Nous avons étudié les prédictions de l’IA en matière de crypto-monnaie et analysé les meilleures applications de prédiction de crypto-monnaie pour obtenir des prévisions de prix précises.
Même si les programmes informatiques prédisant les prix des actifs peuvent sembler une idée farfelue pour la plupart, l’application de l’IA aux prévisions de marché fait l’objet de recherches depuis un certain temps déjà. Par exemple, un article de 2015 dans l’International Journal of Computer Applications discute d’un système de « prévision intelligente des marchés boursiers » qui utilise les capacités des réseaux neuronaux et des systèmes d’inférence floue pour dévoiler des modèles dans des systèmes non linéaires et chaotiques.
Tableau comparant la valeur prédite (rouge) et la valeur marchande réelle (bleu). | Source : ResearchGate
Les scientifiques ont tenté de prédire les valeurs boursières futures pour janvier 2012 en utilisant les données historiques de BEXIMCO Ltd. Selon eux, la simulation a révélé une erreur moyenne de 1,84 pour cent.
« Si nous créons une base de connaissances solide et formons notre système avec davantage de données d’entrée, cela génère des prix de prédiction sans erreur », ont conclu les chercheurs.
L'IA pour prédire le prix des cryptomonnaies
Les chercheurs utilisent souvent des réseaux neuronaux artificiels (RNA) pour trouver des modèles dans de grandes quantités de données qui prendraient du temps à interpréter par des personnes. Existe-t-il une IA pour la crypto-monnaie ?
Un article publié en 2021 par le Multidisciplinary Digital Publishing Institute décrit un modèle d’IA permettant de prédire les prix des crypto-monnaies.
« Les modèles montrent d’excellentes prévisions en fonction de l’erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE) », affirment les auteurs de l’article. Le MAPE est une mesure statistique utilisée pour évaluer la précision d’un modèle de prévision. Selon les chercheurs, l’algorithme a atteint des pourcentages MAPE de 0,2454 %, 0,8267 % et 0,2116 % pour Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) et Litecoin (LTC), respectivement.
Prix prévu du Bitcoin (rouge) et prix réel (vert). | Source : MDPI
L’article explique que 80 % des données historiques (janvier 2018 – octobre 2020) ont été utilisées pour la formation et 20 % (octobre 2020 – juin 2020) pour les tests. Cependant, on ne sait pas encore comment le modèle se comportera à long terme, dans un contexte de marché en constante évolution.
Alors que les chercheurs travaillent dur pour exploiter la puissance de l’IA afin de prévoir avec précision les prix des crypto-monnaies, les applications pratiques sont actuellement assez limitées. Pourtant, pour ceux qui recherchent des outils d’IA pour le trading de crypto-monnaies, le marché propose des outils de prédiction et d’analyse de marché basés sur l’IA.
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Comment trouver les meilleures applications de prédiction de crypto-monnaies basées sur l'IA
Saint
Santiment utilise l’IA pour générer un résumé de ce sur quoi se concentre actuellement le discours des médias sociaux autour des actifs.
Cette approche ne prédit pas directement les mouvements du marché avec l'IA. Elle utilise l'IA pour permettre aux traders humains d'analyser plus rapidement de grandes quantités de données afin de prendre leurs propres décisions. Certaines offres utilisent l'IA pour prendre des décisions de trading à votre place via des robots.
Outil de tendances sociales Santiment | Source : Santiment ChatGPT Trend Master et Crypto Tactics
Les deux bots sont proposés par OctoBot Cloud. Le site Web affirme qu'il utilise ChatGPT d'OpenAI pour faire ses prévisions. Au moment de la mise sous presse, ChatGPT Trend Master est en baisse de 0,812 % au cours du mois dernier, mais également de 26,22 % au cours des six derniers mois, tandis que ChatGPT Crypto Tactics est en baisse de 2,2 % le mois dernier et en hausse de 26,12 % au cours des six derniers mois.
