Analyse du trading quantitatif des cryptoactifs sous l'impulsion de l'intelligence artificielle (IA) (Partie 1) : de l'évolution des règles à l'intelligence
Source : Cointelegraph
Texte original : « Analyse du trading quantitatif de cryptomonnaies sous l'habilitation de l'intelligence artificielle (IA) (Partie 1) : De l'évolution des règles à l'intelligence »
L'histoire de l'IA et la révolution dans le secteur financier
Depuis qu’elle a été officiellement proposée lors de la conférence de Dartmouth en 1956, l’intelligence artificielle (IA) est passée du simple raisonnement logique à l’apprentissage profond et au traitement du langage naturel d’aujourd’hui. Dans le secteur financier, l’application de l’IA a depuis longtemps percé le marché boursier traditionnel, et ces dernières années, elle a brillé dans le trading quantitatif des crypto-monnaies. La forte volatilité du marché des crypto-monnaies, ses caractéristiques de trading 24 heures sur 24 et ses quantités massives de données on-chain et de flux de médias sociaux constituent un terrain d’essai unique pour l’IA. Dans cet article, nous examinerons comment l’IA est passée d’un simple système de règles à un agent capable de prendre des décisions autonomes, redéfinissant l’avenir du trading de crypto-monnaies.
Système de règles précoce - transparent mais rigide
L’IA basée sur des règles est le premier paradigme de prise de décision automatisée appliqué sur le marché des crypto-monnaies. Sa principale caractéristique est que le comportement de trading est régi par des ensembles de règles déterministes artificiellement prédéfinies, tels que les seuils « acheter bas, vendre haut ». Grâce à une architecture logique symbolique, le processus de prise de décision est totalement transparent et peut répondre aux changements du marché en quelques millisecondes, en automatisant les opérations d’achat et de vente grâce à des conditions prédéfinies telles que des seuils de prix, telles que :
Ces systèmes sont logiquement transparents et exécutent efficacement, mais ils montrent une vulnérabilité lors de fluctuations extrêmes du marché. En raison de la nature statique de leurs paramètres prédéfinis, ils ont du mal à s'adapter à un nouveau paradigme lorsque des mutations structurelles se produisent sur le marché. L'effondrement de l'écosystème Terra/Luna en mai 2022 est un cas typique, durant lequel le stablecoin UST s'est décorrélé, provoquant un trou noir de liquidité, ce qui a entraîné des signaux d'erreur persistants pour des indicateurs techniques traditionnels tels que le MACD et les bandes de Bollinger. Les systèmes de règles échouent généralement car ils ne peuvent pas percevoir le changement d'état du marché, nécessitant une intervention humaine pour recalibrer les paramètres et les stratégies de trading.
En même temps, les systèmes basés sur des règles traitent principalement des données structurées, telles que les prix et les volumes de transactions, tandis que le marché des cryptomonnaies est fortement influencé par des informations non structurées telles que les sentiments des médias sociaux et les politiques réglementaires. Les systèmes basés sur des règles manquent de capacités de traitement du langage naturel et de suivi des données en temps réel, ce qui empêche une intégration efficace de ces données, limitant ainsi leur performance dans les transactions guidées par le sentiment du marché.
Percées de l'apprentissage profond - Apprendre à partir des données
Dans les années 2010, l’essor des technologies d’apprentissage automatique (ML) et d’apprentissage profond (DL) a permis à l’IA d’apprendre des modèles complexes à partir de données historiques et d’ajuster dynamiquement les stratégies. Les systèmes d’IA basés sur l’apprentissage apprennent à partir des données grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour améliorer progressivement leurs capacités de prise de décision. Contrairement aux systèmes basés sur des règles, les systèmes d’IA basés sur l’apprentissage sont capables de s’adapter aux changements du marché et de traiter des données structurées et non structurées, ce qui leur permet d’exceller dans des environnements de marché complexes. En particulier dans le trading de crypto-monnaies, où sa forte volatilité et ses informations non structurées, telles que le sentiment sur les médias sociaux, posent un défi aux systèmes de règles traditionnels, tandis que les systèmes d’IA basés sur l’apprentissage peuvent fournir une meilleure solution. Le rôle des systèmes d’IA basés sur l’apprentissage dans le trading de crypto-monnaies comprend :
L'apprentissage profond a également résolu la faiblesse des systèmes basés sur des règles à traiter des données non structurées (comme les nouvelles et les messages de forum). Des recherches montrent que l'émotion sur les médias sociaux est fortement corrélée à l'évolution des prix du Bitcoin, et l'IA basée sur l'apprentissage peut capturer ces signaux en temps réel. Par rapport aux systèmes basés sur des règles, les systèmes d'IA basés sur l'apprentissage présentent plusieurs avantages. Tout d'abord, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent ajuster dynamiquement les stratégies et les poids en fonction des changements du marché, plutôt que de s'appuyer sur des règles statiques.
