Commencez

Learning

Comment choisir dans quoi investir : une check-list pratiqueComment choisir dans quoi investir : une check-list pratique Beaucoup de débutants commencent par « Qu’est-ce que j’achète aujourd’hui ? » et oublient la question « Quel rôle a cet argent dans ma vie dans les prochaines années ? ». Résultat : un portefeuille rempli de positions éparpillées et de captures d’écran. Ce texte propose un filtre pour sélectionner les actifs. Pas une liste magique, mais une façon de vérifier si une action, un ETF ou une crypto correspond vraiment à ton horizon, à ton risque et à ton niveau. Commencer par ta vie, pas par le graphique Le choix de l’actif commence avant l’ouverture de TradingView. D’abord, il faut situer l’argent dans ta vie réelle. Trois points simples : Quand cet argent peut-il servir : dans un mois, un an, cinq ans. Quelle douleur représente une baisse de 10, 30 ou 50 % sur ton compte. Combien d’heures par semaine tu consacres vraiment au marché. Exemple. Argent prévu pour un apport immobilier dans six mois. Une baisse de 15 % suffit pour t’empêcher de dormir. Deux heures d’écran par semaine. Pour ce profil, altcoins agressifs et levier élevé sont surtout une source de stress. Autre profil. Horizon de dix ans, versements réguliers, revenu stable, baisse de 30 % supportable. Là, des actifs plus volatils sont envisageables, toujours avec des limites claires. Filtre 1 : comprendre l’actif Premier filtre : tu dois pouvoir expliquer l’actif à quelqu’un qui ne connaît pas la Bourse en deux phrases. Le type compte moins : action, ETF, coin, future. L’essentiel est de savoir d’où vient la performance. Croissance des bénéfices. Coupon obligataire. Prime de risque sur un marché instable. Frais et récompenses de staking sur un réseau. Si l’explication ressemble à « ça monte parce que tout le monde achète », on se rapproche de la magie, pas d’un plan. Dans ce cas, mieux vaut retirer l’actif de la liste. Filtre 2 : risque et volatilité Le marché ne se cale pas sur ton confort. Par contre, tu peux choisir des actifs adaptés à ta tolérance au stress. Repères utiles : Amplitude moyenne quotidienne par rapport au prix. Sur beaucoup de cryptos, 5–10 % par jour n’a rien d’exceptionnel. Sur les grandes capitalisations, les mouvements sont souvent plus calmes. Baisse historique lors des krachs et des phases de panique. Réaction aux nouvelles : résultats, régulateur, gros acteurs. Plus l’actif est violent, plus son poids dans le portefeuille doit rester limité et plus la taille de position doit rester modeste. Le même actif peut être acceptable pour un profil offensif et toxique pour un profil prudent. Filtre 3 : liquidité La liquidité devient très visible au moment de la sortie. À vérifier : Volume échangé par jour. Pour un trading actif, il est plus confortable de travailler sur des actifs dont le volume quotidien dépasse largement ta taille de position habituelle. Spread. Un spread large te fait perdre de l’argent à l’entrée et à la sortie. Profondeur du carnet. Un carnet très creux transforme un ordre un peu gros en mini krach. Filtre 4 : chiffres de base et récit Même avec une approche très technique, quelques chiffres de base aident à filtrer les extrêmes. Pour actions et ETF : Secteur et modèle économique. L’entreprise gagne de l’argent avec une activité réelle, pas seulement avec un mot à la mode dans un pitch. Dette et marges. Des bilans chargés de dettes et des marges minces souffrent fortement en période de tension. Dividendes ou rachats d’actions, si ton style mise sur le retour de cash. Pour crypto et tokens : Rôle du token dans l’écosystème. Un token purement spéculatif a rarement une longue histoire. Émission et déblocages. De gros déblocages pèsent souvent sur le cours. Usage réel du réseau : transactions, frais, projets construits dessus. Construire ta propre check-list Avec le temps, ces filtres peuvent devenir une liste courte que tu passes en revue avant chaque position. Exemple : Horizon. Je sais combien de temps je peux garder cet actif et où il se place