KepingAI Long Short TF gratuit
Un autre bot est KepingAI Long Short TF Free, sur 3commas. Cette application fournit un aperçu limité de ses mécanismes de fonctionnement et explique seulement qu'elle utilise l'intelligence artificielle. Aucune donnée de performance passée n'est non plus rapportée sur le site Web.
PionexGPT
Source : PionexGPT
PionexGPT utilise l'IA pour écrire des scripts pine personnalisés de TradingView afin de les intégrer aux robots Pionex. En d'autres termes, il utilise l'IA pour créer des robots de trading traditionnels.
CryptoHopper
CryptoHopper utilise une IA qui « analyse toutes les stratégies que vous lui fournissez et peut décider elle-même laquelle utiliser ». Le système teste simultanément plusieurs stratégies. L'IA classe et note ensuite toutes les stratégies pour tous les marchés actifs sur lesquels l'utilisateur se trouve, et choisit soi-disant la meilleure option pour le marché actuel.
Les robots de trading crypto IA fonctionnent-ils vraiment ?
Il existe de bonnes raisons de se méfier des robots IA. La Commodity Futures Trading Commission (CFTC) a expliqué dans un communiqué de presse du 24 janvier 2024 que les robots de trading de crypto-monnaies IA sont généralement utilisés pour dissimuler des escroqueries.
« En ce qui concerne l’IA, cet avis dit aux investisseurs : « Méfiez-vous du battage médiatique. » Malheureusement, l’IA est devenue un autre moyen pour les acteurs malveillants de frauder les investisseurs sans méfiance. »
Melanie Devoe, directrice du Bureau de l'éducation et de la sensibilisation des clients de la CFTC
L’avis de certains experts en IA n’est pas significativement plus optimiste. Laurence Moroney, responsable IA chez Google, a déclaré à crypto.news dans une interview en octobre 2023 que le potentiel de cette application IA serait encore limité.
« Si vous deviez entraîner un modèle exclusivement sur des données provenant de bourses réputées et uniquement sur des transactions réussies, vous auriez peut-être plus de chances d’obtenir des résultats fiables. Mais vous ne pouvez jamais prédire l’avenir. Les analystes tentent de le faire depuis des années, à la fois avec l’IA et avec la science des données traditionnelle. Personne n’est capable de prédire correctement les prix. »
Laurence Moroney, responsable de l'intelligence artificielle chez Google
Moroney a expliqué que si de nombreuses personnes utilisaient le modèle simultanément, « sa vérifiabilité et sa précision seraient compromises » puisque le modèle influencerait la direction du marché.
« Je ne crois pas à l’avenir des robots de trading de cette manière. Et je crains que si vous avez un million de robots qui font tous la même chose, ils puissent potentiellement faire bouger le marché. »
Laurence Moroney, responsable de l'intelligence artificielle chez Google
Selon Moroney, plutôt que de remplacer les conseillers financiers humains, l’IA améliorera leur efficacité en les aidant à extraire des informations utiles à partir de vastes ensembles de données. Il a comparé ce phénomène à la manière dont l’introduction des feuilles de calcul n’a pas rendu les comptables obsolètes, mais a au contraire augmenté leurs capacités.
Mesures pour identifier les meilleurs modèles de trading IA
Comme l’a noté Moroney, l’IA ne peut pas prédire l’avenir. Cependant, pour un bon robot de trading, elle n’a pas besoin de le faire. Les traders à succès doivent simplement gagner plus d’argent qu’ils n’en perdent. Cela se fait en gérant les risques, en minimisant les pertes sur les transactions infructueuses et en maximisant les gains sur les transactions réussies. Certains traders restent rentables même si la plupart de leurs transactions ne sont pas fructueuses, grâce à des stratégies efficaces.
Ainsi, si une IA a généralement raison ou a de bonnes chances de réaliser des transactions très rentables de temps en temps, cela est considéré comme une bonne chose. Cependant, comme ce type de logiciel permet à son propriétaire de réaliser un profit sans le partager avec d’autres, il y a peu de motivation pour le mettre sur le marché.
