L'assistance de l'IA pour éviter les pics de marché relève-t-elle du mysticisme ? Nous en avons discuté avec un gestionnaire de fonds à stratégie IA
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L'assistance de l'IA pour éviter les pics de marché relève-t-elle du mysticisme ? Nous en avons discuté avec un gestionnaire de fonds à stratégie IA
« Tu penses que les hausses et baisses sont simplement dues à la confrontation des forces d'achat et de vente sur le marché, mais l'IA peut percevoir des choses en dimensions supérieures. »
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Peng SUN, Foresight News
« Avoir réussi à sortir avant le krach début 2022 et à acheter au plus bas fin de la même année, anticiper avec certitude que le bitcoin passerait de moins de 20 000 dollars à plus de 40 000 ». En tant que « joueur » lambda dans le marché des cryptomonnaies, incapable de prédire les mouvements haussiers ou baissiers, je ne peux m'empêcher d'être impressionné en lisant de tels résultats.
Pourtant, ces décisions ne sont pas prises par un humain, mais résultent d’analyses fondées sur des données traitées par une intelligence artificielle.
Comme beaucoup d'autres acteurs du secteur Web3, Xin Liu, gestionnaire de stratégie chez Everest Link Capital AI, a été fascinée dès son premier contact avec l'histoire du bitcoin. Cependant, son expertise se concentre davantage sur l'analyse des marchés.
Tout comme AlphaGo a vaincu les maîtres humains du jeu de go, l’IA peut analyser d’immenses volumes de données, exécuter des stratégies commerciales sans aucune émotion, et détecter dans les graphiques de prix des indices invisibles aux yeux humains. Comme le dit Xin Liu :
« Vous pensez que les mouvements de prix ne sont que le résultat d’un combat entre acheteurs et vendeurs, mais l’IA perçoit des choses à une dimension supérieure. »
Foresight News : Quel est le profil de votre équipe ? Depuis quand êtes-vous impliqués dans le trading de cryptomonnaies ? Pourquoi avoir choisi ce secteur comme actif d’investissement ?
Xin Liu : J’ai rejoint l’industrie blockchain en 2016, date à laquelle j’ai commencé à développer le modèle d’apprentissage profond « Night Voyager Star ». Il y a maintenant sept ans que ce modèle est appliqué aux marchés des cryptomonnaies et des actions, traversant plusieurs cycles haussiers et baissiers, ainsi que de nombreux événements extrêmes imprévus.
En 2016, les cryptomonnaies, ou plus précisément le bitcoin, étaient encore exclus du système financier traditionnel. Ayant une formation en gestion d’actifs, je cherchais alors à intégrer des actifs alternatifs dans mes allocations pour réduire le risque global du portefeuille. C’est en 2016, dans un café IC à Zhangjiang High-tech Park, que j’ai entendu pour la première fois une présentation approfondie du bitcoin. J’ai immédiatement adhéré aux concepts de décentralisation et d’incitation.
Pourquoi ai-je, moi qui suis issue du monde de la finance traditionnelle, si rapidement adopté la décentralisation ? Parce qu’auparavant, chez mon ancien employeur Reuters, où je travaillais sur la recherche en macroéconomie, j’avais fondé de zéro la première communauté décentralisée chinoise composée de traders en titres à revenu fixe. J’ai donc personnellement expérimenté le potentiel considérable de la décentralisation et l’importance cruciale des mécanismes d’incitation.
C’est pourquoi, le 14 août 2017, j’ai publié un article de recherche sur Wall Street Insights, explorant l’impact positif qu’un investissement de 5 % dans le bitcoin pouvait avoir sur un portefeuille d’actifs. Plus tard, Andrew Ang, stratège en chef chez BlackRock, a formulé une conclusion similaire dans son rapport de 2022 intitulé « Asset Allocation with Crypto: Application of Preferences for Positive Skewness ».
Foresight News : Quels critères utilisez-vous pour sélectionner vos actifs spécifiques ?
Xin Liu : En réalité, mon approche est très ouverte concernant les secteurs. Ce marché se distingue par son rythme effréné d’innovation, qui lui confère une vitalité exceptionnelle. Cette ouverture signifie que je cherche à éviter les préjugés initiaux, et que j’essaie d’accueillir toute innovation susceptible d’offrir un taux de réussite élevé et un bon niveau de sécurité. Dès lors qu’un actif — qu’il soit « classique » ou issu du « coin de rue » — génère un certain consensus, je l’étudie toujours. Si un projet attire de nombreuses personnes, peu importe qu’il ressemble à une danse classique ou à un spectacle populaire, c’est qu’il touche un besoin fondamental. L’existence implique une certaine légitimité.
