#1 15-05-2025 12:27:43

Climax

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L'IA et les indicateurs techniques, lequel est le plus précis ?

La popularité croissante de l'IA dans le domaine du trading a incité de nombreux traders à tester ses performances. L'IA fournit-elle des signaux plus précis que les indicateurs techniques ?

Les traders utilisent un large éventail d'outils et de méthodes pour analyser le marché. Les indicateurs techniques sont probablement les plus courants, mais l'intelligence artificielle (IA) est également de plus en plus populaire de nos jours. Alors que les indicateurs techniques traditionnels sont utilisés depuis des décennies, l'intelligence artificielle gagne rapidement en popularité en raison de sa capacité à analyser des modèles de données complexes à plus grande échelle.

Cela étant dit, qu'est-ce qui est le plus précis - l'IA ou les indicateurs techniques ?

Il est certain que l'IA s'est avérée plus précise lorsqu'elle est correctement formée et mise en œuvre, en particulier lorsqu'il s'agit de saisir des schémas de marché subtils qui échappent souvent aux indicateurs. Les indicateurs techniques, en revanche, conservent leurs atouts en termes de simplicité, de rapidité et de facilité d'utilisation dans le cadre d'opérations discrétionnaires.

Indicateurs techniques et IA : La différence fondamentale

Les indicateurs techniques sont des formules mathématiques appliquées aux données relatives au prix, au volume ou à l'intérêt ouvert. Ils aident les traders à identifier les points d'entrée et de sortie potentiels sur la base du comportement historique du marché.

Ces outils sont principalement basés sur des règles et ne s'adaptent pas aux conditions changeantes du marché à moins d'être ajustés manuellement. La clé d'une utilisation optimale des indicateurs techniques réside donc dans le bon contexte ou la bonne condition. Ils sont privilégiés par de nombreux traders particuliers en raison de leur simplicité et de leur expérience éprouvée dans les stratégies basées sur les tendances.

L'IA, quant à elle, utilise des algorithmes tels que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond pour apprendre à partir de données historiques, prédire les mouvements de prix futurs et même s'adapter aux changements du marché en temps réel. Contrairement aux indicateurs techniques, l'IA ne suit pas de règles fixes, mais apprend à partir de modèles de données, de relations et d'anomalies.

Elle permet aux systèmes de traiter de grandes quantités de données financières, d'identifier des modèles cachés et de faire des prédictions. Une analyse manuelle serait pratiquement impossible à réaliser.

Voici quelques exemples populaires d'IA et d'indicateurs techniques pour le trading :

📈 Indicateurs techniques

• Moyennes mobiles (MA)- Lissent les données de prix pour identifier les tendances.

• Indice de force relative (RSI) - Mesure l'élan pour repérer les conditions de surachat ou de survente.

• MACD - Iidentifie la direction et l'élan de la tendance.

• Oscillateur stochastique- Ccompare un cours de clôture particulier à une fourchette de cours sur une période donnée.

• Bandes de Bollinger- Mesure la volatilité du marché en utilisant les écarts types autour d'une moyenne mobile.

🤖 AI pour le trading

• Apprentissage automatique - Un exemple populaire est Trade Ideas, une plateforme alimentée par un moteur d'IA qui évalue des centaines de stratégies de trading pendant la nuit, puis sélectionne les configurations les plus probables pour le lendemain, avec des points d'entrée et de sortie.

• Apprentissage profond - Le Deep Learning exploite les réseaux neuronaux à couches multiples, en particulier les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux à mémoire longue à court terme (LSTM), pour modéliser des séquences complexes dans des séries de données temporelles. Un modèle LSTM peut prévoir les tendances futures des prix en analysant la séquence des barres de prix passées et en détectant les changements de dynamique ou de volatilité qui ne sont pas facilement visibles avec les indicateurs traditionnels.

Outils de trading IA comparés aux indicateurs techniques

Examinons de plus près trois types d'outils d'IA par rapport aux indicateurs techniques, sur lesquels de nombreux traders s'appuient encore aujourd'hui. Ces outils d'IA illustrent la manière dont la technologie moderne remodèle la façon dont l'analyse de marché est effectuée.

