#1 27-03-2025 13:58:03

Climax

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Ce qu'il faut savoir sur l'apprentissage profond pour le scalping

Le scalping Forex est une stratégie populaire qui vise à tirer profit des fluctuations rapides du marché. Elle vise à accumuler de nombreux gains mineurs tout au long de la journée plutôt que d'essayer d'obtenir des gains plus importants à partir de positions à long terme. L'une des principales raisons pour lesquelles cette stratégie est si appréciée des traders est peut-être le fait qu'elle permet d'obtenir des profits rapides. Cependant, le scalping est une profession très exigeante, même pour les experts, en raison de sa rapidité.

Depuis des décennies, les scalpeurs sont à la recherche de nouveaux concepts et de nouvelles technologies pour améliorer leur rentabilité. Avec la popularité croissante de l'intelligence artificielle (IA) dans le trading, il ne devrait pas être surprenant d'assister à une demande de modèles d'apprentissage automatique tels que l'apprentissage profond pour le scalping.

L'utilisation de l'apprentissage profond pour le scalping est susceptible de donner un avantage plus important car il peut détecter des modèles complexes à partir de données volumineuses.

Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, qui est également un sous-ensemble de l'IA. Le facteur de différenciation entre l'apprentissage profond et les autres algorithmes d'apprentissage automatique est l'utilisation de réseaux neuronaux ; il s'agit essentiellement d'une imitation de la structure du cerveau humain. On parle d'apprentissage « en profondeur » parce que l'algorithme doit passer par plusieurs couches avant de pouvoir générer un résultat final.

L'apprentissage profond est essentiellement conçu pour prédire une sortie à partir d'une entrée. L'algorithme commence par apprendre des modèles dans les données, puis utilise les informations pour prédire les résultats finaux. Son succès dépend de la qualité des données et de la manière dont l'opérateur définit les hyperparamètres de l'algorithme.

L'apprentissage profond fonctionne mieux lorsqu'il y a beaucoup de données non structurées à analyser. Plus les données sont nombreuses, plus les prédictions sont précises. Il est également privilégié pour l'exécution de tâches plus complexes telles que l'analyse d'images, la voix et le texte.

Le rôle de l'apprentissage profond pour le scalping

L'apprentissage profond pour le scalping peut être utilisé dans trois cas principaux, à savoir l'analyse des données OHLC, les prédictions du marché du forex et le trading algorithmique.

📊 Analyse des données OHLC

L'apprentissage profond peut aider les scalpeurs à prédire les mouvements à court terme en analysant l'Open-High-Low-Close (OHLC) rapidement et avec précision. Cela leur permet de saisir les petites variations de prix et de prédire les mouvements de prix à court terme en seulement quelques minutes, voire quelques secondes.

Tropmann-Frick et Tran (2023) dans Scalp the Foreign Exchange Market with Deep Reinforcement Learning ont montré comment les scalpeurs peuvent entraîner leur modèle d'apprentissage par renforcement profond à utiliser les données OHLC et à produire une décision toutes les 15 minutes. L'objectif est de réduire le temps de formation et les besoins de calcul.

Voici comment s'est déroulée leur expérience :

Les données

Les séries temporelles étaient composées de données OHLC de 15 minutes et de 1 heure, qui représentaient les actions de prix à court terme et les tendances du marché. Les bougies de 15 minutes capturaient les actions de prix à court terme, tandis que les bougies d'une heure permettaient d'identifier la tendance du marché. Certains indicateurs techniques tels que le RSI, les bandes de Bollinger, le MACD et le MFI ont été ajoutés pour générer de meilleures prédictions.

Le test a été effectué sur le prix de l'EUR/USD entre janvier et décembre 2017 comme données d'entraînement et janvier et décembre 2018 comme données de test.

L'action

L'agent a appris à prendre une décision à chaque tick en ouvrant un lot à la fois et en prenant une décision d'achat, de vente ou de maintien.

L'approche

• Maximiser le rendement actualisé à horizon infini (M1)

• Maximiser le rendement non actualisé des transactions individuelles (M2)

Le résultat

Bien que les tendances du marché en 2018 soient très différentes de celles de 2017, les deux agents ont réussi à obtenir un rendement positif à la fin de l'année. Cependant, la performance de M2 est significativement meilleure que celle de M1. De plus, le max drawdown de M1 est de 33,5 %, alors que celui de M2 n'est que de 18,1 %.

