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IA VS Trading · Série Claude

Claude × TradingView
l'IA qui code tes indicateurs Pine Script(et ce qu'elle ne fera jamais)

Le Captain a branché Claude, l'IA d'Anthropic, sur TradingView. Résultat : des indicateurs Pine Script codés en quelques phrases, en français, sans écrire une ligne de code — et, nouveau, le tuto complet de 13 minutes pour brancher la même config chez toi. Mais soyons clairs tout de suite : l'IA assiste, elle ne trade pas à ta place. Cette page te montre les deux faces, vidéos à l'appui.

🎬Le tuto 13 min + les lives + les shorts
🧠Claude (Anthropic) + serveur MCP open source
⌨️Zéro ligne de code écrite à la main
Le montage

Ce qu'on a branché, concrètement

Pas de magie. Un serveur MCP (Model Context Protocol) open source : en clair, un pont qui permet à Claude de piloter un autre logiciel — ici TradingView Desktop. Claude ne « rentre » pas dans TradingView, il le contrôle : il ouvre l'application, sélectionne des actifs, et surtout il écrit du Pine Script, le langage des indicateurs TradingView. Toi, tu formules ta demande en français. Lui, il exécute. Pas besoin d'être développeur, pas besoin de comprendre ce qui se passe sous le capot.

Tout est parti d'une question un brin provocante, posée dans le live du 23 juin : Claude trade-t-il mieux que toi ? La réponse du Captain tient en une phrase : la bonne question n'est pas de savoir si l'IA va trader à ta place, mais comment devenir meilleur grâce à elle. Deux lives d'exploration plus tard, tout ce que ce montage rend possible — créer un indicateur Pine Script sur mesure à partir d'une simple idée de price action, monter des watchlists sur tes propres critères techniques, poser des alertes là où TradingView n'en propose pas, ou backtester une stratégie — tient dans le tuto ci-dessous : 13 minutes chrono pour reproduire la connexion complète, étape par étape. Les replays complets des deux lives, eux, restent un peu plus bas sur cette page.

Le short du 3 juillet — le montage résumé en 42 secondes.

Le tuto — la connexion complète en 13 minutes

Le tuto du 27 juillet : Claude branché sur TradingView, étape par étape, sans écrire une ligne de code — le pendant écrit t'attend un peu plus bas.

Prochain Bootcamp

Conçois ton Bot de Trading

Pars d'une stratégie pour concevoir un bot sous contrôle avec BBS ce dimanche 13 septembre

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Le guide Windows

Reproduis le montage chez toi, pas à pas

Le Captain a essuyé les plâtres de l'installation pour toi — voici le quick-start Windows condensé, testé et re-testé : 9 étapes dans l'ordre, du premier serveur MCP au health check final. Le même parcours se suit en vidéo — le tuto de 13 minutes, en vedette plus haut sur cette page. Chaque terme technique a sa fiche dans le Dico IA. Il se déploie ici même, avec un compte gratuit — email, Google ou Discord.

Guide exclusif · réservé aux membres de la plateforme
Installe Claude × TradingView chez toi, en 9 étapes

Le quick-start condensé du Captain pour Windows : les commandes dans l'ordre, les pièges déjà essuyés pour toi (PowerShell, PATH, port de debug…) et le récap express à garder sous la main. Setup en lecture seule — Claude lit ton chart, il ne passe aucun ordre.

Compte 100 % gratuit — connexion par email, Google ou Discord. Le guide se déploie ensuite directement sur cette page.

La démo

Du Pine Script sans savoir coder : ce que ça permet

Une semaine plus tard, place à la pratique : la partie 2 se joue en direct, sans filet. L'équipe adore le Choppiness Index — le « chop » —, un indicateur qui mesure si le marché tourne en rond ou s'il est mûr pour envoyer une tendance. Problème : TradingView ne propose aucune alerte native dessus. Jusqu'ici, il fallait de vraies compétences en Pine Script pour s'en créer une. En quelques commandes, Claude a écrit l'indicateur d'alerte. Une erreur de compilation au passage ? Il l'a corrigée lui-même. Au final : une alerte au franchissement du seuil de 70, sur H1, H4 et daily — au franchissement seulement, pour éviter le spam. Le tout en direct, sous les yeux des membres, avec les hésitations et les corrections qui vont avec.

Le détail qui change tout : le Captain est no code. Zéro notion de programmation, et son premier indicateur est né en quelques instants. Et ce n'est qu'un début : créer d'autres indicateurs sur mesure, générer puis backtester des stratégies sans coder, construire des dashboards et des watchlists selon tes propres paramètres. Dans le short du 7 juillet — ci-contre —, le Captain pousse plus loin : au lieu d'éplucher 200 graphiques à la main, Claude scanne le marché selon ses critères en une commande, et lui ressort un trade qu'il aurait probablement raté seul.

Le short du 7 juillet — 200 graphiques scannés en 49 secondes.

Le replay — l'indicateur codé en direct

Partie 2 — le live du 30 juin : l'indicateur Pine Script codé en direct, puis l'analyse des marchés (46 min).

Une question ? Pose-la direct au Captain

Le salon de la communauté est branché en direct sur cette page : le Captain et les membres y parlent IA, bots et automatisation toute la journée. Lis librement — et pour poser ta question, connecte-toi et écris : elle arrive directement dans le Discord.

