ML Data Science Krypto - Le Trading Algorithmique de Cryptomonnaies

Introduction

Le trading de cryptomonnaies est un domaine fascinant où la technologie rencontre la finance. J'ai développé ML Data Science Krypto, une plateforme complète de trading algorithmique qui utilise le Machine Learning pour analyser les marchés et exécuter des trades automatiquement.

Le Concept

L'idée est simple mais ambitieuse : créer un système capable de :

• Collecter des données en temps réel depuis les exchanges (Kraken, Binance...)
• Analyser les tendances avec des indicateurs techniques
• Prédire les mouvements grâce au Machine Learning
• Exécuter des trades automatiquement selon des stratégies définies

Architecture du Système

Le projet est construit autour de plusieurs composants clés :

Ingestion de données (ingest.py)

Ce module collecte les données de prix en temps réel via l'API des exchanges. Il récupère les données OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) et les stocke pour analyse.

L'Oracle (oracle.py)

Le cerveau du système ! Ce module utilise des modèles de Machine Learning pour prédire les mouvements de prix futurs. Il analyse les patterns historiques et génère des signaux de trading.

Le Trader (trader.py)

Le moteur d'exécution qui prend les décisions de l'Oracle et les transforme en ordres d'achat ou de vente. Il gère aussi le backtesting pour tester les stratégies sur des données historiques.

Stratégies Implémentées

1. Bandes de Bollinger

Cette stratégie classique utilise les écarts-types pour détecter les moments de surachat ou de survente. Quand le prix touche la bande inférieure, c'est potentiellement un signal d'achat.

2. MACD (Moving Average Convergence Divergence)

Un indicateur de momentum qui identifie les changements de tendance en comparant deux moyennes mobiles exponentielles.

3. Heikin Ashi

Une technique japonaise qui filtre le bruit du marché en utilisant des chandeliers modifiés pour mieux visualiser les tendances.

Machine Learning

Le système supporte plusieurs types de modèles :

• LSTM : Réseaux de neurones récurrents parfaits pour les séries temporelles
• Random Forest : Pour la classification des signaux
• XGBoost : Gradient boosting performant pour la régression

Gestion du Risque

Un aspect crucial souvent négligé ! Le système intègre :

• Stop Loss : Limite automatique des pertes
• Position Sizing : Calcul intelligent de la taille des positions
• Max Drawdown : Arrêt si les pertes dépassent un seuil

Déploiement

Le projet est conteneurisé avec Docker pour un déploiement facile. On peut lancer l'ingestion, le trader et les notebooks Jupyter dans des conteneurs séparés.

Technologies Utilisées

• Python, Pandas, NumPy
• Scikit-learn, TensorFlow
• CCXT (API exchanges)
• Docker
• Jupyter Notebooks

Avertissement

Ce projet est à but éducatif. Le trading de cryptomonnaies comporte des risques importants. Ne tradez jamais plus que ce que vous pouvez vous permettre de perdre !

Projet personnel développé pour explorer l'intersection entre Data Science et Finance.