#1 02-09-2023 16:29:05

Climax

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Apprentissage automatique dans le domaine du trading et de la finance

Dans le domaine du trading et de la finance, l'apprentissage automatique est en train de remodeler l'analyse traditionnelle des marchés.

Nous nous penchons sur l'intégration de l'apprentissage automatique dans la recherche financière, en explorant ses défis, ses opportunités et son potentiel pour l'avenir.

Principaux enseignements - L'apprentissage automatique dans le trading et la finance

• Le rôle de l'apprentissage automatique dans la finance : L'apprentissage automatique offre une nouvelle perspective pour l'analyse financière, en améliorant les modèles financiers traditionnels, en particulier pour prédire les résultats du marché et la conception des portefeuilles.

• La complexité améliore les prévisions : L'adoption de modèles complexes d'apprentissage automatique en finance permet de mieux utiliser les données, de mieux saisir les relations non linéaires et de s'adapter aux évolutions du marché, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées.

• Équilibrer le risque et le rendement : Les techniques d'apprentissage automatique cherchent à trouver un équilibre entre le risque et le rendement, en tenant compte de vastes ensembles d'informations et de l'évolution des conditions du marché, tout en prenant en compte les coûts de négociation et d'autres contraintes du monde réel.

Introduction à l'apprentissage automatique en finance et en trading

L'apprentissage automatique est de plus en plus utilisé dans l'analyse des marchés financiers, offrant une nouvelle perspective sur les modèles financiers traditionnels.

Nous examinons les raisons de l'intégration de l'apprentissage automatique dans la recherche financière, ainsi que ses défis et ses opportunités.

Les prix sont des prédictions

En finance, les prix sont des prévisions.

Ces prédictions sont façonnées par les informations disponibles concernant les gains futurs des actifs et par les croyances des traders/investisseurs concernant ces gains.

Des modèles sophistiqués peuvent être utilisés pour déchiffrer les prédictions contenues dans les prix.

Les ensembles d'informations sont vastes

L'une des caractéristiques de la recherche financière est l'immensité de ses ensembles d'informations.

Les questions centrales de l'économie financière tournent autour du type d'information que possèdent les acteurs du marché et de la manière dont ils l'utilisent.

L'évaluation des actifs partage des effets communs (par exemple, des changements dans les conditions macroéconomiques) ainsi que des effets spécifiques aux actifs.

Les modèles empiriques issus des approches traditionnelles ont tendance à n'examiner qu'une ou quelques variables à la fois.

Des modèles plus sophistiqués sont nécessaires pour aider les chercheurs à élaborer des modèles plus robustes.

Les formes fonctionnelles sont ambiguës

La recherche financière se caractérise par deux conditions qui en font un terrain fertile pour l'apprentissage automatique :

• de vastes ensembles d'informations conditionnées

• des formes fonctionnelles ambiguës

L'analyse empirique traditionnelle de l'évaluation des actifs repose souvent sur des modèles de prédiction fortement contraints (paramétrés).

Ces contraintes peuvent limiter le pouvoir explicatif du modèle, en particulier en dehors de ses paramètres de conception ou de l'ensemble des données d'apprentissage.

Apprentissage automatique et approches économétriques traditionnelles

La distinction entre l'apprentissage automatique et l'économétrie traditionnelle est subtile.

L'apprentissage automatique englobe une collection variée de modèles à haute dimension pour la prédiction statistique, des méthodes de régularisation pour la sélection des modèles et des algorithmes efficaces pour passer au crible les spécifications potentielles des modèles.

Au fond, l'apprentissage automatique ne s'écarte pas beaucoup de l'économétrie ou des statistiques.

Le principal facteur de différenciation réside généralement dans les techniques de calcul utilisées par l'apprentissage automatique, c'est-à-dire un ensemble de procédures permettant d'estimer un modèle statistique et d'utiliser ce modèle pour faire des déductions, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter des ensembles de données volumineux ou des modèles fortement paramétrés.

Les défis de l'application de l'apprentissage automatique à la finance

Si la recherche en finance se prête idéalement à l'apprentissage automatique, elle présente également des défis uniques.

L'un des principaux défis est la réalité des "petites données" des séries temporelles économiques, qui contraste avec les environnements de "grandes données" où l'apprentissage automatique prospère généralement.

