La stratégie a progressé de 8 %, alors pourquoi l’argent investi en la suivant a-t-il perdu de la valeur ?
Faisons le calcul avec des chiffres entièrement hypothétiques. Les frais sont ignorés, et cela ne représente aucun résultat réel.
Au départ, vous investissez 100. La première phase rapporte 20 % : votre compte passe à 120. Voyant que vous gagnez de l’argent, vous ajoutez 880, portant le compte à 1 000. La deuxième phase perd 10 % : il ne vous reste finalement que 900. Vous avez investi 980 au total et perdu 80.
Mais si l’on enchaîne les rendements des deux phases de la stratégie, 1,2 multiplié par 0,9 donne 1,08 : le rendement pondéré dans le temps reste positif, à 8 %. Ces deux résultats peuvent coexister : une somme moindre était investie pendant la hausse, et une somme plus importante pendant la baisse.
Les explications des normes de performance GIPS indiquent que la méthode pondérée dans le temps sert à neutraliser l’effet des entrées et sorties de capitaux, afin de faciliter l’évaluation de la gestion. Prendre en compte le moment et le montant des investissements permet, quant à lui, de répondre à la question de ce qu’a vécu l’argent de l’investisseur. Ces deux questions ne peuvent pas être exprimées par un seul et même pourcentage.
C’est pourquoi, lorsque j’examine les historiques des stratégies BTC, ETH et SOL, je note aussi la date et le montant de chaque apport et retrait, puis je vérifie le gain ou la perte nette de chacun. Ne prenez pas une belle courbe pour la garantie que vous obtiendrez le même rendement en investissant à n’importe quel moment.
Il ne s’agit pas de chercher des excuses aux pertes. Les performances d’une stratégie doivent être documentées de manière réelle et complète, et le rendement personnel doit être calculé à partir de ses propres mouvements de fonds. L’illustration montre un scénario de calcul financier historique ; les données affichées ne sont pas en temps réel.
$BTC $ETH $SOL #ComprendreLeTrading
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Une meilleure protection de la vie privée, et Google déplace pourtant l’entraînement vers ses serveurs
Quand on parle d’IA respectueuse de la vie privée, beaucoup pensent instinctivement que si les données ne quittent pas le téléphone, le cloud aura moins d’activité. Mais les nouvelles approches technologiques ne vont pas forcément dans ce sens.
Le 2 octobre, Google Research a présenté une nouvelle génération de système d’apprentissage fédéré : les appareils chiffrent d’abord les échantillons d’entraînement, puis les envoient à un environnement protégé sur serveur, qui fonctionne selon des règles d’autorisation définies à l’avance. Gboard l’a déjà utilisé pour lancer des modèles de prédiction du mot suivant en anglais et en japonais.
La phrase de cet article officiel que les traders devraient retenir est que le goulot d’étranglement de l’entraînement se déplace : il ne dépend plus de la disponibilité des appareils ni de la puissance de calcul des téléphones, mais des ressources de calcul protégées sur les serveurs. Cela ne signifie pas que toutes les données des téléphones peuvent être confiées librement aux fournisseurs cloud, et aucune sécurité absolue n’est garantie.
À mon avis, protéger les données et laisser les calculs en permanence sur l’appareil sont deux questions qui peuvent être traitées séparément. Le téléphone peut effectuer une partie du travail en moins, tandis que le serveur en fait davantage. Il ne faut pas voir les mots « IA embarquée » et en conclure que la demande de services cloud ne peut que diminuer.
Mais ces avancées ne se traduisent pas directement par de nouvelles commandes de puces. Il faudra continuer à suivre l’étendue de l’adoption, le volume réel d’entraînement et les ressources consommées par chaque tâche avec la nouvelle approche.
Il en va de même pour les récits liés à l’IA autour de RENDER, FET, NEAR et d’autres projets : vérifiez d’abord où les tâches sont réellement exécutées et qui peut les facturer. Les recherches de Google n’ont pas annoncé la participation de ces projets ; elles ne permettent pas de leur attribuer des commandes.
La demande de puissance de calcul n’a pas disparu ; le goulot d’étranglement a peut-être simplement changé de place.
$RENDER $FET $NEAR
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Les serveurs retirés du service ne sont-ils que de la ferraille ? Il vaut la peine de refaire les comptes de Microsoft
Quand on parle d’investissements dans l’IA, on aime compter le nombre de nouveaux équipements achetés. Mais la destination des anciens équipements après leur départ des centres de données influe aussi sur le coût de cette activité.
Dans un article officiel publié le 30 septembre, Microsoft indique que l’an dernier, le taux de réutilisation et de recyclage des serveurs et composants retirés du service a atteint 92 %. Les machines complètes peuvent être transférées à des laboratoires ou à des établissements d’enseignement, ou vendues à des acheteurs agréés ; les pièces peuvent aussi servir de pièces de rechange.
Mais 92 % ne signifie pas que 92 % du prix d’achat a été récupéré. Le nombre d’équipements traités et le montant finalement récupéré en espèces sont deux choses complètement différentes.
À mon avis, le retrait d’un équipement ne signifie pas forcément que sa valeur tombe à zéro. Mais on ne peut pas non plus inventer sa valeur résiduelle : il faut tenir compte de l’existence d’acheteurs, du coût du démontage et de l’effacement des données, ainsi que de la rentabilité de sa remise en service.
Le fait qu’une machine fonctionne encore ne signifie pas qu’il soit judicieux de la garder dans un centre de données et de lui faire consommer de l’électricité, parmi les plus coûteux. La déplacer vers un endroit où la charge est plus faible pour continuer à l’utiliser peut être plus raisonnable que de la laisser à son emplacement initial. Il s’agit d’une analyse des coûts, pas d’une prévision de bénéfices faite par Microsoft.
Quand j’examine des projets comme RENDER, FIL et AR, liés à la puissance de calcul ou aux ressources de stockage, je me demande aussi ce qu’il advient du matériel après son renouvellement. On ne peut pas transposer directement l’expérience des fournisseurs de cloud en hausse du cours des jetons.
L’achat de nouvelles machines se décide en fonction du budget ; la façon de mettre les anciennes au rebut, elle, met à l’épreuve l’ensemble des comptes.
$RENDER $FIL $AR
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