En 2019, les hedge funds intégraient déjà l’IA dans leurs opérations. Selon un article de BNY Mellon, « un certain nombre de hedge funds utilisent l’IA pour analyser des masses de données, prédire les corrections des déséquilibres entre l’offre et la demande et prévoir les mouvements du marché pour une allocation tactique des actifs ».
Comme l’a suggéré Moroney, ces outils aident principalement les humains plutôt que de les remplacer. Ils assistent le directeur des investissements et son équipe, mais des approches plus innovantes sont également explorées.
« En effet, une catégorie de fonds spéculatifs purement axés sur l’IA a émergé ces dernières années, entièrement basés sur l’apprentissage automatique et les algorithmes d’IA. On peut citer à titre d’exemple Aidiyia Holdings, Cerebellum Capital, Taaffeite Capital Management et Numerai. Numerai, un fonds spéculatif reconnu dans le domaine de l’IA, repousse les limites du modèle économique des fonds spéculatifs.
L'entreprise découvre des stratégies d'investissement en organisant des concours entre experts externes en IA, mathématiciens et data scientists. Récemment, Numerai a élargi son modèle économique en mettant des éléments de sa plateforme à la disposition du reste de la communauté financière avec son produit Erasure, qui est une place de marché de prédiction décentralisée utilisant la technologie blockchain.
BNY Mellon
Sur le site Web de Numerai, un classement présente les performances des data scientists et de leurs modèles, révélant un rendement moyen sur un an de 40,18 %. Selon la dernière mise à jour, la première place revient au data scientist Houdini, qui affiche une augmentation de 15 % sur trois mois, une hausse annuelle de 67,8 % et un gain historique impressionnant de 516,7 %.
L’évaluation des modèles d’IA repose sur deux indicateurs : la contribution du méta-modèle (MMC) et la contribution du modèle de référence (BMC). La MMC évalue l’impact unique d’un modèle prédictif sur la performance globale d’un méta-modèle combiné. D’autre part, la BMC évalue la contribution unique d’un modèle, mais par rapport à des modèles de référence spécifiques plutôt qu’à un méta-modèle composite.
Pour faire simple, ces scores mesurent la contribution des modèles aux résultats globaux de l'ensemble du méta-modèle. Koerrie304 est actuellement en tête du classement MMC moyen sur un an, avec un gain de 0,71 % au cours des dernières 24 heures et une augmentation de 4,8 % au cours du dernier mois. Il existe également des modèles comme JOS_XB_SMART qui affichent un gain annuel remarquable de 504,9 %.
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FAQ
Comment prédire les prix des crypto-monnaies avec l'IA ?
Bien que l’IA soit sans aucun doute un bon outil pour le trader avancé, elle n’est pas facilement accessible à tous. Bien que des plateformes comme OctoBot Cloud proposent des robots de trading alimentés par l’IA, leurs performances peuvent être inégales. La meilleure approche serait de créer votre propre solution ou de demander de l’aide. Pour vous inspirer, consultez la page GitHub de Numeraire et explorez les cours en ligne sur la programmation en intelligence artificielle.
Existe-t-il une application pour prédire la crypto-monnaie ?
Bien que des applications comme OctoBot Cloud fournissent des robots de trading basés sur l'IA, leurs performances peuvent être peu fiables. Elles utilisent ChatGPT pour les modèles au lieu de développer les leurs, ce qui soulève des inquiétudes quant à leur efficacité. D'autres options incluent CryptoHopper, PionexGPT et KepingAI. Cependant, approchez ces applications avec prudence car elles peuvent afficher des résultats incohérents.
Quelle est la meilleure IA pour la prédiction des prix des crypto-monnaies ?
Les modèles d’IA les plus avancés sont probablement des outils propriétaires utilisés par les sociétés d’investissement. Ces outils, conservés en interne, offrent un avantage concurrentiel. De nombreux hedge funds intègrent déjà l’IA dans leurs opérations. Sur le site Web de Numerai, vous pouvez trouver un classement présentant les performances des data scientists et des modèles. Koerrie304 est actuellement en tête, avec des modèles comme JOS_XB_SMART affichant des gains impressionnants.