L’intelligence artificielle (IA) a pris le monde d’assaut. De la planification de vos itinéraires à l’étranger à la création de slogans créatifs pour vos campagnes marketing, en passant par la fourniture de recherches approfondies pour votre prochaine entreprise ; il semble que l’IA puisse tout faire. 

Le monde financier ne fait pas exception. Nous assistons maintenant à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans le trading. À mesure que l’IA continue de s’améliorer, les traders disposent maintenant de nouveaux outils et méthodes pour les aider chaque jour dans leurs transactions. 

Dans cet article, nous examinerons comment l’IA est en train de changer progressivement le paysage du trading et comment elle peut être utilisée. 

Comment l’IA contribue à changer le paysage du trading

L’IA a, sans aucun doute, transformé le paysage du trading et l’expérience de trading des débutants comme des traders expérimentés. 

Tout d’abord, l’IA peut être utilisée pour parcourir des tonnes de données et fournir un résumé aux traders. Une tâche auparavant chronophage peut désormais être accomplie presque instantanément avec l’aide de l’IA. 

Prenons simplement cet exemple : 

En outre, l’analyse prédictive, où les modèles d’IA sont capables de prévoir les mouvements du marché en se basant sur des données historiques, est en train de changer le trading pour de bon. Ces prévisions peuvent aider à donner aux traders une meilleure idée de la manière dont les marchés se sont déplacés dans le passé et comment mieux naviguer dans les scénarios futurs. 

Avec l’aide de l’IA, les transactions peuvent également être automatisées en fonction de règles ou de scénarios, permettant ainsi d’exécuter les transactions à des moments optimaux et de minimiser les erreurs humaines. 

Comment l’IA peut-elle être utilisée pour le trading ? 

Voici quatre façons pour les traders d’utiliser l’IA dans leurs transactions quotidiennes : 

1. Apprentissage automatique et analyse prédictive

   1. L’apprentissage automatique, un sous-ensemble de l’IA, a grandement impacté le monde du trading et au-delà. À son cœur, l’apprentissage automatique consiste à former des algorithmes pour apprendre et prendre des décisions à partir de données, plutôt que de suivre des instructions strictement programmées. Cette capacité d’apprentissage dynamique permet à l’apprentissage automatique de s’adapter et de s’améliorer avec le temps lorsqu’il rencontre de nouvelles données. 
   2. L’IA, grâce à l’analyse prédictive, est capable d’analyser et de balayer un grand nombre de jeux de données en un temps plus court par rapport à une personne normale. Sa capacité à offrir des résumés plus rapides par rapport à l’analyse manuelle aide les traders à gagner du temps et à prendre des décisions mieux informées. 
   3. En général, une personne moyenne aurait besoin de temps pour identifier des schémas réguliers basés sur des données historiques et des modèles de graphiques de trading. Cela pourrait même prendre des années d’expérience. Mais avec l’apprentissage automatique, ce processus peut être simplifié et il peut également être utilisé pour prévoir les mouvements du marché grâce à des algorithmes. 
   4. À mesure que de plus en plus de données deviennent disponibles, le rôle de l’apprentissage automatique dans l’analyse prédictive en trading devient de plus en plus important. L’analyse de données traditionnelle pourrait manquer de schémas subtils ou être submergée par le volume pur des données. 
   5. En revanche, l’apprentissage automatique s’épanouit dans ces situations, affinant continuellement ses modèles pour une meilleure précision. En exploitant les données historiques du marché, les indicateurs économiques actuels et même l’analyse du sentiment des médias sociaux, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent identifier les schémas qui dépassent la capacité de traitement humain. 

2. Trading algorithmique

   1. Le trading algorithmique implique l’utilisation d’algorithmes complexes pour passer des ordres de trading à des vitesses et des fréquences souvent impossibles pour les humains. Cette capacité aidera les traders à capitaliser sur les petites différences de prix sur plusieurs transactions en un court laps de temps. 
   2. Les bots de trading en IA et les algorithmes peuvent rapidement balayer de nombreux graphiques pour identifier des conditions favorables. Une fois ces conditions détectées, ils peuvent placer et exécuter d’importantes ordres de trading en quelques secondes. Ce qui distingue ces systèmes pilotés par l’IA du trading algorithmique traditionnel, c’est leur adaptabilité. Ils peuvent apprendre des comportements du marché et affiner continuellement leurs stratégies, garantissant ainsi leur efficacité même lorsque les conditions du marché évoluent. 
   3. De plus, en utilisant l’IA pour le trading, les traders peuvent réduire l’aspect émotionnel lors de la prise de décisions de trading. L’utilisation de systèmes de trading automatisés peut également entraîner une réduction des besoins de surveillance en raison de l’absence d’intervention humaine. Cependant, cela peut être une arme à double tranchant, car l’IA a parfois le potentiel de prendre de mauvaises décisions de trading et n’aurait pas non plus de connaissances sur vos objectifs de trading ou votre situation financière actuelle. 
   4. Par exemple, en 2012, un bug informatique dans l’algorithme de trading de Knight Capital Group a entraîné une perte de plus de 440 millions de dollars, faisant chuter son action de 75 % en seulement deux jours¹. 

