Traditionnellement, les commerçants se sont appuyés sur la reconnaissance des modèles humains et l’analyse technique, en examinant la santé financière de l’entreprise, les concurrents et d’autres méthodes pour déterminer les transactions à effectuer sur un actif.
Cependant, avec la croissance de l’intelligence artificielle (IA), il existe d’autres moyens pour les traders d’analyser les marchés, en utilisant les données recueillies via l’apprentissage automatique. Les deux méthodes ont leur place dans l’industrie, mais il est préférable de comprendre leur fonctionnement ainsi que leurs avantages et leurs inconvénients.
L’IA joue un rôle crucial dans le trading de crypto-monnaie en fournissant des informations et des prévisions basées sur de grandes quantités de données. Les marchés des crypto-monnaies sont très volatils et fonctionnent 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, ce qui rend difficile pour les commerçants de suivre les fluctuations constantes.
Les algorithmes d’IA peuvent analyser et interpréter des données de marché complexes en temps réel, permettant aux traders de prendre des décisions éclairées et de maximiser leurs chances de réaliser des transactions rentables.
L’IA utilise des techniques avancées d’analyse de données et de reconnaissance de modèles pour comprendre et prévoir les tendances du marché.
En utilisant des algorithmes et des plateformes de trading basés sur l’IA, les traders peuvent obtenir des informations, automatiser les stratégies de trading et potentiellement améliorer leurs performances de trading globales sur les marchés des crypto-monnaies.
Le rôle de l’intuition humaine dans la prise de décision
L’intuition humaine implique de prendre des décisions basées sur l’instinct, l’instinct et le jugement personnel. Il joue un rôle important dans les processus de prise de décision dans divers domaines, y compris le commerce.
L’intuition consiste à puiser dans les connaissances, l’expérience et les émotions inconscientes pour porter des jugements.
Les méthodes de trading traditionnelles basées sur l’homme incluent l’analyse technique et fondamentale. L’analyse technique consiste à étudier les données historiques de prix et de volume pour identifier les modèles, les tendances et les indicateurs afin de guider les décisions commerciales. Les traders utilisant l’analyse technique s’appuient sur des tableaux, des graphiques et des outils mathématiques pour prédire les mouvements de prix futurs et prendre des décisions d’achat ou de vente.
L’analyse fondamentale se concentre sur l’évaluation de la valeur intrinsèque d’un actif en analysant les facteurs financiers, économiques et qualitatifs pertinents. Cette approche consiste à étudier les états financiers, l’actualité des entreprises, les tendances de l’industrie et les indicateurs macroéconomiques pour évaluer la valeur et le potentiel de croissance d’un actif.
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Anthony Cerullo, stratège en chef des communications chez Walbi – une plate-forme financière décentralisée alimentée par l’IA – a déclaré à Cointelegraph : « Nous pouvons tous convenir que l’IA manque d’intuition humaine. Il manque ce « sentiment instinctif » qui dit quand quelque chose est bien ou mal. En termes d’analyse quantitative dans le trading, cette intuition est utile. »
Cerullo a poursuivi : “L’intuition humaine aide à fournir une compréhension subjective de la dynamique du marché, du sentiment des investisseurs et des opportunités potentielles qui ne sont pas capturées uniquement par des données numériques.”
Cependant, les avantages de l’intuition humaine ne rendent pas l’IA obsolète, selon Cerullo. Au lieu de cela, une relation combinant les deux peut être bénéfique : “Cela ne veut pas dire que l’intuition humaine est meilleure que l’IA – juste qu’elle peut faire des choses que l’IA ne peut pas faire.”
“De plus, l’IA peut faire des choses dont les humains ne sont pas capables non plus. C’est pourquoi une relation entre les deux – et non une compétition – est le meilleur résultat possible.
Comparer l’IA et l’intuition humaine
Les signaux d’IA offrent des avantages distincts dans le trading, notamment la vitesse, l’évolutivité et la capacité de réduire les biais émotionnels.
Les algorithmes d’IA excellent dans le traitement et l’analyse de gros volumes de données en temps réel. Cela permet aux traders de réagir rapidement aux changements du marché et d’exécuter des transactions à des moments optimaux.
Sur des marchés très volatils, où les prix peuvent fluctuer rapidement, l’avantage de la vitesse des signaux d’IA peut être particulièrement précieux. Les commerçants peuvent capitaliser sur des opportunités opportunes et prendre des décisions éclairées sans être gênés par des retards dans l’analyse des données.
L’évolutivité est un autre avantage notable des signaux d’IA. Ces algorithmes peuvent être mis à l’échelle pour analyser simultanément plusieurs crypto-monnaies ou marchés. Cette évolutivité permet aux commerçants de surveiller et de négocier sur divers marchés, élargissant ainsi leurs opportunités commerciales et leurs bénéfices potentiels.
Les signaux d’IA offrent également l’avantage de réduire les biais émotionnels dans les décisions de trading. Les commerçants humains sont souvent influencés par des émotions telles que la peur, la cupidité ou l’excès de confiance, qui peuvent obscurcir le jugement et conduire à une prise de décision sous-optimale.
En revanche, les algorithmes d’IA fonctionnent sur la base d’une analyse basée sur les données, s’appuyant sur des informations objectives plutôt que sur des facteurs émotionnels.