La recherche financière est souvent confrontée à des rapports signal/bruit faibles, ce qui est particulièrement évident dans le travail prédictif.

Les outils d'apprentissage automatique, lorsqu'ils sont complétés par la théorie économique, peuvent aider à relever ces défis en filtrant le bruit et en capturant les modèles de données pertinents.

Deux cultures de l'économie financière

L'essai de Breiman sur les "deux cultures" de la statistique trouve un parallèle dans l'économie financière.

Une culture met l'accent sur les modèles structurels et les tests d'hypothèses, tandis que l'autre s'oriente vers les modèles de prédiction.

La première s'appuie sur des modèles de prédiction fortement contraints, tandis que la seconde est plus souple et adaptative.

Cependant, les deux cultures jouent un rôle important dans le paysage plus large de l'économie financière.

Modélisation paramétrique et non paramétrique (ou semi-paramétrique)

Les modèles financiers traditionnels sont fortement paramétrés.

L'apprentissage automatique offre une méthode d'évaluation statistique lorsque l'analyste n'est pas certain de la structure précise de son modèle statistique.

Essentiellement, il peut être considéré comme une forme de modélisation non paramétrique (ou semi-paramétrique).

Il fonctionne en explorant de multiples spécifications de modèles potentiels et laisse les données dicter le modèle le plus approprié pour le défi donné.

Liste des modèles d'apprentissage automatique en finance accompagnés d'une brève description

Voici une liste de modèles d'apprentissage automatique couramment utilisés en finance, chacun accompagné d'une description concise :

Régression linéaire

Modèle statistique fondamental utilisé pour comprendre la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.

Régression logistique

Utilisée pour les problèmes de classification binaire en finance, tels que l'évaluation du crédit, en modélisant la probabilité d'un résultat binaire (par exemple, défaut ou absence de défaut).

Arbres de décision

Modèle qui représente les décisions et leurs conséquences possibles, y compris les résultats d'événements aléatoires, les coûts des ressources et l'utilité.

Souvent utilisé pour l'optimisation des portefeuilles et l'évaluation des risques.

Forêts aléatoires

Une méthode d'apprentissage d'ensemble qui combine plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision de la prédiction.

Couramment utilisée dans l'évaluation du crédit et la détection des fraudes.

Machines à vecteurs de support

Un classificateur puissant qui trouve l'hyperplan optimal pour séparer différentes classes, utilisé dans les prévisions boursières et la segmentation de la clientèle.

Bayes naïves

Un classificateur probabiliste basé sur l'application du théorème de Bayes.

Souvent utilisé pour l'analyse du sentiment des nouvelles financières et la prédiction des marchés.

K-Voisins les plus proches

Méthode non paramétrique utilisée pour la classification et la régression, par exemple pour prédire les tendances des marchés boursiers sur la base de la similarité avec les modèles historiques.

Réseaux neuronaux artificiels

Inspirés des réseaux neuronaux biologiques, les réseaux neuronaux artificiels sont utilisés pour des tâches complexes de reconnaissance des formes et de prévision, telles que le trading algorithmique.

Réseaux neuronaux convolutifs

Principalement utilisés dans le traitement des images, les réseaux neuronaux convolutifs sont également appliqués à la finance pour traiter les données de séries temporelles, comme les mouvements de prix des actions, sous forme de structures semblables à des images.

Réseaux neuronaux récurrents

Idéaux pour l'analyse des séries temporelles en raison de leur mémoire des entrées précédentes, les réseaux neuronaux récurrents sont utilisés pour prédire les cours des actions et les indicateurs économiques au fil du temps.

Réseaux à mémoire à long terme

Un type particulier de réseaux à mémoire à long terme efficace dans l'apprentissage de la dépendance d'ordre dans les données de séries temporelles.

Utilisé pour le trading à haute fréquence et la prédiction des marchés.

Analyse en composantes principales

Technique de réduction de la dimensionnalité utilisée pour simplifier des ensembles de données complexes tout en conservant leurs caractéristiques essentielles.

Souvent utilisée dans la gestion des risques.

Machines de renforcement du gradient

Technique d'ensemble qui construit des modèles de manière séquentielle, chaque nouveau modèle corrigeant les erreurs commises par les précédents.

Utilisée dans diverses applications financières telles que l'évaluation du crédit.

