pas encore réussi à créer un véritable avantage durable dans le trading. Certains de ces robots demandaient simplement à l'intelligence artificielle : "Que devrais-je acheter aujourd'hui pour faire un profit ?"

D'autres ont tenté d'utiliser des données de marché, des nouvelles et des informations pertinentes sur l'investissement à plusieurs étapes dans les modèles de langage pour produire des décisions de trading. Cependant, lorsque ces systèmes ont été testés dans de nouvelles conditions et sur des données différentes de celles des tests initiaux, la plupart d'entre eux n'ont pas réussi à créer un avantage de trading durable et répétable, et leurs performances n'étaient pas significativement différentes d'une prise de décision aléatoire.

Ce n'est pas si surprenant ; car l'investissement quantitatif dans les grandes institutions financières repose sur un processus précis, scientifique et multicouche. Les fonds professionnels ne s'appuient pas uniquement sur un signal d'achat ou de vente pour trouver des opportunités de trading. Ils prennent en compte un ensemble d'étapes complexes, y compris l'identification et la validation des facteurs influençant les prix, le développement de modèles de trading, l'optimisation des portefeuilles d'investissement, l'examen des coûts d'exécution des transactions et la gestion des risques, simultanément. Même dans une grande institution, un spécialiste peut se concentrer toute sa carrière sur l'un de ces domaines.

Ainsi, comparer un robot général basé sur l'intelligence artificielle avec les systèmes de trading professionnels des institutions financières, c'est comme comparer un simple programme créé avec l'aide de l'intelligence artificielle à un grand logiciel d'entreprise. L'intelligence artificielle peut aider à construire un système professionnel, mais sans une conception précise, des données appropriées et un cadre adéquat, sa sortie aura une valeur limitée.

Pourquoi les institutions financières ne vendent-elles pas leurs secrets ?

Une question fréquente parmi les traders est de savoir pourquoi les banques et les grands fonds ne partagent pas leurs outils et méthodes d'intelligence artificielle s'ils les utilisent réellement dans leurs transactions.

La réponse est simple : l'avantage commercial est une ressource précieuse.

Dans les marchés financiers compétitifs, un algorithme réussi est généralement le résultat de plusieurs années de recherche, de développement de modèles, de tests multiples et d'améliorations continues. Si une telle méthode était rendue publique, avec l'augmentation du nombre d'utilisateurs, des opportunités similaires sur le marché seraient identifiées et progressivement, une partie importante de cet avantage disparaîtrait.

Dans le trading quantitatif, cet avantage est souvent décrit par le concept d'« alpha » ; c'est-à-dire le rendement ou l'avantage qu'une stratégie génère au-delà de ce qui peut être expliqué par le risque et le mouvement général du marché. L'alpha n'est généralement pas une source illimitée et permanente.

Si un grand nombre de traders identifient un modèle ou une inefficacité similaire et effectuent des transactions basées sur cela, leurs ordres peuvent influencer les prix et réduire progressivement la même opportunité. Ce phénomène de diminution de l'avantage au fil du temps est appelé "Alpha Decay". C'est pourquoi rendre publique une stratégie réellement rentable peut, dans certaines conditions, entraîner une réduction de l'avantage qui a rendu cette stratégie rentable.

Pour cette raison, de nombreuses grandes institutions financières utilisent probablement l'intelligence artificielle pour accélérer les processus de recherche, analyser de grandes quantités de données, identifier des modèles cachés et améliorer leurs modèles de trading ; cependant, les détails précis de ces systèmes restent généralement confidentiels.

Même les traders indépendants, s'ils parviennent à créer un système réussi basé sur l'intelligence artificielle à l'avenir, n'auront probablement pas beaucoup d'incitation à le rendre public. Dans des marchés liquides et compétitifs, maintenir une méthode rentable a généralement plus de valeur que de la partager avec d'autres ou d'attirer des suiveurs sur les réseaux sociaux.

