Les Poireaux Renversent La Situation Et Deviennent Riches ! Des Chercheurs Canadiens Publient Un Modèle De Prévision Du Prix Du Bitcoin
Tout comme le marché boursier, le marché du Bitcoin monte et descend de manière imprévisible et n’a pas de règles. Mais récemment, des chercheurs canadiens ont créé un réseau neuronal artificiel pour prédire la hausse et la baisse des prix du Bitcoin et fournir des conseils de référence aux investisseurs.
Pendant deux semaines consécutives, le prix du Bitcoin a continué de baisser. Non seulement le Bitcoin est tombé en dessous de 10 000 $ lundi, mais au cours des sept derniers jours, le prix du Bitcoin a chuté de 27,09%.
La forte baisse de cette semaine a interrompu la dynamique ascendante continue du Bitcoin cette année et a laissé les investisseurs incertains.
Récemment, des chercheurs canadiens ont utilisé la technologie de l'intelligence artificielle pour établir un modèle de prédiction du prix du Bitcoin, affirmant que l'utilisation de ce modèle peut générer des rendements moyens plus élevés que le placement de commandes aléatoires.
Un réseau neuronal artificiel prédit la montée et la chute du Bitcoin
En raison de la nature particulière du Bitcoin, contrairement à la monnaie ordinaire, il n'a pas de forme physique pour fournir de la valeur et il est impossible d'effectuer une analyse fondamentale traditionnelle sur lui. Par conséquent, de nombreux investisseurs souhaitent suivre ce que l’on appelle les données techniques – des modèles géométriques construits à partir de prix et de volumes historiques – afin de comprendre et de prédire les mouvements futurs du Bitcoin.
Mais le côté technique du Bitcoin existe-t-il vraiment ?
Nikola Gradojevic, chercheur à l'Université de Guelph au Canada, a découvert que des modèles volumineux et complexes peuvent donner de bons résultats de prédiction et a publié un article intitulé « Prévision non fondamentale et non paramétrique du Bitcoin » dans Science Direct, dans lequel il décrit ce modèle de réseau neuronal artificiel (ANN) pour tester la prévisibilité des prix du Bitcoin.
Adresse de l'article : (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437119309859)
Comme approche alternative d’évaluation et de prévision, ils ont proposé un modèle non paramétrique basé sur l’analyse technique. À l'aide d'indicateurs techniques simples, un réseau neuronal à propagation directe est utilisé pour générer des prévisions de points et de densité pour les rendements Bitcoin.
Plus précisément, les deux chercheurs ont fait les deux choses suivantes :
1. Explorer la possibilité de prédire le prix du Bitcoin
Tout d’abord, comme mentionné au début de l’article, les gens ont des opinions différentes sur la tendance du Bitcoin. La technologie peut-elle vraiment le prédire ?
Pour répondre à cette question, les chercheurs ont proposé que si Bitcoin est imprévisible, alors leur modèle ne serait pas meilleur qu’un modèle de marche aléatoire (qui, en substance, n’est pas meilleur que des conjectures).
Ils utilisent donc l’indicateur technique de la moyenne mobile comme prédicteur. Une moyenne mobile est construite en faisant la moyenne des prix sur une période donnée (par exemple 50 ou 200 jours) et en la traçant sous forme de ligne avec les prix.
La raison d’être de l’utilisation d’une moyenne mobile est que si le prix actuel du Bitcoin est supérieur ou inférieur au prix moyen des 50 ou 200 derniers jours, les traders peuvent s’attendre à une tendance à la hausse ou à la baisse.
En conséquence, leur modèle donne des résultats très intéressants, qui montrent la prévisibilité des prix du Bitcoin et prennent en compte des facteurs tels que la performance du Bitcoin au fil du temps et pendant les périodes de volatilité anormale.