#ia-et-trading · en direct du Discord
IA, bots et automatisation — le salon dédié de la communauté.
1 009 en ligne10 583 membres
Sushisushisuchi26 juil. 08:43
c'est un recap de ce qui a marché et pas marcheé en essayant d'entrainé lora avec un llm
Le captain26 juil. 18:57
@everyone
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Le captain29 juil. 18:21
Indicateur FOMC à copier coller sur le pinescript tradingview
TomusTheOne29 juil. 19:40
salut salut !
Vsp472 août 15:13
@membre Bonjour, si je dois choisir un profirm cette année laquelle me conseilles-tu ? Bien sur agréé
Le captain2 août 15:20
agrée je ss pas sur qu'il y en ait qui soit agrée tu cherchers a trader quels actifs et sous quelle time frame
Safe Protectbot2 août 15:43
@membre
Vsp472 août 15:55
@membre le site Kiyotaka ai qui est devenu open market a tout les outils orderflow nécessaire ? Leurs abonnement de 7€ suffisent ?
Vsp472 août 15:55
Us500, gold, btc usd voilà les actifs que je veux trader
C-Lakata2 août 16:55
Bjr à tous, à votre connaissance un abnt à Mammouth (permet via 1 abnt à accéder à plusieurs IA) peut-il se substituer à l’abnt Claude pour le lien avec TradingView ? Merci 🙏🏻
TomusTheOne2 août 17:26
çà m'étonnerait bien fort mais je me suis posé la question aussi ... Moi je me dis qu'un abo se test déjà pour vérif ce que donne le modèle chinois supposé faire aussi bien que fable et sans limitation ...
Le captain2 août 17:29
j 'ai un tuto complet sur Kyotaka https://www.youtube.com/watch?v=9K-iObk8XFU ca peu peut etre repondre a ta question par contre c'est pas le bon salon pour parler de ca. Tu peux continuer la conv dans le salon https://discord.com/channels/739401711000748062/739419343649112086
Vsp472 août 18:00
@membre Merci Captain🫡, je vais switcher sur l'autre canal...
TomusTheOne2 août 18:17
merci infiniment @membre !
Le captain4 août 18:33
je partage un prompt que j'ai conçu pour analyser un journal de trading du VIP (420+ trades) avec Claude. @everyone L'objectif n'est pas d'obtenir seulement des statistiques classiques, mais de détecter les patterns cachés, les biais psychologiques, les erreurs coûteuses, les meilleurs setups et toutes les optimisations possibles pour améliorer les performances futures. Si vous tenez un journal de trading sur Excel ou mieux encore vous avez l'historique de vos brokers c'est parfait pour essayer. Plus vous avez de datas et plus se sera pertinent. N'hésitez pas à le tester et à partager vos résultats ou les améliorations que vous y apporterez. 👇
Le captain4 août 18:33
Tu es un hedge fund quant analyst, un trader professionnel et un data scientist spécialisé dans l'analyse comportementale des traders. Je vais te fournir un fichier Excel contenant environ 420 trades. Je veux que tu réalises une analyse exhaustive afin d'identifier absolument tout ce qui peut améliorer ma performance future. Ne te limite pas aux statistiques classiques. Je veux que tu cherches des patterns cachés, des corrélations faibles, des anomalies statistiques et des biais comportementaux. Analyse les données sous tous les angles possibles.
Le captain4 août 18:34
***Voici les axes que je veux que tu explores :
1. Performance globale
  • Win rate
  • Profit Factor
  • Expectancy
  • Average R
  • Distribution des gains
  • Distribution des pertes
  • Sharpe simplifié
  • Drawdowns
  • Equity Curve
  • Variance
  • Consistency
---
2. Les meilleurs setups
Détermine précisément :
  • les setups les plus rentables
  • les setups les moins rentables
  • ceux qui génèrent le meilleur expectancy
  • ceux qui détruisent le plus de capital
Classe-les. ---
3. Analyse par contexte
Compare les résultats selon :
  • jour de semaine
  • heure
  • session (Asie/Londres/New York)
  • mois
  • trimestre
  • volatilité
  • type de marché
  • tendance
  • range
  • news
  • avant/après news
  • sens du trade
  • long vs short
Cherche toutes les différences significatives. ---
4. Analyse comportementale
Détecte automatiquement : revenge trading overtrading FOMO trades impulsifs augmentation du risque après pertes augmentation du risque après gains trading après plusieurs pertes trading après plusieurs gains effet tilt fatigue potentielle perte de discipline non respect du plan cherche tous les comportements récurrents. ---
5. Analyse des séries
Analyse : nombre moyen de gains consécutifs nombre moyen de pertes consécutives probabilité de continuer une série probabilité de retournement impact psychologique des séries ---***
Le captain4 août 18:34
***## 6. Corrélations Calcule toutes les corrélations possibles entre les colonnes. Même les corrélations faibles peuvent être intéressantes. Cherche notamment : quelles variables augmentent le profit quelles variables augmentent les pertes quelles variables rendent le résultat plus stable. ---
7. Analyse des extrêmes
Identifie : les 10 meilleurs trades les 10 pires ce qu'ils ont en commun quels paramètres expliquent ces extrêmes. ---
8. Analyse des erreurs coûteuses
Calcule précisément combien d'argent serait économisé si :
  • je supprimais le pire setup
  • je supprimais certaines heures
  • je supprimais certains jours
  • je supprimais certaines conditions de marché
  • je supprimais certains comportements
Classe les gains potentiels. ---
9. Optimisation
Construis la version optimale de ma stratégie. Si tu pouvais supprimer uniquement 5 à 20 % de mes trades pour maximiser mon expectancy, lesquels supprimerais-tu ? Justifie chaque décision. ---
10. Simulation
Simule plusieurs variantes : Version A : aucun trade après 2 pertes. Version B : uniquement les meilleurs setups. Version C : uniquement certaines heures. Version D : uniquement certains jours. Version E : risque fixe. Version F : sans revenge trading. Compare les résultats. ---
11. Détection de patterns cachés
Utilise toutes les méthodes statistiques possibles afin de découvrir :
  • des clusters
  • des segments de marché
  • des profils de trades
  • des groupes de comportements
  • des régimes de marché
  • des combinaisons de variables particulièrement rentables.
---
12. Machine Learning
Si les données le permettent :
  • Decision Trees
  • Random Forest
  • Gradient Boosting
  • SHAP Feature Importance
  • PCA
  • Clustering
Objectif : identifier les variables qui expliquent réellement les gains. ---
13. Recommandations
Classe toutes les recommandations par impact attendu sur ma performance : Impact Très Élevé Impact Élevé Impact Moyen Impact Faible Estime le gain potentiel de chaque recommandation. ---
14. Rapport final
Je veux un rapport structuré contenant :
  • résumé exécutif
  • statistiques
  • graphiques
  • tableaux
  • corrélations
  • patterns
  • biais psychologiques
  • recommandations prioritaires
  • plan d'action concret
À chaque conclusion, indique ton niveau de confiance (faible, moyen, élevé) en fonction de la taille de l'échantillon et de la significativité statistique. Ne tire jamais de conclusion sans vérifier qu'elle est suffisamment robuste. Si une colonne manque ou qu'une information serait utile, commence par me demander les précisions nécessaires avant de poursuivre.***
Vsp475 août 02:38
@membre Thank you
Ampolkir5 août 22:08
Merci Captain
Gatsby9 août 18:43
😅😅
Le captain12 août 17:29
Voici mon indicateur Choppiness Multi Frame https://fr.tradingview.com/script/Pg9r81ne/
gornaef17 août 20:17
@membre je trouve sa top l'intégration de l'IA pour nous aider au quotidien moi par exemple j'utilise se screener que j'ai fait avec claude que j'utiliser depuis des mois avec des conditions précise sur les diffèrent marcher,je suis rester en phyton mais le résultats est franchement top💪
Image partagée dans le salon
Le captain17 août 20:56
Super
Le captain17 août 20:56
Merci pour ce partage on peut connaitre tes filtres ou c est secret
gornaef17 août 23:57
mes filtres niveau cle (POC VAL VAH) un SFP un rsi en zone extrême, un volume+ema20 avec un bias vwap pour la direction,après c'est a moi de faire le boulot
Elie18 août 00:17
Moi j'ai fais un petit desk si ça intéresse quelqu'un c'est déjà en prod (v0.1lol )
Le captain18 août 10:09
carrement chaud dele voir