Apprentissage par renforcement profond

Combine les réseaux neuronaux avec un cadre d'apprentissage par renforcement pour prendre des décisions ; il est utilisé dans le trading algorithmique pour développer des stratégies qui s'adaptent aux changements du marché.

Chacun de ces modèles a des applications spécifiques en finance, adaptées à des types particuliers de données et de problèmes commerciaux.

Traitement du langage naturel

Les techniques de traitement du langage naturel, y compris l'analyse des sentiments, permettent d'extraire des informations de données textuelles telles que des articles d'actualité, des rapports financiers et des médias sociaux.

Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour prédire les mouvements du marché ou les tendances économiques.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est un domaine de l'apprentissage automatique qui s'intéresse à la manière dont les agents logiciels prennent des mesures dans un environnement afin de maximiser une certaine notion de récompense cumulative.

En finance, elle est utilisée pour la gestion de portefeuille et le trading algorithmique en apprenant des stratégies optimales à partir de données historiques et en les adaptant aux marchés à venir.

Méthodes d'ensemble

La combinaison des prédictions de plusieurs modèles peut améliorer la précision des prévisions - on parle aussi d'approche multimodèle ou métamodèle.

Les méthodes d'ensemble telles que le bagging, le boosting et le stacking regroupent les prévisions de plusieurs estimateurs de base construits avec un algorithme d'apprentissage donné.

Cela permet d'améliorer la robustesse par rapport à un estimateur unique.

Algorithmes de détection des anomalies

Ces algorithmes sont utilisés pour identifier les valeurs aberrantes dans les données financières, qui peuvent signaler des activités frauduleuses ou des changements critiques sur le marché.

Des techniques telles que les forêts d'isolement, les machines à vecteurs de support à une classe et les autoencodeurs (un type de réseau neuronal) sont employées à cette fin.

Les avantages des modèles complexes

Dans le domaine de l'apprentissage automatique financier, la complexité des modèles joue un rôle dans la compréhension et la prévision des résultats financiers.

Imaginons un analyste qui cherche à développer un modèle de prédiction de rendement performant.

Le rendement de l'actif, noté R, est généré par un véritable modèle de la forme suivante

R(t+1) = f(Xt) + i(t+1)

Dans ce scénario, l'ensemble des variables prédictives, X, peut être connu de l'analyste.

Cependant, la véritable fonction de prédiction, f, reste insaisissable.

C'est là que la sélection du modèle entre en jeu.

D'une manière générale, l'objectif est le suivant

• d'inclure tous les prédicteurs plausiblement pertinents dans le modèle

• utiliser des modèles non linéaires riches (plutôt que d'être inutilement contraints).

Les avantages des modèles complexes sont les suivants

Utilisation complète des données

En finance, une multitude de facteurs peuvent influencer les résultats du marché.

Qu'il s'agisse d'indicateurs macroéconomiques ou d'informations spécifiques à une entreprise, l'éventail des prédicteurs potentiels est vaste.

Les modèles complexes d'apprentissage automatique peuvent intégrer un large éventail de ces prédicteurs, en veillant à ce qu'aucune information potentiellement pertinente ne soit oubliée.

Cette approche globale peut conduire à des prédictions plus précises et plus robustes.

Saisir les relations non linéaires

Les données financières présentent souvent des relations non linéaires.

Par exemple, la relation entre le cours d'une action et plusieurs facteurs d'influence peut ne pas être une ligne droite.

Les modèles linéaires simples peuvent ne pas tenir compte de ces nuances, ce qui conduit à des prédictions sous-optimales.

En revanche, les modèles complexes, en particulier ceux qui ont des spécifications non linéaires, peuvent capturer ces relations et fournir une représentation plus précise de la dynamique des données sous-jacentes.

Adaptabilité et flexibilité

En incluant un large éventail de prédicteurs, les modèles complexes peuvent s'adapter à l'évolution des conditions du marché.

Lorsque de nouvelles données sont disponibles ou que la dynamique du marché évolue, ces modèles peuvent être recalibrés, garantissant ainsi que les prédictions restent pertinentes et précises.

Surmonter le surajustement grâce à la régularisation

Si les modèles complexes sont susceptibles de s'adapter de manière excessive aux données d'apprentissage, nombre d'entre eux sont dotés de techniques de régularisation intégrées.