Holly Vs RSI

Trade Ideas est l'une des plateformes à base d'IA les plus populaires pour les day traders. Au centre de cette plateforme se trouve Holly, un moteur d'intelligence artificielle qui utilise l'apprentissage automatique supervisé pour analyser le marché et tester des milliers de stratégies de trading chaque nuit.

Holly sélectionne des configurations à forte probabilité pour le jour de trading suivant en se basant sur des critères tels que les taux de gains historiques, les ratios risque/récompense et le comportement du marché en temps réel. Dès l'ouverture du marché, Holly fournit aux utilisateurs des signaux de trading, y compris des points d'entrée, des niveaux de stop-loss et des objectifs de profit.

Voici un exemple de signaux de Holly AI sur USA Rare Earth Inc. (NASDAQ : USAR), qui a gagné +91,26% en un mois.

Contrairement aux indicateurs techniques tels que l'indice RSI, qui reposent sur des formules mathématiques appliquées aux données de prix, Holly prend en compte de multiples variables et adapte ses décisions en fonction de l'évolution des conditions du marché. Alors que le RSI peut signaler un « surachat », Holly peut l'ignorer s'il détecte un changement de sentiment important basé sur les nouvelles ou un avantage statistique dans un modèle de rupture, offrant ainsi un signal plus holistique et adaptatif.

Kavout Vs. moyennes mobiles

Kavout utilise un algorithme d'apprentissage automatique pour créer un score Kai - une note numérique de 0 à 9 qui estime la performance future potentielle d'un actif. Il combine une série de données, dont les fondamentaux, les tendances techniques, les notations des analystes et même le sentiment exprimé dans les nouvelles financières. Le modèle qui sous-tend le Kai Score est formé à partir de données historiques afin d'apprendre quels sont les schémas qui tendent à précéder les fortes variations de prix.

Voici un exemple de prédictions de Kavout AI sur Netflix (NASDAQ : NFLX), qui suggèrent un achat fort avec un score Kai de 9.

Le système Kai Score est plus complet car il fusionne les données traditionnelles du marché avec d'autres sources de données, ce qui lui permet de saisir des opportunités que les indicateurs pourraient négliger, par exemple une action dont les caractéristiques techniques sont faibles mais qui a fait l'objet de révisions importantes de la part d'analystes et de rapports de résultats positifs.

Comparé aux indicateurs techniques, Kavout excelle grandement car les outils tels que les moyennes mobiles ont tendance à n'évaluer que l'action des prix.

Comme vous pouvez le voir dans le graphique, le cours passe sous la ligne de la moyenne mobile, ce qui indique un signal de vente. Mais l'IA de Kavout suggère un signal d'opportunité d'achat à rebours avec un score Kai de 9, ce qui est plus précis puisque le prix continue d'évoluer à la hausse depuis le croisement de la moyenne mobile.

Numerai vs Stochastics

Numerai représente une approche innovante en matière de trading d'IA. Il s'agit d'un fonds spéculatif qui utilise un « méta-modèle » construit à partir de milliers de modèles d'apprentissage automatique soumis par la foule et entraînés par des scientifiques du monde entier à l'aide d'un ensemble de données cryptées. Le modèle de chaque contributeur est récompensé en fonction de sa précision, et Numerai combine les modèles les plus performants dans une stratégie finale qui est utilisée pour négocier des capitaux réels.

Contrairement aux indicateurs techniques, dont la logique est prédéfinie et fixe, l'IA de Numerai ne s'appuie pas du tout sur les signaux de prix traditionnels : elle apprend ses propres relations complexes entre des variables abstraites pour générer des résultats prédictifs. La force de cette approche réside dans sa diversité et son adaptation continue, ce qui la rend beaucoup plus dynamique et théoriquement plus robuste que l'utilisation, par exemple, d'un simple stochastique.

Pour tester Numerai, j'ai utilisé le modèle SHALLOW_ALPHA de NINESIGMA, qui figure en tête du classement.

Comme vous pouvez le voir, il y a une différence entre les signaux - Numerai a donné un signal d'achat le 18 mars 2025, tandis que l'indicateur stochastique a montré une condition de surachat (un signal de vente). Suivre le stochastique serait un désastre puisque le prix a bondi de manière exponentielle après le signal.