Tu lis librement — pour participer, connecte-toi.

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Transparence

Les limites, sans filtre

On ne va pas te vendre du rêve, ce n'est pas le genre de la maison. Trois points à connaître avant de te lancer.

💸
Le coût

Il faut un abonnement Claude payant et un TradingView payant, et les tokens partent vite.

🔧
L'installation

Elle peut être galère — le Captain a ramé, un collègue non, allez comprendre. D'où le guide pas à pas plus haut sur cette page, pour t'éviter ça.

🔮
Pas de stratégie miracle

L'IA n'a pas de martingale cachée dans ses circuits. Un excellent assistant, pas un oracle.

« Ça ne remplacera jamais ton jugement de trader, juste ton temps perdu sur les tâches répétitives. »

Le Captain, live du 30 juin

Et ce que l'IA produit se vérifie : un backtest reste un test sur le passé, jamais une promesse sur l'avenir.

Le verdict du match

Ce que l'IA ne fera pas à ta place

La dernière vidéo de cette page ne parle pas d'IA, et c'est voulu. Un trade sur le NASDAQ, méthode pure, en trois étapes : identifier une zone clé — ici une zone de supply —, lire le volume de la dernière hausse au Volume Profile, puis attendre l'échec du breakout. Take profit posé sur la zone clé suivante, contre-tendance assumée, et cette phrase qui résume tout : « pas besoin d'aller décrocher la lune ».

Regarde bien : aucune IA n'intervient. La lecture du marché, le plan, la patience, la discipline d'exécution, c'est le trader qui les apporte. Voilà le vrai verdict du match « IA vs trading » : il n'a pas lieu. L'IA absorbe la mécanique répétitive, le trader garde la décision. Et cette partie-là, la seule qui compte vraiment, ça s'apprend.

Et sinon, tu as les grid bots. Un grid bot, c'est un robot qui place des ordres d'achat et de vente à intervalles réguliers dans un range que TU as défini à l'avance. La mécanique répétitive par excellence — l'outil exécute le plan, le trader fixe le cadre, les niveaux et le risque. Et on en parle en ce moment même dans le salon en direct, un peu plus haut sur cette page.

Un trade NASDAQ en 3 étapes — 100 % jugement humain.

La série continue

Les dernières vidéos IA

On continue d'explorer l'IA appliquée au trading, live après live. Les nouvelles vidéos de la série s'ajoutent ici automatiquement, dès leur publication sur la chaîne YouTube.

La Promptologie : Comment Bien Parler à l'IA pour Trader | Claude x TradingView18 août 2026

Claude x TradingView Épisode 8 : screener avec Claude16 août 2026

Claude x TradingView Épisode 7 : Claude prépare ton marché10 août 2026

Claude x TradingView Épisode 6 : L'IA au Service du Trader, On Va Plus Loin24 juillet 2026

Claude Trade Maintenant sur Comptes Réels : Où en Est Vraiment l'IA ? Partie 517 juillet 2026

Mieux Trader Grâce à Claude ? Avec CryptoSkud en Invité13 juillet 2026

Carlita Trade avec Claude Code : L'IA qui Trade avec Toi en Direct8 juillet 2026

Trader avec Claude Connecté à TradingView : Partie 3, On Passe au Concret7 juillet 2026

Claude Trade Mieux que Toi ? L'IA Qui Code Tes Stratégies de Trading23 juin 2026

Le fond

AI Trading : le guide complet

La démo Claude × TradingView, c'est la partie émergée. Pour le fond, le guide complet de nos formations gratuites vit désormais ici : ce que recouvre vraiment l'AI trading, ce que l'apprentissage automatique change à l'analyse, les pièges à connaître — et la stratégie automatisée sur BTC et ETH développée avec la communauté.