Ainsi, si un système de signal de trading basé sur l'intelligence artificielle peut réellement créer un avantage significatif, il est probable que les premiers à en bénéficier soient les créateurs eux-mêmes, et il pourrait falloir longtemps avant que de telles technologies soient reconnues et publiées publiquement.

Quel est le principal problème des signaux de trading basés sur l'IA ?

Aujourd'hui, les traders sont confrontés à une énorme quantité d'informations et de signaux variés ; des moyennes mobiles et des taux de financement sur les marchés à terme aux cartes de liquidité, à l'analyse des sentiments du marché et aux prévisions générées par l'intelligence artificielle.

Mais le problème principal n'est pas le manque de signaux. Le véritable défi est que le trader sache quelles informations sont pertinentes pour la prise de décision et comment les analyser ensemble. De nombreuses erreurs se produisent lorsque la sortie simple d'un modèle ou d'un outil analytique est considérée comme une décision de trading finale.

Point important : Un signal n'est qu'un indice ou une probabilité concernant le mouvement futur du marché et ne constitue pas en soi une stratégie de trading. Même une prévision d'intelligence artificielle avec un haut degré de confiance ne peut remplacer la gestion des risques, l'examen des volumes de transactions et l'évaluation des conditions du marché.

Le risque de dépendance excessive à l'IA ; quand le trader ne pense plus

Un des problèmes majeurs de l'utilisation de systèmes automatisés est un phénomène appelé biais d'automatisation ou "Automation Bias". Ce phénomène se produit lorsque les humains font plus confiance aux recommandations d'un système automatisé qu'aux informations réelles de l'environnement. Dans de telles situations, le trader devient un suiveur passif d'un algorithme au lieu d'être un analyste actif du marché.

Par exemple, un modèle d'intelligence artificielle peut avoir été formé sur des données d'une période de marché haussier et continuer à émettre des signaux d'achat puissants, alors que les conditions du marché ont changé et que l'actif est entré dans une période volatile ou baissière. Si le trader suit simplement la sortie du modèle sans examiner les nouvelles conditions, il peut ne pas être en mesure de détecter le changement de tendance du marché.

Le risque de dépendance à des systèmes automatisés ne se limite pas aux modèles d'intelligence artificielle. L'histoire des marchés financiers a montré que tout système de trading automatisé, en l'absence de contrôles techniques et humains appropriés, peut engendrer de grands risques.

L'un des exemples célèbres est l'incident de Knight Capital en 2012. Dans cet événement, un problème de déploiement du logiciel de trading et l'activation d'une fonctionnalité défectueuse dans le système d'exécution des ordres ont conduit l'entreprise à perdre près de 440 millions de dollars en environ 45 minutes. Cet incident n'était pas le résultat d'une décision d'un modèle d'intelligence artificielle ; cependant, il constitue un exemple important du risque d'automatisation dans le trading.

L'expérience de Knight Capital montre que la rapidité et l'automatisation d'un système de trading ne sont pas en soi des avantages. Les systèmes automatisés nécessitent des mécanismes de contrôle des risques, des limites opérationnelles, un suivi des performances, la possibilité d'arrêts d'urgence et une surveillance humaine ; car une petite erreur à grande échelle et à grande vitesse peut rapidement se transformer en une perte importante.

Différence entre signal, indicateur, stratégie et cadre de trading

Dans le marché des cryptomonnaies, beaucoup de ces termes sont utilisés de manière interchangeable, mais il existe une différence importante entre eux.

Qu'est-ce qu'un signal ?

Un signal est une sortie spécifique et limitée ; par exemple :

• Le prix va probablement augmenter.
• Le moment d'acheter est proche.
• Il y a une probabilité de baisse des prix.

Un signal n'est qu'un point de départ pour la prise de décision.

Qu'est-ce qu'un indicateur ?