dans mon plan global. Risque. Le risque par trade ne dépasse pas X % du capital, et la perte maximale envisagée sur le portefeuille reste supportable. Compréhension. Je sais d’où vient la performance et quelles conditions invalident le scénario. Liquidité. Volume et spread permettent une entrée et une sortie sans glissade extrême. Plan de sortie. J’ai un niveau pour invalider le scénario et des zones pour prendre des profits. Relier la liste au graphique Sur TradingView, graphiques et informations de base sont réunis au même endroit, ce qui facilite l’application de cette grille. Flux typique : Utiliser un screener pour trouver des actifs alignés avec ton profil par pays, secteur, capitalisation, volatilité. Ouvrir le graphique en unité de temps supérieure et observer le comportement lors des anciennes crises. Vérifier la liquidité avec le volume et le spread. Chercher ensuite un setup d’entrée selon ton système : tendance, niveau, pullback, cassure, etc. Avant de cliquer, repasser rapidement ta check-list. Pièges fréquents au moment du choix Quelques pièges qui détruisent même une bonne discipline de risque : Entrer sur une info de groupe Telegram ou Discord, sans savoir ce qu’est l’actif ni pourquoi tu l’achètes. Tout miser sur un seul secteur ou une seule crypto. Utiliser un levier élevé avec peu d’expérience et un horizon très court. Moyennage à la baisse sans plan écrit ni limites claires. Ignorer le risque de change et la fiscalité. Ce texte a un but pédagogique et ne constitue pas un conseil en investissement. Chaque décision liée à ton argent t’appartient.
IG:NASDAQÉducation
par Trade_Logic_AI
Lire le régime de marché : tendance, range ou chaos sur un seul Lire le régime de marché : tendance, range ou chaos sur un seul graphique Beaucoup de traders regardent tous les graphiques de la même façon. Même setup, même stop, mêmes attentes. Une semaine tout fonctionne, la suivante le compte fond. La plupart du temps le vrai problème ne vient pas du setup. Le problème vient du fait que ce setup ne réagit pas pareil dans chaque régime de marché. On lit d’abord le régime. Ensuite on fait confiance au setup. Ce texte propose une méthode simple pour classer un graphique dans trois régimes et ajuster les entrées, stops et objectifs à l’environnement. Ce que “régime de marché” veut dire concrètement Pour un trader discrétionnaire, le régime de marché correspond à la façon dont le prix se comporte le plus souvent sur les derniers swings. Trois catégories suffisent largement : Tendance : sommets et creux montants ou descendants. Les replis respectent la structure précédente ou une moyenne mobile. Les cassures ont souvent une suite. Range : le prix oscille entre une zone de support et une zone de résistance bien identifiées. Les faux breakouts sont fréquents. Le retour à la moyenne marche mieux que la cassure. Chaos : mèches longues, corps qui se chevauchent, faux signaux dans les deux sens, structure floue. Liquidité irrégulière et nombreux chasses de stops. Le but n’est pas d’avoir une étiquette parfaite. Le but est d’éviter d’appliquer un plan “tendance” dans une zone chaotique et un plan “range” en pleine tendance. Trois vérifications rapides pour chaque graphique Avant une prise de position, fais trois vérifications sur les 50 à 100 dernières bougies. 1. Direction des swings Repère visuellement les 3 à 5 derniers sommets et creux significatifs. Si sommets et creux avancent clairement dans un sens, le marché est en tendance. S’ils se répètent dans les mêmes zones, le marché est en range. Si les swings se recouvrent et se mélangent, le contexte est plus chaotique. 2. Réaction du prix aux niveaux Identifie les zones évidentes souvent testées. Des tests propres avec rejet net et continuation confirment l’idée de range. De petites pauses puis une reprise dans la même direction confirment la tendance. De longues mèches qui traversent les niveaux sans vrai mouvement derrière indiquent du chaos. 