Intelligence artificielle et apprentissage automatique dans le trading

Les informations données ne sont pas des conseils en investissement.

Au cours des 60 dernières années, l'IA et l'apprentissage automatique ont fait un saut époustouflant de la science-fiction au monde réel. Bien que ces technologies soient encore dans leur jeunesse avec de plus grandes ambitions à satisfaire, elles ont déjà transformé nos vies de manière drastique. Le mot "IA" est très mal utilisé et surutilisé, ce qui nous fait penser que tout, de l'application de taxi à la brosse à dents, est alimenté par elle. En réalité, la technologie qui se cache derrière ces inventions est en train de changer le monde ici et maintenant.

L'IA permet d'accélérer les diagnostics dans les hôpitaux, de faire rouler les voitures sans conducteur, de générer de la musique et d'écrire pour les romanciers. Et je ne parle pas du fait que l'IA a surjoué les joueurs de Dota 2. Pourquoi faut-il que cela leur gâche la vie ?

Nous lisons beaucoup de choses sur l'IA et nous pouvons imaginer un superordinateur tiré d'un film de science-fiction qui est plus intelligent que toutes les créatures de l'univers. Mais revenons sur terre et focalisons nous sur des définitions concrètes.

L'intelligence artificielle (IA) vise à reproduire le niveau d'intelligence humain au moyen d'une machine. Un objectif que nous n'avons pas encore atteint. Il est plus précis de parler d'apprentissage automatique plutôt que d'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique est une technologie qui apprend à une machine à être plus performante lorsque vous augmentez les données qui lui sont fournies. Ce qui est fantastique, c'est qu'elle peut automatiser des tâches banales auxquelles les gens sont confrontés dans leur vie quotidienne.

Ne confondez pas les technologies mentionnées avec les robots FX. Ces derniers sont programmés par des personnes pour effectuer telle ou telle action alors qu’avec l’apprentissage automatique, vous fournissez simplement de plus en plus de données et une machine apprend à les traiter selon vos besoins.

Maintenant que toutes les définitions ont été soigneusement triées, posons-nous la seule question qui nous interpelle en tant que traders. Qu'en est-il du trading et des investissements financiers ? L’apprentissage automatique peut-il conquérir ces sphères ?

Humains VS Machines

Le domaine du trading est assez délicat à appliquer car il implique non seulement des facteurs rationnels qui influencent les fluctuations des prix mais aussi de nombreuses variables psychologiques, environnementales, politiques et économiques qui créent les hauts et les bas du marché. Les ingénieurs peuvent apprendre aux machines à prédire les séquences et les résultats en analysant les données sous forme de séries chronologiques. Par exemple, les décisions d'achat et de vente par action pendant une décennie. Mais que doivent-ils faire avec les autres informations à l'appui ?

Indicateurs de sentiments

Les experts en apprentissage automatique mènent des expériences pour prédire les résultats des transactions boursières en combinant le Q-learning, l'analyse des sentiments et les graphiques de connaissance. Les indicateurs de sentiments analysent les titres ou des articles complets via les médias sociaux et les agences de presse et les relient aux données d'achat et de vente collectées par le Q-learning.

Tout d'abord, une machine apprend à extraire des mots significatifs et à ne pas prêter attention aux informations sur le bruit. Ensuite, grâce à des graphiques de connaissances, elle étudie comment attribuer ces mots aux actions en question. Par exemple, une simple recherche ne reliera pas les actions de Bill Gates et de Microsoft, alors que le graphique de connaissance le fera. Ainsi, même certains éléments mentionnés dans l'article qui se rapportent implicitement à une action peuvent être analysés par la machine comme des données significatives.

L'ensemble du processus demande beaucoup de temps et de ressources. Mais les efforts en valent la peine. Les indicateurs du sentiment des investisseurs sont vendus aux banques, aux traders professionnels, aux fonds spéculatifs, aux plateformes sociales de trading, etc.

Signaux de trading

Gardez toujours à l'esprit qu'un signal de trading n''est pas un appel direct à l'action mais plutôt un avis actualisé qui vous informe des opportunités du marché. En fonction de votre tolérance au risque, de vos horizons d'investissement et des stratégies de trading que vous suivez, c'est toujours vous qui décidez du signal à suivre.

