Les stratégies de trading basées sur l'IA maîtrisent les fluctuations du marché
Le paysage dynamique des crypto-monnaies, marqué par une croissance rapide et une forte volatilité depuis la création du Bitcoin en 2009, a attiré l'attention des investisseurs et des traders. L'émergence de nouvelles monnaies numériques remet en question les modèles financiers traditionnels, nécessitant des outils analytiques avancés pour gérer l'imprévisibilité du marché.
La recherche de stratégies de trading efficaces a conduit à l’exploration des techniques d’IA et d’apprentissage automatique, qui promettent d’améliorer la prise de décision dans ce domaine spéculatif mais lucratif.
Des chercheurs de l'Université de Barcelone et de l'Université de Malaga ont dévoilé une étude pionnière sur Finance quantitative et économie le 26 mars 2024. Leurs recherches démontrent la puissante intégration de l’hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive généralisée exponentielle (EGARCH) avec des techniques d’apprentissage automatique de pointe pour gérer efficacement la volatilité endémique des marchés des crypto-monnaies.
Cette approche innovante améliore considérablement la précision des prédictions concernant les décisions de trading de cryptomonnaies.
L'enquête a évalué plusieurs modèles d'apprentissage automatique, tels que les algorithmes génétiques adaptatifs avec logique floue et les réseaux de neurones quantiques, pour prévoir les actions d'achat ou de vente sur diverses crypto-monnaies.
L’une des principales conclusions de l’étude est la performance supérieure de ces modèles lorsqu’ils sont combinés avec EGARCH, qui améliore considérablement la précision des prévisions en modélisant efficacement la volatilité des prix caractéristique des crypto-monnaies.
Notamment, la crypto-monnaie X2Y2 a montré la précision de prédiction la plus élevée, soulignant le potentiel de combiner des méthodes sophistiquées d'apprentissage automatique avec des modèles de volatilité pour atténuer considérablement les risques de trading et affiner les décisions d'investissement.
Le Dr David Alaminos, chercheur principal à l'Université de Barcelone, a commenté : « Notre méthode exploite les atouts des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, augmentés par les prouesses de modélisation de la volatilité d'EGARCH. Cette synergie favorise des prévisions plus fiables sur les mouvements du marché et diminue considérablement risques commerciaux.
Cette méthodologie offre des outils aux investisseurs visant à réduire les risques liés aux investissements en cryptomonnaies. De plus, les enseignements tirés de cette étude pourraient aider les organismes de réglementation à formuler des politiques visant à améliorer l’équité et la stabilité du marché, tout en aidant également les développeurs à faire progresser les algorithmes prédictifs pour les technologies financières.
Fourni par TranSpread