Par ailleurs, il doit posséder un mécanisme d’incitation durable et extensible. Je porte une attention particulière à cet aspect, surtout lorsque le mécanisme est simple, clair et capable de susciter directement le désir individuel. Les projets qui réussissent, qu’il s’agisse de blockchains ou d’applications dans leurs écosystèmes, partagent tous cette caractéristique : plus on est nombreux à participer, plus la flamme grandit. Dans le monde web3.0, il faut un dispositif capable d’enflammer l’âme de chaque individu.
C’est pourquoi vous constatez que ma capacité d’intégration est très forte. Comment pouvons-nous explorer aussi largement des actifs innovants à haut risque ? Grâce à l’apprentissage profond par IA, qui permet un contrôle précis des tendances des prix, augmentant considérablement à la fois le taux de réussite et la sécurité dans l’adoption de l’innovation. Par exemple, nous développons actuellement une stratégie innovante utilisant des modèles d’apprentissage profond par IA pour repérer des opportunités parmi les inscriptions (inscriptions) et les memes. Bien que les inscriptions soient très populaires récemment, les praticiens font face à plusieurs défis : 1) le risque que le projet d’inscription ne réussisse pas ; 2) les frais de gaz élevés pendant le mint ; 3) le risque d’être piégé si le mint échoue ; 4) la concurrence avec des studios automatisés. Alors, comment choisir les inscriptions prometteuses ? Et si le mint échoue, à quel prix entrer pour maximiser ses chances de succès ? Ce sont les questions que notre IA tente de résoudre. Le raisonnement est similaire pour les actifs de type meme.
Foresight News : Pouvez-vous expliquer plus précisément votre stratégie de trading fondée sur l’apprentissage profond par IA ? Quels paramètres le modèle prend-il en compte ? Quels indicateurs sont utilisés ? Sur quelle logique repose fondamentalement le calcul de la direction du trading ?
Xin Liu : L’apprentissage profond par IA consiste, en termes simples, à utiliser l’intelligence artificielle pour imiter la manière dont les neurones humains pensent. L’image montre un modèle très basique : la couche « inputs » représente les informations entrantes, la couche « output » correspond aux résultats finaux, tandis que les couches intermédiaires sont appelées couches cachées, extrêmement complexes et sophistiquées. Contrairement aux méthodes classiques, l’IA n’a pas besoin que les caractéristiques soient définies manuellement ; elle peut automatiquement extraire et apprendre ces caractéristiques à partir des données brutes. Elle étudie habituellement des domaines tels que les tendances des prix, les variations de volume et le sentiment du marché. Grâce à ses propriétés non linéaires et adaptatives, combinées à la puissance de traitement des ordinateurs sur de grandes quantités de données, le système neuronal simulé par l’IA peut surpasser la compréhension humaine dans certains domaines.
Concernant les paramètres exacts du modèle, pour des raisons de confidentialité commerciale, je ne peux pas en dire davantage.
Foresight News : La hausse ou la baisse d’un produit financier résulte fondamentalement de la confrontation entre forces d’achat et de vente. Comment un tel phénomène théoriquement chaotique peut-il être prévisible ? Prédire l’évolution future des cours est-il une forme de « mysticisme » ? Existe-t-il des bases scientifiques à cela ?
Xin Liu : J’ai lu un article intitulé « Observing Schrödinger's Cat with Artificial Intelligence: Emergent Classicality from Information Bottleneck ». Il utilise l’IA pour observer le fameux chat de Schrödinger. Pour résumer, la conclusion est que la différence essentielle entre dieux, humains et êtres inférieurs réside dans leur capacité à traiter l’information. C’est précisément la réponse idéale à vos deux questions.
