Quel est le meilleur robot pour trader les cryptos, le Forex et les actions ?

Il existe de nombreux robots de trading, mais quel est le meilleur robot pour trader les cryptos, le Forex et les actions ? C’est la question à laquelle je vais tenter de répondre. Et comme d’habitude je ne vais pas faire de langue de bois.

Qu’est-ce qu’un robot de trading ?

Un robot de trading c’est un programme qui trade tout seul. Parfois il faut l’aider. On parle de robot semi-automatique.

On peut les coder :

• Avec le langage MQL.
• Avec ProRealTime.
• Grâce au langage R et l’API Interactive Brokers.
• Et encore d’autres moyens.

Les robots sont l’objet d’intenses recherches. Mais quel est le meilleur robot ?

Quel est le meilleur robot pour trader ?

Je vais vous décevoir. Il n’y a pas de meilleur robot. En tout cas facilement accessible.

Pourquoi ?

Pourquoi les robots de trading ne marchent pas ?

Il faut avouer que la plupart des bots sont basés sur des indicateurs techniques seulement. D’autres sont juste de l’automatisation.

Or cela ne suffit pas ! Ce n’est pas comme ça que l’on code le meilleur robot pour trader.

Quand un bot réussit c’est passager. Il utilise une sorte de moyenne à la baisse. Il gagne tout le temps. Mais quand la tendance de fond s’inverse… Il peut perdre les gains de 2 années en 3 jours.

J’ai pu créer ce genre d’algorithme. Sans surveillance humaine et sans des indicateurs techniques surpuissants cela plante.

Ils ne marchent pas. Ils sont même dangereux.

De toute façon, il y a trop de paramètres à prendre en compte. Tant de données pour des langages, comme le MQL, trop limités.

Rien ne remplacera…

Le cerveau humain et les yeux. Les trois ensemble sont quand même un super computer analogique.

Ce super ordinateur fonctionne par :

• Reconnaissance visuelle.
• Analogie.
• Association.
• Discrimination.

Et cela tombe bien ! Une discipline traite cela. C’est l’Intelligence Artificielle.

L’Intelligence Artificielle, le Deep-Learning, …

Les réseaux de neurones artificiels sont désormais capables d’effectuer de très nombreux calculs. Cela grâce aux progrès du matériel informatique. Notamment les GPU. Les processus graphiques. Ils sont faits pour réaliser de très nombreux calculs mathématiques.

Comment cela fonctionne ?

Imaginons un graphique boursier avec des indicateurs techniques.

Un programme va enregistrer l’image. Il va ensuite transformer cette image en un tableau de pixels.

On injecte ces pixels à la première couche d’un réseau de neurones. Et on mesure la sortie.

Entraîner le réseau de neurones

Il faut ensuite entraîner le réseau. Cela prend du temps ! C’est comme avec un enfant. Il faut des années pour apprendre.

Les progrès des CPU (ou plutôt GPU) ont amélioré les choses.

Mais le problème reste d’alimenter la bête avec des cas typiques. Il faut beaucoup d’exemples. Du genre 10 000 à 100 000 graphiques.

Ensuite il faut régler le réseau. Il y a quelques paramètres à tuner :

• Le taux d’apprentissage.
• Le nombre de couches internes.
• Le nombre de neurones par couche.
• Les fonctions d’activation : tangente hyperbolique, sigmoïde, ReLU, …

Ce n’est pas immédiat, mais les algos de machine learning sont capables de détecter des patterns assez complexes.

Pourquoi le deep-learning ?

Les réseaux de neurones, avant, nécessitaient de découper le problème en éléments analysables.

Le deep-learning, avec plus de couches et de neurones, permettent de se passer de cette analyse. La machine apprend presque toute seule !

Du coup, pas besoin d’être un data scientist et un trader chevronné !

Mais si en plus on a de bons indicateurs !

Je me suis dit qu’avec de bons indicateurs comme les Indicateurs de Cohérence il était possible de réduire le nombre d’opérations de calculs nécessaires.

De plus, cela paraît naturel ! Si de simples indicateurs qui se croisent ne suffisent pas… S’il faut utiliser des notions scientifiques difficilement modélisables par des équations… Alors, pourquoi ne pas utiliser nos neurones ? Nos neurones d’intelligence artificielle. Une IA qui réfléchit comme nous ! Qui rêve comme nous !

Le trading est une affaire de machine learning

Le trading c’est une affaire de reconnaissance de patterns. Pas de patterns chartistes. Ce serait trop simple. C’est plus du filtrage numérique.

C’est la grande spécialité du machine learning. De quoi faire le meilleur robot pour trader !

Donc… Au travail !

PS : j’ai une question pour vous.

Est-ce qu’une formation sur comment mettre en place ce deep-learning pour construire vous-même votre réseau de neurones à partir de vos indicateurs est susceptible de vous intéresser ? (Il vaut mieux avoir des notions de programmation).
Si la réponse est oui, répondez dans les commentaires.

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Pour mes illustrations j’utilise canva