Comment l'IA révolutionne la psychologie du trading

Les traders sont toujours sous le coup de l'émotion lorsqu'ils font du trading. Étant donné que tout le monde éprouve des émotions, le mieux qu'un trader puisse faire est de contrôler ses sentiments de manière raisonnable.

Malheureusement, la peur, la cupidité ou l'excès de confiance poussent souvent les traders à prendre des décisions qui peuvent s'avérer désastreuses pour eux. Mark Douglas, l'auteur de Trader : entrez dans la zone, a déclaré un jour : « Laisser ses émotions prendre le pas sur son plan ou son système est la plus grande cause d'échec ».

L'intelligence artificielle (IA) est très utile pour les aider à éliminer la prise de décision émotionnelle. Selon un rapport de Deloitte (2023), 68 % des grandes institutions financières intègrent désormais l'IA dans leurs processus de trading, arguant d'une efficacité accrue et d'une réduction des erreurs causées par l'émotion humaine.

L'IA pour le trading peut examiner, donner des signaux et négocier sur la base de logiques prédéterminées. Elle suit des plans et s'appuie sur des données automatiquement, sans aucune émotion humaine. C'est pourquoi l'IA n'est pas seulement un dispositif, mais aussi une aide à la gestion de la psychologie du trader.

Les types d'IA pour la psychologie du trading sont les suivants :

Voyons maintenant comment chaque type d'IA pour le trading ci-dessus peut aider les traders sur le plan psychologique.

📊 Analyse automatique des données

Réduire les biais lors des études de marché

L'IA excelle à filtrer et à traiter de vastes quantités de données de marché en quelques secondes. À ce titre, les plateformes pilotées par l'IA peuvent découvrir des corrélations de prix cachées, surveiller les actualités et le sentiment des médias sociaux, et détecter des schémas graphiques que l'analyse traditionnelle pourrait manquer.

Par exemple, Kensho, développé par S&P Global, est une plateforme d'analyse alimentée par l'IA qui interprète les événements macroéconomiques, tels que les changements de taux d'intérêt, les rapports sur l'emploi ou les développements géopolitiques, et prédit leur impact probable sur les marchés financiers.

Un trader qui s'inquiète généralement de la publication des données sur l'inflation peut utiliser une IA comme Kensho pour recevoir des prévisions étayées par des données et des corrélations historiques. Cela permet de réduire les recherches biaisées susceptibles d'entraîner des inexactitudes dans l'analyse du marché.

Selon Daniel Nadler, cofondateur de Kensho, « l'IA permet aux traders de comprendre le contexte du marché en quelques secondes, ce qui prenait auparavant des heures, voire des jours, à des équipes d'analystes ».

📡 Génération automatisée de signaux

Garantir des décisions de trading objectives

L'IA et les modèles d'apprentissage automatique peuvent évaluer des millions de points de données historiques et en temps réel pour générer des signaux de trading de haute qualité. Ces systèmes éliminent les remises en question subjectives qui affectent souvent les traders humains, en particulier dans les moments d'hésitation ou d'incertitude.

Des outils tels que Trade Ideas utilisent un moteur d'IA propriétaire appelé Holly, qui évalue plus d'un million de scénarios de trading chaque nuit pour produire des signaux en temps réel basés sur des configurations techniques et des évaluations de risque. Holly émet ensuite des signaux de confiance pendant les heures d'ouverture du marché, ce qui permet aux traders d'exécuter avec une précision objective, comme une IA pour la psychologie du trading.

Sean McLaughlin, trader chez Trade Ideas, déclare : « Holly ne se fatigue pas, n'est pas émotive et ne se laisse pas distraire. Elle négocie ce que les données suggèrent et rien de plus ».

🤖 Trading automatisé

Éliminer les actes générateurs d'anxiété

Les plateformes de trading algorithmique permettent aux traders d'automatiser le cycle complet de prise de décision, de la détection des signaux à l'exécution des ordres et à la gestion des positions. Cette application de l'IA réduit donc la charge psychologique du trading en temps réel en supprimant le besoin d'une implication humaine constante.

QuantConnect, une plateforme de trading algorithmique basée sur le cloud, permet aux traders d'encoder des modèles d'IA qui s'adaptent en fonction du comportement du marché. Des outils tels que les Experts Advisors (EA) dans MetaTrader 5 exécutent également des transactions basées sur l'IA ou des algorithmes basés sur des règles.