Un indicateur est une mesure calculée sur la base des données passées du marché ; comme la moyenne mobile, l'indice de force relative ou les données de volume des transactions.

Qu'est-ce qu'une stratégie ?

Une stratégie est un ensemble de règles spécifiques pour entrer et sortir d'une transaction qui peut utiliser plusieurs indicateurs ou signaux.

Qu'est-ce qu'un cadre de trading ?

Un cadre de trading est un système complet de prise de décision qui détermine :

• Quand utiliser un signal ?
• Quelle quantité de capital investir dans la transaction ?
• Quand accepter que le scénario de trading était erroné ?
• Quel montant de perte est acceptable ?
• Comment évaluer la performance de la transaction ?

Ainsi, un signal n'est qu'une petite partie d'un système de trading réussi. La majeure partie du succès dépend de la gestion des capitaux, de la psychologie du trading, de la définition des limites de perte, du choix de la taille de la position et de la compréhension des conditions du marché.

En termes simples : un signal est ce que vous voyez, mais un cadre est ce sur quoi vous agissez.

Probabilité, pas certitude ; l'intelligence artificielle ne prédit pas l'avenir

Une des erreurs courantes dans la publicité des outils d'intelligence artificielle est de présenter la sortie du modèle comme une prédiction certaine. Mais la réalité est que l'intelligence artificielle ne peut pas connaître l'avenir du marché avec certitude.

Un modèle peut déclarer : « La probabilité que le prix du Bitcoin augmente dans les quatre prochaines heures est de 60 % ».

Ce chiffre ne signifie pas que la hausse des prix est garantie. Si le modèle a été correctement validé et calibré, la probabilité de 60 % peut être interprétée comme signifiant qu'au sein d'un grand ensemble de prévisions similaires, environ 60 % d'entre elles devraient être correctes. Cependant, le chiffre de probabilité ou le niveau de confiance qu'un modèle annonce ne prouve pas à lui seul que sa prévision est fiable. Pour évaluer un tel chiffre, il est également nécessaire d'examiner la performance réelle du modèle sur des données hors échantillon et dans différentes conditions de marché.

En réalité, un bon modèle ne supprime pas l'incertitude ; il la rend gérable. Les traders professionnels ne recherchent pas non plus une prévision à 100 %. Ils recherchent un léger avantage statistique qui peut produire un résultat positif sur un grand nombre de transactions.

Le rôle de l'intelligence artificielle explicable dans le trading

Un des grands problèmes des modèles avancés d'intelligence artificielle est qu'ils agissent parfois comme une boîte noire. En effet, le modèle fournit un résultat, mais il n'est pas clair pourquoi il est arrivé à ce résultat.

Cette question est d'une grande importance sur les marchés financiers ; car les décisions de trading sont directement liées à des capitaux réels et à la gestion des risques. Le trader doit être capable, en plus d'observer la sortie du modèle, d'examiner la logique et les facteurs qui l'influencent.

C'est ici qu'intervient le concept d'intelligence artificielle explicable ; une approche qui rend le processus de prise de décision des modèles d'intelligence artificielle plus transparent et examinable.

Pour illustrer, si un modèle de prévision fournit une tendance haussière, certaines méthodes d'intelligence artificielle explicable peuvent estimer quels facteurs d'entrée, tels qu'une augmentation du volume des transactions, un changement du taux de financement, l'état du carnet de commandes ou la proximité du prix par rapport à un support historique, ont eu le plus d'impact sur la sortie du modèle. Cependant, une telle explication ne signifie pas nécessairement une révélation complète de la <> du modèle, et sa qualité dépend du type de modèle et de la méthode d'explicabilité utilisée.

Cependant, il est important de noter : la clarté de la raison d'une prévision ne signifie pas qu'elle est correcte. Un modèle d'intelligence artificielle peut fournir une explication logique pour sa décision, mais peut toujours se tromper dans la prévision de la direction du marché.

