Le prix du bitcoin augmente et diminue, et personne ne sait où il sera demain. Mais la société de Boston Nomics est en train d’affiner ses prévisions de prix – avec l’apprentissage machine.
La société, qui fournit des données sur les plafonds de marché et les prix des devises cryptographiques, a ajouté aujourd’hui des prévisions de prix sur sept jours à son site web et à son API de données sur le marché. L’agrégateur de données génère des prédictions de prix en cryptocurrences en utilisant l’apprentissage automatique.
Les investisseurs particuliers peuvent accéder gratuitement aux prévisions de prix sur le site web de l’entreprise. Nomics fait payer les utilisateurs – principalement les institutions, les fonds, les bourses et les applications fin-tech – qui accèdent à ses données par programme. Mais le PDG, Clay Collins, a averti que les prévisions ne sont pas destinées à servir de conseils en matière d’investissement.
« Nous ne disons pas acheter ou vendre », a-t-il dit Décrypter. « Nous ne faisons que montrer ce que nos modèles d’apprentissage machine prédisent. Et ils devraient être utilisés comme un facteur parmi d’autres pour informer les opinions sur l’évolution future des prix ».
Comme l’a expliqué M. Collins, il y a de nombreux facteurs que le modèle ne peut pas prendre en compte. Par exemple, il pourrait y avoir un événement catastrophique ou haussier, comme si une grande bourse était piratée ou si la sécurité d’une chaîne de blocage populaire était compromise, a-t-il dit.
C’est pourquoi l’entreprise inclut une erreur moyenne sur 30 jours dans ses prévisions de prix, afin que l’utilisateur puisse voir à quel point les prévisions ont été proches ou éloignées au cours des semaines précédentes. « Il y a des moments où nous sommes en service et d’autres où nous ne le sommes pas », a déclaré M. Collins. « Nous voulions juste être totalement transparents, et les gens devraient en tenir compte ».
Comment fonctionne l’apprentissage machine
L’apprentissage machine est une forme d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être explicitement programmés. Plus précisément, le Nomics utilise un type de modèle connu sous le nom de mémoire longue à court terme, ou LSTM.
Le modèle est formé avec les données de l’API du Nomics, qui tire des données historiques granulaires de négociation d’un certain nombre de bourses cryptocurrentielles. Une fois que le modèle renvoie des prédictions, celles-ci sont transmises à la plateforme Nomics.com avec les données historiques d’erreur. L’objectif est que les modèles deviennent plus précis au fil du temps. « Plus nous fournissons de données au modèle, plus le temps s’écoule, plus ces modèles s’améliorent », a déclaré M. Collins.
Les investisseurs de Nomics
Nomics, qui a été lancé fin 2018, est soutenu par des investisseurs notables tels que Coinbase Ventures et Digital Currency Group. Il dispose d’un financement de 3 millions de dollars à ce jour.
Six personnes travaillent actuellement dans l’entreprise, et « je suis le seul qui ne soit pas développeur », a déclaré M. Collins. « Nous avons engagé un consultant pour examiner ce que nous faisions. Mais au bout du compte, le juge de la performance est la performance historique ».
M. Collins pense que l’apprentissage machine sera de plus en plus souvent superposé aux données cryptographiques du marché, et aux données financières en général, pour repérer les faux volumes, les opérations de lavage et pour faire des prévisions éclairées sur l’avenir. « Aujourd’hui, nous faisons notre premier pas vers l’utilisation de l’apprentissage automatique pour élucider les tendances des données cryptographiques », a-t-il déclaré.
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