Comment utiliser les LLM pour la recherche et les décisions en matière de cryptomonnaies

Les grands modèles de langage (LLM) — ChatGPT, Gemini, Claude, les modèles de la famille Llama et leurs homologues — sont rapidement devenus des outils de recherche indispensables pour les traders et analystes de cryptomonnaies. Mais le fait marquant de 2025 n'est pas « les LLM surperforment le marché » ; il s'agit d'une réalité plus nuancée : les LLM peuvent accélérer la recherche, détecter des signaux enfouis dans des données bruitées, qu'elles proviennent de la blockchain ou d'autres sources, et automatiser certaines étapes du processus de trading. if Vous concevez des systèmes qui respectent les limites des modèles, les contraintes réglementaires et les risques de marché.

Quel rôle jouent les LLM sur les marchés financiers ?

Les grands modèles de langage (LLM) sont rapidement passés d'assistants conversationnels à des composants essentiels des chaînes de traitement de la recherche en trading, des plateformes de données et des outils de conseil. Sur les marchés des cryptomonnaies en particulier, ils jouent le rôle de (1) scalers de données non structurées (actualités, forums, récits sur la chaîne), (2) synthétiseurs de signaux qui fusionnent des intrants hétérogènes en hypothèses commerciales concises, et (3) moteurs d'automatisation Ces outils sont utiles pour les flux de travail de recherche (synthèses, analyse, sélection et génération d'idées stratégiques). Cependant, ils ne constituent pas des générateurs d'alpha prêts à l'emploi : les déploiements concrets montrent qu'ils peuvent certes faire émerger des idées et accélérer l'analyse, mais qu'ils produisent des résultats de trading médiocres s'ils ne sont pas associés à des données rigoureuses, des flux en temps réel, des limites de risque et une supervision humaine.

Étapes — mise en œuvre opérationnelle des LLM dans un flux de travail de trading

Définir la décision : note de recherche, génération de signaux ou automatisation de l’exécution.
Ingérer des sources structurées et non structurées (ticks de bourse, carnets d'ordres, données on-chain, actualités, messages de forum).
Utilisez un LLM pour la synthèse, l'extraction d'entités nommées, l'évaluation des sentiments, l'analyse tokenomics et le raisonnement inter-documents.
Combinez les résultats LLM avec des modèles quantitatifs (statistiques, de séries temporelles ou ML) et effectuez un backtest.
Ajouter un examen humain, des contrôles des risques et une surveillance continue (dérive, hallucination).

Comment les modèles linéaires à long terme (LLM) peuvent-ils être utilisés pour l'analyse du sentiment du marché ?

L'analyse du sentiment de marché consiste à mesurer les ressentis des acteurs du marché (optimistes, pessimistes, craintifs, avides) concernant un actif ou le marché dans son ensemble. Le sentiment permet d'expliquer des fluctuations de prix que les seuls fondamentaux ou l'analyse technique pourraient ne pas déceler, notamment dans le secteur des cryptomonnaies, où les comportements et l'attention des utilisateurs peuvent engendrer des mouvements rapides et non linéaires. La combinaison de signaux de sentiment automatisés avec des indicateurs de flux on-chain et des données du carnet d'ordres améliore la compréhension de la situation et la capacité à anticiper les mouvements du marché.

Les modèles lexicaux de langage (LLM) transforment des textes non structurés en signaux de sentiment et de thématique structurés à grande échelle. Contrairement aux méthodes lexicales simples ou aux modèles de type « sac de mots », les LLM modernes comprennent le contexte (par exemple, le sarcasme, les nuances d'une discussion réglementaire) et peuvent produire des résultats multidimensionnels : polarité du sentiment, niveau de confiance, tonalité (peur/avidité/incertitude), étiquettes thématiques et actions suggérées.

Agrégation des titres et des sentiments des actualités

Pipeline / Étapes

Ingérer: Extraire les titres et les articles de sources vérifiées (agences de presse, annonces boursières, communiqués de la SEC/CFTC, principaux médias spécialisés dans les cryptomonnaies).
Déduplication et horodatage : Supprimer les doublons et conserver les métadonnées source/date.
RAG (Génération augmentée par la récupération) : Pour les articles longs, utilisez un outil de récupération + LLM pour produire des résumés concis et un score de sentiment.
Poids agrégés : Pondération selon la crédibilité de la source, la dégradation temporelle et l'exposition aux actifs (une brève panne d'une plateforme d'échange >> rumeur sur une cryptomonnaie alternative sans rapport).
Sortie du signal: Indice de sentiment numérique (−1..+1), étiquettes thématiques (par exemple, « réglementation », « liquidité », « mise à niveau ») et un court résumé en langage clair.

