Comment l'intelligence artificielle (IA) est-elle utilisée sur les marchés des crypto-monnaies ?


Les crypto-monnaies décentralisées ont attiré beaucoup d'attention au cours de la dernière décennie. Le Bitcoin a été introduit comme la première crypto-monnaie à permettre les paiements directs en ligne sans dépendre d'entités financières centralisées. L'utilisation de Bitcoin s'est considérablement développée en tant qu'actif financier plutôt qu'en tant qu'outil de paiement en ligne.

De nombreuses crypto-monnaies ont été créées depuis 2011, Bitcoin dominant le marché des crypto-monnaies. Avec de nombreuses crypto-monnaies utilisées comme actifs financiers et avec des millions de transactions exécutées via différents services d'échange, les crypto-monnaies sont ouvertes à des problèmes de trading et à des défis similaires à ceux rencontrés dans le domaine financier.

La prédiction des prix et des tendances, la prévision de la volatilité, la construction de portefeuille et la détection des fraudes sont quelques exemples liés au trading. En outre, il existe d'autres défis spécifiques au domaine des crypto-monnaies tels que l'exploitation minière, la cybersécurité, l'anonymat et la confidentialité.

Pour tenter de résoudre, beaucoup appliquent l'apprentissage automatique, la sous-catégorie de l'IA à la finance. L'IA est excellente dans la reconnaissance des formes. L'idée est donc que si l'IA peut voir des tendances dans les données de prix - le graphique - elle peut également dire dans quelle direction le prix est susceptible d'évoluer ensuite. Explorons l'application des techniques d'intelligence artificielle pour relever ces défis pour les crypto-monnaies avec leur vaste quantité de transactions quotidiennes, de transactions et d'actualités qui dépassent les capacités humaines d'analyse et d'apprentissage.

Prédiction / prévision de prix

Le flux de base de la plupart des travaux effectués dans ce domaine commence par la collecte de données chronologiques pour les différentes variables impliquées. Ces variables comprennent certains indicateurs du marché (économique et financier) et des médias sociaux (sentiment).

L'analyse des données et les relations entre les différentes variables et le prix de la crypto-monnaie sont ensuite déduites. Une technique d'apprentissage automatique supervisé est utilisée pour apprendre un modèle à partir de données qui peuvent ensuite être utilisées pour la prédiction. L'utilisation de l'historique de différentes variables fait de la prévision des prix une tâche de prédiction de séries chronologiques.

Il peut être modélisé comme un problème de régression pour prédire le cours de clôture sur la base d'un ensemble d'indicateurs. Il peut également être modélisé comme un problème de classification pour prédire s'il y aura une hausse / une baisse ou aucun changement du prix d'une pièce en encodant la variable de sortie de la série chronologique des prix de la crypto-monnaie en termes de hausse et de baisse.

Prédiction de la volatilité

La volatilité des crypto-monnaies est principalement causée par leur nature décentralisée rendant leurs prix incontrôlables par toute organisation ou gouvernement. En extension, les crypto-monnaies peuvent être considérées comme étant échangées sur un marché libre où le prix est uniquement déterminé par l'offre et la demande, cependant, il existe d'autres facteurs.

Une fourchette de prix de crypto-monnaie peut être estimée si la volatilité peut être prédite ou estimée pour un jour ou une semaine sur la base de données historiques. L'hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive généralisée (GARCH), qui est un modèle statistique de séries chronologiques, est utilisée pour modéliser la volatilité.

Trading automatisé

Les robots de trading sont des produits logiciels ou des services cloud qui offrent ce qu'on appelle le "trading algorithmique" car ils analysent automatiquement les actions et les indicateurs du marché, proposent des stratégies pour maximiser les gains des traders et améliorer le retour sur investissement. Ils peuvent agréger les données historiques du marché, calculer des indicateurs, simuler l'exécution des ordres et même être configurés pour exécuter des stratégies sans supervision ni initiative du client.

Certains robots utilisent même des techniques de traitement du langage naturel pour communiquer avec le client de manière plus naturelle et conviviale. Dans la conception de ces robots de trading, de nombreux algorithmes et techniques similaires à ceux utilisés pour la prévision des prix et de la volatilité mentionnés ci-dessus sont utilisés pour maximiser le profit et développer une stratégie avec un rendement maximal.

Souvent, ceux-ci diffèrent par le nombre d'échanges qu'ils prennent en charge et les fonctionnalités qu'ils offrent. En outre, ils peuvent proposer la construction et l'optimisation de portefeuille pour trouver une pondération optimale des actifs financiers qui pourraient inclure Bitcoin, d'autres crypto-monnaies et d'autres actifs financiers traditionnels tels que les actions et les obligations. Cette optimisation vise à maximiser le rendement tout en minimisant la variance du rendement.

