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Hybrid Decomposition Framework
Décomposition multi-échelle révolutionnaire combinant transformées en ondelettes et attention neuronale. Amélioration de 38,7 % de la précision des tendances.
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Multi-échanges
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Rétro-test
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avant d’engager du capital réel.
LSTM
Mémoire à court terme
xLSTM
Mémoire étendue
Transformer
Traitement parallèle
Trois architectures d’IA, un cerveau de trading
Ça commence simple
Un réseau neuronal basique qui relie les données de marché aux décisions de trading. L’information circule vers l’avant, couche par couche.
Traitement :
Séquentiel, unidirectionnel
LSTM ajoute des boucles de mémoire
Désormais, le réseau se souvient. Les boucles permettent à l’information de persister et de capter les schémas qui se déploient sur des heures de trading.
Plage de mémoire :
24–48 heures de données de marché
Idéal pour :
Schémas de day trading
xLSTM étend la mémoire
LSTM étendu prolonge la mémoire sur plusieurs semaines. Il retient les niveaux de support majeurs, les changements de tendance et les cycles mensuels.
Plage de mémoire :
Plus de 30 jours de contexte
Idéal pour :
Schémas de swing trading
Les Transformers voient tout en même temps
Fini le traitement séquentiel. Chaque donnée se connecte instantanément à toutes les autres. Comme si 100 analystes travaillaient simultanément.
Traitement :
Parallèle, tout à la fois
Idéal pour :
Corrélations complexes
Les trois travaillent ensemble
LSTM capte le momentum. xLSTM suit les tendances. Les Transformers détectent les corrélations cachées. Ensemble, ils prennent des décisions qu’aucun modèle seul ne pourrait prendre.
67
Entrées de données analysées
3
Modèles d’IA votants
10 ms
Vitesse de décision
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