Cerullo a déclaré à Cointelegraph : “Les algorithmes d’IA exploitent des techniques avancées d’analyse de données et de reconnaissance de formes. Par exemple, ils analysent les données historiques sur les prix, les volumes d’échanges, le sentiment des nouvelles, les tendances des médias sociaux et d’autres points de données pertinents pour identifier les modèles et les corrélations », poursuit :
“Les humains peuvent le faire, mais pas aussi rapidement que les algorithmes d’IA. De plus, les humains peuvent manquer des modèles que l’IA détecte 100% du temps. En apprenant du comportement passé du marché, les algorithmes d’IA reconnaissent les opportunités de trading potentielles ou les modèles qui indiquent les mouvements de prix futurs.
Limites des signaux AI
Les algorithmes d’IA ont des limites qui doivent être prises en compte lorsque l’on s’appuie sur eux pour prendre des décisions. L’une de ces limites est le manque de compréhension contextuelle.
Ces algorithmes dépendent principalement de données et de modèles historiques pour faire des prédictions, ce qui signifie qu’ils peuvent rencontrer des difficultés lorsqu’ils sont confrontés à des situations de marché complexes ou uniques qui manquent de précédents historiques ou nécessitent une compréhension approfondie des facteurs contextuels. Dans ces cas, les algorithmes d’IA peuvent ne pas fournir de signaux précis ou fiables.
Gracy Chen, directrice générale de l’échange crypto Bitget, a déclaré à Cointelegraph :
“Il est crucial pour les traders de valider en permanence la précision et la stabilité des signaux d’IA dans des conditions réelles. Une surveillance et une itération régulières sont nécessaires pour garantir la fiabilité des signaux du système d’IA. »
“En cas de problème, la mise à jour des données utilisées par le système d’IA devient cruciale pour améliorer la stabilité et la précision des signaux qu’il génère.”
Une autre limite des algorithmes d’IA est leur sensibilité aux biais de données. La qualité des signaux d’IA dépend des données sur lesquelles ils sont entraînés. Les signaux de l’IA peuvent être erronés si les données de formation sont incomplètes, biaisées ou non représentatives des conditions actuelles du marché.
Les biais dans les données de formation peuvent influencer la précision et la fiabilité des prédictions faites par les algorithmes d’IA. Par conséquent, il est crucial de s’assurer que les données de formation sont complètes, impartiales et pertinentes par rapport aux conditions actuelles du marché.
Une dépendance excessive aux signaux d’IA peut également poser des risques potentiels, tels que des défaillances techniques, que les systèmes d’IA peuvent rencontrer. Ces défaillances peuvent entraîner des signaux inexacts ou trompeurs.
Il est donc important d’avoir une implication et une supervision humaines pour atténuer les risques associés aux défaillances techniques.
Les forces et les limites de l’intuition humaine
L’un des avantages de l’intuition humaine est sa flexibilité. Les traders peuvent s’adapter rapidement aux conditions changeantes du marché et prendre des décisions en fonction de leurs perspectives uniques. Contrairement aux algorithmes d’IA, qui reposent principalement sur des données numériques, l’intuition humaine permet aux traders de prendre en compte un plus large éventail de facteurs.
Ils peuvent prendre en compte des informations qualitatives, le sentiment du marché et la connaissance de l’industrie, qui peuvent influencer de manière significative les décisions de trading. Cette flexibilité permet aux traders d’intégrer une compréhension plus complète du marché dans leur processus de prise de décision.
Cette adaptabilité est cruciale sur des marchés dynamiques où des événements imprévus ou des changements de tendance soudains peuvent survenir.
La pensée critique est une composante essentielle de l’intuition humaine. Il s’agit de combiner l’analyse rationnelle avec le traitement subconscient de l’information. Les commerçants ayant une intuition développée peuvent évaluer la crédibilité et la fiabilité des informations. Ils peuvent remettre en question les hypothèses, identifier les biais potentiels et porter des jugements basés sur une vision globale du marché.
Cependant, les limites de l’intuition humaine peuvent également avoir un impact sur la prise de décision dans le trading. Une limitation de l’intuition humaine est les limitations cognitives.
Les humains ont une mémoire, une durée d’attention et une capacité de traitement de l’information limitées. Dans des environnements commerciaux complexes et gourmands en données, ces limitations cognitives peuvent avoir un impact sur la précision et la fiabilité des jugements intuitifs.
Les commerçants peuvent avoir du mal à traiter et à analyser efficacement de grandes quantités d’informations, ce qui peut entraîner des erreurs ou des oublis potentiels dans la prise de décision.
Combiner les signaux de l’IA avec l’intuition humaine peut être particulièrement efficace. L’IA peut fournir des informations basées sur les données, identifier des modèles et traiter efficacement de gros volumes d’informations. L’intuition humaine, d’autre part, ajoute la compréhension contextuelle, l’adaptabilité et la pensée critique au processus de prise de décision.
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Les traders peuvent tirer parti de leur intuition pour identifier les biais potentiels dans les signaux de l’IA, prendre en compte des facteurs qualitatifs supplémentaires et effectuer des ajustements en fonction de leur expérience et de leur compréhension du marché. Cette collaboration entre les signaux de l’IA et l’intuition humaine améliore le processus décisionnel global.
Développer une approche équilibrée est la clé. Les commerçants peuvent intégrer les signaux de l’IA et l’intuition humaine à d’autres méthodes d’analyse traditionnelles. En considérant plusieurs perspectives et approches, les traders peuvent obtenir une évaluation plus complète des conditions du marché. Cette approche équilibrée réduit les risques associés au recours à une seule approche et augmente les chances de prendre des décisions de trading bien informées.
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