Apprentissage automatique : Comment il change la donne sur le forex

Apprentissage automatique

Le trading manuel sur le marché des changes s'appuie sur l'analyse technique et fondamentale pour prendre des décisions optimales. Cependant, il devient de plus en plus difficile de maintenir la précision de ces méthodes conventionnelles en raison de la grande complexité et de la nature imprévisible des marchés financiers. C'est là que l'apprentissage automatique apparaît comme une alternative pour être rentable dans l'ère du trading moderne.

Il semblerait que la plupart des gens aient tendance à croire que l'apprentissage automatique n'est pas différent de l'IA (Intelligence Artificielle). Bon nombre de personnes intervertissent les termes, alors qu'ils sont en réalité très différents.

Alors que l'IA est le terme général qui définit la fonction d'une machine capable d'agir comme un être humain - voir, penser, analyser des données et répondre dans des langues étrangères - l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA, qui permet essentiellement à la machine d'apprendre par l'expérience et de s'améliorer.

Plutôt que de programmer explicitement les ordinateurs, l'apprentissage automatique leur permet d'apprendre à se programmer eux-mêmes à partir de leur expérience. Le programmeur humain doit simplement décider du bon modèle à utiliser, fournir les données et laisser les ordinateurs trouver des modèles ou faire des prédictions à l'aide d'algorithmes.

L'apprentissage automatique modifie le rôle du trading sur les marchés financiers, car il est capable d'analyser de grands ensembles de données et de s'adapter rapidement à de nouvelles conditions. C'est pourquoi de nombreux traders enthousiastes sont si attirés par cette technologie, qui leur permet de rester pertinents sur des marchés en constante évolution.

Découvrons tout sur l'apprentissage automatique dans le trading dans le guide ci-dessous.

Algorithmes polyvalents

En ce qui concerne l'apprentissage automatique dans le domaine du trading, plusieurs algorithmes se sont avérés efficaces pour effectuer diverses tâches sur les marchés financiers. Voici quelques-uns des plus populaires :

Réseau neuronal

Le réseau neuronal est comparable à un cerveau d'ordinateur composé de couches de neurones interconnectées. Il s'agit d'un puissant algorithme de modélisation pour les stratégies de trading. Voici quelques-unes des architectures couramment utilisées dans le domaine du trading :

  • Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) : Pour reconnaître les modèles de prix et les images

  • Réseaux neuronaux récurrents (RNN) : Pour analyser les données séquentielles et faire des prédictions de séries temporelles dans le trading.

  • Réseaux à mémoire à long terme (LSTM) : Un type de RNN qui comprend une structure plus complexe pour un meilleur contrôle de la mémoire.

En résumé, les réseaux neuronaux sont souvent utilisés dans le domaine du trading en raison de leur capacité à produire des modèles et des prédictions complexes. Il est également idéal pour les tâches qui impliquent la reconnaissance d'images, de textes et de la parole, comme les prévisions.

Forêt aléatoire

Random Forest est un algorithme d'apprentissage automatique basé sur les arbres de décision. Fondamentalement, un arbre de décision divise les données en branches en fonction de la valeur de leurs caractéristiques, ce qui permet une prise de décision directe.

Par conséquent, Random Forest peut améliorer la précision et minimiser le risque de surajustement. Il est également capable de traiter différentes caractéristiques et de réduire efficacement le bruit, qui est courant dans le trading.

Machine vectorielle de soutien

La machine à vecteur de support est un algorithme robuste dont l'objectif est de classer les données en différents groupes. En d'autres termes, il est capable de déterminer à quel groupe les données appartiennent (classification) et de prédire les résultats (régression).

Essentiellement, il fonctionne en trouvant la ligne optimale ou l'hyperplan qui sépare les classes de données dans l'espace des caractéristiques. Il veille à ce que les données soient aussi éloignées que possible des points les plus proches, appelés vecteurs de support. En ce qui concerne les tâches de régression, l'algorithme trouve un hyperplan adapté qui capture la corrélation entre les données d'entrée et les variables cibles.