Risque de surajustement : le piège des données historiques - Le surajustement fait référence à un modèle qui fonctionne exceptionnellement bien sur les données d'entraînement, mais qui ne performe pas bien sur de nouvelles données. Cette situation se produit souvent dans les stratégies optimisées à partir de données historiques, car ces stratégies peuvent être trop ajustées, capturant le bruit dans les données plutôt que de véritables modèles de marché. Étant donné que les comportements des participants au marché des cryptomonnaies changent rapidement, les stratégies surajustées entraînent souvent une dégradation des performances. Par exemple, Gort et al. ont testé dix cryptomonnaies entre mai et juin 2022, période durant laquelle le marché a connu deux effondrements. Les résultats montrent que les modèles avec moins de surajustement surpassent ceux avec plus de surajustement en termes de rendement.
Grands modèles de langue et agents - Le nouveau cerveau du trading
Dans les années 2020, l'IA générative et les modèles de langage de grande taille (LLM) ont encore bouleversé le trading crypto. Par exemple :
Conclusion : De l'outil au partenaire, le chemin de l'évolution de l'IA
Le rôle de l'IA dans le trading crypto est passé de "outil" exécutant des règles fixes à "partenaire intelligent" capable de percevoir, d'apprendre et de prendre des décisions. À l'avenir, avec la combinaison profonde des systèmes multi-agents et des LLM, l'IA pourrait devenir le "système nerveux numérique" du marché crypto, offrant aux investisseurs des solutions de contrôle des risques et d'optimisation des rendements plus précises.
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Analyse du trading quantitatif des cryptoactifs sous l'impulsion de l'intelligence artificielle (IA) (Partie 1) : de l'évolution des règles à l'intelligence
Source : Cointelegraph Texte original : « Analyse du trading quantitatif de cryptomonnaies sous l'habilitation de l'intelligence artificielle (IA) (Partie 1) : De l'évolution des règles à l'intelligence »
L'histoire de l'IA et la révolution dans le secteur financier
Depuis qu’elle a été officiellement proposée lors de la conférence de Dartmouth en 1956, l’intelligence artificielle (IA) est passée du simple raisonnement logique à l’apprentissage profond et au traitement du langage naturel d’aujourd’hui. Dans le secteur financier, l’application de l’IA a depuis longtemps percé le marché boursier traditionnel, et ces dernières années, elle a brillé dans le trading quantitatif des crypto-monnaies. La forte volatilité du marché des crypto-monnaies, ses caractéristiques de trading 24 heures sur 24 et ses quantités massives de données on-chain et de flux de médias sociaux constituent un terrain d’essai unique pour l’IA. Dans cet article, nous examinerons comment l’IA est passée d’un simple système de règles à un agent capable de prendre des décisions autonomes, redéfinissant l’avenir du trading de crypto-monnaies.
Système de règles précoce - transparent mais rigide
L’IA basée sur des règles est le premier paradigme de prise de décision automatisée appliqué sur le marché des crypto-monnaies. Sa principale caractéristique est que le comportement de trading est régi par des ensembles de règles déterministes artificiellement prédéfinies, tels que les seuils « acheter bas, vendre haut ». Grâce à une architecture logique symbolique, le processus de prise de décision est totalement transparent et peut répondre aux changements du marché en quelques millisecondes, en automatisant les opérations d’achat et de vente grâce à des conditions prédéfinies telles que des seuils de prix, telles que :
Ces systèmes sont logiquement transparents et exécutent efficacement, mais ils montrent une vulnérabilité lors de fluctuations extrêmes du marché. En raison de la nature statique de leurs paramètres prédéfinis, ils ont du mal à s'adapter à un nouveau paradigme lorsque des mutations structurelles se produisent sur le marché. L'effondrement de l'écosystème Terra/Luna en mai 2022 est un cas typique, durant lequel le stablecoin UST s'est décorrélé, provoquant un trou noir de liquidité, ce qui a entraîné des signaux d'erreur persistants pour des indicateurs techniques traditionnels tels que le MACD et les bandes de Bollinger. Les systèmes de règles échouent généralement car ils ne peuvent pas percevoir le changement d'état du marché, nécessitant une intervention humaine pour recalibrer les paramètres et les stratégies de trading.