3. Bruit à l’intérieur des bougies Observe la taille des corps et des mèches. Des mèches modérées et des corps “sains” apparaissent souvent dans des tendances stables. Beaucoup de dojis et de mèches dans les deux sens signalent un marché bruyant. Après ces trois étapes, étiquette le graphique dans ton journal : tendance, range ou chaos. Ne complique pas. Une étiquette claire par trade suffit. Adapter le trade au régime Un même signal ne doit pas être exécuté de la même façon dans tous les contextes. Régime de tendance Direction : ne trader que dans le sens des swings récents. Entrée : privilégier les replis sur la structure ou sur une zone dynamique plutôt que la poursuite de la bougie de cassure. Stop : derrière le dernier swing ou derrière la structure qui invaliderait la tendance. Objectif : viser au moins 2R tant que la structure de tendance reste intacte. Régime de range Direction : acheter proche du support, vendre proche de la résistance. Rien au milieu. Entrée : attendre un rejet clair au bord du range. Un faux breakout ou une longue mèche valent souvent mieux qu’un ordre limite “aveugle”. Stop : derrière la borne du range, là où l’idée de range est clairement invalidée. Objectif : la borne opposée du range ou une zone centrale si la volatilité est faible. Régime de chaos Taille : réduire le risque par trade ou rester à l’écart. Unité de temps : monter d’unité pour filtrer le bruit ou changer de marché. Objectif : protéger le capital, limiter les frais et le slippage. Utiliser un journal pour connaître son régime “préféré” Ajoute une colonne “régime” à ton journal de trading. Pour chaque trade, choisis un régime avant l’entrée. Après 30 à 50 trades, regroupe les résultats par régime. Beaucoup de traders constatent que : La majorité du profit vient des tendances. Les ranges produisent des gains modestes mais réguliers. Le chaos grignote progressivement la performance. Une fois visible dans les chiffres, le respect du régime devient un réflexe pratique, pas une simple règle théorique. Conclusion Un setup sans filtre de régime ne constitue qu’une moitié de système. Commence chaque analyse par une lecture simple du graphique : tendance, range ou chaos. Puis applique le plan adapté à ce contexte, au lieu d’attendre du marché qu’il se comporte toujours de la même manière.
Éducation
par TonySetup
Un bracelet peut-il lire votre esprit avant le mouvement ?Wearable Devices Ltd. (NASDAQ: WLDS) ouvre la voie à un changement radical dans l'interaction homme-ordinateur grâce à sa technologie propriétaire d'interface d'entrée neuronale. Contrairement aux interfaces cerveau-ordinateur invasives ou aux systèmes de reconnaissance de gestes basiques, les bracelets Mudra Band et Mudra Link de l'entreprise décodent des signaux neuromusculaires subtils au poignet, permettant aux utilisateurs de contrôler des appareils numériques par intention plutôt que par contact physique. Ce qui distingue WLDS de concurrents comme les solutions d'électromyographie de surface (sEMG) de Meta, c'est sa capacité brevetée à mesurer non seulement les gestes, mais aussi des forces physiques quantifiables, incluant poids, couple et pression appliquée, ouvrant des applications bien au-delà de l'électronique grand public vers le contrôle qualité industriel, les environnements de réalité étendue (XR) et les systèmes de défense critiques. La valeur stratégique de l'entreprise ne réside pas dans les ventes de matériel, mais dans son évolution planifiée vers une plateforme d'intelligence de données neuronales. WLDS exécute une feuille de route en quatre phases qui passe de l'adoption grand public (Phases 1-2) à la monétisation des données via son Modèle de Potentiel d'Action de Grande Unité Motrice (LMM), une plateforme de biosignaux à apprentissage continu prévue pour un lancement d'ici 2026. Cet ensemble de données propriétaire, généré à partir de millions d'interactions utilisateurs, positionne WLDS pour offrir des services de licence à marge élevée aux OEM et clients d'entreprise, particulièrement en surveillance de santé prédictive et en analytique cognitive. Avec des partenariats incluant Qualcomm et