3. Chatbots comme assistant personnel

   1. Des chatbots comme ChatGPT peuvent aider les traders dans leurs entreprises de trading. Les traders peuvent se renseigner sur les performances d’une action spécifique, analyser les tendances à partir de graphiques boursiers et accéder à des données boursières historiques en utilisant des commandes textuelles simples (également connues sous le nom d’invites). Ces chatbots peuvent être formés avec des données en temps réel et, grâce à leurs techniques d’apprentissage automatique, peuvent s’améliorer pour fournir aux traders des réponses plus précises. 
   2. Sur cette base, les chatbots peuvent être configurés pour fournir des mises à jour de l’actualité 24/7 en connectant les chatbots à des API de sources d’actualités fiables et en utilisant des systèmes de données rapides. Grâce à cela, les chatbots seront équipés de la capacité de récupérer et de traiter les données de l’actualité en temps réel ou presque en temps réel. 
   3. Cela permettra aux traders de se tenir rapidement informés des dernières nouvelles financières, des changements sur le marché et des grands événements mondiaux. Grâce à ces mises à jour rapides, les traders peuvent utiliser leur compréhension des conditions du marché pour mieux anticiper les hauts et les bas des marchés, ajuster leur stratégie de trading et rester en avance sur la concurrence.

4. Traitement du langage naturel

   1. Le traitement du langage naturel (NLP) est une technologie utilisée pour aider l’IA à saisir et comprendre le langage humain. Il permet aux systèmes d’IA, comme les chatbots, de répondre efficacement aux invites des utilisateurs, ce qui assure une communication plus fluide et plus intuitive entre les machines et les humains. Dans le trading, cela peut être utilisé pour aider les traders à interpréter des informations utiles à partir des données fournies. 
   2. Le NLP est capable de lire rapidement les actualités, les rapports financiers et les médias sociaux pour fournir aux traders une idée du sentiment du marché et des tendances. De plus, le NLP peut aider à automatiser le trading. Les traders peuvent former leurs systèmes d’IA sur quoi faire en termes simples, et avec le NLP, le système comprend et agit en conséquence. Cela permet au trading d’être plus automatisé et aux traders auront besoin de moins de temps pour surveiller leur position de trading. 
   3. De plus, l’adaptabilité et les capacités d’apprentissage du NLP évoluent continuellement. À mesure que la technologie progresse, elle devient encore plus à l’écoute des petits détails du langage et des termes spécifiques utilisés dans le secteur du trading. Ce réglage fin signifie que les traders peuvent obtenir des informations plus précises et pertinentes au fil du temps. 

Risques de l’utilisation de l’IA dans le trading

Maintenant que nous avons compris comment l’IA peut être utilisée pour le trading, il est important que les traders comprennent certains des risques associés à l’utilisation de l’IA dans ce domaine. 

Premièrement, les traders doivent se rendre compte que l’IA est largement dépendante des données. L’IA est formée sur un ensemble de données pour pouvoir fournir aux traders une réponse ou une analyse. Cela signifie également que l’IA est aussi bonne que les données sur lesquelles elle a été formée ou fournies. Si les données fournies sont inexactes, le système d’IA sera inévitablement affecté. De plus, si l’ensemble de données n’est pas mis à jour en fonction des changements du marché, l’IA pourrait créer des stratégies de trading qui ne correspondent pas au marché actuel, entraînant des résultats de trading médiocres. 

Un autre risque associé à l’IA dans le trading est la surdépendance. Les traders pourraient commencer à trop compter sur les prédictions de l’IA sans se fier à leur propre analyse ou intuition, ce qui pourrait conduire à un manque de jugement de trading. Les modèles d’IA, malgré leurs capacités, pourraient ne pas être en mesure de prendre en compte les changements soudains du marché qui surviennent en raison d’événements mondiaux imprévus. 

Enfin, tout comme d’autres programmes informatiques, l’IA peut parfois avoir des bugs ou des problèmes techniques. Ces problèmes pourraient provenir de petites erreurs de codage ou de la manière dont l’IA fonctionne avec d’autres logiciels. Même une petite erreur peut amener l’IA à fournir de mauvaises réponses ou à prendre de mauvaises décisions. Cela pourrait entraîner des pertes potentielles pour les traders en raison de la décision de l’IA.

Conclusions 

Avoir une meilleure compréhension de l’importance de l’IA et des risques associés au trading avec l’IA est important pour les traders. Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA dans le trading, un équilibre entre le trading manuel et le trading automatisé est nécessaire. Bien que l’IA offre une multitude d’outils pour rationaliser et optimiser les processus de trading, avec la technologie d’aujourd’hui, elle n’a pas atteint le point où elle peut remplacer entièrement la touche humaine. 

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