Ces techniques empêchent le modèle d'être trop étroitement adapté aux données d'apprentissage, garantissant ainsi une bonne généralisation à de nouvelles données inédites.

Conception améliorée du portefeuille

Lors de la conception de portefeuilles, il est important de prendre en compte un large éventail de facteurs susceptibles d'influencer les rendements des actifs.

Les modèles complexes, grâce à leur capacité à intégrer de nombreux prédicteurs, peuvent fournir une vision holistique des opportunités d'investissement potentielles, conduisant à des portefeuilles plus diversifiés avec de meilleurs rendements ajustés au risque.

En saisissant les relations non linéaires, les modèles complexes peuvent fournir des informations sur les corrélations et les volatilités des actifs, ainsi que sur les facteurs de rendement potentiels qui pourraient échapper aux modèles plus simples.

Cela peut conduire à des décisions d'allocation de portefeuille plus éclairées, optimisant l'équilibre entre le risque et le rendement.

Composants des modèles d'apprentissage automatique

Voici un aperçu de ce qui entre dans la composition des modèles d'apprentissage automatique :

Les données

Les données utilisées pour obtenir des résultats sont à la base de tout.

En gros, que se passe-t-il dans le monde ?

Il est donc important de sélectionner les ensembles de données appropriés et de s'assurer de leur pertinence.

La qualité et la quantité des données peuvent influencer de manière significative la précision des prédictions.

Plan d'expérience

Le plan d'expérience est un élément important de toute recherche.

Il fournit une approche structurée pour tester les hypothèses et tirer des conclusions.

Une référence : Modèles linéaires simples

Les modèles linéaires simples servent de référence fondamentale pour la prédiction des rendements.

Ces modèles, bien que basiques, constituent une norme à laquelle des modèles plus complexes peuvent être comparés.

Modèles linéaires pénalisés

Les modèles linéaires pénalisés introduisent des contraintes sur les coefficients, garantissant que le modèle ne s'adapte pas trop aux données.

Réduction des dimensions

Les techniques de réduction de la dimension sont importantes lorsqu'il s'agit de traiter des données à haute dimension.

En réduisant la dimensionnalité, ces techniques peuvent améliorer l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique sans compromettre la qualité des prédictions.

Arbres de décision

Les arbres de décision sont une technique d'apprentissage automatique très répandue, connue pour sa facilité d'interprétation, sa structure hiérarchique et sa capacité à saisir les relations non linéaires dans les données.

Réseaux neuronaux Vanille

Les réseaux neuronaux vanille, ou réseaux neuronaux feed-forward de base, ont gagné en popularité dans divers domaines, y compris la finance.

Analyses comparatives

Les analyses comparatives fournissent une vue d'ensemble des performances de divers modèles d'apprentissage automatique.

Réseaux neuronaux plus sophistiqués

Au-delà des réseaux neuronaux classiques, l'apprentissage profond offre des architectures plus sophistiquées telles que les réseaux neuronaux récurrents (RNN).

Ces modèles sont capables de traiter des données séquentielles, ce qui en fait des candidats prometteurs pour les problèmes de prédiction de séries temporelles.

Modèles de prédiction de retour pour les données "alternatives

Les données alternatives, souvent appelées "alt data", ont attiré l'attention du secteur de la gestion d'actifs.

Il existe également des modèles d'apprentissage automatique adaptés à des types spécifiques de données alternatives, tels que l'obtention d'informations à partir de textes et d'images.

L'exploration de l'analyse textuelle et de l'analyse d'images à l'aide de techniques telles que les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) souligne le potentiel des données alternatives dans l'amélioration des prévisions de rendement.

Grands modèles linguistiques (LLM)

Les "grands modèles linguistiques" (LLM) sont formés sur des milliards d'exemples de textes de l'histoire de l'humanité dans différentes langues (par exemple, des livres complets et de vastes portions de l'internet).

Ces modèles sont ensuite déployés auprès de chercheurs non spécialisés pour des tâches en aval.

Nous avons écrit dans un autre article comment les LLM peuvent être utiles dans certains contextes financiers.

Par exemple, les modèles statistiques et d'apprentissage automatique peuvent ne pas comprendre les termes "peur" et "cupidité" parce qu'ils ne s'intéressent pas à l'étiquetage des données.