En ce qui concerne l'apprentissage automatique dans le domaine du trading, la machine à vecteurs de support est utilisée pour trouver des signaux d'achat ou de vente. Toutefois, il convient de noter qu'elle fonctionne mieux avec des ensembles de données de taille petite à moyenne.

Analyse prédictive

L'utilisation la plus courante de l'apprentissage automatique dans le domaine du trading est l'analyse prédictive, y compris l'utilisation de données historiques pour générer des prévisions de mouvements de prix potentiels. Ces prévisions peuvent s'avérer extrêmement précieuses pour un trader lorsqu'il s'agit de déterminer les moments opportuns pour entrer ou sortir du marché.

Les modèles d'apprentissage automatique prédictifs peuvent être développés principalement de deux manières :

  • Reconnaissance des modèles : L'apprentissage automatique consiste à analyser d'énormes ensembles de données historiques et à en tirer des modèles et des corrélations susceptibles d'indiquer la direction des prix. Cette tâche est presque impossible pour les traders humains car les données sont trop complexes.

  • Prévisions de marché : Nous pouvons entraîner l'apprentissage automatique à déchiffrer les données historiques et les conditions actuelles du marché pour générer des prédictions. Le plus intéressant, c'est que ces modèles apprennent continuellement avec de nouvelles données. Ainsi, leur précision prédictive s'améliore au fil du temps.

Vous devez savoir que l'apprentissage automatique dans le domaine du trading ne peut que donner des indications et qu'aucune rentabilité n'est jamais garantie. Vous pouvez toutefois améliorer la précision des prédictions en fournissant des cotations et des données historiques exactes.

Trading algorithmique

Le trading algorithmique utilise un système informatique préprogrammé qui suit un ensemble d'instructions claires pour exécuter la transaction. Cette méthode de trading est également connue sous le nom d'algo trading ou de trading automatisé.

En raison de sa commodité, la taille du marché du trading algorithmique a augmenté de manière significative au cours des dernières années. Toutefois, la concurrence s'intensifiant, de nombreux traders cherchent à améliorer la précision de leur système de trading algorithmique.

Le problème du trading algorithmique traditionnel est qu'il dépend de règles fixes et qu'il ne peut pas s'adapter aux conditions du marché. L'apprentissage automatique dans le domaine du trading offre non seulement une automatisation avancée, mais aussi la possibilité d'apprendre par soi-même et d'améliorer ses performances au fil du temps. En d'autres termes, ces algorithmes peuvent identifier de nouveaux modèles sans intervention humaine.

Le tableau suivant montre les différences entre les algorithmes traditionnels et les algorithmes basés sur l'apprentissage automatique :

Trading algorithmique traditionnel Trading algorithmique avec apprentissage automatique
Utilisation de règles fixes qui ne changent pas au fil du temps. Par exemple, dans le cadre d'une stratégie de croisement de moyennes mobiles simples, l'algorithme achète lorsque la 20-SMA passe au-dessus de la 50-SMA, quelles que soient les conditions du marché. Cette règle reste la même dans les marchés haussiers, les marchés baissiers ou les périodes de forte volatilité. S'adapte aux conditions changeantes du marché. Par exemple, sur la base de données historiques, l'algorithme peut reconnaître que la stratégie de croisement est plus fiable dans les marchés à tendance, mais moins efficace dans les marchés à tendance baissière ; il ajuste donc les règles en conséquence.
Limité à des modèles prédéfinis. Par exemple, un algorithme traditionnel pour un modèle de chandelier spécifique doit correspondre exactement aux critères prédéterminés, tels que le niveau d'exécution et les modèles de volume. Peut identifier des modèles qui peuvent être difficiles à détecter par les traders humains. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent découvrir que la combinaison d'une forte volatilité et de schémas de prix spécifiques est un signal fort de retournement du marché.
Ne peut se concentrer que sur quelques indicateurs techniques à la fois, tels que la moyenne mobile et l'indice RSI. Peut traiter des centaines de facteurs en même temps. Cela inclut l'action des prix, les modèles de volume, le sentiment du marché, les indicateurs économiques, etc.