TCL-RayNeo, l'entreprise construit l'infrastructure pour ce qu'elle envisage comme la plateforme d'interaction neuronale standard de l'industrie. Cependant, WLDS opère sur un marché défini par un potentiel extraordinaire et un risque d'exécution substantiel. Le marché mondial des interfaces cerveau-ordinateur devrait atteindre 6,2 milliards de dollars d'ici 2030, mais les revenus actuels des interfaces neuronales sans fil restent modestes à une estimation de 1,5 milliard de dollars d'ici 2035, suggérant soit une opportunité massive inexploité, soit des barrières significatives à l'adoption. L'opération allégée de 26-34 personnes de l'entreprise, des revenus de 522 000 dollars en 2024 et une volatilité extrême des actions (Bêta : 3.58, fourchette 52 semaines : 1,00-14,67 dollars) soulignent son profil de stade précoce. Le succès dépend entièrement de la conversion de l'adoption grand public en données de biosignaux propriétaires nécessaires pour entraîner la plateforme LMM, qui doit à son tour prouver une valeur suffisante pour imposer des accords de licence d'entreprise à grande échelle. WLDS représente un pari calculé sur la convergence de l'IA, de l'informatique portable et de la neurotechnologie, une entreprise qui pourrait établir l'infrastructure fondamentale pour une interaction sans contact à travers les secteurs XR, santé et défense, ou lutter pour combler l'écart entre capacité technologique et validation de marché. Ses contrats militaires et son portefeuille IP robuste couvrant les capacités de mesure de force fournissent une crédibilité technique, mais le chemin vers l'adoption ubiquitaire de la plateforme (Phase 4) exige une exécution impeccable dans la semence grand public, l'accumulation de données et la conversion B2B, un voyage pluriannuel sans garantie d'arrivée.
NASDAQ:WLDSLong
par UDIS_View
L'IA Peut-Elle Forger le Prochain Bouclier de l'Amérique ?Palantir Technologies est stratégiquement positionnée à l'avant-garde d'une initiative de défense américaine potentiellement transformatrice : le système de défense antimissile « Golden Dome ». Partenaire clé d’un consortium qui, selon certaines sources, serait dirigé par SpaceX et inclurait Anduril Industries, Palantir est un acteur majeur pressenti pour jouer un rôle central dans ce projet de plusieurs milliards de dollars. Le Golden Dome ambitionne de créer un bouclier interconnecté de nouvelle génération contre les menaces de missiles avancées, en mettant l’accent sur un développement rapide et l’intégration de capteurs spatiaux ainsi que de capacités défensives diversifiées, tout en s’affranchissant des délais traditionnels d’approvisionnement. Dans ce cadre ambitieux, l’expertise de Palantir en intelligence artificielle et en analyse de données à grande échelle est au cœur de sa contribution. L’entreprise est envisagée pour fournir la plateforme logicielle essentielle à l’analyse et à l’interprétation des données provenant potentiellement de centaines, voire de milliers, de satellites de suivi. Cette plateforme permettrait une conscience situationnelle en temps réel et faciliterait des réponses coordonnées au sein d’un réseau de défense complexe. Ce rôle pourrait également bénéficier d’approches innovantes en matière d’acquisition, telles que le modèle d’abonnement proposé par SpaceX, offrant à Palantir des perspectives de revenus stables et à long terme. Les récents succès de Palantir témoignent de sa capacité à relever un tel défi. L’adoption rapide de son système Maven Smart par l’OTAN valide ses compétences en intelligence artificielle dans des contextes militaires critiques, tandis que son partenariat avec Vatn Systems illustre la valeur de sa plateforme pour moderniser et optimiser la fabrication de défense. Obtenir un rôle clé dans le Golden Dome constituerait une victoire stratégique majeure, renforçant la position de Palantir comme une force disruptive dans le secteur des technologies de défense et ouvrant la voie à une croissance significative, tout en contribuant à façonner l’avenir de la sécurité nationale.
