GNN, Transformers et RL pour l'arbitrage : quand les réseaux de neurones apprennent à trader
Comment les réseaux de neurones sur graphes trouvent des chaînes d'arbitrage en 78 ms, pourquoi les agents RL affichent un rendement annuel de 142% contre 12% pour les bots basés sur des règles, et comment construire un système intégré en Rust.