Vous mentionnez que « la hausse ou la baisse d’un actif financier résulte de la confrontation entre acheteurs et vendeurs ». Selon cette logique, le marché serait intrinsèquement imprévisible — c’est la perception causale normale d’un individu lambda. Mais il existe une autre possibilité : à un niveau supérieur de traitement de l’information, cette confrontation apparaît différemment. En réalité, grâce à l’apprentissage profond par IA, j’ai pu voir dès mai que le prix du bitcoin atteindrait plus de 40 000 dollars. Par la suite, des événements favorables sont apparus pour concrétiser cette prédiction. En mai, je ne savais pas quels événements précis allaient provoquer cela, mais je savais qu’ils surviendraient. Voyez-vous la différence dans la causalité ici ? C’est parce que la capacité de traitement de l’information par l’IA dépasse largement celle de l’humain, lui permettant de percevoir des réalités invisibles aux yeux ordinaires, produisant ainsi des prédictions qui semblent relever du « mysticisme ».
Foresight News : Vous avez mentionné que la « règle des quatre ans » basée sur le cycle de halving pourrait ne plus fonctionner cette fois-ci. Pourquoi pensez-vous cela ?
Xin Liu : Permettez-moi de préciser : jusqu’à présent, le bitcoin suit un cycle de halving, rendant les cycles haussiers et baissiers très réguliers, ce qui facilite leur anticipation par le commun des mortels — halving suivi d’un marché haussier, puis deux années de marché baissier, n’est-ce pas ? Mais bientôt, le quatrième halving aura lieu. Une grande partie des bitcoins sera alors en circulation, et la quantité restant à miner deviendra négligeable. Logiquement, la masse importante en circulation influencera davantage la petite portion minable. Ainsi, les futurs cycles haussiers et baissiers seront bien plus complexes, sans la clarté rythmique actuelle. Après la fin de ce cycle de halving, selon quelle logique les gens jugeront-ils les tendances à long terme ? Je pense que l’apprentissage profond par IA deviendra un pilier essentiel pour identifier ces grands cycles.
Foresight News : Avec l’augmentation du nombre d’acteurs sur le marché des cryptomonnaies, les tendances deviennent de plus en plus complexes. Comme le montre l’évolution de cette année, les tendances cycliques simples du passé disparaissent. Dans un contexte probablement plus complexe à l’avenir, comment les modèles d’apprentissage profond par IA peuvent-ils aider à anticiper les mouvements du marché ? Quels sont les avantages concrets de l’IA par rapport aux « théories » traditionnelles d’analyse du marché ?
Xin Liu : Vous avez raison de souligner que les tendances du marché deviennent de plus en plus complexes, et que même si des cycles existent, ils ne suivent plus un schéma simple. Ceux qui ont vécu le retournement de mars 2020 en tant que bulls du bitcoin savent de quoi je parle. Ajoutez à cela la fin prochaine du halving, et on peut anticiper que la difficulté à identifier les tendances haussières et baissières ne fera qu’augmenter. L’avantage de l’IA réside dans sa capacité à traiter massivement les données et à détecter, depuis une dimension supérieure, des tendances invisibles aux humains. Savez-vous à quel moment nous avons identifié le plancher de cette vague haussière ? Dès août 2022, nous avons indiqué pour la première fois un plancher à 16 000 dollars. Nous avons rappelé ce niveau quatre fois en août, septembre et novembre 2022. Or, autour de 16 000 dollars, comme ceux qui l’ont vécu le savent, l’ambiance était extrêmement pessimiste. On m’avait même affirmé que de grandes institutions tablaient sur 11 000 dollars. Mais notre modèle, lui, indiquait clairement qu’en dessous de 16 000 dollars, il n’y avait plus de place à la baisse. En octobre et novembre derniers, l’IA a repéré deux actions : Estée Lauder et Dollar General. À l’époque, leurs résultats trimestriels négatifs avaient plongé le marché dans le pessimisme. Puis, en décembre, Goldman Sachs a publié sa liste des meilleures valeurs à acheter en 2024 — et ces deux titres figuraient en tête. Nous les avions identifiés deux mois avant Goldman Sachs. En résumé, nous mettons en pratique ce que Warren Buffett a dit : « Soyez craintifs quand les autres sont gourmands, soyez gourmands quand les autres sont craintifs. »
Foresight News : Certains pensent que trading et investissement sont deux activités distinctes : le trading ignorerait les fondamentaux et se concentrerait uniquement sur les signaux techniques pour anticiper les mouvements à court terme, tandis que l’investissement serait plus orienté vers le long terme, en tenant compte du développement des secteurs et des projets. Quelle est votre vision de ces deux approches ?