Déplier le guide complet (≈ 23 min de lecture)

L’ AI trading se définit par l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les processus d’analyses des données de marché, afin obtenir des idées d’investissement ou directement afin d’ agir à notre place. L’utilisation de l’ IA en bourse a révolutionné le secteur financier et le monde du trading en le rendant plus efficace. Si l’ IA trading a gagné en popularité ces dernières années, et que de nombreux traders et investisseurs l’adoptent, c’est pour une bonne raison : les Résultats !

l’ AI Trading implique généralement l’utilisation d’algorithmes et de techniques d’apprentissage automatique pour analyser de vastes quantités de données et identifier des modèles et des tendances sur le marché. 

Grâce à un programme informatique, le risque d’erreurs entre l’intention et la pratique, celles qu’on appelle aussi les erreurs humaines, peut être considérablement réduit !

La précision est également un atout indéniable du trading aidé par l’ intelligence artificielle ! 

Bref, vous l’aurez compris; se passer de l’ intelligence artificielle sur les marchés aujourd’hui, c’est au moins dommage, si ce n’est pas un considérable manque à gagner.

C’est pourquoi la communauté de Captain Trading a débuté le développement de systèmes automatisés dédiés à la prise de décision sur les marchés financiers.

Dans ce guide sur l’AI Trading, nous vous proposons, en plus d’un état des lieux sur le sujet, le décryptage complet d’une stratégie automatisée sur BTC et ETH, imaginée de A à Z par un membre de notre Discord Trading Pro !

⚠️ Attention, si vous vous intéressez directement à notre stratégie automatisée, veuillez noter qu’elle s’appuie sur des contrats perpétuels et inverse perpétuels ; nous l’utilisons sur OKX. Vérifiez la disponibilité des produits dérivés depuis votre pays avant de commencer. Selon la plateforme choisie, vous obtiendrez des résultats différents : il s’agit d’une stratégie à la limite du trading haute fréquence, où les moindres différences sur les mouvements du marché peuvent avoir un impact considérable !

Au programme :

AI Trading : le Guide !

AI trading Définition

L’ AI trading, également connu sous le nom de trading algorithmique ou algo trading. Il s’agit d’une méthode d’exécution de transactions sur les marchés financiers à l’aide d’algorithmes informatiques. Ces algorithmes analysent de plus ou moins grandes quantités de données, telles que l’évolution historique des prix, les tendances du marché et les indicateurs économiques, afin d’identifier des modèles et de prendre des décisions en matière de négociation.

Récemment l’utilisation des intelligences artificielles en bourse a gagné du terrain en raison de sa capacité à analyser de grandes quantités de données rapidement et avec précision, ce qui lui permet d’identifier des modèles ou prendre des décisions plus rapidement que l’homme ne pourrait jamais l’espérer.

Les IA destinées au Trading ont considérablement évolué au fil des ans, avec l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique de plus en plus sophistiqués. L’utilisation de l’IA dans le trading a tout bonnement permis aux traders de prendre de meilleures décisions en analysant de grandes quantités de données rapidement et avec précision.

En outre, l’IA a permis à certains traders d’automatiser leurs stratégies de trading, ce qui leur permet de profiter des opportunités du marché 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Ceci je vous en ai déjà donné un échantillon en première partie !

Bien entendu, les intelligences artificielles sont utilisées sur les marchés traditionnels mais aussi dans le trading de crypto monnaie.

AI Trading, les principaux usages et technos

  1. l’apprentissage automatique,
  2. le traitement du langage naturel
  3. l’analyse de données massives : le big data
  4. Exécution automatique des ordres

Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour analyser de grandes quantités de données afin d’identifier des modèles et de prendre des décisions de trading à plus long terme.

Le traitement du langage naturel permet d’analyser des articles de presse et d’autres sources d’information afin d’identifier les tendances et les opportunités du marché.

L’ analyse de données massives (big data) est utilisée pour analyser de grandes quantités de données afin d’identifier des modèles et des tendances sur le marché.

Outre ces 3 principaux aspects, les plateformes de négociation par IA utilisent également des algorithmes avancés pour exécuter les transactions automatiquement. Ces algorithmes sont conçus pour tirer parti des opportunités du marché dès qu’elles se présentent, ce qui permet aux traders de prendre de meilleures décisions sans délai et ainsi accroître leur rentabilité.

Dans l’ensemble, le trading d’IA est un domaine qui évolue rapidement et qui offre toute une série d’avantages aux traders. En utilisant des algorithmes et des technologies avancés, les traders peuvent analyser de grandes quantités de données rapidement et avec précision, identifier les tendances et les opportunités du marché, et automatiser leurs stratégies de trading pour tirer parti des opportunités du marché 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

AI Trading : les atouts

Il existe de multiples raisons pour lesquelles les investisseurs et traders peuvent être attirés par l’intelligence artificielle, on en déjà cité quelques uns mais cela peut aller beaucoup plus loin ! Voici quelques-uns des avantages spécifiques de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la négociation :

  • Réduction des temps de recherche
  • Automatisation
  • Amélioration des prévisions et des rapports
  • Réduction des coûts
  • Technologie évolutive
  • Absence d’émotions
  • Rapidité d’exécution des transactions 
  • Back Testing efficace

Dans l’ensemble, l’ AI trading ou trading assisté assisté par une intelligence artificielle, présente une très grande valeur ajoutée sur les marchés financiers !

Algo Trading : les différents types de trading algorithmique

Analyse quantitative

L’analyse quantitative peut s’appliquer à l’analyse technique et fondamentale. Il s’agit d’une approche populaire de la négociation algorithmique.. Elle consiste à utiliser des modèles mathématiques et des techniques statistiques pour identifier des modèles et des tendances dans les données du marché. Un trader peut utiliser ces modèles pour développer des stratégies de trading qui tirent parti des inefficacités du marché et d’autres opportunités.

