Un événement de retrait de liquidité, c’est le moment où le volume d’échanges diminue ou se rétracte de façon notable sur un marché financier. Nous nous consacrons à la compréhension de ces phénomènes grâce à des modèles d’intelligence artificielle adaptés. Nous partons de la définition brute du concept pour ensuite bâtir, couche par couche, une méthodologie qui s’ancre dans la réalité des marchés. Notre équipe réunit des profils spécialisés en data science, finance de marché et analyse algorithmique afin de comparer, tester et faire évoluer nos outils. Nous privilégions une approche itérative, où chaque hypothèse est confrontée aux faits et affinée à la lumière de nouveaux jeux de données. En nous appuyant sur des tableaux comparatifs, nous situons nos résultats face aux méthodes classiques, ouvrant ainsi la discussion sur l’intérêt d’un regard algorithmique sur la liquidité. Notre objectif : fournir une vision claire et nuancée de la dynamique des flux financiers, en privilégiant la rigueur et la transparence dans la modélisation. Nous croyons qu’un langage accessible, allié à une documentation précise, permet à chacun de s’approprier ces outils pour penser la stratégie à horizon long terme.