Après avoir posé les fondations de mon projet IA Trader Crypto, il est temps de passer à la construction. La phase 2 est celle où les idées prennent forme, où les lignes de code se multiplient, et où l’architecture devient palpable. Imaginez un chef d’orchestre qui rassemble tous les instruments pour donner vie à une symphonie : c’est exactement ce que je ressens en attaquant cette étape.
L’Architecture IA et l’Assemblage des Pièces
Je divise cette phase en plusieurs étapes clés, chacune étant essentielle pour le bon fonctionnement de mon IA.
- L’Organisation du Chantier. ChatGPT m’a aidé à structurer l’ensemble de mon projet. C’est comme avoir un architecte qui dessine les plans de construction avant de poser la première brique. Cette étape est cruciale pour éviter de se perdre dans un labyrinthe de codes.
- L’Acquisition des Données : Le Cœur du Système. J’ai décidé de créer deux flux d’informations. Le premier est dédié à l’actualité. J’utilise l’API de NewsAPI et de Reddit pour récupérer les dernières nouvelles et les conversations qui peuvent influencer le marché crypto. Je stocke ces données dans une base MongoDB. Imaginez un journaliste qui collecte des informations auprès de multiples sources. Le second flux, ce sont les chandelles de variation de prix des cryptos, via l’API de Binance.
- Pour cette étape initiale, je me concentre sur les cryptomonnaies les plus courantes : BTC, BNB, ETH, SOL et XRP. C’est comme choisir les fondations les plus solides pour une construction durable.
L’Entraînement de l’IA
- L’Éducation de l’Algorithme. Je transforme les données brutes en informations exploitables. C’est là que le pré-processing entre en jeu. Je réalise une analyse de sentiment sur les actualités pour comprendre l’opinion du marché, puis je combine ces données avec les valeurs des cours dans une dataframe. Je découpe ensuite ces données en séquences qui serviront à entrainer l’IA.
- Pour cela, j’ai choisi un modèle LSTM (Long Short-Term Memory) de Keras. Ce modèle est spécialement conçu pour traiter les données séquentielles. C’est un peu comme donner un cours magistral à l’IA pour qu’elle apprenne à reconnaître les patterns et les signaux. Ainsi le modèle comporte 3 couches de neurones, et sa sortie sigmoïde génère un score de confiance quant à la prédiction.
- L’Algorithme de Décision : La Stratégie du Trader. Mon IA ne va pas seulement prédire, elle va prendre des décisions. En fonction de la prédiction, du seuil de confiance et de l’état actuel de mon portefeuille, l’algorithme va choisir de conserver, de vendre ou d’acheter des cryptomonnaies. Imaginez un stratège qui évalue les risques et les opportunités avant de prendre une décision.
- La des sommes investies est basée sur le seuil de confiance de la prédiction et sur le pourcentage de gain potentiel. Je vais utiliser des ordres « prix marché » et « stop limit » pour exécuter les transactions. C’est un peu comme avoir un trader qui surveille en permanence le marché et saisit les opportunités.
Ma Propre Expérience : Les Défis Techniques et les Victoires
Cette phase a été une succession de défis techniques. Il a fallu plonger dans les API, maîtriser les bases de données, comprendre les nuances des modèles LSTM et concevoir un algorithme de décision logique. C’est un peu comme assembler un puzzle complexe, chaque pièce devant être à sa place pour que l’ensemble fonctionne.
Il y a eu des moments de frustration, des heures passées à déboguer des lignes de code, mais il y a aussi eu des moments de joie, comme lorsque j’ai vu les premières prédictions de l’IA. C’est une expérience qui pousse à la réflexion, à la persévérance et à l’apprentissage constant.
Prochaines Étapes : La Mise à l’Épreuve de l’IA
La phase 2 est terminée. L’IA est construite, elle est éduquée, mais elle n’a pas encore été confrontée à la réalité du marché. Prochaine étape : le test grandeur nature. Je vais laisser l’IA prendre les commandes pendant quelques temps et je vais observer ses performances.
Et vous, comment imaginez-vous votre propre trader IA ?
