Prédire le Bitcoin : Bull ou Bear à l'horizon ?

Les cryptomonnaies, comme le Bitcoin, sont devenues super populaires ces derniers temps. On les connaît pour leurs changements de prix fous, ça donne aux investisseurs l'impression d'être dans un grand huit. Une fois que tu montes sur cette attraction, on dirait que de plus en plus de nouveaux investisseurs se joignent à nous, essayant de comprendre s'ils doivent acheter, vendre ou juste s'accrocher fort.

T'as déjà essayé de prédire la météo ? C'est chaud, non ? Ben c'est pareil pour prédire les prix dans les marchés de cryptomonnaies. Le Bitcoin, la première et la plus célèbre des cryptos, a une énorme influence sur le comportement du reste du marché. En ce moment, c'est un peu le roi de la colline, possédant environ la moitié de la valeur du marché pour toutes les cryptomonnaies.

#Phases Haussières et Baissières

Dans le monde de l'investissement, on parle souvent de marchés "haussiers" et "baissiers". Un marché haussier, c'est comme le super-héros préféré de tout le monde ; les prix montent et tout le monde se sent heureux et riche. Par contre, un marché baissier, c'est plutôt le méchant ; les prix chutent et les investisseurs sont tristes et inquiet.

Pour le Bitcoin, on peut identifier ces phases en regardant des choses appelées Moyennes mobiles, spécifiquement les moyennes mobiles sur 50 jours et 200 jours. Pense aux moyennes mobiles comme un moyen d'aplanir les grandes variations des prix du Bitcoin, ce qui nous permet de voir les tendances plus clairement.

#L'Objectif

Alors, et si on pouvait prédire si le Bitcoin va être un super-héros ou un méchant dans un futur proche ? Ce papier parle de comment on pourrait faire ça. En utilisant des algorithmes informatiques, on va essayer de prévoir la performance à venir du Bitcoin. Ces données prédites peuvent nous aider à calculer ces moyennes mobiles et repérer les phases haussières et baissières à l'avance.

#La Chasse aux Données

Avant de plonger dans les prédictions, on doit rassembler des données. C'est super important. On a collecté des infos sur le Bitcoin, comme son prix d'ouverture, prix le plus haut, prix le plus bas, prix de clôture, et le volume des échanges. Imagine collecter toutes ces données comme si tu préparais un énorme festin-sans tous les bons ingrédients, tu peux pas cuisiner un bon plat.

Avec ces données, on peut calculer divers indicateurs techniques. Ces indicateurs sont comme des outils dans une boîte à outils, nous aidant à comprendre ce qui se passe sur le marché. Certains des indicateurs qu'on a regardés incluent l'RSI, le MACD, le Momentum et les Bands de Bollinger. Chacun de ces indicateurs nous dit quelque chose de différent sur la performance du Bitcoin.

#Préparation des Données

Une fois qu'on avait toutes les données nécessaires, c'était le moment de les traiter. Certains indicateurs nécessitent une certaine quantité de données passées pour donner des résultats fiables. Du coup, on doit jeter les points de données incomplètes au début. C'est un peu comme faire le ménage avant une grosse fête-personne veut gérer le bazar.

Après avoir nettoyé, on a observé les données pour comprendre les motifs ou relations qu'elles pourraient avoir. Parfois, trop d'infos, c'est un problème, car beaucoup de caractéristiques peuvent être étroitement liées. Mais c'est pas trop préoccupant parce que notre but principal, c'est de voir les tendances et faire des prédictions plutôt que juste vérifier comment le modèle s'est bien ajusté aux données passées.

#Formulation du Modèle et Prédictions

Pour prédire les prix futurs, on a divisé nos données en deux parties clés : entraînement et test. Si tu vois ça comme un entraînement pour un gros match, l'ensemble d'entraînement est là où on prépare les joueurs (données), et l'ensemble de test, c'est là où on voit comment ils s'en sortent.

On a construit deux modèles différents : la Régression Linéaire Multiple (RLM) et la Mémoire à Long Court Terme (LSTM). Imagine la RLM comme une vieille voiture fiable-elle nous amène où on doit aller, mais elle peut pas être la plus rapide. La LSTM, par contre, c'est comme une voiture de sport fancy-elle est faite pour la vitesse et l'efficacité, surtout quand il s'agit de comprendre les motifs dans le temps.

#Régression Linéaire Multiple (RLM)

La RLM, c'est un peu comme un détective qui essaie de comprendre la relation entre différentes pistes (ou points de données). En analysant les infos passées, elle essaie de prévoir les résultats futurs. Un défi avec la RLM, c'est qu'elle nécessite souvent pas mal de maths, ce qui peut rendre ça compliqué. De plus, parfois, elle s'appuie trop sur les données anciennes, ce qui la rend moins efficace pour prédire les tendances récentes.

Dans notre cas, on a mis en place plusieurs modèles de RLM pour prédire les prix de clôture pour chacun des 21 jours suivants. Ça sonne un peu comme essayer de cuisiner 22 gâteaux en même temps ; ça en fait du boulot !

#Mémoire à Long Court Terme (LSTM)

Maintenant, parlons de la LSTM, qui prend une approche différente. C’est comme enseigner à un robot à se souvenir des choses importantes du passé tout en étant assez intelligent pour oublier les trucs pas essentiels. C’est crucial parce qu’en investissement, toutes les données passées ne nous aident pas à prédire l’avenir.

La LSTM a une structure unique qui lui permet de traiter les données dépendantes du temps efficacement. Elle a trois parties clés : la Porte d'oubli, la Porte d'entrée et la Porte de sortie. Pense à ces portes comme des profs, guidant le robot sur ce qu'il doit retenir et ce qu'il doit oublier. Ça rend les LSTM meilleures pour prévoir que la vieille RLM poussiéreuse.

#Résultats et Observations

Après avoir lancé nos prédictions, on les a utilisées pour calculer les moyennes mobiles du Bitcoin. Les résultats de la RLM ne correspondaient pas très bien aux moyennes mobiles réelles, alors que la sortie de la LSTM était beaucoup plus proche de la réalité. Ça suggère que les LSTM sont meilleures pour capturer les motifs et les tendances qui comptent vraiment.

Quand on a comparé les résultats entre les deux modèles, c’était clair que la LSTM a surpassé la RLM, surtout dans un marché rapide comme celui des cryptomonnaies. Ça pourrait être dû à la capacité de la LSTM à se concentrer sur les données récentes, ce qui mène à de meilleures prédictions.

#Conclusion

Si on peut prédire efficacement les phases du marché pour les cryptomonnaies, ce serait incroyablement bénéfique pour les investisseurs. En utilisant des techniques d'apprentissage machine, comme la LSTM, on peut analyser les données passées pour identifier les tendances futures-aidant ainsi les investisseurs à prendre des décisions éclairées.

Alors, que tu sois un investisseur chevronné ou juste quelqu'un de curieux sur le monde du Bitcoin, comprendre comment fonctionnent les prédictions peut rendre la navigation dans le grand huit des cryptomonnaies un peu moins flippante. Souviens-toi, c’est tout une question d'embrasser le frisson et de garder un œil sur les tendances !