L'objectif principal de l'intelligence artificielle explicable est de permettre au trader d'examiner la logique derrière la sortie du modèle, de la comparer aux conditions réelles du marché et, en cas d'incohérence, de prendre une décision plus appropriée.

Cadre en cinq étapes pour une meilleure utilisation de l'intelligence artificielle dans le trading de cryptomonnaies {#i-8}

Pour une utilisation plus sûre de l'intelligence artificielle dans le trading de cryptomonnaies, il est essentiel de considérer la sortie du modèle comme un outil d'aide à l'analyse et à la décision, et non comme un ordre direct d'achat ou de vente.

Un cadre approprié pour une utilisation efficace des signaux de trading avec l'intelligence artificielle comprend cinq étapes :

1. Évaluation des conditions du marché

Avant d'examiner la sortie de l'intelligence artificielle, il est d'abord nécessaire d'évaluer les conditions générales du marché :

• Le marché est-il en tendance haussière, baissière ou neutre ?
• Quel est le niveau de volatilité du marché ?
• Quelles sont les conditions économiques et quels facteurs macroéconomiques influencent le marché ?
• La situation actuelle présente-t-elle suffisamment de similitudes avec les conditions sur lesquelles le modèle a été formé ?

Une prévision n'est précieuse que si elle est interprétée dans le bon contexte ; même les modèles les plus précis peuvent fournir des sorties inappropriées dans des conditions différentes de celles du passé.

2. Examen de la prévision de l'intelligence artificielle

À ce stade, le trader doit examiner attentivement la sortie du modèle et répondre à quelques questions importantes :

• Pour quel actif le modèle a-t-il fait une prévision ?
• Quelle est la période de temps concernée par la prévision ?
• Quand cette prévision a-t-elle été produite et est-elle toujours en accord avec les conditions actuelles du marché ?
• Quel est le niveau de confiance du modèle dans cette prévision ?
• Quelle a été la performance passée du modèle dans des conditions similaires ?

Cette étape aide le trader à évaluer la crédibilité et l'applicabilité réelle d'un signal, plutôt que de réagir directement à celui-ci.

3. Examen des raisons de la prévision

À ce stade, il faut déterminer sur quelles bases le modèle a tiré cette conclusion :

• La raison est-elle une augmentation réelle du volume des transactions ?
• Ou s'agit-il simplement d'un changement temporaire dans un petit indicateur ?
• Les facteurs influents sont-ils en accord avec les conditions actuelles du marché ?

4. Filtre de décision humaine

La décision finale revient toujours au trader. La sortie de l'intelligence artificielle n'est qu'un facteur d'aide à la décision, et plusieurs éléments doivent être clairement définis avant d'entrer dans une transaction :

• Quel est le point d'entrée dans la transaction ?
• Dans quelles conditions le scénario de trading n'est-il plus valide ?
• Quel est l'objectif et le plan de sortie de la transaction ?
• Quelle part du capital doit être engagée dans cette transaction ?
• Quel est le montant maximal de perte acceptable ?

Un modèle d'intelligence artificielle, même s'il fournit une prévision relativement précise, peut entraîner des pertes importantes sans une gestion appropriée des capitaux, une détermination correcte de la taille de la transaction et un contrôle du niveau de risque. En fin de compte, c'est le cadre de trading qui détermine comment et quand utiliser la sortie du modèle.

5. Examen des résultats et apprentissage

Après la fin de la transaction, la performance du modèle et la décision prise doivent être examinées. À ce stade, il faut déterminer :

• La prévision du modèle a-t-elle correspondu au mouvement réel du marché ?
• Quelles étaient les conditions du marché au moment de l'exécution de la transaction ?
• Quels facteurs ont eu le plus d'impact sur le résultat de la transaction ?
• Dans quelles conditions le modèle montre-t-il une meilleure ou une moins bonne performance ?

