Je me suis rendu compte que la logique de trading basée sur l'IA a énormément changé récemment.

Auparavant, c'était une simple combinaison d'analyse technique et d'algorithmes, mais maintenant, la pondération entre le sentiment du marché et les fondamentaux a clairement évolué.

À l'origine de ce changement, il y a le fait que les données d'apprentissage des modèles d'IA sont continuellement mises à jour.
Ils reflètent non seulement les schémas passés, mais aussi le sentiment du marché en temps réel.
En conséquence, les niveaux qui étaient auparavant considérés comme des points de rebond ont cessé d'être systématiquement des signaux d'achat.

Ce qui retient particulièrement mon attention, c'est que les systèmes de trading IA ne considèrent plus une "chute excessive" comme une simple opportunité d'achat.
Ils analysent plutôt la "qualité" de la baisse.
Par exemple, ils commencent à distinguer une baisse due à une détérioration fondamentale d'une baisse causée par un simple événement de liquidité.

En réalité, ces changements ont aussi un impact majeur sur les stratégies de rebond.
Les règles simples du type "acheter quand on casse la résistance technique" ne fonctionnent plus aussi facilement.
Pour cibler un rebond, il faut comprendre ce que l'IA a appris et quels facteurs elle privilégie.

Personnellement, je pense que cette tendance indique une maturité croissante du marché.
Pour juger du bon moment pour un rebond, il ne suffit plus d'une analyse technique seule ; il faut aussi considérer les tendances macroéconomiques et la valeur intrinsèque du projet.
C'est pourquoi, si vous cherchez à jouer un rebond dans le marché actuel, il faut approfondir la réflexion pour savoir si la valeur de l'actif vaut vraiment la peine d'être achetée.