🔬 Le fonctionnement de Trad[AI]lyzer
🧠 Le traitement horaire
- Données de marché : prix horaires d'environ 235 actifs (crypto-actifs, matières premières, indices et actions, devises et taux d'intérêt) sur les 180 derniers jours, provenant de Yahoo Finance.
- Sentiment des nouvelles : titres financiers, crypto, pétrole, or et banques centrales recueillis chaque heure et évalués par DistilBERT, un modèle de langage neuronal, ainsi que par nos propres listes de mots-clés.
- Quatre prédicteurs : BTC/USD, XRP/USD, Or/USD et WTI/USD, chacun avec le modèle qui a gagné ses propres tests prospectifs.
- Évaluation en direct : chaque prévision publiée est comparée au prix réel une heure plus tard.
📊 Les outils
Trad[AI]lyzer est écrit en Python avec des bibliothèques statistiques et d'apprentissage automatique courantes et libres (pandas, NumPy, scikit-learn, Hugging Face Transformers), les mêmes outils que ceux enseignés dans les cours universitaires de statistique et de science des données, comme ceux de Harvard. Le choix des modèles, de leurs variables et de leur combinaison est notre propre recette : il est revérifié chaque semaine sur des données que les modèles n'ont jamais vues, et nous gardons ce qui performe le mieux, pas ce qui impressionne le plus.
🛡️ Une précision mesurée honnêtement
Les mouvements à court terme sont difficiles à prévoir : deviner au hasard donne raison environ 50 % du temps. Un modèle n'est utile que s'il fait mieux que pile ou face sur des données qu'il n'a jamais vues.
- Test prospectif : le modèle est entraîné uniquement sur le passé, prévoit l'heure suivante, puis avance dans le temps, exactement comme il aurait fonctionné en direct.
- Signification statistique : nous publions la probabilité qu'un résultat soit dû à la chance. Sous 5 %, nous le disons significatif.
- Négociation simulée : depuis octobre 2026, le signal Bitcoin est négocié sur papier aux prix réels d'une plateforme, frais et écarts compris.
- Aucun résultat caché : un prédicteur sans avantage prouvé est indiqué comme expérimental et offert gratuitement.
Tous les modules utilisent des méthodes statistiques courantes et bien documentées. Aucun modèle ne peut garantir les résultats futurs. Les résultats sont des probabilités et des estimations, pas des certitudes.