Exemples de prompts (courts) :

« Résumez l’article suivant en deux lignes, puis affichez : (1) sentiment général , (2) confiance (0-1), (3) sujets (séparés par des virgules), (4) 1 à 2 éléments de surveillance suggérés. »

Décryptage des réseaux sociaux

Sources et défis
Twitter/X, Reddit, Telegram, Discord et les plateformes crypto-natives (par exemple, les forums de gouvernance on-chain) sont bruts et bruyants : messages courts, abréviations, mèmes, bruit de bots et sarcasme.

Modèles de pipeline

Pré-filtre: supprimer les bots évidents, les publications dupliquées et le spam via des heuristiques (fréquence de publication, ancienneté du compte, ratio abonnés/abonnements) et des classificateurs d'apprentissage automatique.
GrappeRegrouper les messages en fils narratifs (ex. : « Trésorerie de la DAO piratée », « Rumeur de largage aérien de niveau 2 »). Le regroupement permet d’éviter de comptabiliser plusieurs messages identiques.
Sentiment et intention LLMUtilisez le modèle LLM pour étiqueter les messages selon leur sentiment, leur intention (signalement, promotion ou plainte) et si le message contient des informations nouvelles ou une simple amplification. Exemple de consigne : « Veuillez classer le message social suivant comme suit : , et lui attribuer un score de sentiment (-1…+1), en précisant s’il s’agit d’une publication originale ou d’une amplification. »
Volume en fonction de la vitesse: calculer à la fois le volume absolu et les taux de variation — les pics de vitesse soudains dans l'amplification précèdent souvent les changements de comportement.
Détection de mèmes: utiliser un classificateur séparé ou une invite LLM multimodale (images + texte) pour détecter les pompes pilotées par les mèmes.

Conseil pratique: traiter le sentiment social comme indicateur avancé fortement bruitéIl est puissant pour la détection des régimes à court terme, mais doit être validé par recoupement avec des signaux on-chain ou de carnet d'ordres avant son exécution.

Conseils de mise en œuvre

Utilisez le similarité basée sur l'intégration relier les articles décrivant le même événement sur différentes plateformes.
Attribuer pondération de la crédibilité des sources et calculer un indice de sentiment pondéré.
Écran tactile discorde (Par exemple, des nouvelles positives mais une réaction sociale négative) — souvent un signal d'alarme.

Comment utiliser les LLM pour l'analyse fondamentale et technique

Qu’est-ce que l’analyse fondamentale et l’analyse technique ?

L'analyse fondamentale L'analyse de la valeur intrinsèque d'un actif repose sur les indicateurs du protocole, la tokenomics, l'activité des développeurs, les propositions de gouvernance, les partenariats, le statut réglementaire et les facteurs macroéconomiques. Dans le secteur des cryptomonnaies, les fondamentaux sont divers : calendrier d'émission des tokens, économie du staking, mises à jour des contrats intelligents, débit du réseau, santé financière de la trésorerie, etc.
Analyse technique (AT) L'analyse technique utilise l'historique des prix et des volumes, la liquidité on-chain et les indicateurs implicites des produits dérivés pour prédire l'évolution future des prix. Elle est cruciale dans le secteur des cryptomonnaies en raison de la forte participation des particuliers et de la dynamique des schémas autoréalisateurs.

Les deux approches se complètent : les principes fondamentaux éclairent les convictions à long terme et la gestion des risques ; l'analyse technique oriente le calendrier d'entrée/sortie et la gestion des risques.

La capitalisation boursière et les tendances sectorielles nécessitent à la fois une agrégation quantitative et une interprétation qualitative (par exemple, pourquoi les jetons Layer-2 gagnent-ils en capitalisation boursière relative ? – en raison de nouveaux airdrops, d’incitations au rendement ou de la migration des développeurs). Les modèles de marché de couche 2 (LLM) fournissent la couche d’interprétation permettant de transformer les chiffres bruts de capitalisation en informations exploitables pour les investisseurs.

Les LLM sont plus efficaces dans le recherche fondamentale domaine (résumé de documents, extraction du langage relatif aux risques, analyse du sentiment concernant les mises à niveau) et en tant que augmentateurs Pour l'aspect qualitatif de l'analyse technique (interprétation des tendances, élaboration d'hypothèses de trading), elles complètent, sans les remplacer, les modèles quantitatifs numériques qui calculent des indicateurs ou effectuent des backtests.