NASDAQ:PLTRLong
par UDIS_View
L’efficacité peut-elle défier les titans de l’IA ?Google est entré stratégiquement dans la prochaine phase de la compétition en matière de matériel d’IA avec Ironwood, sa septième génération d’unités de traitement tensoriel (TPU). Allant au-delà de l’accélération générale de l’IA, Google a conçu Ironwood spécifiquement pour l’inférence – la tâche cruciale qui consiste à exécuter des modèles d’IA entraînés à grande échelle. Ce choix délibéré marque un enjeu stratégique sur « l’ère de l’inférence », où le coût et l’efficacité du déploiement de l’IA, plutôt que son simple entraînement, deviennent les facteurs dominants pour l’adoption en entreprise et la rentabilité, plaçant Google en concurrence directe avec des géants comme NVIDIA et Intel. Ironwood offre des avancées notables tant en puissance de calcul brute qu’en efficacité énergétique, un point crucial. Sa caractéristique concurrentielle la plus marquante pourrait être son efficacité par watt, avec des teraflops impressionnants et une bande passante mémoire largement augmentée par rapport à la génération précédente. Google affirme que l’efficacité énergétique a presque doublé, s’attaquant ainsi aux défis opérationnels majeurs liés à la consommation d’énergie et aux coûts des déploiements IA à grande échelle. Cette recherche d’efficacité, combinée à une décennie d’intégration verticale dans la conception de ses TPU, permet une pile matériel-logiciel hautement optimisée, offrant potentiellement des avantages significatifs en termes de coût global d’exploitation. En se concentrant sur l’efficacité de l’inférence et en s’appuyant sur son écosystème intégré – incluant le réseau, le stockage et des logiciels comme l’environnement d’exécution Pathways – Google vise à conquérir une part importante du marché des accélérateurs d’IA. Ironwood est présenté non seulement comme une puce, mais comme les moteurs des modèles avancés de Google, tels que Gemini, et comme la base d’un futur peuplé de systèmes d’IA complexes et multi-agents. Cette stratégie complète défie directement la domination établie de NVIDIA et les ambitions croissantes d’Intel en matière d’IA, suggérant que la bataille pour le leadership de l’infrastructure IA se recentre sur l’efficacité économique du déploiement.
NASDAQ:GOOGLong
par UDIS_View
L'IA peut-elle prédire l'avenir des paiements ?PayPal est à la pointe de la révolution des paiements numériques, non seulement en tant que facilitateur, mais aussi en tant qu'innovateur grâce à son utilisation stratégique de l'intelligence artificielle (IA). Cet article explore comment PayPal exploite l’IA pour redéfinir les paramètres des transactions financières, invitant le lecteur à imaginer l’avenir du paysage des paiements numériques. Sur les graphiques de marché, la ligne blanche représente le point d'entrée, un moment où les investisseurs pourraient envisager de soutenir cette entreprise en transformation. L'intégration de l'IA au cœur même des opérations de PayPal a transformé l’entreprise, la faisant passer d'une simple passerelle de paiement à un chef de file de la technologie financière. En augmentant les taux d’autorisation des paiements et en renforçant la prévention de la fraude, PayPal utilise l’IA pour anticiper et s’adapter aux comportements des utilisateurs ainsi qu’aux schémas transactionnels. Cette capacité prédictive assure des transactions plus fluides, rapides et sécurisées, élargissant les horizons de ce qui était autrefois considéré comme possible dans le domaine des paiements numériques. Les lignes vertes indiquent les prix cibles, où les analystes prévoient que la valeur de l'action de PayPal pourrait évoluer positivement en fonction de l'adoption et de l'efficacité croissante de ses technologies d'IA. L'utilisation de l'IA pour améliorer l'autorisation des paiements est particulièrement novatrice. Grâce à l’analyse sophistiquée de vastes ensembles de données, les modèles d’IA de PayPal peuvent prédire les rejets, suggérer des stratégies de réessai et optimiser le