Par exemple, l’ analyse de régression est une technique d’analyse quantitative très répandue. D’ailleurs, si vous avez fait une école de commerce, le terme devrait vous parler surtout si je précise “régression linéaire” n’est ce pas ?!

L’étude de régression est une approche statistique utilisée pour explorer la connexion entre les variables dépendantes et indépendantes. Autrement dit, elle sert à analyser comment la variable indépendante influence la variable dépendante.

Cette technique consiste à analyser la relation voire la corrélation entre deux ou plusieurs variables afin d’identifier des modèles et des tendances et tirer parti des projections !

Trading Haute Fréquence

Le trading à haute fréquence (HFT) est un type de trading algorithmique qui consiste à exécuter des transactions à très haute vitesse. 

Les stratégies HFT reposent sur un algo trading sophistiqué mais aussi sur des réseaux de transferts de données à très grande grande vitesse afin d’ exécuter des transactions en quelques fractions de seconde. Cette rapidité est essentielle.

Les stratégies HFT sont conçues pour tirer profit des petits mouvements de prix sur le marché. Dès lors, en tant que trader, utiliser le HFT pour exécuter rapidement et efficacement d’importants volumes de transactions, peut par ailleurs réduire les frais de façon considérable et ainsi obtenir la rentabilité sur des créneaux qui ne sont pas rentables sans cela. 

En effet, le High Frequency Trading , “c’est” : 

  1. Volume de transaction important 
  2. Quantité d’ ordres très important
  3. Rentabilité faible mais régulière

Il est donc essentiel de ne pas se planter lorsqu’il s’agit de calculer le breakeven point !

J’ai retrouvé un reportage que j’avais visionné il y a quelque temps sur le trading haute fréquence. Si c’est un sujet qui vous passionne, il est pas mal pour connaître les enjeux de cette stratégie !

” En 2 minutes, il peut y avoir jusqu’à 2 millions de transactions “

Arbitrage 

Les stratégies d’ arbitrage consistent à tirer profit des différences de prix entre deux ou plusieurs marchés. 

L’une des stratégies d’arbitrage les plus répandues est l’arbitrage statistique. Cette stratégie consiste à identifier les actifs dont les prix sont mal évalués les uns par rapport aux autres, puis à acheter et à vendre ces actifs pour réaliser un profit. 

L’arbitrage statistique est conçu pour tirer parti des inefficacités du marché et d’autres opportunités.

Ce terme, si je ne me trompe pas de public, vous avez déjà dû en entendre parlé plus d’une fois donc on va pas non plus s’étendre mais simplement en rappeler une bonne définition ! L’ Arbitrage était une activité incroyablement lucrative il y a encore 2 ou 3 ans sur le marché des cryptos. D’ailleurs, pour ceux qui s’en souviennent encore, c’est comme cela que SBF avait commencé à faire fortune via Alameda Research !

Aujourd’hui l’ arbitrage, en ce qui concerne le marché des cryptos, doit encore être rentable mais il est certainement devenu bien plus compétitif !

Par le passé, il suffisait d’être inscrit sur quelques plateformes crypto à travers le monde, avoir des fonds importants, acheter sur les plateformes ou il y avait un déséquilibre du marché penchant vers l’offre et vendre sur les plateformes ou le déséquilibre penche dans le sens inverse.

Les guerres, par exemple, ont provoqué ces dernières années des opportunités d’arbitrage importantes sur des plateformes locales pour n’importe qui mais c’est également un métier et certains ne font que çà !

Dès lors, s’agissant d’un marché dont la compétitivité est exponentielle, l’ AI Trading est devenu indispensable dans la pratique de l’ arbitrage sur les marchés financiers. 

IA TRADING et Machine Learning

Les modèles prédictifs 

Les modèles prédictifs sont certainement utilisés depuis que les gens disposent d’informations, de données et d’une méthode pour les interpréter. Cela dit, la modélisation prédictive moderne aurait débuté dans les années 1940, lorsque les gouvernements ont utilisé les premiers ordinateurs pour analyser les données météorologiques entre autres … 

Au cours des décennies suivantes, les capacités des logiciels et du matériel informatique se sont accrues, ce qui a permis de stocker de grandes quantités de données et d’y accéder plus facilement à des fins d’analyse.

La connectivité internet a facilité l’accumulation, la diffusion et l’examen de vastes quantités de données par quiconque y a accès. Par conséquent, la modélisation s’est développée pour couvrir presque tous les domaines du commerce et de la finance. Par exemple, il est parfaitement courant dans le monde du marketing de voir l’utilisation de la modélisation prédictive. Bien entendu et c’est ce qui nous intéresse les analystes financiers l’utilisent aussi pour estimer les tendances et les événements sur le marché boursier.

Utilisations des modèles prédictifs

L’analyse prédictive se sert de prédicteurs ou de traits identifiés pour élaborer des modèles dans le but d’atteindre un résultat.

L’analyse prédictive peut être utilisée de centaines, voire de milliers de façons. Par exemple, les investisseurs s’en servent pour repérer les tendances du marché des actions ou des titres individuels qui pourraient signaler des occasions d’investissement ou des moments de décision.

Un des modèles les plus couramment employés par les investisseurs est la moyenne mobile d’un investissement, qui adoucit les fluctuations de prix pour les aider à identifier les tendances sur une période définie. En outre, l’auto régression est utilisée pour établir une corrélation entre les valeurs passées d’un investissement ou d’un indice et ses valeurs futures.

La modélisation prédictive est également un outil précieux pour les investisseurs en matière de gestion des risques, car elle permet d’identifier les résultats potentiels de divers scénarios. Par exemple, les données peuvent être ajustées pour prédire ce qui pourrait arriver si une condition fondamentale venait à changer.