🔍 Prédictions du marché du Forex

Les méthodes traditionnelles échouent souvent à prédire avec précision les mouvements des prix du forex en raison de la non-linéarité et de la forte volatilité des marchés. Non seulement cela, mais les données de marché ont également tendance à être très bruyantes

Heureusement, les réseaux neuronaux de l'apprentissage profond sont capables de détecter des relations complexes dans des environnements non linéaires et d'analyser des données de haute dimension susceptibles d'affecter le marché. Cela permet d'obtenir des prédictions à court terme plus précises, ce qui constitue un grand avantage pour les scalpeurs.

Par exemple, vous pouvez utiliser le CNN (Convutional Neural Networks) pour analyser des images et des données textuelles, notamment des articles d'actualité, des messages sur les médias sociaux et des rapports financiers. Cette approche vous permet d'identifier les sentiments généraux du marché (positifs, négatifs ou neutres) et de faire des prédictions basées sur l'opinion publique et les nouvelles du marché.

Voici un exemple de prédiction de prix réalisée à l'aide de l'apprentissage profond.

Le processus peut être décomposé en plusieurs étapes :

1. Collecte des données : Fournir des données historiques sur le marché qui comprennent des aspects tels que le volume, l'ouverture, la clôture, le plus haut et le plus bas. Vous pouvez également inclure des indicateurs économiques tels que les taux d'intérêt et l'inflation.

2. Préparation des données : Normaliser les données afin que le modèle ne se concentre pas uniquement sur les valeurs élevées et diviser les données en ensembles de formation et de test.

3. Développement du modèle : Concevoir les réseaux neuronaux composés d'une couche d'entrée, de plusieurs couches cachées et d'une couche de sortie.

4. Formation du modèle : Commencez à former le modèle et laissez-le apprendre les modèles trouvés dans les prix du marché.

5. Prédiction du marché : Une fois formé, le modèle devrait être en mesure de prédire les mouvements du marché des changes. Surveillez régulièrement le modèle pour vous assurer que sa précision est conforme à vos attentes.

🤖 Trading algorithmique

Comme d'autres modèles d'apprentissage automatique, l'apprentissage profond peut également être combiné avec le trading algorithmique pour produire des modèles de trading vraiment puissants. Si vous n'êtes pas familier avec le trading algorithmique, il s'agit de l'utilisation de modèles informatiques pour automatiser les exécutions de trading sur le forex.

Traditionnellement, un trader algorithmique typique doit saisir manuellement le code d'instructions, traiter les problèmes tels que les erreurs de transaction et trouver la solution par lui-même. Aujourd'hui, ce processus chronophage est simplifié par l'utilisation de l'apprentissage profond pour le scalping.

Grâce aux modèles d'apprentissage profond, les traders peuvent utiliser des robots qui non seulement exécutent les transactions automatiquement, mais sont également capables de détecter les problèmes et de fournir des suggestions rapides sans intervention humaine. Cela peut faire une énorme différence dans le scalping, qui valorise la vitesse et la précision plus que tout.

Exemple d'application de l'apprentissage profond dans le scalping

Il existe de nombreuses façons d'incorporer l'apprentissage profond dans les stratégies de scalping. Sur sa page Medium, Fabrice Daniel a fourni un exemple de prédiction des tendances intrajournalières du GPB/USD à l'aide de l'apprentissage profond.

Pour commencer, il a utilisé les données suivantes pour construire le modèle :

• Ensemble de données : Données OHLC 1 heure de la paire GBP/USD du 11 avril 2011 au 30 janvier 2018. Elles représentent 41 401 barres OHLC sur une période de 7 ans.

• Ensemble de formation : 2011-2014

• Ensemble de validation : 2015

• Ensemble de test : 2016-2018

• Étiquette : Prix de clôture à la hausse/à la baisse N barres plus tard, le prédicteur était un classificateur

Pour le modèle lui-même, il a utilisé le système MLNN (Multilayer National Network) avec une couche de sortie softmax, une perte d'entropie croisée catégorielle et une activation tanh dans les couches cachées. La couche de sortie comportait deux unités, l'une pour la classe Up et l'autre pour la classe Down.

