Vous souhaitez en savoir plus sur la révolution des prévisions boursières par l’Intelligence Artificielle (IA) ?
La reconnaissance des formes du cours des actions est un domaine dans lequel l’IA excelle. En tant qu’investisseur, si vous connaissez un modèles de graphiques « tête et épaules » ou « tasse et poignée », alors vous avez un avantage.
Ce sont des lignes de tendance qui vous indiquent comment une action va évoluer dans le futur. Mais ils sont difficiles à trouver et à acquérir. Et c’est là qu’intervient l’IA.
Ce qui arrive aux prévisions boursières par l’IA sera discuté dans ce blog. Et nous verrons comment cela se traduit dans la technologie, dans l’exploration de données et pour les investisseurs.
#1 L’IA recherche des schémas cachés qu’aucun homme n’aura le temps de chercher
Supposons que vous puissiez examiner chaque tick de la bourse sur une décennie, tracer le chemin exact que la plus petite des tendances parcourt comme une plume à travers les actifs mondiaux et filtrer les signaux du flou dans un océan de données. Bien entendu, aucun homme n’est enchanté par ce pouvoir. Mais de plus en plus de machines le sont.
Les algorithmes d’IA peuvent exploiter les dernières techniques d’apprentissage automatique et les appliquer à des centaines de milliers d’années de données de marché historiques pour découvrir autant de couches de corrélations et de facteurs déterminants qu’aucun humain ne pourrait jamais le remarquer, et encore moins éviter les erreurs.
En d’autres termes, les algorithmes sont comme des limiers, reniflant inlassablement l’air à la recherche du moindre soupçon de modèle prédictif parmi des milliards de points de données.
Exemple : vous pourriez remonter à 50 ans d’action quotidienne des prix du S&P 500 et trouver un type très certain de formation de double fond juste avant la hausse – la volatilité est déjà plus faible et le volume a été tiré à des niveaux presque record – et que ce double fond apparaît comme un précurseur d’une poussée.
En tant que commerçant de détail, vous ne pourriez jamais parcourir autant d’informations fines et stocker autant de modèles dans votre cerveau. Mais l’IA n’est pas limitée par ces limitations cognitives et peut apporter des informations commerciales à une échelle, une portée et une ampleur que nous ne pouvons même pas imaginer.
Et le meilleur, c’est que l’IA génère toujours une version améliorée d’elle-même. L’IA apprend à repérer ces modèles graphiques à très haute probabilité, qui sont toujours capables de prédire la direction des prix dans le futur, en effectuant des back-tests répétés et en perfectionnant ses algorithmes de reconnaissance de modèles avec des entrées de données.
Dans un certain sens, les algorithmes apprennent à connaître les mécanismes et la « sauce secrète » des marchés financiers.
#2 Améliorez votre analyse grâce à la puissance des données de l’IA
Et si vous pouviez renforcer votre propre intuition – de manière significative – grâce au traitement de masse des données et au pouvoir de recherche de modèles de l’IA ? Eh bien, cela a maintenant une chance.
Les meilleures sociétés de trading quantitatif utilisent déjà des algorithmes intelligents pour effectuer des analyses de marché et des backtests à grande échelle. Mais au cours des dernières années, même les plateformes de trading de détail ont commencé à intégrer l’analyse de l’IA pour voir si cela pouvait permettre aux traders individuels de réussir. L’IA ne remplace pas l’humain, c’est un ami qui double votre intelligence.
Votre système commercial, par exemple, pourrait filtrer des décennies d’historique de bénéfices pour détecter une cassure après une tentative sur une ou plusieurs dimensions afin de trouver des transactions rentables. Il se peut également que l’action des prix s’inverse après 7 à 10 jours de tendance ascendante sur les méga-capitalisations super liquides si le RSI passe en territoire de surachat.
L’IA vous aspire de manière si terrifiante avec un avantage informationnel, car elle a calculé ces probabilités de probabilité de modèle dans les moindres détails, et vous pouvez ensuite échanger des formations graphiques chroniques à haute chance avec une confiance exponentiellement plus grande. Comme si vous disposiez d’une armée de data scientists travaillant 24h/24 et 7j/7 pour analyser les données de marché pour vous.
#3 Résolvez l’ambiguïté grâce à la science de la déduction de l’IA
Soyons réalistes : vous ne pouvez pas prédire l’évolution des marchés financiers avec un semblant de précision. Les mouvements de prix varient en fonction de l’activité de millions d’investisseurs ayant différentes raisons d’être sur le marché.
Lorsque vous ne connaissez pas l’interaction de toutes les variables, cela peut sembler presque impossible à comprendre.
Et c’est là que l’analyse de l’IA entre en jeu. Elle peut être capable d’éliminer tous les éléments contradictoires et de voir la principale structure graphique répétitive qui détermine le prix.
Un algorithme d’IA, par exemple, pourrait prédire que, sur la base de l’indice Nasdaq, les consolidations sur 7 à 10 jours qui sortent d’une configuration triangulaire se stabilisent à la baisse dans 60 % des cas. Une simple étape, et la probabilité qu’un modèle graphique impénétrable devienne quantifiable.
Lorsque vous repérez de telles structures statistiquement pertinentes, l’IA vous permet de négocier d’un point de vue logique et basé sur les données, plutôt que spéculatif. Les années passent et vous rassemblez des preuves inébranlables que les prix rebondissent de manière répétitive autour de contours techniques répétitifs. Le marché passe d’insondable à échelle, compréhensible et prévisible.
La limite
Il y a tellement de choses à aimer et à détester dans l’IA. Voici deux limites.
- L’IA s’appuie sur des données de haute qualité : Les prévisions seront fausses si les données sont incomplètes ou si elles ne sont pas en temps réel. De bonnes données sont le principal facteur de prédiction de l’IA.
- Surapprentissage : Le surapprentissage se produit lorsque l’IA apprend les données d’entraînement trop rapidement, avec du bruit et des valeurs aberrantes. Cela rendra vos données mauvaises sur de nouvelles données invisibles. La formation modèle doit être proportionnée pour ne pas tomber dans cette impasse.
- Risque de marché : Il n’y a pas de sécurité en bourse. Des conditions dévastatrices ont bouleversé même les meilleures simulations d’IA. L’IA pourrait se remodeler, mais elle pourrait ne pas être très efficace pour prédire « les grands événements », comme le krach économique ou les guerres géopolitiques.
- Problèmes de conformité : Alors que l’IA pénètre la finance, les régulateurs observent. Tout le monde ne peut pas respecter les règles et celles-ci pourraient limiter la manière dont certaines applications d’IA peuvent être appliquées aux prévisions boursières.
L’intelligence artificielle traversera toutes les coutures du système financier. Notre époque approchera, où nous disposerons également d’algorithmes basés sur l’IA qui pourront détecter des transactions plus lucratives plus rapidement et plus précisément que n’importe quel analyste de trading humain ne pourrait jamais l’espérer.
Pour exploiter l’IA dans votre cas d’utilisation, en extrayant de la valeur à partir d’ensembles de données massifs, vous disposez alors d’un avantage durable qui vous permettra de surpasser vos concurrents sans aucune limitation. L’IA pourrait être la prochaine grande opportunité pour vous de devenir un expert en trading avec un tout nouveau niveau de perspicacité et de précision.