Les diverses formes de modélisation prédictive

Il existe plusieurs formes distinctes de modélisation prédictive qui peuvent être employées pour analyser la majorité des jeux de données afin de dévoiler des informations sur des événements à venir.

Modèles prédictifs de classification

Les modèles de classification font appel à l’apprentissage automatique pour répartir les données en catégories ou classes selon des critères déterminés par l’utilisateur. Il existe plusieurs types d’algorithmes de classification, dont voici quelques exemples :

Régression logistique : Une estimation de l’occurrence d’un événement, généralement une classification binaire telle qu’une réponse oui ou non.

Arbres décisionnels : Une suite de réponses oui/non, si/non, ou d’autres résultats binaires présentés dans une visualisation appelée arbre décisionnel.

Arbre de décision : Un algorithme qui combine des arbres de décision non apparentés à l’aide de la classification et de la régression.

Réseaux Neuronaux : Modèles d’apprentissage automatique qui scrutent d’énormes volumes de données pour déceler des corrélations qui ne se manifestent qu’après l’analyse de millions de points de données.

Bayésien naïf : système de modélisation qui s’appuie sur le théorème de Bayes pour établir la probabilité conditionnelle.

Les modèles de Clustering | Regroupement en français

Le clustering est une technique qui permet de regrouper des points de données. Dès lors, les analystes de clusters partent du principe que les données appartenant à des groupes similaires doivent avoir les mêmes caractéristiques et que les données appartenant à des groupes différents doivent avoir des propriétés très différentes. Les algorithmes de regroupement les plus courants sont les suivants :

  • K-Means / Moyenne: K-means est une technique de modélisation qui utilise les klusters pour identifier les tendances centrales de différents groupes de données.
  • Mean-Shift: Dans le modèle du Mean-Shift, la moyenne d’un groupe est déplacée par l’algorithme de manière à identifier les “bulles” ou les maxima d’une fonction de densité. Lorsque les points sont représentés sur un graphique, les données semblent être regroupées autour de points centraux appelés centroïdes.
  • DBSCAN ou Density-based Spatial Clustering With Noise : DBSCAN est un algorithme qui regroupe les points de données sur la base d’une distance établie entre eux. Ce modèle établit des relations entre les différents groupes afin d’occulter les valeurs aberrantes. Toutefois il existe d’autres spécifiques dédiés à cela !

Modèles de Valeur Aberrantes ou Outlier Models

Il est tout à fait normal qu’une série de données comporte des valeurs aberrantes. Le problème est que ses valeurs exceptionnelles peuvent de façon relativement injustifiées modifier nos prédictifs. C’ est pourquoi il est important de pouvoir se séparer des valeurs aberrantes.

  • Isolation Forest ou forêt d’isolement en français : Un algorithme qui détecte des points de données peu nombreux et différents dans un échantillon.
  • Déterminant de la covariance minimale (MCD): La covariance est la relation de changement entre deux variables. Le MCD mesure la moyenne et la covariance d’un ensemble de données qui minimise l’influence des valeurs aberrantes sur les données.
  • LOF ou Local Outlier Factor : Un algorithme qui identifie les points de données les plus proches et leur attribue des scores, ce qui permet d’identifier les points les plus éloignés comme des valeurs aberrantes.

Les modèles de série chronologiques

Couramment utilisée avant d’autres types de modélisation, la modélisation des séries temporelles utilise des données historiques pour prévoir des événements. 

Voici 2 des modèles de séries temporelles les plus courants :

  • ARIMA: Le modèle de moyenne mobile intégrée autorégressive utilise l’auto régression, l’intégration (différences entre les observations) et les moyennes mobiles pour prévoir les tendances ou les résultats.
  • Moyenne Mobile : La moyenne mobile utilise la moyenne d’une période donnée, par exemple la MA50 et la MA200 avec respectivement 50 ou 200 jours, afin de lisser les fluctuations.

J’espère que cette ouverture sur l’ AI Trading ou l’usage d’intelligence artificielle dans le trading vous plait car la suite arrive dès la semaine prochaine dans notre Newsletter offerte chaque samedi !

En attendant, si vous cherchez des plans de trading pédagogiques et réguliers, c’est dans le Discord Pro que ça se passe !

IA Crypto Trading en mode Scalping !

A des fins de recherche, nous avons décidé de vous partager cette stratégie créée de A à Z par un membre de la communauté. Le tableur d’origine n’est plus distribué, mais sa logique est décryptée ci-dessous, étape par étape — de quoi la reconstruire et la tester par vous-même. Elle est relativement facile à prendre en main, mais il vous faut absolument un peu d’entraînement avant de passer en réel ! Et pour en discuter avec la communauté, le salon en direct est un peu plus haut sur cette page.

Partir d’une simple stratégie pour monter un Screener

Il existe une multitude de façon de monter un système de trading automatisé, mais aussi de nombreux niveaux d’automatisations, on peut vouloir tout automatiser (prise de décisions jusqu’à l’exécution de l’ordre) ou simplement s’apporter un outil personnel et complémentaire tout en continuant d’intervenir manuellement sur le marché.

Stratégie Automatisée communautaire

A partir de ce point, on va passer la main à un de nos étudiants qui va vous présenter un modèle automatisé qu’il a développé basé sur les disparités USD/USDT pour capter des opportunités de trade sur une très courte timeframe.

Aujourd’hui, je vais vous présenter un screener basé sur une stratégie simple, qui a pour but de vous proposer des entrées ainsi que des setups de trades en scalp. L’idée est de choper des mouvements sur de très courtes time frame pour limiter au maximum son exposition.