Analyse des sentiments

Cette approche peut être étendue à l'analyse des sentiments, dans laquelle les sentiments des gens sont analysés et une prédiction basée sur ceux-ci est faite dans l'apprentissage automatique pour le trading. Les données relatives au sentiment du marché peuvent provenir d'articles de presse, de discussions sur les médias sociaux et d'indicateurs économiques.

L'analyse des sentiments est généralement effectuée à l'aide du traitement du langage naturel (NLP), qui permet d'apprendre et d'analyser le langage humain. Elle classe principalement les sentiments des personnes en trois catégories : positifs, négatifs et neutres.

Un sentiment positif est optimiste et peut entraîner une hausse des prix des actifs. En revanche, le prix d'un actif peut chuter en raison d'un sentiment négatif. Grâce à ces informations, les traders peuvent améliorer leurs stratégies de trading en faisant de meilleurs choix sur des marchés très turbulents.

Gestion du risque et optimisation du portefeuille

L'apprentissage automatique dans le trading peut analyser les données historiques et le sentiment de l'actualité pour prédire la volatilité du marché, ce qui permet aux traders de mesurer leurs risques et d'ajuster leurs positions pour diminuer l'exposition aux environnements de marché à haut risque.

Lorsque l'algorithme analyse les données historiques, il peut également identifier les événements de marché susceptibles d'avoir un impact. Cette détection précoce permet aux traders d'appliquer des mesures préventives telles que des ordres stop-loss ou des opérations de couverture.

En outre, l'apprentissage automatique dans le domaine du trading optimise très bien les portefeuilles. L'algorithme peut prédire la rentabilité d'un actif en fonction des conditions du marché en temps réel, de la tolérance au risque du trader et des objectifs de trading.

Par conséquent, les traders sauront quoi détenir, à quel moment acheter ou vendre, et quelle taille de position leur conviendrait le mieux. De cette manière, un portefeuille sera toujours bien équilibré et adapté aux objectifs du trader.

Avantages de l'apprentissage automatique dans le domaine du trading

D'une manière générale, l'apprentissage automatique dans le domaine du trading offre des avantages remarquables à prendre en considération. En voici la liste complète :

⚡Analyse rapide des données

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser les données du marché beaucoup plus rapidement que ne le ferait un humain moyen, ce qui vous permet de réagir instantanément aux événements du marché. Cela peut vous faire gagner du temps sur l'analyse manuelle des données et vous aider à vous concentrer davantage sur la prise de décision stratégique. Cet avantage est très utile pour les stratégies nécessitant une grande rapidité, telles que le scalping et le trading à haute fréquence.

🧘‍♀️Elimination des biais émotionnels

La peur et la cupidité peuvent aveugler votre jugement sur les traders du marché des changes et vous amener à prendre des décisions irrationnelles. Étant donné qu'une machine de trading s'appuie strictement sur des données et des règles objectives, elle peut éliminer tout risque de perte émanant d'un biais émotionnel, garantissant ainsi que toute stratégie est mise en œuvre avec un maximum de preuves et de discipline, et non avec une réponse émotionnelle.

📉 Réduction du risque de trading

Les algorithmes d'apprentissage automatique prédisent la volatilité du marché à partir des données historiques, les éventuels krachs boursiers et les comportements inhabituels du marché qui peuvent indiquer une manipulation du marché ou d'autres risques. Cela vous permet de prendre des mesures immédiates et donc de mieux protéger vos positions.

💡 Adaptabilité aux conditions changeantes du marché

L'avantage le plus important de l'apprentissage automatique dans le domaine du trading est sa capacité d'auto-apprentissage. Au lieu de suivre uniquement des règles prédéterminées à des niveaux de prix et des conditions exacts, les algorithmes sont capables de modifier la stratégie et de s'adapter à l'évolution des conditions du marché sur la base des données les plus récentes. Cela garantit que votre stratégie reste pertinente et efficace.

📈 De meilleures performances de trading

L'apprentissage automatique dans le domaine du trading permet d'identifier des modèles et des corrélations cachés qui pourraient ne pas être suffisamment importants pour être visibles par le biais d'une analyse manuelle. Cela peut vous permettre de saisir des opportunités qui, normalement, passeraient inaperçues. L'apprentissage automatique peut stimuler votre performance globale en améliorant les prévisions basées sur des données précises.

