À l'Intérieur du Moteur : Comment Notre IA Analyse les Marchés

De nombreux bots de trading "IA" ne sont que de simples scripts si-alors déguisés. TradingMaster AI est différent. Il utilise un Réseau Neuronal d'Apprentissage Profond (Deep Learning) entraîné sur 7 ans de données historiques.

L'Architecture à 3 Couches

Couche 1 : Ingestion de Données (Les Sens)

Le moteur consomme plus de 50 points de données par seconde pour chaque paire :

• Action des Prix : Ouverture, Haut, Bas, Clôture.
• Carnet d'Ordres : Profondeur Bid/Ask.
• Données Alternatives : Sentiment, Matrices de corrélation.

Couche 2 : Extraction de Caractéristiques (Le Cerveau)

Les données brutes sont inutiles sans contexte. L'IA convertit le bruit en "Caractéristiques" :

• "Le volume est-il anormal ?"
• "La volatilité se contracte-t-elle (Bollinger Squeeze) ?"
• "Y a-t-il une Divergence On-Chain ?"

Couche 3 : Pondération des Probabilités (Le Jugement)

Contrairement à un humain qui pense en absolus ("Achetez maintenant !"), l'IA pense en probabilités.

• Sortie : "78,4 % de chances d'augmentation du prix >1 % dans les 4 prochaines heures."

Apprentissage Continu

Chaque nuit, le modèle se "réentraîne" sur les données de la journée. S'il a fait une erreur, il ajuste ses poids pour éviter cette erreur demain. C'est pourquoi notre performance s'améliore avec le temps.