L'intelligence artificielle dans la finance

Quelle est la place de l'intelligence artificielle dans les marchés boursiers mondiaux ?


L'avancée de la robotique et de l'apprentissage automatique

Ke Jie était autrefois le meilleur joueur du monde du jeu le plus complexe jamais inventé, un ancien jeu de plateau chinois appelé Go. Mais, en 2017, Ke a été battu par un programme informatique qui avait appris à jouer au jeu que Ke avait passé la majeure partie de sa vie à maîtriser.
La victoire robotique a marqué un tournant décisif pour l'intelligence artificielle(IA) et la technologie d'apprentissage automatique - un sous-ensemble de l'IA par lequel un ordinateur apprend à effectuer une tâche sans être explicitement programmé pour l'achever, au lieu d'apprendre et de s'améliorer par l'expérience.
Maintenant, la technologie est appliquée dans les industries des transports, où des algorithmes sont utilisés pour enseigner aux voitures autonomes comment naviguer dans les rues animées de la ville, jusqu'aux soins de santé, où les robots apprennent à diagnostiquer et à traiter les patients. Et en finance, de plus en plus, ces technologies prennent des décisions sur les actions à acheter et à vendre.
Marcos López de Prado a été à la pointe de l'innovation en matière d'apprentissage automatique en finance. L'Espagnol basé à New York a été le tout premier responsable de l'apprentissage machine chez AQR, l'une des plus grandes sociétés de gestion d'investissement au monde, avant de quitter plus tôt cette année pour démarrer sa propre entreprise, qui vend à Wall Street son expertise et ses algorithmes en matière d'apprentissage automatique.
Le pionnier des finances a littéralement écrit le livre sur l'utilisation du machine learning dans l'investissement (son manuel de 400 pages Advances in Financial Machine Learning est inclus dans le programme de plusieurs cours de troisième cycle), et il a été nommé le `` Quant of the Year '' 2019. par le Journal of Portfolio Management.
Voici ce López de Prado a à dire sur la façon dont les robots prennent le contrôle des marchés financiers mondiaux et ses grands espoirs pour la technologie.

Quelles avancées dans le domaine de l'apprentissage automatique?

L'apprentissage automatique a connu un grand succès dans diverses applications de l'industrie au-delà des attentes de nombreuses personnes. Il y a quelques années, nous commençons à voir toutes ces percées, comme des machines battant les meilleurs joueurs de [le jeu de société] Go.
Ce qui a changé, c'est que nous avons des ordinateurs suffisamment puissants pour résoudre ces problèmes. Et nous avons beaucoup de données qui n'étaient pas disponibles auparavant et nous savons comment utiliser ces données en combinaison avec des algorithmes.
Donc, tout à coup, les algorithmes d'apprentissage automatique sont devenus des experts dans des tâches où il y a cinq ans, seuls les humains pouvaient être des experts.

Quels sont les défis de l'utilisation de cette technologie pour acheter et vendre des actions?

La finance est spéciale car nous ne proposons pas de très grands ensembles de données par rapport aux ensembles de données qui sont utilisés pour entraîner ces algorithmes pour des choses comme la reconnaissance des visages ou la conduite de voitures.
Et les marchés évoluent. Vous êtes un investisseur et lorsque vous extrayez de l'argent du marché, le marché apprend à vous empêcher d'extraire des bénéfices l'année prochaine.

Quelles erreurs les gens commettent ils lorsqu'ils appliquent l'apprentissage automatique au processus d'investissement?

Cette approche oracle utilise l'apprentissage automatique comme une boîte noire et est vouée à l'échec. Ce qui n'a pas de sens à ce stade est d'utiliser ces techniques pour faire des prédictions de boîte noire.
À moins que vous ne compreniez la raison pour laquelle le modèle fonctionne en premier lieu, vous ne savez pas quand l'éteindre.

Quelle est la bonne façon d'utiliser le machine learning pour investir?

L'apprentissage automatique doit être utilisé comme un outil de recherche et non comme un outil de prévision. Il devrait être utilisé pour identifier de nouvelles théories, et une fois que vous avez identifié une nouvelle théorie, vous jetez la machine, vous ne voulez pas de la machine.
C'est la bonne approche en matière de finances. Tout le monde devrait utiliser l'apprentissage automatique pour développer des théories et tester des théories, mais une fois la théorie découverte, vous devez exécuter la machine, pas la machine.

Comment la technologie a-t-elle changé le marché boursier?

Aujourd'hui, la plupart des transactions sont effectuées par des algorithmes. Il y a très, très peu de transactions qui sont exécutées par des humains. Les humains ont été expulsés. Quiconque doute de son efficacité et de l'apprentissage automatique en particulier devrait regarder l'exécution.

Les machines prendront-elles totalement le pas sur l'investissement?

Il n'y a aucune raison de ne pas s'attendre à ce que finalement ces machines soient capables de résoudre de nombreuses tâches que nous ne pouvons pas résoudre, c'est une question de moment, ce n'est pas une question de si.
Je pense qu'à terme, les machines prendront le relais de l'investissement. Prendre des décisions, c'est traiter l'information. Si vous avez une machine qui peut traiter les informations de manière plus efficace, plus rapide et plus objective, vous réussirez

Les entreprises pourront-elles toujours lever des fonds si les machines investissent?

Je pense qu'à terme, cela aura un effet très positif sur la société. Lorsque les actifs sont alloués plus efficacement, les entreprises qui ont plus de chances de réussir reçoivent les actifs, et les entreprises qui ne sont tout simplement pas très susceptibles de réussir, elles ne reçoivent pas d'actifs.

Pourquoi le développement de cette technologie est-il important?

J'espère que lorsque ces technologies seront déployées correctement, elles rendront les marchés plus efficaces, donc lorsque les gens investiront, ils investiront en suivant des approches scientifiques plutôt qu'en faisant des spéculations ou des suppositions sauvages, et j'espère que cela aide la société dans le sens où vous voulez quelque chose aussi importants que la finance et l'investissement fondés sur des preuves scientifiques, et non sur de simples spéculations.

Date de création : 2019-12-23
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