Choquant : un data scientist découvre comment prédire la hausse des actions
Data scientist des actions, j’étudie les graphiques depuis 1997 environ. J’ai découvert comment être quasiment sûr d’une hausse. En gros, comment prédire la hausse des actions. C’est une réalité et je vais vous expliquer ce phénomène bien réel.
Data scientist – Data science : kezako ?
Table des matières
La data science c’est l’étude des données. La vie moderne génère de plus en plus de données. Pensez à vos montres connectées. Ces données doivent être étudiées et traitées. Par exemple, en détectant les mouvements de vos avant-bras, on peut deviner le mot de passe que vous avez tapé !
Le data scientist est une personne qui utilise des programmes R ou Python pour étudier les données.
On peut appliquer cette discipline au cours des actions.
Data scientist des actions
Depuis 1997 (je ne me souviens plus trop de la date) j’étudie les graphiques historiques des prix des actions.
J’ai tout analysé. Cherché les corrélations. Les patterns. Tout ! Je vous dis !
Et une conclusion est venue à mon esprit.
Il est possible de prédire la hausse des actions.
Dans certaines conditions.
Et si vous appliquez cette règle à des actions qui ont une forte volatilité… Bingo !
Le phénomène de Cohérence
Cela s’illustre par le phénomène de Cohérence. Mais pour mieux vous expliquer, je vais parler de résonance.
Les scientifique comprendront. Pour les autres, vous allez essayer de comprendre…
Les ondes
L’évolution du cours des actions, c’est comme des ondes. Des vagues sur la mer, si vous préférez.
Ces ondes (ou vagues) peuvent s’ajouter les unes aux autres. Vous avez sans doute déjà essayé de faire des clapotis dans l’eau… Avec la bonne fréquence, les vagues deviennent de plus en plus hautes.
Les actions
Avec le prix des actions c’est pareil. Plus la main invisible du marché s’agite dans le bon rythme, plus l’action progresse vite. Jusqu’à la rupture.
Un pont – des militaires
Vous connaissez sans doute cette anecdote du pont de la Basse-Chaîne. Des militaires marchant au pas sur un pont l’ont fait s’effondrer. Le pont est entré en résonance.
Quand une action entre en résonance, elle monte comme une fusée. Jusqu’à la rupture. Après le climax.
Comme ceci :
Graphique de l’action Intricon qui entre plusieurs fois en résonance
Exploiter la résonance des actions
Entre le calme avant la tempête et le climax puis la rupture il y a un rallye haussier. Ou swing.
C’est cette période que le data scientist que je suis a compris comment exploiter.
Il faut exploiter le wave build-up !
Sur la capture d’écran ci-dessus les indicateurs sous forme de barres vertes et orange montrent ces périodes. Ces swings haussiers.
Le trader doit ensuite en profiter au maximum.
Les courbes orange sur le graphique des prix (S-Filter et T-Filter) filtrent ensuite le bruit. Grâce à cela il est possible de rester dans la tendance au-delà du swing haussier. Et de gagner plus !
La data science pour trouver le meilleur prix pour acheter une action
Avec un bon data scientist on peut aussi trouver le meilleur prix pour acheter une action.
Mon indicateur TARROW (flèches vertes) montre les points d’entrée. Voici quelques exemples sur des actions françaises.
Vinci
Air Liquide
Altareit
Chaud pour exploiter la résonance ?
Si vous désirez exploiter pour vous la résonance des actions, une seule chose à faire ! Suivre ma méthode.
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Illustrations : canva.com
Comments ( 7 )
Un indicateur super simple ne peut pas tout prendre en compte. Cela dit, pas besoin non plus d'être super compliqué comme l'ichimoku. Par complexité j'entendais surtout "unicité". Faut pas rêver : un seul indicateur comme, par exemple un RSI, ne va pas être capable de tout prendre en compte. C'est comme la différence entre l'appareil photo et l'oeil. Il y a un seul capteur dans l'appareil. Il ne peut saisir qu'un range limité de luminosité alors que l’œil s'adapte beaucoup mieux et a une dynamique plus étendue.
Ensuite, appliquer des filtres de traitement de signal et Fourier "comme ça", ne donne pas grand chose non plus. Tout est dans la façon de visualiser le rendu !
Nous vivons dans l'ère de la data viz. La visualisation des données.
Quand j'évoque par ailleurs le filtrage et Fourier c'est avant tout une analogie et un moyen (notamment avec la data science) d'optimiser. Il faut appliquer tout cela de manière subtile. Utile. Visuelle.
C'est la différence entre foncer dans l'obstacle et regarder s'il n'y a pas un chemin pour contourner.
Prendre ce qu'il y a de bon dans chaque solution et construire une solution encore meilleure.
Cela demande des compétences comportementales que les scientifiques et ingénieurs n'ont pas : penser "out of the box".
On n'arrive pas à prévoir des cours de bourse en faisant des calculs et en espérant avoir un résultat 0 ou 1. Cela ne marche pas comme cela. C'est une dérive sectaire des mathématiques.
Par contre, la data viz peut mettre en route nos super capteurs que sont les yeux et le cerveau.
La science derrière sert à expliquer et guider. Mais il ne faut pas l'appliquer brutalement.
Pour résumer, le seul changement à faire dans cette citation serait de remplacer "soit il est super compliqué" par "soit il est un peu plus compliqué"... Sinon, tout est une affaire de représentation.
Pour avancer j'ai demandé à mon inconscient de m'aider, pas à mes connaissances mathématiques. C'est après coup avec ces connaissances que j'ai essayé, dans un processus conscient, d'expliquer.