Cependant, les LLM ont lu presque tout ce qui a été écrit sur ces concepts et peuvent comprendre le contexte de la condition humaine qui produit ces résultats.

Les LLM peuvent être intégrés dans des systèmes d'apprentissage plus larges pour aider à interroger les modèles statistiques afin de décrire et de comprendre la logique de ce qui est produit.

Cela peut aider les humains à comprendre ce qui est produit.

Cependant, les utilisateurs de LLM doivent comprendre leurs limites, notamment les suivantes

• Hallucinations

• Pas toujours adapté aux tâches en temps réel

• Dépendance à l'égard de la qualité des données de formation

• Biais potentiels dans les sources de données

• La précision diminue avec des données peu nombreuses

• Entraînement jusqu'à une certaine date

• Ne peut pas refléter des événements ou des connaissances récents

Arbitrage risque-rendement

Les compromis risque-rendement sont fondamentaux dans le domaine de la finance.

Ils représentent l'équilibre entre le désir d'un risque le plus faible possible et celui d'un rendement le plus élevé possible.

Cette section examine différents modèles et techniques qui aident à comprendre et à quantifier ces compromis.

Fondements de l'APT

La théorie des prix d'arbitrage (APT) est une base essentielle pour comprendre les compromis risque-rendement.

Elle fournit un cadre qui relie les rendements à certains facteurs de risque.

L'APT postule que le rendement attendu d'un actif financier peut être modélisé comme une fonction linéaire de divers facteurs macroéconomiques ou d'indices de marché théoriques, la sensibilité aux variations de chaque facteur étant représentée par un coefficient bêta spécifique à chaque facteur.

Modèles factoriels inconditionnels

Les modèles factoriels inconditionnels jouent un rôle important dans l'évaluation des actifs.

Ces modèles, tels que le modèle à trois facteurs de Fama-French, permettent d'identifier les facteurs qui déterminent le prix de la section transversale des actifs.

Toutefois, la difficulté réside dans la sélection des modèles.

Un ajustement excessif peut conduire à la sélection de variables non pertinentes, tandis que des variables importantes ayant un faible pouvoir explicatif peuvent être omises.

Les variables sélectionnées par des modèles tels que lasso peuvent varier considérablement en fonction des différentes graines aléatoires adoptées lors de la validation croisée.

Modèles factoriels conditionnels

Les modèles factoriels conditionnels prennent en compte la possibilité d'une évolution des conditions économiques.

Ils prennent en compte des facteurs et des bêtas qui peuvent être latents ou partiellement observables.

Cela les rend plus flexibles et plus adaptables aux scénarios du monde réel que leurs homologues inconditionnels.

Ces modèles nécessitent souvent des techniques économétriques plus sophistiquées, en particulier lorsqu'ils traitent des données à haute fréquence.

Modèles factoriels complexes

Les modèles factoriels complexes approfondissent les détails de l'évaluation des actifs.

Ils comparent les facteurs latents à d'autres modèles de premier plan dans la littérature.

Par exemple, le modèle à trois facteurs de Fama-French (FF3) et le modèle à quatre facteurs de Carhart (FFC4) peuvent être comparés à des modèles plus complexes pour comprendre leur efficacité à expliquer les rendements des actifs.

Ces modèles impliquent souvent des structures mathématiques complexes et nécessitent une compréhension approfondie de la finance et des statistiques.

Modèles à haute fréquence

Avec l'avènement du trading à haute fréquence et la disponibilité de données intrajournalières, les modèles à haute fréquence ont gagné en importance.

Ces modèles exploitent des données de prix intrajournalières riches et opportunes pour comprendre les fluctuations du marché des actifs.

Ils fournissent des informations sur la volatilité et les covariances, contribuant ainsi à une meilleure gestion des risques.

L'utilisation de données à haute fréquence permet également de relever des défis tels que les ruptures structurelles et les paramètres variables dans le temps qui sont souvent rencontrés dans les séries temporelles à basse fréquence.

Alphas

Les alphas représentent la part du rendement attendu qui n'est pas prise en compte par les facteurs bêta.

Il s'agit d'une mesure qui dépend du modèle.

Étant donné que les théories économiques ne spécifient souvent pas tous les facteurs et que les données peuvent ne pas être suffisamment complètes pour déduire les véritables facteurs, il devient difficile de distinguer l'alpha de la "juste" compensation pour l'exposition au risque factoriel.

