L'objectif de cet article est de fournir une compréhension approfondie de la fonction de ceinture de sécurité cryptographique de Libertify.
Avec la ceinture de sécurité crypto, nous visons à "réduire les risques associés à l'investissement crypto et à accompagner l'investisseur pour qu'il se constitue un patrimoine en toute sécurité".
Nous nous appuyons sur trois piliers :
1- Un moteur d'évaluation des risques
L'objectif principal est d'obtenir une meilleure connaissance des investisseurs en adaptant constamment l'expérience à leurs caractéristiques spécifiques. Pour ce faire, nous créons une IA sophistiquée en gardant à l'esprit les meilleurs intérêts des investisseurs.
Les clients sont soumis à une évaluation des risques au cours du processus d'intégration. C'est à ce moment-là que commence leur parcours Libertify. Il s'agit de leur moi conscient ou, plus précisément, d'une représentation déformée de ce qu'ils pensent être à ce moment-là.
Nous pensons que les réalités peuvent changer en fonction de l'environnement du marché ainsi que d'autres variables externes non liées. Notre objectif est d'ajuster nos conseils en fonction de l'environnement de l'investisseur, qui change constamment et est souvent unique. Par conséquent, nous créons un réseau neuronal personnalisé basé sur les caractéristiques de chaque investisseur individuel et nous l'alimentons en permanence avec des points de données issus de leurs activités sur Libertify.
Nous examinons les types d'événements suivants :
- Contenu du portefeuille de l'investisseur
- Transactions passées de l'investisseur
- Composition du portefeuille
- Caractéristiques des jetons
- Contexte du marché (macro et micro)
- Les sentiments du marché
- Interactions de l'investisseur avec les conseils de Libertify
- Méthodes de ressemblance / de regroupement
An investor’s risk score is likely to fluctuate on a regular basis as a consequence of their behavior on Libertify. An investor-specific neural network generates this score change. The Libertify financial algorithm uses this score to figure out how much of each of the investor's assets to put on the market each day.
2- Algorithme des marchés financiers
Nous avons modélisé notre algorithme de recommandation en utilisant trois preuves et méthodologies intemporelles qui ont fonctionné dans toutes les classes d'actifs et pendant plus de deux mille ans de négociation d'actifs.
- Suivre les tendances
- Momentum
- Renversement de tendance - Stratégie contrariante
Nous pensons que les marchés sont loin d'être efficaces et que les prix représentent la réalité actuelle. Le hasard existe parce qu'il y a beaucoup de pièces en mouvement et beaucoup de gens qui y participent.
En théorie, vous pourriez utiliser les mathématiques pour calculer le montant total de toutes les pièces, mais comme le nombre de pièces est infini, vous ne pouvez pas savoir avec certitude quel sera le prix à l'avenir.
À partir de cette idée, nous préférons la méthode probabiliste pour déterminer la probabilité que l'événement suivant se produise dans un délai d'un jour, ce qui est un bon délai pour les petits investisseurs.
Le marché est imprévisible et dirigé par au moins deux macro-forces :
(1) les attentes rationnelles et (2) la réflexivité (théorisée par George Soros), qui repose non seulement sur les faits (fondamentaux), mais aussi sur la perception de la réalité.
Cette dynamique des marchés financiers s'aggrave lorsque l'effet de levier et le crédit bon marché entrent en jeu. En effet, l'effet de levier et le crédit bon marché amplifient l'action des prix, créant ainsi une nouvelle réalité qui modifie et affecte la façon dont les acteurs du marché voient les choses.
Le passage du temps produit des cycles d'expansion et de ralentissement qui sont courants sur les marchés des crypto-monnaies. Le suivi de tendance est une méthode efficace pour exploiter le cycle du boom, qui prend du temps à se développer. Le suivi de tendance n'est pas une forme de prévision, d'investissement indiciel passif, d'achat et de conservation ou de recherche fondamentale. Il utilise des heuristiques, ou des règles explicites, pour bénéficier d'une perspective comportementale. Suivre les tendances est une méthode simple, sans complication et fondée sur des données probantes.
Les cycles d'expansion et de contraction sont établis sur des échelles de temps plus longues, bien que des oscillations analogues sur une échelle de temps plus courte puissent être examinées comme un modèle d'inversion de la moyenne.
Le renversement de la moyenne capitalise sur des mouvements de prix importants en supposant qu'ils reviendront à leur état initial. Il s'agit principalement d'un phénomène statistique de marché.
