Machine learning

L’utilisation d’ordinateurs pour le trading et l’investissement en ligne est loin d’être un nouveau concept. Dès les premiers jours de l’informatique, des machines ont été utilisées pour faire des calculs et des analyses financières. Cependant, les progrès récents de l’intelligence artificielle (IA), et plus particulièrement de l’apprentissage machine, ont introduit des moyens nouveaux et innovateurs d’exploiter la puissance de calcul pour une meilleure gestion financière.

Alors que l’intelligence artificielle fait référence au concept plus large de créer des machines qui pensent par elles-mêmes, Le Machine Learning est un domaine plus étroit, qui se concentre sur l’amélioration de la façon dont les ordinateurs déchiffrent le monde qui les entoure. Alors que l’intelligence artificielle consiste à créer la conscience, Le Machine Learning consiste à créer la compréhension.

Comment fonctionne l’apprentissage machine

L’utilisation de l’apprentissage automatique nécessite l’introduction de grandes quantités de données dans un ordinateur et le fait de le laisser apprendre par lui-même. Bien qu’il s’agisse d’un processus complexe, une explication simple serait la suivante : Si nous voulons enseigner à un ordinateur ce qu’est un chat, au lieu d’entrer des paramètres tels que les chats ont des oreilles pointues ou les chats ont des moustaches, nous lui donnerions simplement une abondance d’images de chats, lui laissant décider par lui-même comment reconnaître les chats. Si on lui fournit suffisamment de données, la machine sera en mesure d’exécuter efficacement la tâche qu’elle a elle-même apprise à faire.

Il est facile de comprendre comment cela peut être utilisé dans la finance. Une grande partie de l’investissement est liée à l’analyse technique et à la reconnaissance des formes, de sorte que, dans ce cas, le chat susmentionné pourrait être remplacé par des graphiques du marché et utilisé pour l’analyse prédictive. De plus, Internet a créé la possibilité de générer d’énormes quantités de données et des ensembles de données potentiellement illimités.

L’apprentissage en machine ouvre un éventail de nouvelles possibilités pour le trading et l’investissement. Par exemple, on peut apprendre aux machines à reconnaître les habitudes commerciales des commerçants responsables et à prédire qui pourrait représenter un risque pour certaines institutions. Une autre utilisation consisterait à créer des algorithmes qui trouveraient des similitudes dans différents portefeuilles réussis et à identifier les facteurs gagnants.

Rendre intelligent le marché

Maintenant qu’il est possible de passer au peigne fin les modèles de comportement de millions de traders et d’utiliser des algorithmes pour comprendre comment ils pensent, les réseaux commerciaux sociaux ajoutent une autre dimension d’information à ce processus. Dans l’ère de l’information d’aujourd’hui, chaque action est enregistrée et l’histoire de chaque trader peut être tracée, présentant une sorte de plan pour l’ADN d’investissement de ce trader.

Finance et machine learningLorsqu’il s’agit d’un réseau qui compte des millions de traders, il y a une quantité stupéfiante de données qui peuvent être utilisées. L’algorithme pertinent peut passer au crible cette base de données géante et extraire l’information pertinente. Le Machine Learning peut être introduit dans le mélange afin d’identifier les bonnes données.

En termes simples, un ordinateur peut apprendre à quoi ressemble un trading réussi et combiner ces informations provenant de divers utilisateurs pour construire un portefeuille d’investissement qui s’appuie sur leur sagesse cumulative.

Donner l’accès à tout le monde

Il n’est donc pas étonnant que des géants financiers comme JPMorgan Chase et Goldman Sachs utilisent ouvertement Le Machine Learning pour leurs pratiques de placement. Après tout, ils ont les ressources et les données nécessaires pour le faire fonctionner. Cependant, ce pouvoir n’est pas réservé à ces géants. Dans certains cas, l’apprentissage automatique peut également profiter au petit bonhomme.

La mission déclarée est de perturber l’industrie financière traditionnelle et de briser les barrières entre les investisseurs privés et les pratiques professionnelles. C’est le cas des stratégies d’investissement, qui sont des portefeuilles thématiques gérés à l’aide d’algorithmes avancés d’apprentissage automatique. Ainsi, les particuliers ont désormais accès à des technologies jusqu’alors réservées aux grandes entreprises.

Par exemple, l’un des CopyFunds d’eToro a été créé pour surperformer le populaire indice Nasdaq 100, en étudiant l’ADN d’investissement des traders du Nasdaq ayant réussi. L’algorithme localise les experts du Nasdaq, puis passe en revue leurs portefeuilles et leur historique de négociation pour localiser les 15 composantes du Nasdaq 100 vers lesquelles tous ces investisseurs ont une tendance positive. D’autres facteurs, tels que la gestion des risques, sont pris en considération, fournissant le résultat final d’un portefeuille d’investissement à faible risque, entièrement géré, qui peut potentiellement battre le Nasdaq 100.

Grandes données, grands résultats

L’utilisation de Le Machine Learning pour le trading s’est avérée fructueuse jusqu’à présent sur eToro. Un précédent CopyFund, appelé MomentumDDD, utilise le moteur d’apprentissage machine de Microsoft pour localiser les traders les plus susceptibles de générer un profit et les regroupe en un seul produit de placement. Ce CopyFund a généré un bénéfice de 22 % la première année tout en maintenant un risque relativement faible.

Au fur et à mesure que le temps passe, des algorithmes plus avancés seront développés et la quantité de données augmentera de façon exponentielle. Avec les premiers produits d’apprentissage machine d’eToro présentant un tel potentiel, il n’y a aucun doute que les pratiques futures basées sur cette technologie donneront des résultats impressionnants.

Ce contenu est fourni à des fins éducatives seulement et ne constitue pas un conseil en placement. Les performances passées ne sont pas une indication des résultats futurs. Données prises le 20 juillet 2018. Les données mises à jour peuvent être trouvées sur la page du CopyFund. Votre capital est en danger.

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