Modèles d'Apprentissage Automatique en Finance

Nous disons souvent "IA", mais c'est un mot à la mode. Plus précisément, TradingMaster utilise un ensemble hybride de modèles d'Apprentissage Automatique (ML).

1. LSTM (Long Short-Term Memory)

• Ce qu'il fait : Il se souvient des séquences.
• Cas d'Usage : Reconnaître les modèles graphiques. Il sait que le Modèle A conduit généralement au Résultat B car il l'a vu 50 000 fois auparavant.

2. Random Forest (Forêt Aléatoire)

• Ce qu'il fait : Il crée des milliers d'"Arbres de Décision" (Si X, alors Y) et en fait la moyenne.
• Cas d'Usage : Classification. "Ce marché est-il Haussier ou Baissier ?" Il empêche le surapprentissage (overfitting) sur un indicateur spécifique.

3. NLP (Traitement du Langage Naturel)

• Ce qu'il fait : Lit le texte et comprend l'émotion.
• Cas d'Usage : Analyse de Sentiment. Scanner les gros titres à la recherche de mots-clés qui font historiquement s'effondrer le marché.

Pourquoi Hybride ?

Aucun modèle unique n'est parfait. En votant à travers plusieurs modèles (Apprentissage d'Ensemble), nous réduisons considérablement le taux d'erreur. Si le LSTM dit "Acheter" mais que le Random Forest dit "Vendre", le Score de Confiance tombe à 50 % (neutre), vous gardant en sécurité.