Traditionnellement, les signaux sont créés par des analystes. Mais lorsqu'il s'agit d'analyse de données, l’apprentissage automatique présente un grand avantage. Il peut passer par un grand nombre de mesures provenant de différentes sources sur une période relativement courte. Aujourd'hui, s'il est utilisé correctement et de manière responsable, l’apprentissage automatique analyse principalement des données passées et peut générer des signaux de trading dans une perspective à plus long terme.

Cependant, beaucoup d'entreprises utilisent superficiellement les capacités de l’apprentissage automatique et scannent les données 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, en produisant des signaux plus rapides tout au long de la journée. Les experts estiment que vous ne devriez pas vous fier à ces notifications et vous encouragent à les éviter lorsque vous prenez des décisions concernant le marché.

Ainsi, s'ils sont suivis avec sagesse, les signaux de trading générés par l’apprentissage automatique peuvent optimiser votre ratio risque/rendement.

Prévention de la fraude

À un moment donné, le trading devient une routine. Vous effectuez plus ou moins les mêmes actions tous les jours et votre esprit commence à les voir comme des moutons qui sautent dans tous les sens, d'avant en arrière. Cela peut endormir votre cerveau ou le rendre moins concentré. Vos yeux peuvent se figer et vous ne remarquerez pas quand une transaction ne se déroule pas aussi bien qu'elle le devrait.

Avec l’apprentissage automatique, vous n'aurez jamais autant d'ennuis ! On apprend à une machine à analyser des millions de modèles, et quand une légère incohérence apparaît, vous en êtes averti. Dans la plupart des cas, les figures inhabituelles sont dangereuses. La capacité à définir un comportement anormal peut éviter aux traders de perdre de l'argent lorsqu'ils investissent de grosses sommes.

De plus, l’apprentissage automatique permet de travailler avec des données personnalisées. Lorsque de nouveaux traders créent des comptes auprès d'un courtier, il peut y avoir des fraudeurs avec de fausses identités et de mauvaises intentions. Avec l'IA et l’apprentissage automatique, la validation de l'authenticité va plus vite, ce qui permet à des courtiers internationaux comme FBS d'accepter plus de nouveaux venus et de prévenir les usurpations d'identité.

Trading à haute fréquence

Le trading à haute fréquence (High-Frequency Trading — HFT) est un trading algorithmique complexe. L'ordinateur exécute un grand nombre d'ordres en quelques secondes et permet de réaliser un profit à partir d'une minuscule différence de prix. Ces algorithmes dépassent les compétences humaines. C'est dans ce domaine que l’apprentissage automatique fait une entrée glorieuse grâce à ses capacités de calcul rapides et précises.

Le superordinateur détecte les caractéristiques qui indiquent une augmentation ou une diminution future de l'évolution des prix et enchérit en fonction de cette prédiction.

Malheureusement, le HFT existe dans un univers auquel les day traders (= les êtres humains moyens) ne peuvent accéder. Les inconvénients de cette méthode sont notamment les suivants :

• Vous avez besoin d'ordinateurs à haute vitesse et d'un accès à des algorithmes complexes.
• Le matériel est beaucoup trop cher. Seules les grandes entreprises riches peuvent se le permettre.
• Vos ordinateurs de trading doivent être placés le plus près possible des serveurs car votre machine doit être aussi précise qu'une montre suisse.

Qui va gagner ?

L'IA et l’apprentissage automatique nous talonnent — c'est un fait et une réalité actuelle. Les technologies en question sont passées des terrains d'expérimentation à la vie quotidienne et ont réussi à dominer rapidement dans de nombreux domaines.

Cependant, en raison de sa nature compliquée, le trading est encore un peu à la traîne en ce qui concerne l'apprentissage machine et l'intelligence artificielle. Les ordinateurs aident beaucoup à traiter de grandes quantités de données passées et apprennent à reproduire l'intuition des traders pour reconnaitre des figures. Cette dernière tâche est délicate et demande donc beaucoup de temps et de ressources. Mais dès à présent, les experts peuvent offrir des aperçus supplémentaires du marché en traitant les messages des réseaux sociaux, les états financiers, les actualités. Ils ont appris aux machines à distinguer les informations pertinentes de celles qui ne le sont pas et à générer des signaux de trading pour des stratégies à long terme.

L’apprentissage automatique est utilisé pour la prévention de la fraude et la détection des fausses identités. En outre, cette technologie est indispensable pour le trading à haute fréquence.

Pour l'instant, nous collaborons avec des machines et il n'y a pas de rivalité. La suite … seul le temps nous le dira.