Les indicateurs techniques sont-ils totalement incapables de rivaliser avec l'IA ?

Pas vraiment.

L'IA est idéale pour les traders et les entreprises qui disposent des ressources, de l'accès aux données et du savoir-faire technique nécessaires pour exploiter sa puissance. Les indicateurs techniques, quant à eux, offrent simplicité et clarté.

Les indicateurs techniques brillent dans les environnements qui exigent une prise de décision rapide, en particulier pour les traders discrétionnaires qui s'appuient sur l'analyse visuelle et l'intuition humaine. Des outils tels que le RSI, le MACD, les moyennes mobiles et les retracements de Fibonacci sont faciles à interpréter et peuvent fournir des signaux clairs, fondés sur des règles, pour les entrées et les sorties.

Les indicateurs sont également efficaces dans les environnements à faibles ressources, par exemple pour les traders de détail qui utilisent des logiciels graphiques de base ou des plateformes mobiles, où il n'est pas possible de déployer des modèles d'IA complexes.

Les indicateurs techniques sont incroyablement accessibles, ce qui les rend parfaits pour les débutants ou les traders qui n'ont pas de connaissances en codage ou en science des données. Ils sont largement utilisés dans les plateformes graphiques telles que MetaTrader, TradingView, cTrader, NinjaTrader, etc.

Ils permettent d'acquérir une compréhension fondamentale des dynamiques du marché sans avoir besoin de grands ensembles de données ou de systèmes sophistiqués. Ainsi, les traders ne seront pas submergés par la complexité des calculs.

En résumé, lorsque l'objectif est la clarté, la rapidité et une mise en œuvre peu coûteuse, les indicateurs techniques restent un choix pratique et fiable.

Voici une comparaison complète entre l'IA et les indicateurs techniques :

Conclusion

Malgré ses forces et ses faiblesses, l'IA est objectivement meilleure que les indicateurs techniques en termes de précision. Contrairement aux indicateurs statiques qui utilisent des formules fixes, les algorithmes d'IA apprennent continuellement à partir de nouvelles données, ce qui leur permet d'ajuster leurs prédictions et d'améliorer leurs performances au fil du temps. Cet apprentissage adaptatif est crucial sur les marchés actuels qui évoluent rapidement, où la volatilité et le sentiment peuvent changer rapidement.

Pour les traders qui élaborent des stratégies automatisées ou des robots de trading, la question de l'opposition entre l'IA et les indicateurs techniques ne se pose même pas. Les outils d'IA remportent la palme car ils permettent de simuler, d'optimiser et d'exécuter des transactions avec un haut niveau de précision et de rapidité. En outre, l'IA peut contribuer à réduire le bruit et les faux signaux qui affectent souvent les indicateurs traditionnels en filtrant les données non pertinentes et en se concentrant sur les modèles statistiquement significatifs.

FAQ

Puis-je combiner l'IA et les indicateurs techniques ?

Oui ! De nombreux modèles d'intelligence artificielle utilisent des indicateurs comme données d'entrée. Vous pouvez également utiliser les indicateurs pour un premier filtrage et l'IA pour une analyse plus approfondie.

L'IA est-elle plus adaptée au day trading ou à l'investissement à long terme ?

L'IA est efficace dans les deux cas, mais elle est particulièrement performante dans les stratégies à court terme où l'adaptation rapide est essentielle.

Dois-je savoir coder pour utiliser l'IA dans le trading ?

Pas toujours. Des plateformes comme Trade Ideas ou Kavout offrent des interfaces conviviales avec des informations sur l'IA. Toutefois, une personnalisation plus poussée nécessite souvent des compétences en programmation.

Les brokers autorisent-ils le trading avec l'IA ?

Oui. La plupart des brokers acceptent le trading algorithmique, mais il convient de toujours vérifier leur politique, notamment en ce qui concerne les stratégies automatisées ou à haute fréquence.

Le trading d'IA est-il sans risque ?

Non. Comme toute stratégie, le trading d'IA comporte des risques. Des modèles mal entraînés peuvent être moins performants et les conditions du marché peuvent changer brusquement.

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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.