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Comment l’apprentissage automatique et l’optimisation du code peuvent-ils générer plus d’alpha ?

Les applications de l’IA dans le secteur financier sont multiples. Dans cet article, nous explorons quelques cas d’utilisation clés de l’IA pour les fonds spéculatifs. Nous examinons également les défis potentiels liés à la mise en œuvre de solutions basées sur l’IA et la manière dont les fonds spéculatifs peuvent contourner ces défis.

Les fonds spéculatifs basés sur l’IA utilisent actuellement l’apprentissage automatique pour des tâches telles que l’analyse de données, la réalisation de transactions boursières et le calcul des paiements. Il est intéressant de discuter en détail de certaines de ces applications.

Trading algorithmique

Le trading implique de considérer une gamme de variables indépendantes qui ont un impact sur la valeur des actifs et de prendre des décisions d’investissement qui conduisent à des rendements plus élevés. Les commerçants humains et la modélisation informatique traditionnelle peuvent ne pas être en mesure de passer au crible de grands volumes d’informations suffisamment efficacement pour prendre des décisions commerciales en temps opportun.

Voici ce qu’il y a à savoir à ce sujet :

Avec le trading algorithmique basé sur l’IA, de nombreux modèles d’apprentissage automatique peuvent être facilement utilisés pour effectuer un trading automatique, exploitant de nouvelles informations qui n’étaient pas accessibles auparavant. Les modèles de trading algorithmique basés sur l’IA facilitent également le trading indépendant avec une intervention minimale des traders humains. Par exemple, sur la base des prix d’actifs historiques et prévus, un modèle peut être développé et entraîné pour effectuer une transaction à un moment donné. Comparé aux techniques de trading traditionnelles, ce modèle traitera un plus grand nombre de données à un rythme accéléré, rendant le processus de trading plus précis et efficace.

Prévision de la volatilité

Les incertitudes du marché rendent les prévisions de volatilité précises cruciales dans la gestion des fonds. Inutile de dire qu’une meilleure compréhension et prédiction de la volatilité conduit à de meilleures décisions de trading et à des rendements plus élevés.  Les approches conventionnelles et la modélisation économétrique peuvent prédire la volatilité, mais elles sont souvent incapables de cartographier les relations complexes et non linéaires entre les facteurs qui contribuent à la volatilité.


Cependant, les approches basées sur l’apprentissage automatique sont capables de faire des prédictions beaucoup plus précises de la volatilité. En particulier en adoptant des approches plus flexibles pour comprendre la variance (une mesure sous-jacente de la volatilité), les modèles d’apprentissage automatique sont capables d’augmenter la précision des prévisions de volatilité. 

Surveillance du signal

Des études ont montré que l’alpha sur les nouveaux trades décroît en 12 mois environ en moyenne. Étant donné que les décisions de trading sont prises sur la base de relations et de signaux prédictifs, il est essentiel que les fonds surveillent et récupèrent des signaux de haute qualité. La surpopulation des signaux peut être particulièrement préoccupante, entraînant des positions de négociation qui se chevauchent et une décroissance alpha.

Cependant, grâce aux technologies basées sur l’apprentissage automatique, les fonds spéculatifs sont capables d’identifier des signaux divers et jusqu’ici peu courants, ce qui leur permet d’éviter les transactions basées sur des signaux surchargés.

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