L'enregistrement des transactions, l'analyse des résultats et l'examen de la performance du modèle dans différentes conditions créent un cycle d'apprentissage qui contribue à l'amélioration progressive du système et à une meilleure compréhension de ses forces et faiblesses.

Résumé de l'article {#i-9}

L'intelligence artificielle a la capacité d'analyser d'énormes volumes de données, d'identifier des modèles complexes et de fournir de nouvelles perspectives aux traders. Cependant, il ne faut pas oublier qu'un signal de trading basé sur l'intelligence artificielle n'est pas à lui seul un système de trading complet et ne peut pas remplacer l'analyse, la gestion des risques et la prise de décision éclairée. Les grandes institutions financières ne trouvent généralement pas leur principal avantage dans un simple signal. Leur supériorité résulte de la combinaison d'un ensemble de facteurs tels que des données précises, des modèles analytiques avancés, la gestion des capitaux, l'exécution régulière des transactions et des processus de prise de décision contrôlés.

L'avenir de l'intelligence artificielle sur le marché des cryptomonnaies n'appartient pas à ceux qui recherchent un outil pour des prévisions définitives ; il appartient à ceux qui peuvent utiliser cette technologie comme un puissant assistant analytique aux côtés de la connaissance humaine et des principes de gestion des risques. En fin de compte, un signal de trading basé sur l'intelligence artificielle peut être le point de départ d'une décision, mais c'est le cadre de trading qui détermine le chemin de la prise de décision.

Dans les marchés financiers, le succès durable ne provient pas de la poursuite de signaux plus nombreux et plus bruyants, mais d'un processus de prise de décision correct et organisé.

Questions fréquentes {#i-10}

1. L'intelligence artificielle peut-elle déterminer le moment exact d'acheter et de vendre des cryptomonnaies ?

Non. L'intelligence artificielle ne peut pas prédire l'avenir du marché avec certitude ni garantir le meilleur moment pour acheter et vendre. Les modèles d'intelligence artificielle évaluent la probabilité d'un scénario basé sur des données passées, des modèles statistiques et les conditions actuelles du marché. Par conséquent, leurs résultats doivent être utilisés comme un outil analytique en conjonction avec l'examen des conditions du marché et la gestion des risques, et non comme une directive définitive pour le trading.

2. Pourquoi les grandes institutions financières ne publient-elles pas leurs algorithmes et outils d'intelligence artificielle ?

Dans les marchés financiers, une méthode de trading réussie peut créer un avantage concurrentiel précieux. Les grandes institutions financières investissent généralement beaucoup de temps et d'argent dans le développement de leurs modèles, et c'est pourquoi elles préfèrent garder confidentiels les détails des systèmes qui peuvent générer de meilleures performances. La publication publique d'une méthode réussie pourrait réduire son efficacité sur le marché.

3. L'utilisation de l'intelligence artificielle dans le trading des cryptomonnaies élimine-t-elle le besoin d'analyse humaine ?

Non. L'intelligence artificielle peut aider le trader à analyser des données, à trouver des modèles et à examiner rapidement des informations, mais la décision finale nécessite toujours une évaluation humaine. Des facteurs tels que le changement de tendance du marché, les nouvelles économiques importantes, le niveau de risque acceptable et la manière de gérer les capitaux sont des éléments qui doivent être examinés en conjonction avec les résultats du modèle.

4. Comment peut-on déterminer si un signal de trading basé sur l'intelligence artificielle est fiable ?

La fiabilité d'un signal ne dépend pas seulement du niveau de confiance déclaré par le modèle. Pour l'évaluer, il faut examiner des facteurs tels que l'historique de performance du modèle dans des conditions similaires, la raison de la fourniture du signal, les conditions actuelles du marché, le niveau de risque de la transaction et la manière de gérer les capitaux. Un signal est précieux lorsqu'il fait partie d'un processus de trading complet, et non lorsqu'il est utilisé seul comme base de décision.