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Détection de fraude

L'utilisation de Bitcoin et d'autres crypto-monnaies pour faciliter les activités illégales est une grande préoccupation, car elle affecte la stabilité et la confiance dans les crypto-monnaies. Les crypto-monnaies sont connues pour attirer les cybercriminels pour leur pseudo-anonymat et pour être exploitées en dehors des régimes de réglementation des gouvernements et des banques.

Cependant, les régulateurs essaient en permanence de faire appliquer les lois de connaissance du client (KYC) et de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) pour les échanges et les services d'entiercement. Il existe différents types d'escroqueries et d'activités criminelles qui peuvent se produire dans les crypto-monnaies, telles que le vol numérique, le piratage, le phishing, les schémas de Ponzi, les schémas de pompage et de vidage, l'achat de drogues illégales et le blanchiment d'argent sur le marché noir.

La détection des fraudes est basée sur la détection des anomalies et des comportements suspects dans l'historique des transactions et des transactions, en particulier sur le fait que les transactions Bitcoin sont enregistrées de manière transparente dans le grand livre public de la blockchain.

Mais sans incidents enregistrés ni exemples d'activités de fraude différentes, le clustering k-means et k-means réduit basé sur les fonctionnalités du graphique de transactions de manière semi-supervisée peut être utilisé pour détecter une activité frauduleuse dans le réseau de transactions Bitcoin.

Sur la base des étiquettes de regroupement des valeurs aberrantes, certains modèles de classification modifiés peuvent être utilisés pour comprendre la relation entre les étiquettes et les variables de prédiction. La forêt aléatoire atteint la meilleure précision.

Anonymat et confidentialité

La confidentialité et l'anonymat sont deux aspects nécessaires au trading financier en ligne. L'anonymat est principalement favorisé par les personnes soucieuses de la confidentialité qui souhaitent garder leur identité et leurs transactions anonymes et privées. La confidentialité signifie la protection des données des utilisateurs effectuant la transaction, y compris le montant négocié, les parties à la transaction, leurs soldes et le moment de la transaction.

Essayer de révéler l'identité des utilisateurs de Bitcoin et relier leurs adresses et échanges Bitcoin repose généralement sur l'utilisation d'informations de données publiques provenant des médias sociaux ou d'autres données accessibles au public dans un processus appelé "désanonymisation".

Il est soit basé sur l'heuristique pour relier ces données aux transactions de la blockchain, soit il peut être basé sur des techniques d'IA. La danonymisation a été abordée à l'aide de l'IA de deux manières; regroupement ou classification.

Extraction de crypto-monnaie

Le processus d'extraction présente l'inconvénient d'une forte consommation d'électricité utilisée par les pools miniers pour participer aux calculs POW. Un seul mineur réussit à ajouter un bloc de transactions, tandis que d'autres pools de minage se retrouvent avec les frais d'énormes coûts énergétiques. Cet inconvénient menace la décentralisation de la crypto-monnaie et la rend susceptible

monopolisation, en particulier lorsque la récompense de bloc disparaîtra avec le temps en raison de la réduction de moitié de la récompense de bloc Bitcoin.

L'analyse de la théorie des jeux est en cours de recherche pour améliorer l'allocation des récompenses de bloc dans le secteur minier afin de maintenir la blockchain sécurisée.

Sécurité

Malgré les attributs de sécurité et de confidentialité qui existent dans les crypto-monnaies basées sur la blockchain, plusieurs menaces de sécurité sont confrontées à l'écosystème des crypto-monnaies. Ils peuvent être classés comme des attaques sur le réseau distribué, des attaques de processus d'extraction, des attaques de double dépense et de malléabilité des transactions. Il existe également des attaques de sécurité côté client et des menaces pour la confidentialité des services de portefeuille, d'échange ou de dépôt fiduciaire.

La détection d'attaques DDoS dans les services liés au Bitcoin (par exemple, les pools de minage, les échanges de devises, le portefeuille électronique, les services de jeu) a été étudiée à l'aide de la théorie des jeux. Un réseau de crypto-monnaie est plus vulnérable aux attaques si des mineurs égoïstes contrôlent plus d'un certain seuil de puissance de hachage informatique. Le comportement minier égoïste a été modélisé à l'aide de modèles de Markov et analysé.

Les recherches susmentionnées pour l'analyse de la sécurité utilisent soit des modèles d'apprentissage automatique supervisé, soit des techniques de théorie des jeux.

asseyez-vous et détendez-vous.