2. Trois prédicteurs pour aider les réseaux de neurones artificiels à apprendre les prédictions
Une fois leur prévisibilité déterminée, ils ont utilisé des observations quotidiennes de 2011 à 2018 pour créer un réseau neuronal artificiel avec trois prédicteurs : les rendements, les signaux d'achat/vente sur 50 jours et les signaux d'achat/vente sur 200 jours.
Ils ont également testé un modèle de réseau neuronal artificiel qui incluait l'indice de volatilité du Chicago Board Options Exchange (VIX) pour voir si la volatilité du marché boursier avait un impact notable sur les mouvements du Bitcoin (Remarque : VIX est un indice théorique basé sur l'indice S&P 500 qui fournit des attentes de marché sur 30 jours. Une valeur VIX plus élevée indique que le marché sera volatil).
Les réseaux neuronaux artificiels fonctionnent de manière similaire aux fonctions de base du cerveau humain. Leur modèle prend des prédicteurs, qui sont des entrées et des sorties (les variations quotidiennes du prix du Bitcoin), et essaie d’apprendre des modèles à partir de toutes les données. Il continue de tester ses modèles jusqu'à ce qu'il atteigne un point optimal (où des tests supplémentaires sont redondants). Ces modèles avancés constituent l’épine dorsale de nombreux programmes d’apprentissage de l’IA utilisés dans les affaires et l’ingénierie.
En combinant l’analyse technique du Bitcoin et les réseaux neuronaux, ils espèrent que l’ANN sera en mesure de trouver un modèle dans les données qui leur permettra de prédire plus précisément les rendements futurs.
Les données expérimentales montrent que l’ANN atteint une précision de prédiction plus élevée.
Le modèle prédit les fluctuations de prix avec un taux de précision de 63%
Leur modèle ANN a réussi à réduire l’erreur de prédiction de la marche aléatoire d’environ 5 à 10 % sur toute la période d’observation. Les améliorations apportées à ces prévisions sont statistiquement significatives, ce qui indique que prédire le prix du Bitcoin au quotidien n’est plus une question de conjecture.
De plus, l’un des résultats de leurs recherches a montré que Bitcoin n’est pas affecté par les changements du marché boursier traditionnel, ce qui montre que les investisseurs du marché traditionnel et les investisseurs Bitcoin sont deux groupes complètement différents.
Pour améliorer encore les performances prédictives du réseau de neurones artificiels, ils ont également divisé les données en quatre sous-échantillons de périodes similaires afin d’amplifier davantage les inefficacités du marché.
Un sous-échantillon d’octobre 2014 à juin 2016 a fourni les meilleurs résultats. Le modèle de signal isolé de 200 jours surpasse la marche aléatoire de 43,55 %. Ce sous-échantillon présente une volatilité plus faible que les trois autres sous-échantillons et constitue la période de données la plus stable observée.
Essentiellement, plus le marché est volatil, plus il est difficile d’apprendre des modèles dans les données et de former le modèle ANN.
Outre la précision des prix, ils ont également examiné la fréquence à laquelle leur modèle de réseau neuronal artificiel pouvait prédire correctement les augmentations ou les diminutions de prix. Ce modèle composite principal avait une précision de prévision de près de 63 % sur la période 2011-2018.
En d'autres termes, le bénéfice moyen du trading de Bitcoin en utilisant ce modèle sera plus élevé que celui obtenu en plaçant des ordres d'achat et de vente aléatoires, où la probabilité de réaliser un bénéfice est de 50%.
Comparé à d’autres modèles de prédiction, ce modèle ANN fournit la méthode de prédiction la plus précise et la plus fiable pour Bitcoin.
Ils sont également arrivés à la conclusion que l’évolution historique des prix du Bitcoin suit une tendance prévisible, mais cette tendance est spéculative et n’est affectée par aucune économie réelle. Quant à la stratégie d’investissement spécifique, vous devez exécuter ce modèle pour le découvrir.
Investir est risqué, les investisseurs doivent être prudents
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Tous ces facteurs peuvent affecter le prix du marché du Bitcoin. Le modèle d’intelligence artificielle peut-il les prendre en compte lors du processus de prédiction ?
