L'IA peut générer un avantage commercial sur les Marchés des Crypto

Si vous demandez à un grand modèle de langage (LLM) comme ChatGPT comment choisir un LLM, il vous donnera une réponse telle que celle-ci de GPT-4 :

« Choisir le meilleur modèle de langage à grande échelle, c'est un peu comme un speed dating : vous lui posez quelques questions, espérez qu'il vous impressionne par son esprit et son intelligence, puis décidez si vous voulez passer le reste de votre projet ensemble ! »

Dans le monde de la Finance, le principe de l'offre et de la demande constitue un mécanisme fondamental pour déterminer le juste prix de toute classe d'actifs à tout instant. Ce concept économique soutient que le prix d'équilibre d'un actif est établi lorsque la quantité demandée par les acheteurs correspond à la quantité offerte par les vendeurs.

Les facteurs fondamentaux jouent depuis longtemps un rôle crucial dans l'évaluation des Marchés boursiers traditionnels. Les investisseurs y analysent la santé financière d'une entreprise, sa position dans son secteur d'activité et le contexte économique général afin de déterminer sa valeur intrinsèque. Des indicateurs clés tels que les bénéfices, le chiffre d'affaires et le ratio d'endettement donnent une image claire de la performance d'une entreprise, permettant aux investisseurs de prendre des décisions d'achat ou de vente. Cependant, ces indicateurs ne sont pas encore disponibles dans le monde en constante évolution des cryptomonnaies.

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L'absence d'états financiers et la difficulté d'estimer l'impact des technologies émergentes compliquent l'évaluation des cryptomonnaies par les méthodes de tarification traditionnelles. De plus, l'extrême volatilité des prix compromet encore davantage l'efficacité de l'analyse fondamentale dans le secteur des Crypto .

En l'absence de méthodes d'évaluation traditionnelles, le prix semble souvent déterminé par le sentiment général du marché des Crypto et/ou d'un jeton particulier. La perception et les réactions émotionnelles des acteurs du marché jouent souvent un rôle plus important dans les fluctuations de prix et les décisions d'investissement.

Pour un trader rationnel, une telle irrationalité représente une opportunité sur le marché – à condition de pouvoir saisir rapidement et précisément l'humeur (ou sentiment) du marché. Pendant de nombreuses années, exploiter le sentiment a semblé un défi insurmontable. Les day traders s'appuyaient principalement sur les gros titres de l'actualité Crypto , les discussions et les annonces sur Discord. Quant aux traders systématiques, ils devaient investir des efforts considérables dans le développement d'outils d'analyse du sentiment de qualité moyenne. Les limites Technologies de l'époque rendaient difficile le traitement et la compréhension efficaces des vastes quantités de données générées par les médias internationaux.

La révolution des transformateurs et des LLM, en particulier, a permis aux traders d'aborder le sentiment à grande échelle, offrant une amélioration incroyable par rapport aux méthodes traditionnelles qui reposaient sur la notation manuelle et les modèles Word2Vec.

Le paysage concurrentiel des entreprises de Technologies logicielles en compétition pour créer le meilleur LLM évolue rapidement. Le tableau ci-dessous illustre parfaitement cette course incessante, en présentant certains des acteurs clés et leurs contributions respectives au domaine :

Ces LLM continuent de croître en taille et de gagner en performance, surprenant même leurs créateurs. Et si l'on débat pour savoir si les LLM sont les prémices de l'intelligence artificielle générale (IAG) ou de simples perroquets sans cervelle, leur utilisation dans différents secteurs, et en particulier dans la Finance, ne fera que s'accélérer.

La révolution potentielle engendrée par les Transformers et les LLM pourrait transformer considérablement le paysage du trading de Crypto . Grâce à la capacité d'évaluer le sentiment du marché à plus grande échelle, les traders pourraient être en mesure de tirer parti plus efficacement des irrationalités du marché.

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