Soutien à la décision basé sur l'intelligence artificielle dans les marchés de la cryptomonnaie : un modèle game-theoretic et probabiliste

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Au cours de la dernière décennie, les marchés de cryptomonnaies sont devenus l’une des innovations les plus disruptives dans le monde financier, attirant l’attention non seulement pour leur potentiel de rendement élevé mais aussi pour les risques profonds qu’ils comportent. Contrairement aux actifs financiers traditionnels, les cryptomonnaies sont fortement influencées non seulement par la dynamique offre-demande mais aussi par les tendances sur les réseaux sociaux, les mises à jour technologiques et les actualités réglementaires en raison de leur structure décentralisée et de leur trading 24/7. Cela remet en question la validité des théories économiques classiques qui supposent des participants rationnels sur le marché.

Bien que l’intelligence artificielle offre de nouvelles perspectives pour comprendre le comportement humain et la dynamique du marché, les approches existantes sont souvent limitées à des modèles « boîte noire » et manquent d’une adaptabilité suffisante face aux chocs soudains du marché.

La plupart des modèles de finance quantitative et des algorithmes d’apprentissage automatique de base supposent que les schémas historiques se répéteront à l’avenir. Cependant, les marchés de cryptomonnaies sont chaotiques et non stationnaires. Deux problèmes clés émergent dans ce contexte :

1. Les algorithmes actuels ont du mal à modéliser les mouvements « irrationnels » du marché.
2. Les modèles d’apprentissage profond manquent d’explicabilité, rendant difficile pour les humains de comprendre la logique derrière les décisions d’achat/vente.

Ces limitations sapent la confiance des investisseurs dans les systèmes basés sur l’IA et ralentissent l’adoption technologique.

Ce document contribue en :

Développant un modèle probabiliste hybride basé sur la théorie de la croyance de Dempster–Shafer, qui évalue l’incertitude par le biais de la pondération des preuves plutôt que par une probabilité bayésienne pure.

Proposant un cadre de simulation qui modélise la dynamique du marché comme un jeu multi-agents, permettant une résolution créative de problèmes dans des environnements interactifs.

2. Travaux connexes

L’approche proposée s’appuie sur trois principaux domaines de recherche : l’IA en théorie économique, les simulations basées sur des jeux, et le raisonnement probabiliste.

2.1 IA et théorie économique

L’essor de l’IA a profondément influencé la théorie économique. Alors que les modèles traditionnels reposent sur l’hypothèse de « Homo Economicus » avec des agents rationnels, les approches modernes d’IA capturent mieux la rationalité limitée et l’information asymétrique. Des concepts tels que l’équilibre offre-demande, la tarification et la théorie des jeux ont été améliorés grâce à des techniques computationnelles inspirées de l’intelligence naturelle.

Cette étude s’appuie sur cette transformation pour interpréter la dynamique de tarification irrationnelle sur les marchés crypto.

2.2 Environnements de simulation et théorie des jeux

Les jeux offrent des environnements contrôlés pour étudier la prise de décision en situation d’incertitude. Le trading de cryptomonnaies peut être modélisé comme un jeu complexe à somme non nulle où plusieurs agents rivalisent et interagissent.

Bien que la simulation de jeux soit largement utilisée pour l’entraînement des agents, leur adaptation à la simulation des marchés financiers — notamment pour générer des stratégies créatives — reste un domaine émergent. Cette recherche utilise des environnements basés sur des jeux comme terrains d’expérimentation pour améliorer la performance des agents dans des simulations de marché.

2.3 Jugement probabiliste et gestion de l’incertitude

Les systèmes d’IA s’appuient généralement sur la théorie bayésienne ou la théorie des fonctions de croyance pour gérer le raisonnement probabiliste. Alors que la théorie bayésienne attribue des probabilités numériques précises, la théorie de Dempster–Shafer met l’accent sur la force de la preuve et la modélisation de l’incertitude.

Dans des environnements de données bruyantes et incomplètes comme les marchés de cryptomonnaies, les fonctions de croyance offrent une structure plus flexible pour représenter l’inconnu. Cette étude adopte une perspective non bayésienne pour évaluer la fiabilité des signaux du marché.