Vous avez tous le détail de mon raisonnement, n’hésitez pas à me ping sur discord si vous avez des questions ou des suggestions d’améliorations 🙂

Statistiques des Tests au 27/04/24

  • environ 1 config toutes les 3 minutes (toutes fiabilités confondues)
    En moyenne (l’échantillon est faible, donc pas forcément représentatif)
  • 5% de fort
  • 16% de moyen
  • 43% de faible
  • 36% de kamikaze

Success rate : 64% toutes sensibilités confondues

Echantillon : 403 Configurations

Contexte

La corrélation USD/USDT

En théorie, 1 USD = 1 USDT, toutefois des divergences temporaires peuvent parfois apparaitre. Plusieurs raisons peuvent expliquer cela :

  • Liquidité
  • Volatilité
  • Influences extérieures (fiabilités en l’USDT ou USD)

L’objectif de ma stratégie est de repérer ces divergences et d’en tirer profit.

Les contrats perpétuels et inverse perpétuels

Ce sont des contrats à terme, sans date d’expiration, on peut donc garder une position ouverte indéfiniment, tant que l’on peut couvrir les frais afférents à ce contrat.

Avantage ? Ils nous permettent de spéculer sans avoir à posséder le sous-jacent en question.

Dans notre stratégie, on utilise les inverse perpétuels comme un outil de couverture, enfin, dernier point non négligeable, les contrats perpétuels nous permettent aussi d’utiliser des leviers

* Disclaimer : Les leviers sont dangereux, restez humble, où vous risquez de vous faire laver 🙂

Choix de la plateforme

Pour notre stratégie, on utilise OKX : la plateforme propose à la fois des perpétuels USDT-margined (le « PERP », ex. BTCUSDT) et des perpétuels coin-margined (l’« Inverse PERP », ex. BTCUSD) sur les grandes paires comme BTC, ETH et XRP

Parfait pour notre stratégie, on peut jouer sur les corrélations USD/USDT sur ces paires.

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Hedging ou Couverture

Simplement dit, le hedging consiste à ouvrir une position Long et une position Short sur le même asset, pour se couvrir en cas de mouvement inverse à celui anticipé.

Typiquement : 1 Long, 1 short

  • Si le cours chute, on couvre le long avec le short
  • Si le cours monte, on couvre le short avec le long

Stratégie : Rentrons dans le vif du sujet !

Comme dit précédemment, on va monter une stratégie simple se basant sur les divergences USD/USDT, utiliser les contrats perp et inverse perp à notre avantage, avec un soupçon de levier par dessus 🙂

La corrélation USD/USDT

1 USD = 1 USDT, la plupart du temps.. la corrélation USD/USDT est extrêmement forte, et les périodes de divergences bien que très courtes, restent existantes.

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Ici, on peut constater un micro-écart de 8.4 points entre BTCUSDT et BTCUSD.

En partant du postulat de corrélation USD/USDT deux conclusions sont possibles :

  • USDT pourrait rejoindre USD à la hausse
  • USD pourrait rejoindre USDT à la baisse

La question est donc, comment savoir qui va rejoindre qui ?

L’analyse technique, à la rescousse

On sait que les divergences USD/USDT ont lieu sur de très courtes timeframes, on peut donc utiliser un peu d’analyse technique sur BTCUSDT afin de dégager une tendance.

A noter : d’autres méthodes d’analyse technique, d’autres indicateurs sont utilisables, ici, je vais vous proposer des indicateurs simples, vous pouvez complexifier, modifier ou altérer à votre guise l’analyse technique que je vous propose, le but est de comprendre la stratégie dans son ensemble.

Corrélation d’indicateurs techniques

Pour notre exemple, on va utiliser la corrélation d’indicateurs techniques pour induire la direction (USDT vers USD ou USD vers USDT).

Les élus sont : MACD / RSI, / Bande de Bollinger et EMA

Un amalgame de ces indicateurs techniques pour définir une intention de tendance (de très court terme) sur BTCUSDT, ce consensus nous permet alors, de nous donner une idée d’une potentielle orientation du marché sur cette paire. On joue littéralement sur des probabilités.

La logique de notre stratégie

  • Si BTCUSDT < BTCUSD
  • Si l’Analyse technique suggère une hausse sur BTCUSDT
  • Alors, BTCUSDT devrait rejoindre/dépasser BTCUSD

Prise de position suggérée :

  • Long Perp BTCUSDT, avec levier pour augmenter l’espérance de gain
  • Short Inverse Perp BTCUSD, sans levier (pour couverture)

A contrario :

  • Si BTCUSDT > BTCUSD
  • Si l’analyse technique suggère une baisse sur BTCUSDT
  • Alors, BTCUSDT devrait rejoindre/descendre en dessous de BTCUSD

Prise de position suggérée :

  • Short Perp BTCUSDT, avec levier pour augmenter l’espérance de gain
  • Long Inverse Perp BTCUSD, sans levier (pour couverture)

Considérations importantes

  • Basis risk : Les positions ne se couvriront pas totalement si le rapport USD/USDT ne se normalise pas
  • Les couts de transactions : Dans ce genre de stratégie, où les profits sont fragiles, il faut impérativement considérer les fees de la plateforme ! Une trade peut sembler intéressante, mais une fois les frais déduits, elle n’en valait pas la peine
  • La volatilité : Les cryptos sont hyper volatile, les conditions marché peuvent être extremes, et la liquidité peut avoir un gros impact sur vos trades, prudence est mère de sureté
  • Votre PnL dépend de votre levier, de votre analyse et de votre propension au risque, à nouveau, soyez prudent

⚠️ Enfin, point important à garder en tête, les mouvements que l’on cherche sont sur des timeframes extrêmement courtes, placer correctement 2 ordres en quelques secondes est un défi, allez-y progressivement et entrainez vous !

Faiblesse de cette stratégie

La grande faiblesse de cette stratégie réside dans la réactivité dont vous aurez besoin. Entre l’analyse des éléments que l’on a cité plus haut, le setup des 2 trades et l’execution, il va y avoir du sport !