Xin Liu : Je ne vois pas de contradiction entre « investissement » et « trading », surtout dans le cadre de stratégies intermédiaires ou longues comme les nôtres, où les objectifs convergent. Si par « trading » vous entendez des stratégies haute fréquence ou d’arbitrage, oui, elles diffèrent effectivement.
Investir et trader sont deux compétences essentielles pour survivre sur les marchés. Certains pensent qu’elles s’opposent car il est rare qu’un individu les maîtrise simultanément. Mais avec l’aide de l’IA, nous avons réussi à combiner les deux. À l’avenir, l’IA multipliera considérablement la productivité des individus.
Comme chacun sait, les actifs cryptos sont extrêmement risqués. Ce risque provient d’abord du fait que les projets sont souvent très jeunes, voire basés sur un simple concept, exposant les investisseurs au risque d’échec. Deuxièmement, l’innovation et l’itération dans le monde crypto sont fulgurantes : le long terme ici doit s’adapter à une innovation ultra-rapide. Troisièmement, même dans les meilleurs secteurs, les prix des jetons connaissent des fluctuations violentes. En tant que gestionnaires d’actifs, nous avons la responsabilité de générer des profits pour nos LP. Nous devons donc équilibrer le long terme et la flexibilité afin de garantir des rendements stables et durables. Inutile donc de débattre entre « investissement » ou « trading » : la meilleure voie est de combiner les deux.
Foresight News : Quelle est votre vision générale de l’évolution du marché des cryptomonnaies au cours des prochaines années ?
Xin Liu : Voici brièvement mes quatre points de vue :
1. L’évolution du bitcoin deviendra plus complexe
Après la fin du quatrième halving, les cycles longs du marché du bitcoin ne seront plus aussi faciles à anticiper. Le halving agissait comme un ancrage dominant les grandes tendances actuelles. Mais après son terme, de nouveaux facteurs, inconnus jusqu’alors des acteurs crypto, prendront le relais. Dit simplement, cette phase est la dernière chance facile de gagner pour le commun des mortels. À l’avenir, seuls ceux dotés de recherches profondes et puissantes pourront espérer réussir.
2. L’investissement en cryptomonnaies deviendra plus décentralisé : à l’ère de l’IA, les super-individus remplaceront ou coexisteront avec les institutions
Le monde évolue vers la désintermédiation. Dans le monde crypto, l’asymétrie d’information diminue, les investisseurs deviennent plus matures, capables de jugements indépendants, et de moins en moins enclins à racheter les positions des VC. Investir, que ce soit via des super-individus ou des institutions, repose fondamentalement sur des personnes. L’essentiel est donc la qualité du jugement cognitif. À l’ère de l’IA, la productivité individuelle est exponentiellement amplifiée : une seule personne peut désormais accomplir ce qu’une institution entière faisait auparavant. À l’avenir, la crédibilité reposera sur la capacité à fournir continuellement des analyses et résultats corrects, peu importe qu’ils viennent d’une institution ou d’un individu.
3. Divergence croissante entre les principales cryptomonnaies et les « petites pièces »
Avec la résolution de l’affaire Binance, on assiste à une accélération de la régulation visant à rendre les exchanges centralisés conformes. Pour de nombreuses petites pièces émergentes, le coût de conformité devient élevé, tout comme celui des litiges potentiels, augmentant ainsi le risque pour les initiateurs de projet. Cela réduit l’espace de survie de ces petites pièces sur les exchanges centralisés. En moyenne, elles recevront moins de trafic, tandis que les grandes monnaies en capteront davantage. Nous n’assisterons plus à un scénario comme en 2017 où toutes les altcoins grimpaient ensemble. À l’avenir, les capitaux circuleront de façon cyclique entre quelques petites pièces.
4. Essor des exchanges décentralisés (DEX) et des portefeuilles (wallets)
La magie de l’industrie crypto réside dans le fait que chaque nouveau participant, quel que soit son moment d’entrée, peut trouver sa place et sa voix s’il a de la vision — contrairement aux systèmes traditionnels où les nouveaux arrivants doivent payer les anciens. C’est pourquoi le monde crypto attire irrésistiblement les jeunes du monde entier, grâce à son renouvellement constant. Si les petites pièces innovantes sont marginalisées sur les exchanges centralisés, elles se regrouperont nécessairement ailleurs. Les DEX et les wallets constituent le choix naturel.
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