Voici un exemple de la manière dont un EA génère automatiquement des signaux basés sur des règles de trading prédéterminées sur une plateforme MetaTrader :

🚨 Gestion automatisée des risques

Renforcer la discipline

Les traders ont tendance à ignorer les stop loss

Les traders ont tendance à ignorer les stop loss, à se surendetter ou à doubler les positions perdantes par peur ou par frustration. L'IA peut automatiser et personnaliser les mesures de contrôle des risques en fonction de la volatilité du marché en temps réel et du comportement de l'utilisateur.

Par exemple, la plateforme de trading Darwinex utilise l'IA pour surveiller et ajuster la taille des positions en fonction de la volatilité actuelle et du comportement historique du trader. Un autre exemple est Zorro Trader, qui intègre l'IA à la fois pour l'optimisation du portefeuille et la limitation des risques.

Un trader débutant dont la gestion des risques s'écarte du plan prévu sous la pression peut bénéficier des limites imposées par l'IA. Le système empêche la surexposition en cas de tensions sur le marché, servant de « disjoncteur » psychologique qui impose une discipline même lorsque le trader pourrait autrement s'écarter de son plan.

Le mot de la fin

L'IA permet de détourner les émotions humaines du processus d'exécution pour leur donner un rôle stratégique et réfléchi.

Cependant, il est important de noter que l'IA dans le trading est comme un couteau à double tranchant. Elle peut s'avérer très puissante pour aider à discipliner et à réduire les émotions du trader, mais la technologie nécessite toujours une compréhension de base de la part du trader afin d'éviter une dépendance excessive et de garder les risques sous contrôle. Voici quelques points permettant de comparer les potentiels et les limites de l'IA en matière de psychologie du trading :

Avantages

👍 Les traders bénéficient d'une tranquillité d'esprit psychologique. Lorsqu'ils négocient, de nombreux traders se sentent anxieux, paniqués ou trop sûrs d'eux. L'IA peut contribuer à atténuer cette pression en prenant des décisions fondées sur la logique et les données plutôt que sur les émotions. Grâce à l'exécution automatique des stratégies par l'IA, les traders n'ont pas à stresser lorsqu'ils observent des mouvements de prix brusques.

👍 Elle offre un coaching psychologique automatisé basé sur le profil émotionnel du trader. Certaines plateformes de trading modernes, telles que AI Coach de BetterTrader, sont capables d'analyser le comportement émotionnel des traders et de les conseiller en conséquence. Par exemple, si l'IA détecte que vous avez tendance à surtransiger en cas de panique, le système peut vous rappeler de faire une pause ou d'ajuster votre stratégie pour être plus calme.

👍 Amélioration de la cohérence et de la discipline. De nombreux traders échouent non pas parce que leurs stratégies sont mauvaises, mais parce qu'ils ne sont pas assez disciplinés pour les mettre en œuvre. L'IA pour la psychologie du trading permet d'exécuter les stratégies de manière cohérente, conformément aux règles, sans hésitation ni rupture de plan.

Inconvénients

👎 L'IA ne peut pas comprendre le contexte éthique et sentimental du marché. L'IA ne comprend que les chiffres et les modèles des données. Elle ne peut pas comprendre l'impact émotionnel ou social d'événements tels que les guerres, les crises politiques ou les catastrophes naturelles. Par exemple, l'IA peut ne pas anticiper immédiatement l'impact d'une invasion militaire sur les marchés mondiaux parce que de tels événements ne sont pas toujours visibles dans les données historiques.

👎 Elle peut être biaisée si les données d'apprentissage ne sont pas représentatives. L'IA apprend à partir de données antérieures. Si ces données ne reflètent pas les différentes conditions du marché (par exemple, uniquement les données des marchés haussiers), l'IA peut prendre de mauvaises décisions lorsque les conditions changent radicalement. C'est ce qu'on appelle le biais de données, qui peut s'avérer fatal dans les transactions réelles.

👎 Ajustement excessif du modèle. Il y a surajustement lorsque l'IA est « trop douée » pour interpréter des modèles à partir des données d'apprentissage, au point de se surajuster elle-même, même en présence de bruit dans les données. Par conséquent, lorsqu'elle est utilisée dans des conditions de marché réelles différentes, la performance de l'IA peut chuter de manière spectaculaire.

Que devons-nous faire pour lutter contre ces limitations ?

Utiliser l'IA comme un assistant et non comme un substitut total aux décisions. Comprenez toujours la stratégie utilisée par l'IA et prévoyez un plan d'urgence au cas où le marché prendrait une tournure radicale. Enfin, former et évaluer régulièrement les stratégies de l'IA.

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FAQ sur l'IA pour la psychologie du trading