Introduction
La prédiction du prix du Bitcoin représente un défi majeur en finance quantitative, compte tenu de sa volatilité extrême et de sa sensibilité aux facteurs externes. Dans ce contexte, une modélisation traditionnelle basée uniquement sur les données historiques montre rapidement ses limites.
Ce projet propose un système avancé de prévision des prix du Bitcoin (BTC) basé sur les Series temporelles et combinant :
Analyse multi-facteurs : Intégration de données financières, techniques et de sentiment
Deep Learning temporel : Architectures hybrides CNN-LSTM et modèles attentionnels
Optimisation hyperparamétrique : Recherche automatique des configurations optimales
Validation rigoureuse : Protocoles anti-surapprentissage adaptés aux séries financières
Ce modèle surpasse les approches classiques (qui n’utilisent que les valeurs passées de la cible pour prédire les prix futurs) et propose une approche différente en utilisant non seulement l’historique de la cible (prix BTC) mais aussi l’historique d’autres variables explicatives afin d’améliorer la qualité de la prédiction.
L’objectif principal est donc de dépasser les approches classiques en incorporant:
Les indicateurs techniques avancés (MACD, volatilité implicite)
Le sentiment des marchés via l’indice Fear & Greed
Des décalages temporels optimisés par analyse de corrélation
Une pipeline de prétraitement robuste aux anomalies caractéristiques des cryptomonnaies