L’investissement en Bitcoins est aujourd’hui de plus en plus populaire auprès des investisseurs institutionnels et des particuliers. Si le Bitcoin offre des opportunités d’investissement uniques, la réussite passe principalement par une meilleure compréhension de l’évolution des prix du Bitcoin. Les crypto-monnaies sont très volatiles, et tout investisseur doit savoir anticiper la valeur d’un actif pour éviter les risques et maximiser les rendements. L’anticipation du prix du Bitcoin vous permet de décider du moment où vous devez acheter ou vendre vos jetons.
Il existe de nombreuses options permettant aux investisseurs et aux traders de prédire l’évolution du prix du Bitcoin. L’apprentissage automatique est l’une des alternatives couramment utilisées pour prédire les futurs prix du Bitcoin. L’article suivant explique comment utiliser le modèle d’apprentissage automatique LSTM (Long Short-Term Memory) pour prédire les prix des Bitcoins.
Le modèle de mémoire à long court terme (LSTM)
Le modèle LSTM (Long Short-Term Memory) est un réseau neuronal récurrent capable de s’appuyer sur des dépendances à long terme. Comme l’utilisation des expériences passées pour informer les résultats futurs, le modèle LSTM s’appuie sur des portes de mise à jour et des dates d’oubli pour mémoriser et rejeter de manière aléatoire des éléments de données historiques afin de prédire les mouvements de prix.
Comment fonctionne le modèle LSTM
Le modèle LSTM facilite les prédictions de prix grâce à divers outils et applications. Les outils recommandés sont Numpy, Pandas, Tensorflow ou Keras, et Jupyter Notebooks.
Collecte de données
Vous aurez besoin de données d’entraînement pour développer le modèle LSTM. N’importe quelle donnée de tarification financière peut fonctionner, à condition qu’elle soit disponible à intervalles de minutes et de taille conséquente. Vous pouvez visiter le BitIQ d’une bourse de crypto-monnaies réputée pour obtenir des données de tarification du Bitcoin. Sinon, vous pouvez également collecter des données financières à l’aide d’outils tels que l’API de Kraken.
Préparation des données
La première étape consiste à importer tous les paquets requis, à charger l’ensemble de données et à supprimer les lignes indésirables que vous n’utiliserez pas. Ensuite, divisez l’ensemble de données en un ensemble de test avec des caractéristiques standard et un ensemble de formation. Les experts recommandent la normalisation pour réduire l’overfitting lorsque la variance de certaines caractéristiques peut être plus élevée que d’autres.
Pour utiliser le modèle de mémoire à long terme, il faut organiser les données en blocs. Par exemple, vous pouvez regrouper les données par intervalles d’une minute et utiliser des blocs de 60 minutes pour prédire le bloc suivant.
Formation du modèle
Vous pouvez choisir différents types de modèles, mais le modèle séquentiel est le plus simple. Par exemple, supposez que votre modèle comporte cinq couches cachées, avec 50 neurones chacune et un dropout entre chaque couche. Utilisez ensuite la fonction de perte à erreur quadratique moyenne, l’optimiseur Adam, définissez une taille de lot de 32 et examinez le réseau pendant dix époques.
Décidez également des hyper-paramètres. La meilleure façon de tester plusieurs options est de comprendre ce qui fonctionne le mieux sur vos données de test et pendant la mise en œuvre. Les experts recommandent d’optimiser vos hyperparamètres. Ensuite, vous pouvez maintenant voir comment le modèle se comporte par rapport à vos données de test pour établir des prédictions. Les valeurs prédictives doivent correspondre aux données d’entraînement pour que le modèle soit efficace.
Prédire les futurs prix du Bitcoin
Le modèle LSTM a un pouvoir prédictif impressionnant, mais il ne suit pas les données de test avec précision. Les prédictions semblent suivre de près l’évolution des prix. Cependant, elles ne donnent pas souvent une prévision précise des prix lorsque ces mouvements se produisent. Cela signifie qu’elles peuvent ne pas fonctionner pour toutes les stratégies commerciales.
L’apprentissage automatique prouve que des données financières simples peuvent aider à prédire les changements à court terme du prix du Bitcoin. Aujourd’hui, les plateformes cryptographiques établies fournissent une large gamme d’outils prédictifs tels que le modèle LSTM pour permettre aux investisseurs d’anticiper les prix du Bitcoin. Cependant, l’utilisation d’outils d’apprentissage automatique nécessite certaines connaissances et une certaine expérience pour réussir.
Dans l’ensemble, la prédiction des mouvements du prix du Bitcoin est essentielle pour éviter les risques de volatilité et maximiser les profits. Le modèle LSTM est l’outil d’apprentissage automatique le plus courant et le plus ingénieux que les débutants et les investisseurs avisés peuvent utiliser pour anticiper efficacement les prix des Bitcoins.