Comment utiliser les LLM pour l'analyse fondamentale — étape par étape

Livre blanc / Résumé d'audit : Intégrez les livres blancs, les audits et les articles de développeurs. Demandez au LLM d'extraire les informations relatives à la tokenomics (calendrier d'approvisionnement, acquisition progressive), aux droits de gouvernance et aux risques de centralisation. Livrable: JSON structuré avec des champs : supply_cap, inflation_schedule, vesting (pourcentage, chronologie), upgrade_mechanism, audit_findings.
Activité des développeurs et analyse des dépôts : Intégrez les journaux de commits, les titres des demandes de tirage et les discussions sur les problèmes. Utilisez le LLM pour résumer l'état du projet et le taux de corrections critiques.
Analyse de la contrepartie/trésorerie : Analyser les documents déposés par les entreprises, les communiqués boursiers et les relevés de trésorerie afin de détecter les risques de concentration.
Signaux réglementaires : Utilisez des modèles linéaires pour analyser les textes réglementaires et les associer au risque de classification des jetons (titres ou matières premières). Cette démarche est particulièrement opportune compte tenu de l'évolution de la SEC vers une taxonomie des jetons.
Notation narrative : Combiner les résultats qualitatifs (risques de mise à niveau, centralisation) en un score fondamental composite.

Exemple d'invite :

« Lisez ce rapport d’audit et indiquez : (a) les 3 risques techniques les plus graves en termes simples, (b) si certains sont exploitables à grande échelle, (c) les mesures d’atténuation. »

Comment utiliser les LLM pour l'analyse technique — étape par étape

Les LLM ne sont pas des moteurs de prix, mais peuvent annoter graphiques et proposer des fonctionnalités pour les modèles quantitatifs.

Prétraitement des données de marché : Fournir aux LLM des fenêtres OHLCV nettoyées, des indicateurs calculés (SMA, EMA, RSI, MACD) et des instantanés du carnet d'ordres au format JSON.
Reconnaissance de formes et génération d'hypothèses : Demandez au LLM de décrire les tendances observées (par exemple, « forte divergence entre les flux entrants sur la chaîne et le prix » → émettez une hypothèse sur les raisons).
Suggestions concernant l'ingénierie des fonctionnalités : Générer des caractéristiques candidates (par exemple, variation sur 1 heure du flux net d'échange divisée par la moyenne mobile sur 7 jours, tweets par minute * taux de financement).
Pondération des signaux et analyse de scénarios : Utilisez le modèle pour proposer des règles conditionnelles (si la vitesse sociale > X et le flux net > Y, alors risque élevé). Validez par un test rétrospectif.

Utilisez des E/S structurées (JSON) pour les sorties du modèle afin de les rendre exploitables par programmation.

Comment analyser la capitalisation boursière et les tendances sectorielles avec les LLM ?

La capitalisation boursière reflète les flux de valeur sur le marché des cryptomonnaies, permettant aux traders d'identifier les secteurs ou actifs dominants à un instant donné. Cependant, le suivi manuel de ces variations peut s'avérer extrêmement chronophage. Les modèles de langage à grande échelle (LLM) permettent de simplifier ce processus en analysant en quelques secondes les classements de capitalisation boursière, les volumes d'échanges et l'évolution de la domination des principales cryptomonnaies.

Grâce à des outils d'IA comme Gemini ou ChatGPT, les traders peuvent comparer les performances des actifs individuels par rapport au marché global, identifier les jetons qui gagnent ou perdent des parts de marché et détecter les premiers signes de rotation sectorielle, tels que le passage de fonds des jetons de couche 1 aux jetons DeFi ou aux projets liés à l'IA.

Approche pratique

Ingestion de donnéesRécupérer les données de capitalisation et de secteur auprès de sources fiables (CoinGecko, CoinMarketCap, API des plateformes d'échange, instantanés de l'offre sur la blockchain). Normaliser les secteurs/tags (ex. : L1, L2, DeFi, CeFi, NFT).
génération automatique de récits: utiliser les LLM pour produire des rapports thématiques concis : « Le secteur X a gagné Y % de la capitalisation boursière totale en 30 jours grâce à A (mise à niveau du protocole) et B (clarté réglementaire) — preuves à l'appui : . »
Valider par recoupement avec des données alternativesDemandez au modèle de raisonnement logique (LLM) de corréler les mouvements sectoriels avec les signaux non liés aux prix (activité des développeurs, flux de stablecoins, variations du prix plancher des NFT). Demandez-lui de formuler des hypothèses causales hiérarchisées et les données qui les étayent.
Détection des tendances et alertes: créer des alertes à seuil (par exemple, « si la part de capitalisation boursière du secteur augmente de plus de 5 % en 24 heures et que l'activité des développeurs augmente de plus de 30 % d'une semaine à l'autre, signaler pour recherche ») — laisser le LLM fournir la justification dans la charge utile de l'alerte.

Conseil pratique : Conservez des index de références croisées : pour tout signal issu d’un récit, sauvegardez les extraits sources et les horodatages afin que les services de conformité et les auditeurs puissent retracer toute décision jusqu’au contenu original.