3. Méthodologie et approche

Le système proposé s’appelle le Cadre de Croyance Crypto-Jeu. Il se compose de modules modulaires qui traitent les données du marché, gèrent l’incertitude et développent des stratégies dans des environnements simulés.

3.1 Composants principaux

Module de perception des données et de formation de croyances

Le système collecte des données brutes telles que les mouvements de prix, le volume de trading et le sentiment sur les réseaux sociaux. Au lieu de générer directement des signaux d’achat/vente, ces entrées sont converties en masses de croyance en utilisant la théorie de Dempster–Shafer.

Par exemple, un indicateur technique haussier devient une preuve pondérée plutôt qu’une probabilité fixe. Cela permet au système de modéliser l’indécision face à des signaux contradictoires.

Résolution créative de problèmes (CPS) et gestion des anomalies

Les marchés crypto connaissent fréquemment des événements sans précédent. Les systèmes autonomes doivent disposer de capacités de Résolution Créative de Problèmes (CPS) pour gérer ces situations non nominales.

Ce module permet un raisonnement adaptatif au-delà des schémas mémorisés, en générant des stratégies logiques dans des contextes inconnus.

Simulation de jeu multi-agents

Les sorties de croyance alimentent un environnement de simulation basé sur un jeu. L’agent IA rivalise contre d’autres agents virtuels représentant diverses stratégies de trading.

En utilisant l’apprentissage par renforcement, l’agent maximise une fonction de récompense tout en testant des stratégies sans risque financier réel.

3.2 Plan d’évaluation

Un cadre d’évaluation hypothétique comprend :

Jeu de données : données horaires BTC et ETH (2018–2023) plus métriques des réseaux sociaux.

Références : stratégie d’achat et de conservation (buy-and-hold) et un réseau neuronal LSTM standard.

Indicateurs :

Rendement sur investissement (ROI)

Ratio de Sharpe

Perte maximale (Maximum Drawdown)

Le système est entraîné sur 70 % des données et testé sur 30 %. Des scénarios artificiels de « cygne noir » (par exemple, chutes soudaines de 20 %) sont introduits pour tester l’adaptabilité du CPS.

4. Discussion

4.1 Applications pratiques et confiance

Le cadre peut servir non seulement d’outil de trading automatisé mais aussi d’assistant à la gestion des risques pour les investisseurs institutionnels. Cependant, la confiance des utilisateurs dépend fortement de l’explicabilité.

La recherche en IA explicable (XAI) montre qu’un raisonnement compréhensible améliore significativement la confiance. Ainsi, au lieu de simplement émettre un signal de « Vente », le système devrait fournir des explications contextuelles telles que :

« L’incertitude du marché a atteint 80 % selon les fonctions de croyance ; l’exposition au risque est en cours de réduction. »

4.2 Limitations Coût computationnel : Les simulations multi-agents et les mises à jour de croyances nécessitent une puissance de calcul importante, ce qui peut entraîner des latences. Biais historique : L’intelligence artificielle reste limitée par les schémas historiques sur lesquels elle est entraînée. Complexité psychologique humaine : La modélisation des jugements subjectifs de probabilité humaine reste un défi.

4.3 Considérations éthiques Le déploiement de l’IA dans les marchés crypto comporte des risques de manipulation. Les acteurs algorithmiques à grande échelle peuvent exploiter les signaux du marché de manière non éthique. Les systèmes d’IA financière doivent respecter des principes de transparence, d’équité et de non-malfaisance.

4.4 Travaux futurs Les recherches futures pourraient intégrer des modèles de langage de grande taille (LLMs) pour analyser automatiquement les actualités et la littérature académique. De plus, des cadres éthiques croisés pourraient soutenir le développement de normes éthiques universelles pour les bots de trading.

5. Conclusion Les marchés de cryptomonnaies représentent une intersection à haut risque entre technologie et finance. Cette étude propose un cadre d’IA holistique combinant la théorie des jeux, les fonctions de croyance de Dempster–Shafer et des techniques de résolution créative de problèmes. En modélisant les marchés comme des systèmes interactifs dynamiques plutôt que comme des ensembles de données statiques, le cadre améliore la prise de décision en situation d’incertitude. Les futures versions intégrant des fonctionnalités d’explicabilité pourraient favoriser un écosystème financier plus transparent et digne de confiance, tant pour les investisseurs individuels qu’institutionnels.