Le président américain Donald Trump est la seule personne sur Terre capable de « faire vibrer les marchés mondiaux en publiant simplement un message », ce qui attire une attention particulière des traders et des institutions financières. Récemment, l’entrepreneur taïwanais TK Lin a lancé un projet nommé « Trump Code », qui tente d’analyser, via une analyse de données à grande échelle et l’apprentissage automatique, la relation potentielle entre les publications de Trump et les marchés financiers, voire de créer un système de signaux utilisable pour des stratégies de trading.
Le système teste 31,55 millions de modèles de prévision par force brute. Après validation sur des ensembles d’entraînement et de test, environ 50 000 modèles efficaces ont été conservés. Selon les statistiques actuelles, le système atteint un taux de réussite d’environ 61,3 % sur 566 cas de prévisions historiques. Actuellement, le projet est appliqué au S&P 500, avec une possibilité d’intégration à des actifs comme le Bitcoin, l’or, voire des robots de trading.
Analyse de 7 400 publications, génération de 31,55 millions de modèles
Selon la description du projet, l’équipe de recherche a collecté et organisé plus de 7 400 publications de Trump depuis sa réintégration en politique, sur Truth Social et X. Elle a extrait 316 caractéristiques de signaux en analysant le contenu textuel, le timing des publications, les changements de ton, etc.
Le système teste 31,55 millions de modèles par force brute. Après validation, environ 50 000 modèles efficaces ont été conservés. La statistique montre un taux de réussite d’environ 61,3 % sur 566 cas de prévisions historiques.
La logique centrale du projet est de considérer les publications de Trump comme un « événement de marché » et de construire un modèle de signaux pour évaluer leur impact potentiel sur le marché, notamment le S&P 500. Sur GitHub, il est indiqué qu’il n’a pas encore été comparé aux marchés comme le Bitcoin, l’or ou le pétrole, mais cela ne devrait pas être trop difficile.
Comment identifier plusieurs « signaux Trump »
Plusieurs modèles statistiquement significatifs ont été découverts, tels que :
Relâchement pré-marché (Pre-market RELIEF) = signal d’achat le plus fort : le S&P 500 a augmenté en moyenne de 1,057 % ce jour-là
Tweets sur les tarifs douaniers publiés tard dans la nuit = indicateur inverse : la tendance s’inverse généralement
Journée purement tarifaire (Pure tariff day) = jour le plus risqué : le S&P 500 a chuté en moyenne de 1,12 % ce jour-là
De plus, il a été observé qu’un jour sans publication augmente la probabilité de hausse du marché, appelé « signal de silence ».
Différence temporelle entre Truth Social et X
Une autre découverte du projet concerne la stratégie de publication de Trump sur différentes plateformes. Les données montrent que les publications sur Truth Social précèdent généralement celles sur X d’environ 6,2 heures. Certaines informations liées à la politique chinoise n’apparaissent que sur Truth Social. L’équipe de recherche pense que cela pourrait offrir aux traders une « fenêtre d’arbitrage informationnel ».
Projet open source Trump Code : accès pour les robots de trading
TK Lin indique que le projet est entièrement open source sur GitHub, comprenant :
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La base de données complète des publications de Trump
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Les modèles de signaux et les résultats de backtesting
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Un système de surveillance en temps réel
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Une API et un cadre pour stratégies de trading
Le système se met à jour automatiquement chaque jour avec les dernières publications et recalculent les signaux. Il encourage également les développeurs à l’intégrer à des robots de trading ou à des systèmes de prévision de marché. Actuellement, le projet suit aussi les marchés de prédiction comme Polymarket liés à Trump, cherchant à analyser l’interaction entre signaux politiques, attentes populaires et marchés financiers.
Cet article intègre Trump dans un modèle d’investissement ? Le taïwanais lance « Trump Code » pour analyser le marché américain, avec un taux de réussite supérieur à 60 %. Publié initialement sur Chain News ABMedia.
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