Le modèle a été entraîné sur 500 époques avec une taille de lot de 64. La précision du modèle a atteint 0,6 hits à un moment donné, mais il a montré un léger surajustement après 300 périodes. Toutefois, il a indiqué que les marchés financiers sont très bruyants et qu'il est donc logique de s'attendre à un petit avantage.

La stratégie consistait à acheter lorsque le modèle prédisait une tendance haussière et à vendre lorsqu'il prédisait une tendance baissière. Afin de garantir l'efficacité, la stratégie a été backtestée en utilisant 3 années de données (2015-2018) qui n'ont pas été utilisées pour l'entraînement.

Après avoir exécuté plusieurs backtests avec quelques ajustements de stratégie ici et là, les résultats en temps réel du modèle en pips sont les suivants :

Le modèle a donné de bons résultats avec un ratio de qualité positif et un drawdown maximum de 1 %. Cela montre que la stratégie est rentable et que l'application d'apprentissage profond fonctionne comme prévu.

Devriez-vous essayer l'apprentissage profond pour le scalping ?

Comme d'autres techniques, l'apprentissage profond pour le scalping présente des avantages et des limites. Voici quelques points à prendre en compte :

✔️ Avantages

• Traitement de grandes quantités de données : L'apprentissage profond pour le scalping peut traiter et analyser une grande quantité de données instantanément, ce qui est quelque chose que les méthodes traditionnelles ou les traders humains peuvent avoir du mal à suivre.

• Amélioration des prévisions de marché : Les scalpeurs peuvent utiliser des algorithmes d'apprentissage profond pour trouver des modèles cachés et générer des prévisions de prix précises basées sur les données historiques du marché.

• Rapidité et efficacité : La combinaison de l'apprentissage profond et du trading algorithmique permet aux scalpeurs d'automatiser l'exécution du trading et d'éliminer les émotions humaines qui pourraient affecter la performance du trading.

• Amélioration constante : Les conditions du marché évoluent en permanence et l'apprentissage profond est capable de s'adapter automatiquement à ces changements. Dans le cas contraire, les traders humains devraient procéder à des ajustements manuellement.

❌ Inconvénients

• Ajustement excessif : Les données du marché du Forex sont très complexes et bruyantes. Cela peut entraîner un surajustement où le modèle d'apprentissage profond apprend des modèles dans les données historiques, mais ne parvient pas à analyser les données futures non vues.

• Disponibilité des données : L'apprentissage profond nécessite une grande quantité de données diverses et de haute qualité pour produire les résultats souhaités. Le problème est que l'obtention de telles données peut s'avérer difficile sur le marché des changes.

• Puissance de calcul : des GPU très performants sont nécessaires pour améliorer l'efficacité des modèles d'apprentissage profond. Cela peut s'avérer coûteux pour les traders particuliers et les petites entreprises.

L'avenir de l'apprentissage profond pour le scalping

L'intégration de la technologie dans le scalping est devenue une tendance constante et une nécessité pour les traders modernes. Ainsi, à l'avenir, l'utilisation de l'apprentissage profond dans le secteur financier, en particulier le trading et le scalping, ne devrait que croître.

Pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage profond pour le scalping, il y a quelques technologies émergentes que vous devez connaître :

• Informatique en nuage (Cloud Computing) : Une variété de services tels que le stockage et la puissance de traitement sur Internet peut être extrêmement bénéfique pour les traders qui n'ont pas accès à du matériel physique coûteux.

• L'informatique en périphérie (Edge Computing) : Au lieu d'envoyer les données à un serveur centralisé, l'informatique en périphérie distribue les données le long de la ligne de communication à l'aide d'une infrastructure informatique décentralisée. Cela permet de traiter les données en temps réel, ce qui se traduit par une amélioration des performances et de l'efficacité.

• Informatique quantique : Utilise la physique quantique pour résoudre des problèmes trop complexes pour les ordinateurs traditionnels. Il peut facilement traiter de grands ensembles de données, effectuer des simulations et optimiser les analyses d'apprentissage en profondeur en peu de temps.

Au fil du temps, ces systèmes informatiques deviendront encore plus sophistiqués. Les traders qui expérimentent davantage ces techniques et les intègrent à l'apprentissage profond pour le scalping pourraient être en mesure d'améliorer considérablement leurs performances.

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Le trading de CFD 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 en négociant des CFD.