Étapes de la mise en place d'un pipeline de recherche en cryptomonnaie basé sur un LLM

Vous trouverez ci-dessous une liste d'étapes pratiques et complètes que vous pouvez mettre en œuvre. Chaque étape comprend des vérifications clés et les points de contact spécifiques au LLM.

Étape 1 — Définir les objectifs et les contraintes

Déterminer le rôle du LLM : Générateur d'idées, extraction de signaux, outil d'automatisation des transactions, surveillance de la conformité, ou une combinaison.
Contraintes : latence (en temps réel ? horaire ?), coût et limites réglementaires/de conformité (par exemple, conservation des données, suppression des informations personnelles identifiables).

Étape 2 — Sources et ingestion des données

TextuelAPI d'actualités, flux RSS, communiqués de la SEC/CFTC, GitHub, documentation du protocole. (Citer les documents originaux pour les événements juridiques et réglementaires.)
Social: flux provenant de X, Reddit, Discord (avec filtrage des bots).
Sur la chaîne: transactions, événements de contrats intelligents, instantanés de l'offre de jetons.
Marché: carnets d'ordres de bourse, cotations boursières, flux de prix agrégés.

Automatiser l'ingestion et la normalisation ; stocker les artefacts bruts à des fins d'audit.

Étape 3 — Prétraitement et stockage

Segmenter et découper judicieusement les documents longs pour faciliter leur récupération.
Stocker les plongements dans une base de données vectorielle pour RAG.
Conserver une couche de métadonnées (source, horodatage, crédibilité).

Étape 4 — Sélection et orchestration du modèle

Choisissez un modèle linéaire (ou un petit ensemble) en fonction des tâches (modèles rapides et peu coûteux pour l'analyse de sentiments simples, modèles de raisonnement à haute capacité pour les notes de recherche). Voir les suggestions de modèles ci-dessous.

Étape 5 — Création de modèles et d'invites de conception

Créez des modèles d'invites réutilisables pour les tâches suivantes : résumé, extraction d'entités, génération d'hypothèses, évaluation des sentiments et génération de code.
Inclure des instructions explicites à citer Les extraits de texte (passages ou URL) utilisés pour parvenir à une conclusion améliorent la traçabilité.

Exemple de consigne (sentiment):

Contexte : . Tâche : Attribuer un score de sentiment (de -1 à +1), une brève justification (1 à 2 phrases) et trois passages du texte ayant influencé ce score. En cas d’incertitude, utiliser un langage neutre et indiquer le niveau de confiance (faible, moyen ou élevé).

Étape 6 — Post-traitement et création de fonctionnalités

Convertir les résultats LLM en caractéristiques numériques (sentiment_x, narrative_confidence, governance_risk_flag) ainsi qu'en champs de provenance liés au texte source.

Étape 7 — Tests rétrospectifs et validation

Pour chaque signal candidat, effectuez des backtests de type « walk-forward » avec des coûts de transaction, un slippage et des règles de dimensionnement des positions.
Utilisez la validation croisée et testez le surapprentissage : les LLM peuvent générer des règles surdimensionnées qui échouent lors des transactions réelles.

Quels modèles faut-il envisager pour différentes tâches ?

Tâches légères, sur site / sensibles à la latence

Llama 4.x / Variantes Mistral / Points de contrôle plus petits et finement ajustés Idéal pour un déploiement local lorsque la confidentialité des données ou la latence sont critiques. Utilisez des versions quantifiées pour optimiser les coûts.

Raisonnement, synthèse et sécurité de haute qualité

Famille OpenAI GPT-4o — Un outil généraliste performant pour le raisonnement, la génération de code et la synthèse ; largement utilisé dans les pipelines de production.
Série Claude anthropomorphe — accent mis sur la sécurité et la synthèse de longs contextes ; idéal pour les applications soumises à des exigences de conformité.
Google Gemini Pro/2.x — d'excellentes capacités multimodales et de gestion de contexte long pour la synthèse multi-sources.

Meilleures pratiques pour la sélection de modèles

Utilisez le LLM spécialisés en finance ou points de contrôle précis lorsque la tâche requiert un jargon technique, un langage réglementaire ou une capacité d'audit.
Utilisez le incitation à peu d'exemples sur des modèles généralistes Pour les tâches exploratoires ; passez à des modèles à réglage fin ou à des modèles augmentés par la récupération lorsque vous avez besoin de résultats cohérents et reproductibles.
Pour une utilisation critique en production, mettez en œuvre un ensemble : un modèle à rappel élevé pour identifier les candidats + un spécialiste de haute précision pour confirmer.

Les développeurs peuvent accéder à la dernière API LLM, telle que : Claude Sonnet 4.5 API et GPT 5.1 etc. via CometAPI, la dernière version du modèle est constamment mis à jour avec le site officiel. Pour commencer, explorez les capacités du modèle dans la section cour de récréation et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.

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