📊 Optimisation des actifs

Enfin, l'apprentissage automatique dans le trading sera également en mesure d'optimiser un portefeuille en fonction des conditions actuelles du marché, de la tolérance au risque et des objectifs de trading pour votre rentabilité stratégique et à long terme.

Inconvénients de l'apprentissage automatique

Comme tout autre outil, l'apprentissage automatique dans le domaine du trading comporte également des risques et des défis. En voici la liste :

💻 Exigences informatiques élevées

Il n'est pas facile de mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans le trading. Il nécessite en effet beaucoup de puissance de calcul, sans parler des services électriques et d'informatique en nuage. Le coût peut devenir très élevé pour les petites sociétés de trading ou même pour les petits traders.

Outre le point de vue financier, les exigences considérables en matière de calcul signifient également que les utilisateurs de l'apprentissage automatique sont censés posséder des compétences techniques avancées dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'IA en général. Cette maîtrise pourrait prendre un certain temps, compte tenu du fait qu'il s'agit d'une technologie et qu'elle évolue en permanence.

🤖 Dépendance excessive à l'égard de la technologie

L'utilisation de l'apprentissage automatique peut amener les traders à se fier à la technologie à un point tel que les systèmes informatiques feront tout le travail. Il en résulte qu'ils peuvent ne pas se préoccuper de l'analyse fondamentale et technique.

📋 Qualité et disponibilité des données

L'apprentissage automatique fonctionne bien dans le trading si des ensembles de données de haute qualité et en nombre suffisant sont fournis. Lors de l'entraînement du modèle d'apprentissage automatique, des données fiables doivent être utilisées pour générer des signaux précis.

Malheureusement, ces données de haute qualité sont difficilement accessibles aux simples traders. Forcer les modèles à travailler avec des données de mauvaise qualité conduit à des prédictions incorrectes et augmente les risques de trading.

↔️ Overfitting

En réalité, le développement d'un modèle d'apprentissage automatique robuste est très complexe. Il peut conduire à un surajustement (overfitting), c'est-à-dire à une situation dans laquelle un modèle d'apprentissage automatique fonctionne bien sur des données d'entraînement ou des données antérieures, mais ne fonctionne pas correctement dans les conditions actuelles du marché. L'effet est la probabilité de mauvaises prédictions et de pertes.

💼 Inquiétudes en matière de réglementation

Alors que le marché des changes est très réglementé, l'apprentissage automatique dans le trading est relativement nouveau et moins réglementé. Par conséquent, il peut être un peu délicat d'intégrer l'apprentissage automatique dans le trading. Vous devez vous assurer que vos algorithmes sont alignés sur les exigences réglementaires de votre juridiction.

Les meilleurs outils pour développer l'apprentissage automatique dans le trading

Il existe plusieurs outils puissants que vous pouvez utiliser pour construire des modèles d'apprentissage automatique de manière efficace. Voici quelques recommandations :

QuantConnect

QuantConnect est une plateforme open-source qui permet aux traders de construire, d'entraîner, de tester et de stocker des modèles d'apprentissage automatique. La plateforme offre un accès aux données historiques et en temps réel pour différentes classes d'actifs, y compris le forex, la crypto, les actions et les contrats à terme.

QuantConnect

Vous pouvez former des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de bibliothèques Phyton populaires telles que Scikit-learn, TensorFlow, GPlearn ou PyTorch, et les utiliser directement dans vos algorithmes QuantConnect. Vous pouvez également exécuter la stratégie en utilisant le système de backtesting avancé de QuantConnect pour voir ses performances en conditions réelles. Une fois que vous êtes satisfait, déployez votre stratégie en direct via les courtiers pris en charge comme OANDA et Interactive Brokers.

✔️ Avantages

  • Plateforme tout-en-un : Fournit des services basés sur le cloud pour construire, former, tester et stocker des modèles d'apprentissage automatique dans un seul environnement.