Pour les plus téméraires d’entre vous, je vous préparé une cheat sheet, qui vous propose des setup basés sur cette stratégie. Vous l’avez déjà vue passé, elle est tout en haut de cet article ! Ce que vous n’avez peut être pas remarqué est qu’elle se met à jour automatiquement !

Elle est constitué comme suit :

  1. La fiabilité : Compris entre Kamikaze et Elevé, la fiabilité vous informe sur le risque du setup proposé
  2. La direction : Haussière/baissière
  3. Le produit : Perp ou inverse Perp
  4. Le ticker : BTC/ETH/XRP ou EOS
  5. Last Traded Price de la plateforme
  6. Type d’ordre : Long ou Short
  7. TP : Take Profit
  8. SL : Stop Loss

Tous les éléments du document parlent d’eux-mêmes, mais des précisions sont nécessaires pour certains d’entres eux :

  • Le Last Traded Price, est le dernier prix tradé sur la plateforme pour le produit (perp ou inverse perp), il est mis à jour toutes les minutes.
  • Les TP et SL sont suggestifs, vous pouvez les affiner à votre guise. Toutefois sachez qu’ici ils sont indexés sur l’ATR, les frais de la plateforme et sont automatiquement mis à jour selon l’évolution des conditions marché

⚠️ L’objectif n’est pas de vous donner des signaux mais plus de potentielles entrées sympas sur ce genre de setup !

Comment placer les ordres ?

Pour l’exécution, on utilise OKX (pense à vérifier la disponibilité depuis ton pays). Le principe reste le même : place ta position principale (Long ou Short) sur le perpétuel USDT-margined avec un peu de levier, puis l’ordre inverse sur le perpétuel coin-margined (inverse) pour la couverture, en renseignant le Take Profit et le Stop Loss suggérés par la cheat sheet.

⚠️ Le levier est dangereux : commence avec une petite taille de position et entraîne-toi en démo avant de passer en réel.

⚠️ Ce qui suit est très IMPORTANT pour les débutants ⚠️

Pour les plus débutants parmi vous, voici les réglages que je vous suggères ainsi que la manière d’utiliser le sheet le temps de vous faire les dents :

  • Ne tradez que BTC et ETH
  • Ne passez que les ordres Long et Short 1, pas l’ordre de couverture – Vous n’aurez pas le temps de placer les deux correctement
  • Order size à 70 – Sans couverture, vous ne risquez pas grand chose, donc rien de terriblement impactant si vous vous plantez
  • Ne prenez que les fiabilités Moyenne et Haute
  • Ajustez vos trades en fonction du moment où vous êtes entré – si vous voyez que vous pouvez remonter votre SL, faites le ! A l’inverse sur le TP, ne soyez pas trop gourmand

Enfin, et plus généralement, l’idéal est de laisser la sheet en vue sur un de vos écrans ou en mode réduit, afin d’être prêt à intervenir sur BTC et ETH. Préremplissez vos order size, et déroulez 🦾!

Vous verrez que ca fonctionne par cycle : calme > ça bombarde > calme > ça bombarde > etc

Conclusion

Chaque stratégie de trading a un objectif et des variables, celle que je vous ai présenté aujourd’hui, a pour but de vous accompagner sur du scalping et tirer des profits réduits mais ultra réguliers. Elle ne conviendra pas à tous les profils, mais on peut dire avec certitude qu’elle rempli son objectif.

Si l’intelligence artificielle en bourse et l’ AI trading vous intéresse, n’hésitez pas à me faire des retours dans le Discord Pro, ou en commentaire de cet article, je serais ravis de répondre à vos questions 🙂

Enfin un grand merci à Captain Trading de me donner l’opportunité de vous présenter mon travail, on travaille souvent seul et avoir le soutien de l’équipe fait toujours plaisir !

@+ sur le discord !

FAQ

Questions fréquentes

Comment connecter Claude à TradingView ?

Via un serveur MCP (Model Context Protocol), le protocole d'Anthropic qui permet à Claude de piloter des outils externes. Le tuto en vedette sur cette page montre la connexion complète en 13 minutes, sans écrire une ligne de code — et le guide écrit reprend les 9 étapes une à une.

Peut-on créer un indicateur TradingView sans savoir coder ?

Oui — c'est toute la démo de cette page. Tu décris ton idée en français, Claude écrit le code Pine Script, le compile sur TradingView et corrige ses propres erreurs. Il faut en revanche un abonnement Claude payant et un TradingView payant.

Claude peut-il créer et backtester une stratégie Pine Script ?

Il peut coder une stratégie à partir de tes règles et la passer au backtest sur TradingView. Garde en tête qu'un backtest reste un test sur le passé : il ne garantit rien sur les résultats réels.

L'IA peut-elle trader à ma place ?

Non, et ce n'est pas le but. L'IA absorbe la mécanique répétitive — le code, les alertes, les watchlists ; la lecture du marché, le plan et la décision restent au trader. C'est exactement ce que montre la dernière vidéo de la page.

La suite chez Captain Trading

On continue de tester ces outils en mode kamikaze — comprendre : à ta place, pour que tu n'essuies pas les plâtres. Le tuto pas à pas pour installer le serveur MCP est sorti — c'est la vidéo en vedette plus haut sur cette page — et l'exploration continue au fil des lives Claude Trading, chaque lundi à 18h30 : nouveaux indicateurs, backtests et dashboards sur mesure.

Regarde les vidéos de cette page, puis viens en discuter dans le salon en direct un peu plus haut, ou abonne-toi à la chaîne pour ne pas rater la suite. Et si tu veux apprendre à trader avec méthode, les 7 jours d'essai sont là pour te faire une idée, tranquillement.

Contenu publié à titre éducatif et informatif uniquement. Il ne constitue en aucun cas un conseil en investissement. Le trading comporte des risques de perte en capital.