traitement des transactions. Cela a non seulement entraîné une augmentation des taux d'autorisation, mais a également optimisé l'expérience utilisateur, encourageant entreprises et consommateurs à repenser l'efficacité des transactions numériques. Dans le secteur de la prévention de la fraude, l'approche de PayPal fondée sur l'IA établit une nouvelle norme. En utilisant l’apprentissage automatique et la technologie des graphes, PayPal cartographie les réseaux de transactions pour détecter les anomalies en temps réel, réduisant ainsi considérablement la fraude tout en minimisant les interruptions dues aux faux positifs. Cette double approche, axée sur la sécurité et l’expérience utilisateur, illustre comment la technologie peut être à la fois un gardien et un facilitateur dans le monde financier, nous incitant à réfléchir à l’équilibre entre innovation et sécurité dans nos interactions numériques. L'interprétation du triangle sur les graphiques suggère une direction anticipée pour PayPal, où une période de consolidation pourrait précéder une croissance significative en fonction de l'innovation continue et de l'expansion des services d'IA. La ligne rouge représente le point de sortie, où les investisseurs pourraient choisir de sécuriser leurs investissements si les attentes en matière d'innovation ou de sécurité ne sont pas remplies. Le développement de PayPal dans le domaine de l'IA met non seulement en évidence ses capacités actuelles, mais témoigne également de sa préparation aux défis futurs du secteur des paiements numériques. Alors que nous réfléchissons aux implications de ces avancées technologiques, nous sommes invités à explorer comment l’IA pourrait encore façonner l’économie, la sécurité et nos interactions financières quotidiennes, faisant de PayPal non seulement un leader aujourd'hui, mais aussi un visionnaire pour l'avenir.
NASDAQ:PYPLLong
par UDIS_View
1
Les ordinateurs quantiques menacent-ils nos forteresses numériquLes ordinateurs quantiques menacent-ils nos forteresses numériques? Dans la course à la supériorité quantique, D-Wave Systems témoigne de la quête incessante de l’humanité pour repousser les limites du calcul. Leur dernier processeur Advantage2, doté de plus de 4 400 qubits (ou bits quantiques, unités fondamentales de l'information quantique), ne représente pas simplement une avancée progressive, mais illustre la transition de l'informatique quantique d'une promesse théorique à une réalité pratique. Avec des capacités de traitement 25 000 fois plus rapides que ses prédécesseurs dans des domaines comme la conception de nouveaux matériaux ou la découverte de médicaments, nous assistons à l’aube d’une nouvelle ère informatique. Cette révolution quantique dépasse largement les murs des laboratoires. Le laboratoire de l’intelligence artificielle quantique, fruit de la collaboration entre la NASA et Google, illustre comment l’informatique quantique redéfinit déjà notre approche des défis complexes. De la simulation des atmosphères planétaires à l’optimisation des missions spatiales, ces systèmes s’attaquent à des problèmes que les ordinateurs traditionnels trouvent insolubles grâce au parallélisme quantique qui leur permet d'explorer plusieurs solutions simultanément. Cependant, les récentes avancées des chercheurs chinois utilisant les systèmes D-Wave pour briser certains algorithmes de chiffrement à clé publique présentent une arme à double tranchant. Tout en démontrant le potentiel extraordinaire de l'informatique quantique, ces percées signalent un changement fondamental dans les paradigmes de la cybersécurité, notamment en mettant en péril la sécurité des systèmes de chiffrement actuels. Alors que nous nous trouvons à ce carrefour technologique, la question n'est pas de savoir si l'informatique quantique transformera notre monde, mais comment nous nous adapterons à ses implications profondes pour la sécurité, la science et la société. L’avenir ne fait pas que se rapprocher : il se déroule déjà à la vitesse quantique.
NYSE:QBTSLong
par UDIS_View