Libertify uses a financial algorithm to look at each asset and then turns the resulting signals into investor-specific recommendations that take risk into account. With the trend-following strategy, our method is based on probabilities. It is stochastic when it comes to measuring the strength of price action, and it is opportunistic when it comes to taking advantage of bounces and letting the market breathe with its mean-reversing technique.
3- Une I.A. comme moteur du nudging
La partie principale est le "moteur d'incitation", qui incite les investisseurs à agir en se débarrassant des préjugés cognitifs qui conduisent à l'inaction et à de mauvaises décisions économiques. Les investisseurs sont sujets à l'inertie. Ils préfèrent continuer à faire ce qu'ils font déjà ; à moins qu'on ne les pousse à changer, ils s'en tiennent au choix par défaut. L'inertie est également liée à nos croyances. Nous avons tendance à résister à l'idée de changer notre façon de penser. En raison de l'inertie ou de la tendance au statu quo, les investisseurs tardent à agir (pour préserver leur portefeuille ou profiter d'une reprise) même s'ils savent qu'ils devraient le faire.
Aujourd'hui, les investisseurs ont accès à de nombreuses données de marché en temps réel et peuvent obtenir des analyses de journalistes, d'experts et de personnes très influentes. Le manque de données n'empêche donc pas la prise de décision.
Noise is the primary element stopping investors from making the proper decision. How can an investor who isn't a professional decide what to do when there are so many different, well-supported opinions that may come from different points of view? Or a different risk profile?
Seule une solution mécanique, telle qu'une intelligence artificielle, peut éliminer le bruit et fournir des conseils objectifs et probabilistes de manière disciplinée, sans volonté de manipuler les données.
Les opinions subjectives des gens et le bruit qui les entoure sont les deux principales raisons pour lesquelles leurs décisions ne sont pas aussi efficaces que des règles simples et cohérentes qui sont statistiquement probables et objectivement vraisemblables.
Libertify développe son propre modèle de traitement du langage naturel (NLP) qui s'appuie sur la linguistique et l'informatique pour rendre le langage humain intelligible pour les machines. Grâce au traitement du langage naturel (NLP), Libertify traite les informations pertinentes en quelques secondes par l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle afin d'examiner automatiquement d'énormes ensembles de données non structurées.
Ainsi, la rédaction de recommandations peut être automatisée, traduisant les données en un langage précis et exploitable. Cela permet de générer plus rapidement des conseils financiers complexes tout en maintenant la précision et la cohérence.
Nous sommes en train de constituer un recueil d'expressions qui traduisent avec précision l'interprétation des informations quantitatives et techniques issues de différents indicateurs financiers.
La solution ne consiste pas à adopter un langage propre à Libertify, qui interprète les signaux financiers. En effet, notre solution tient compte de la psychologie des investisseurs et de leur profil de risque.
L'intelligence artificielle utilise un vocabulaire d'émotions et une variété d'adjectifs pour ajouter à la richesse des phrases et rendre les nudges encore plus spécifiques au profil du client.
Grâce à une méthode d'apprentissage par renforcement, un mécanisme de bouclage améliore l'IA en déterminant la fréquence à laquelle un investisseur suit une recommandation.
Libertify développe et met en œuvre un système d'apprentissage par renforcement pour récompenser les comportements positifs (accepter les conseils) et pénaliser les comportements indésirables (ne pas suivre les conseils, ignorer ou rejeter les suggestions). Cette stratégie attribue des valeurs positives aux comportements souhaitables pour encourager les investisseurs et des valeurs négatives aux comportements indésirables. L'investisseur est ainsi incité à rechercher le meilleur rendement possible à long terme pour trouver la réponse idéale.
Conclusion
Cet article vulgarise le cadre de Libertify pour réduire les biais cognitifs auxquels tous les investisseurs sont vulnérables. Avec le manque de discipline, ces biais sont l'une des principales raisons pour lesquelles la plupart des investisseurs n'obtiennent pas de bons résultats avec des actifs financiers volatils comme les actions et le marché des crypto-monnaies.
Après avoir subi une perte financière substantielle, l'investisseur choisit la stratégie d'investissement Buy-and-Hold par dépit. Néanmoins, cette stratégie est sous-optimale, car elle considère les pertes du marché comme des hausses, ce qui expose complètement l'investisseur.
Libertify est une solution simple pour tous les investisseurs qui tient compte de la psychologie humaine, de la volatilité des marchés et de la discipline qui permet, au fil du temps, de surpasser la performance du Buy&Hold tout en diminuant drastiquement sa volatilité et les chutes qui peuvent faire paniquer les investisseurs.
