L'IA peut-elle prédire le marché? Découvrez comment les robots commerciaux utilisent des algorithmes avancés pour automatiser les transactions et potentiellement générer des profits

L'IA a remodelé de nombreuses industries depuis son apparition et elle continue de le faire. Le marché financier est l'un d'eux, qui a particulièrement connu un grand changement

Artificial intelligence (AI) has quickly changed many industries since its appearance and it continues to do so. One industry that saw a big change with the introduction of AI is the financial market.

L'intelligence artificielle (IA) a rapidement changé de nombreuses industries depuis son apparence et elle continue de le faire. Une industrie qui a connu un grand changement avec l'introduction de l'IA est le marché financier.

This market is particularly interesting as it’s constantly evolving and influenced by various factors, presenting a challenge for traditional algorithmic trading. However, trading bots powered by AI could overcome this.

Ce marché est particulièrement intéressant car il évolue constamment et influencé par divers facteurs, présentant un défi pour le commerce algorithmique traditionnel. Cependant, les robots commerciaux alimentés par l'IA pourraient surmonter cela.

These bots use machine learning, deep learning, and predictive analytics to identify trading opportunities and execute trades at blazing speed (one could say it’s even ludicrous speed). Unlike traditional algorithmic trading, AI-based systems continuously learn from new data and adapt to changing market conditions, making them powerful tools for traders.

Ces robots utilisent l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et l'analyse prédictive pour identifier les opportunités de trading et exécuter les métiers à une vitesse flamboyante (on pourrait dire que c'est même une vitesse ridicule). Contrairement au trading algorithmique traditionnel, les systèmes basés sur l'IA apprennent en permanence des nouvelles données et s'adaptent aux conditions changeantes du marché, ce qui en fait de puissants outils pour les commerçants.

However, using AI for market prediction faces challenges and limitations.

Cependant, l'utilisation de l'IA pour la prédiction du marché fait face à des défis et des limites.

Predicting price movements with certainty remains difficult due to the inherent complexity of financial markets, external economic influences, and sudden, unpredictable events (which, considering human nature, is quite often). Let’s just say, the technology just isn’t quite there yet, or rather, people haven’t figured out all the kinks and nuances.

Prédire les mouvements de prix avec certitude reste difficile en raison de la complexité inhérente des marchés financiers, des influences économiques externes et des événements soudains et imprévisibles (qui, compte tenu de la nature humaine, l'est assez souvent). Disons simplement que la technologie n'est tout simplement pas encore là, ou plutôt, les gens n'ont pas compris tous les plis et les nuances.

Why AI Struggles with Market Prediction

Pourquoi l'IA se débat avec la prédiction du marché

As one might have gathered by now, predicting financial markets is far from straightforward, probably even more so today with the crypto industry in the mix. Multiple hurdles limit the effectiveness of AI-powered trading systems, starting with the nature of financial markets.

Comme on aurait pu se rassembler maintenant, prédire les marchés financiers est loin d'être simple, probablement plus encore aujourd'hui avec l'industrie de la cryptographie dans le mélange. Les obstacles multiples limitent l'efficacité des systèmes commerciaux alimentés par l'IA, en commençant par la nature des marchés financiers.

They are complicated and influenced by a combination of several elements, that is, macroeconomic factors, geopolitical events, investor psychology, market sentiment, high-frequency trading, and institutional manipulation.

Ils sont compliqués et influencés par une combinaison de plusieurs éléments, c'est-à-dire des facteurs macroéconomiques, des événements géopolitiques, de la psychologie des investisseurs, du sentiment du marché, du trading à haute fréquence et de la manipulation institutionnelle.

A key issue is the lack of structured rules; markets lack fixed patterns and are often swayed by unforeseeable events. For instance, a sudden crackdown on crypto exchanges in China or a major economic crisis can drastically shift market trends, which AI struggles to anticipate.

Un problème clé est le manque de règles structurées; Les marchés manquent de modèles fixes et sont souvent influencés par des événements imprévisibles. Par exemple, une répression soudaine des échanges de crypto en Chine ou une crise économique majeure peut considérablement changer les tendances du marché, que l'IA a du mal à anticiper.

The next set of challenges are data limitations and bias. AI models require vast amounts of high-quality data for precise predictions. However, financial data often contains biases, missing information, or manipulated data that can mislead models.

Le prochain ensemble de défis est les limitations et les biais de données. Les modèles d'IA nécessitent de grandes quantités de données de haute qualité pour des prédictions précises. Cependant, les données financières contiennent souvent des biais, des informations manquantes ou des données manipulées qui peuvent induire les modèles induits en erreur.

To give you an example, an AI model trained only on bull market data might perform poorly during a sudden market downturn because it has never encountered such conditions before. Similarly, historical data may not always reflect current market realities due to evolving economic policies and investor behaviors.

Pour vous donner un exemple, un modèle d'IA formé uniquement sur les données sur le marché des taureaux pourrait mal fonctionner pendant un ralentissement soudain du marché car il n'a jamais rencontré de telles conditions auparavant. De même, les données historiques peuvent ne pas toujours refléter les réalités actuelles du marché en raison de l'évolution des politiques économiques et des comportements des investisseurs.

Then, there are overfitting and model risks. At first glance, this doesn’t sound like an issue, but overfitting is a common problem in AI trading. It refers to a situation when an AI model performs exceptionally well on historical data but fails in live trading.

Ensuite, il y a des risques de sur-ajustement et de modèle. À première vue, cela ne ressemble pas à un problème, mais le sur-ajustement est un problème courant dans le trading de l'IA. Il se réfère à une situation où un modèle d'IA fonctionne exceptionnellement bien sur les données historiques mais échoue dans le commerce en direct.