  • Prend en charge Phyton et C# : S'intègre bien à deux des langages de programmation les plus simples et les plus populaires au monde.

  • Communauté : Fournit plusieurs canaux de communication qui se composent de 250 000 utilisateurs ayant des antécédents et des niveaux d'expertise divers.

Inconvénients

  • Brokers limités : Les options de courtage pour les traders forex sont assez limitées par rapport à d'autres actifs comme les crypto-monnaies.

MetaTrader 5

MetaTrader 5 est une plateforme de trading populaire qui offre l'intégration de Phyton à des fins d'apprentissage automatique. En utilisant le modèle d'intégration Phyton, vous pouvez obtenir des données d'échange à partir de la plateforme et les analyser avec les outils Phyton. Vous pouvez également calculer des statistiques en utilisant l'historique des transactions de votre compte, puis exécuter des transactions à l'aide d'algorithmes personnalisés.

MT5

De nombreux traders sont probablement déjà familiarisés avec cette plateforme, il peut donc être plus facile de naviguer et de maximiser toutes les fonctionnalités. La plateforme est généralement adaptée aux stratégies plus simples et à ceux qui préfèrent une interface conviviale.

✔️ Avantages

  • Plateforme de trading robuste : MetaTrader 5 est largement reconnu comme une plateforme fiable parmi les traders du monde entier.

  • Intégration transparente de Phyton : Permet aux traders d'intégrer Phyton et l'apprentissage automatique dans leurs stratégies.

  • Facile à utiliser : L'interface conviviale est idéale pour ceux qui viennent de commencer à utiliser l'apprentissage automatique dans le trading.

  • Très accessible : Il est entièrement gratuit et prend en charge une grande variété de brokers

❌ Inconvénients

  • Fonctionnalités d'apprentissage automatique limitées : Les traders doivent former des modèles d'apprentissage automatique en externe.
BrokersPlateformesDépôt minimumSite officiel
AvaTradeMetaTrader 4 et 5100 €Visitez AvaTrade
XTBxStation 51 €Visitez XTB
PepperstoneMetaTrader 4 et 5
cTrader, TradingView
200 €Visitez Pepperstone
ActivTradeMetaTrader 4 et 5
ActivTrader, TradingView
100 €Visitez ActivTrade
IGIG, ProRealTime,
MT4, L2 Dealer
300 €Visitez le broker IG
Le trading de CFD repose sur la spéculation et implique un risque de perte significatif, il ne convient donc pas à tous les investisseurs (74 à 89% des comptes d'investisseurs particuliers perdent de l'argent).

TradeStation

TradeStation est une excellente plateforme pour tester vos stratégies d'apprentissage automatique. L'objectif est d'évaluer la qualité du modèle lorsqu'il s'agit de prédire les résultats du marché.

TradeStation

Vous pouvez intégrer vos modèles d'apprentissage automatique dans Tradestation en utilisant le langage de programmation propriétaire de la plateforme appelé Easylanguage. La plateforme peut fournir des résultats de backtesting dans des graphiques interactifs et des métriques pour vous aider à calculer plus facilement.

✔️ Avantages

  • Plateforme de trading puissante : Combine le trading, l'analyse et le backtesting en une seule plateforme.

  • Backtesting : Offre un système de backtesting robuste avec un accès à de riches données historiques.

  • Très accessible : Facile d'accès, idéal pour les traders particuliers.

❌ Inconvénients

  • Fonctionnalités d'apprentissage automatique limitées : La plateforme ne prend pas en charge la formation de modèles d'apprentissage automatique.

Mise en œuvre de l'apprentissage automatique pour des transactions rentables

Suivez les étapes suivantes pour mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans le domaine du trading :

1. Préparer les données

La première étape consiste à rassembler les données historiques, fondamentales et autres données de marché pertinentes pour les paires de devises que vous négociez. Veillez à les obtenir auprès de sources fiables, telles que des plateformes de courtage et des fournisseurs de données financières dignes de confiance.