En même temps, les systèmes basés sur des règles traitent principalement des données structurées, telles que les prix et les volumes de transactions, tandis que le marché des cryptomonnaies est fortement influencé par des informations non structurées telles que les sentiments des médias sociaux et les politiques réglementaires. Les systèmes basés sur des règles manquent de capacités de traitement du langage naturel et de suivi des données en temps réel, ce qui empêche une intégration efficace de ces données, limitant ainsi leur performance dans les transactions guidées par le sentiment du marché.
Percées de l'apprentissage profond - Apprendre à partir des données
Dans les années 2010, l’essor des technologies d’apprentissage automatique (ML) et d’apprentissage profond (DL) a permis à l’IA d’apprendre des modèles complexes à partir de données historiques et d’ajuster dynamiquement les stratégies. Les systèmes d’IA basés sur l’apprentissage apprennent à partir des données grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour améliorer progressivement leurs capacités de prise de décision. Contrairement aux systèmes basés sur des règles, les systèmes d’IA basés sur l’apprentissage sont capables de s’adapter aux changements du marché et de traiter des données structurées et non structurées, ce qui leur permet d’exceller dans des environnements de marché complexes. En particulier dans le trading de crypto-monnaies, où sa forte volatilité et ses informations non structurées, telles que le sentiment sur les médias sociaux, posent un défi aux systèmes de règles traditionnels, tandis que les systèmes d’IA basés sur l’apprentissage peuvent fournir une meilleure solution. Le rôle des systèmes d’IA basés sur l’apprentissage dans le trading de crypto-monnaies comprend :
L'apprentissage profond a également résolu la faiblesse des systèmes basés sur des règles à traiter des données non structurées (comme les nouvelles et les messages de forum). Des recherches montrent que l'émotion sur les médias sociaux est fortement corrélée à l'évolution des prix du Bitcoin, et l'IA basée sur l'apprentissage peut capturer ces signaux en temps réel. Par rapport aux systèmes basés sur des règles, les systèmes d'IA basés sur l'apprentissage présentent plusieurs avantages. Tout d'abord, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent ajuster dynamiquement les stratégies et les poids en fonction des changements du marché, plutôt que de s'appuyer sur des règles statiques.
Risque de surajustement : le piège des données historiques - Le surajustement fait référence à un modèle qui fonctionne exceptionnellement bien sur les données d'entraînement, mais qui ne performe pas bien sur de nouvelles données. Cette situation se produit souvent dans les stratégies optimisées à partir de données historiques, car ces stratégies peuvent être trop ajustées, capturant le bruit dans les données plutôt que de véritables modèles de marché. Étant donné que les comportements des participants au marché des cryptomonnaies changent rapidement, les stratégies surajustées entraînent souvent une dégradation des performances. Par exemple, Gort et al. ont testé dix cryptomonnaies entre mai et juin 2022, période durant laquelle le marché a connu deux effondrements. Les résultats montrent que les modèles avec moins de surajustement surpassent ceux avec plus de surajustement en termes de rendement.
Grands modèles de langue et agents - Le nouveau cerveau du trading
Dans les années 2020, l'IA générative et les modèles de langage de grande taille (LLM) ont encore bouleversé le trading crypto. Par exemple :
Conclusion : De l'outil au partenaire, le chemin de l'évolution de l'IA
Le rôle de l'IA dans le trading crypto est passé de "outil" exécutant des règles fixes à "partenaire intelligent" capable de percevoir, d'apprendre et de prendre des décisions. À l'avenir, avec la combinaison profonde des systèmes multi-agents et des LLM, l'IA pourrait devenir le "système nerveux numérique" du marché crypto, offrant aux investisseurs des solutions de contrôle des risques et d'optimisation des rendements plus précises.