Le chef d'orchestre ML : combine les prédictions de tous les modèles avec pondération dynamique basée sur la performance récente.
Ensemble Meta est la méta-stratégie de l'arène ML qui combine les prédictions de TOUS les autres modèles de machine learning (XGBoost, LightGBM, CatBoost, Random Forest, LSTM, Transformer, DQN) en un signal consensus unique. C'est le « stacking » ultime — un modèle de second niveau qui apprend comment pondérer chaque modèle selon les conditions de marché. Quand LSTM est plus fiable (marchés tendanciels), il augmente son poids. Quand XGBoost excelle (marchés tabulaires classiques), il le favorise.
Chaque modèle ML produit une prédiction avec un score de confiance. Un modèle de stacking (régression logistique) apprend les poids optimaux : poids_i = f(performance_récente_i, corrélation_avec_autres, conditions_marché). Le signal final = somme pondérée des 7 prédictions. Signal de trading quand le consensus > 60% dans une direction. Les poids sont recalculés quotidiennement sur les 30 derniers jours de performance.
Consensus pondéré de 7 modèles ML. Poids dynamiques basés sur la performance récente. Stacking (modèle de 2nd niveau). Diversité des approches (boosting, forêt, deep learning, RL). Confiance agrégée >60% requise. Recalibrage quotidien des poids.
Faible
Combine la force de 7 approches ML différentes. Le stacking corrige les faiblesses individuelles. Plus robuste qu'aucun modèle seul. Poids adaptatifs selon les conditions de marché. La « dream team » du machine learning crypto.
Complexité maximale (7 modèles + 1 stacker). Le consensus peut diluer les signaux forts d'un modèle individuel. Coût computationnel élevé (7 modèles à maintenir et ré-entraîner). Si tous les modèles ML se trompent ensemble, l'ensemble se trompe aussi.
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