Il est important de nettoyer les données en filtrant le bruit et en traitant toutes les valeurs manquantes. Ensuite, vous ferez de l'ingénierie des fonctionnalités en créant de nouvelles fonctionnalités qui peuvent aider à trouver ces modèles dans les données existantes, telles que des indicateurs techniques et d'autres outils qui pourraient améliorer l'analyse prédictive.

2. Sélectionner le modèle d'apprentissage automatique

Choisissez le modèle d'apprentissage automatique approprié en fonction de vos objectifs et de votre stratégie de trading. Ce point est important car il détermine la manière dont l'apprentissage automatique analysera les données. Vous devez notamment tenir compte de la complexité du modèle, du temps d'apprentissage et des performances sur votre ensemble de données spécifique.

Ensuite, à l'aide de l'ensemble d'entraînement, entraînez le modèle que vous avez choisi. Les hyperparamètres peuvent également être modifiés pour permettre à votre modèle d'obtenir des performances optimales. Cela peut impliquer des tests itératifs pour produire le réglage parfait des paramètres du modèle et générer la plus grande précision.

3. Backtesting et évaluation

Une fois le modèle formé, vous devrez procéder à des tests rétrospectifs pour vérifier sa rentabilité et le risque qu'il représente. Les paramètres qui détermineront cette rentabilité sont l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1.

Effectuez un backtesting de l'exécution simulée et vérifiez si la stratégie fonctionne comme vous le souhaitez. Assurez-vous qu'elle est non seulement rentable, mais qu'elle présente également un bon drawdown.

4. Optimiser la stratégie

Vous verrez de petits défauts que vous pourrez éliminer après plusieurs backtests. Continuez à évaluer et à ajuster votre stratégie pour qu'elle fonctionne beaucoup mieux.

Établissez des règles pour optimiser votre stratégie, par exemple en définissant la taille des positions, les règles d'entrée et les règles de sortie. N'oubliez pas d'intégrer la gestion des risques en fonction de votre tolérance au risque.

5. Trading en direct

Une fois que vous êtes satisfait du modèle, vous pouvez exécuter votre stratégie sur une plateforme de trading et effectuer des transactions réelles. Mais n'oubliez pas que si le modèle peut fonctionner de manière totalement autonome, l'apprentissage automatique dans le domaine du trading nécessite une supervision manuelle importante. Il se peut que vous deviez modifier la stratégie en fonction de l'évolution des conditions du marché.

Il est également important de réentraîner régulièrement le modèle à l'aide de données fraîches afin de maintenir son efficacité. La cohérence et le travail acharné sont les clés pour maintenir la rentabilité de l'apprentissage automatique à long terme.

FAQ sur l'apprentissage automatique dans le trading

En quoi l'apprentissage automatique change-t-il la donne pour les opérations de change ?

L'apprentissage automatique, dans un contexte de trading, peut aider les traders à analyser de grands ensembles de données et à trouver des modèles cachés sur les marchés, à optimiser les portefeuilles et à faire des prévisions précises à l'aide de données historiques. Il permet tout simplement aux traders d'être plus compétitifs que jamais sur les marchés dynamiques du forex.

Quelles sont les compétences nécessaires pour utiliser l'apprentissage automatique ?

Tout d'abord, des compétences en programmation sont nécessaires pour construire des modèles d'apprentissage automatique et les exécuter sur des plateformes de trading. À cet égard, Phyton est le langage de programmation le plus populaire.

Par ailleurs, des connaissances avancées en trading et une bonne expérience sont également nécessaires pour avoir une vision correcte des dynamiques du marché et construire une stratégie solide adaptée aux différentes conditions du marché.

Enfin, vous devez être ouvert à l'apprentissage de nouvelles choses à tout moment afin de rester en phase avec l'environnement dynamique.

Dois-je entraîner à nouveau mes modèles d'apprentissage automatique ?

Malgré la capacité d'auto-apprentissage, vous devrez certainement entraîner à nouveau vos modèles d'apprentissage automatique dans le domaine du trading une fois que vous disposerez de nouveaux ensembles de données et de plus d'informations. C'est essentiel pour améliorer les performances et faire en sorte que votre stratégie soit adaptée aux conditions actuelles du marché.

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