Overfitting occurs when models memorize past trends rather than recognizing generalizable patterns. On top of that, large institutional traders actively adapt their strategies to counteract AI-driven retail trading, further diminishing the reliability of predictive models.

Le sur-ajustement se produit lorsque les modèles mémorisent les tendances passées plutôt que de reconnaître les modèles généralisables. En plus de cela, les grands commerçants institutionnels adaptent activement leurs stratégies pour contrer le commerce de détail axé sur l'IA, diminuant encore la fiabilité des modèles prédictifs.

How AI Trading Bots Analyze Markets

Comment les robots commerciaux de l'IA analysent les marchés

Despite the challenges above, AI trading bots can still be useful as they use various techniques to generate market predictions. To name a few:

Malgré les défis ci-dessus, les robots commerciaux de l'IA peuvent toujours être utiles car ils utilisent diverses techniques pour générer des prévisions de marché. Pour n'en nommer que quelques-uns:

Core AI components like supervised learning, reinforcement learning, and neural networks allow AI to learn from labeled past trading data for future predictions. Through a combination of these, AI learns from labeled past trading data and applies it to future predictions, all the while it continuously improves upon strategies via feedback from simulated trading.

Les composants de base d'IA comme l'apprentissage supervisé, l'apprentissage du renforcement et les réseaux de neurones permettent à l'IA d'apprendre des données commerciales passées étiquetées contre de futures prédictions. Grâce à une combinaison de celles-ci, l'IA apprend des données de trading passées étiquetées et l'applique aux prédictions futures, tout en améliorant continuellement les stratégies via la rétroaction de la négociation simulée.

In addition, deep learning techniques recognize price patterns, helping AI detect trends. In summary, these models analyze historical price movements, trading volume, and volatility to forecast potential price actions.

De plus, les techniques d'apprentissage en profondeur reconnaissent les modèles de prix, aidant l'IA à détecter les tendances. En résumé, ces modèles analysent les mouvements des prix historiques, le volume de négociation et la volatilité pour prévoir les actions potentielles des prix.

The name perhaps sounds complicated, but it basically involves AI bots scanning news articles, financial reports, and social media to assess market sentiment. Then, by analyzing text data, NLP models gauge investor outlook (bullish or bearish).

Le nom semble peut-être compliqué, mais cela implique essentiellement des articles de presse, des rapports financiers et des médias sociaux pour évaluer le sentiment du marché. Ensuite, en analysant les données de texte, les modèles NLP évaluent les perspectives des investisseurs (haussières ou baissines).

For instance, an out-of-the-blue increase in positive sentiment about Bitcoin on social media might indicate an impending price surge. On the other hand, panic-driven discussions may signal a market downturn. NLP understands the context of these conversations, analyzing word relationships between words in a sentence across paragraphs to get the meaning.

Par exemple, une augmentation du bleu du sentiment positif à l'égard du bitcoin sur les réseaux sociaux pourrait indiquer une vague de prix imminente. D'un autre côté, les discussions axées sur la panique peuvent signaler un ralentissement du marché. La PNL comprend le contexte de ces conversations, analysant les relations de mots entre les mots dans une phrase à travers les paragraphes pour obtenir le sens.

This is more technical in nature and is a bit more complicated as AI-powered trading bots rely on a bunch of technical indicators. These include moving averages (MA, EMA), relative strength index (RSI), moving average convergence divergence (MACD), Bollinger Bands, and liquidity analysis.

Ceci est de nature plus technique et est un peu plus compliqué car les robots commerciaux alimentés par l'IA reposent sur un tas d'indicateurs techniques. Il s'agit notamment des moyennes mobiles (MA, EMA), de l'indice de résistance relative (RSI), de la divergence de convergence moyenne mobile (MACD), des bandes de Bollinger et de l'analyse de liquidité.

If you’re not familiar with the terms, you’ve likely read a bunch of gibberish now. Put simply, these signals help AI determine potential entry and exit points for trades by:

Si vous n'êtes pas familier avec les termes, vous avez probablement lu un tas de charabia maintenant. En termes simples, ces signaux aident l'IA à déterminer les points potentiels d'entrée et de sortie pour les transactions par:

Last but not least, AI bots use and analyze alternative data sources to speculate. This could be blockchain data with on-chain transactions, whale movements, and DeFi activity for crypto markets. Also, it employs options market data where open interest and trading volumes help predict investor sentiment.

Enfin et surtout, les robots AI utilisent et analysent des sources de données alternatives pour spéculer. Il pourrait s'agir de données de blockchain avec des transactions sur chaîne, des mouvements de baleine et une activité Defi pour les marchés cryptographiques. En outre, il utilise des données sur le marché des options où les intérêts ouverts et les volumes de trading aident à prédire le sentiment des investisseurs.

Moreover, AI even uses Google, specifically Google Trends and web traffic data. It can look for spikes in searches for specific cryptocurrencies or stocks that may indicate upcoming market movements.

De plus, l'IA utilise même Google, en particulier les tendances Google et les données de trafic Web. Il peut rechercher des pointes dans les recherches de crypto-monnaies ou d'actions spécifiques qui peuvent indiquer les mouvements de marché à venir.

Using AI Wisely: Potential vs. Pitfalls

Utilisation de l'IA sagement: potentiel vs pièges

It’s worth remembering that AI indeed is a powerful tool,

Il convient de rappeler que l'IA est en effet un outil puissant,