L'alpha d'une personne peut être le bêta d'une autre, en particulier dans un modèle à facteurs latents.

La difficulté consiste à distinguer les alphas des bêtas, en particulier lorsque les facteurs sont latents ou ne sont que partiellement observables.

Portefeuilles optimaux

L'idée des portefeuilles optimaux, que nous avons abordée dans d'autres articles, est une intersection fascinante entre la finance et l'apprentissage automatique, qui vise à maximiser les rendements tout en tenant compte de divers facteurs et contraintes.

Cette section examine les différents aspects de la construction de portefeuilles optimaux, en mettant l'accent sur le rôle de l'apprentissage automatique dans l'amélioration des modèles financiers traditionnels.

Portefeuilles "plug-in"

Le concept des portefeuilles "plug-in" repose sur l'idée d'utiliser des estimations statistiques des rendements attendus, des variances et des covariances directement dans le processus d'optimisation du portefeuille.

Bien que cette approche soit simple, elle est souvent confrontée à des défis liés aux erreurs d'estimation, qui peuvent avoir un impact significatif sur la performance hors échantillon du portefeuille.

Estimation et optimisation intégrées

L'estimation et l'optimisation intégrées sont une approche plus avancée qui combine l'estimation des paramètres du modèle avec l'optimisation du portefeuille.

Cette méthode vise à réduire l'impact des erreurs d'estimation en les incorporant dans le processus d'optimisation.

Ce faisant, elle fournit un cadre plus robuste pour la construction du portefeuille, garantissant que le portefeuille n'est pas seulement optimal sur la base des données historiques, mais qu'il tient également compte des erreurs potentielles dans les paramètres estimés.

Estimation du SDF et choix du portefeuille

L'estimation du facteur d'actualisation stochastique (SDF - Stochastic Discount Factor) est largement utilisée dans la littérature sur l'apprentissage automatique en finance.

La connaissance du SDF peut fournir des indications sur les préférences des investisseurs, quantifier les erreurs d'évaluation et identifier les principales sources de risque affectant les prix des actifs.

La littérature sur l'apprentissage automatique financier évalue souvent les résultats de l'estimation du SDF en termes de ratio de Sharpe hors échantillon du SDF estimé.

L'équivalence entre l'efficience des portefeuilles et d'autres restrictions d'évaluation des actifs, comme l'absence d'alpha dans un modèle d'évaluation bêta, implique qu'il existe des objectifs statistiques sur lesquels s'appuyer lors de l'estimation des portefeuilles optimaux.

Régression du ratio de Sharpe maximum

La régression du ratio de Sharpe maximum (MSRR) est une technique qui vise à maximiser le ratio de Sharpe, une mesure du rendement ajusté au risque.

En optimisant ce ratio, les investisseurs cherchent à obtenir le rendement le plus élevé possible pour un niveau de risque donné.

Le MSRR relie les problèmes de l'estimation du SDF et de la maximisation du ratio de Sharpe, ce qui permet d'obtenir le portefeuille de tangence à partir des pondérations estimées du SDF.

D'autres modèles peuvent se concentrer sur la maximisation du ratio de Sortino ou d'une autre mesure personnalisée.

MSRR à haute complexité

Le MSRR à haute complexité pousse la régression traditionnelle du ratio maximum de Sharpe un peu plus loin en incorporant des modèles plus complexes et un plus grand nombre de paramètres.

Cette approche est particulièrement bénéfique lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données, car elle permet de saisir des modèles plus complexes dans les données.

Il a été observé que le ratio de Sharpe hors échantillon réalisé dans l'analyse empirique augmentait avec le nombre de paramètres du modèle.

Coûts de trading et apprentissage par renforcement

Les coûts de transaction jouent un rôle dans la détermination de la faisabilité et de la rentabilité d'une stratégie de trading.

Les modèles académiques excluent souvent les coûts de transaction, ce qui a coûté cher aux gestionnaires d'actifs qui s'appuyaient fortement sur ces modèles (par exemple, LTCM).

L'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage par renforcement, offre des outils permettant de modéliser et d'optimiser les stratégies de négociation en tenant compte de ces coûts.

Les modèles d'apprentissage par renforcement sont particulièrement utiles dans les environnements où les actions d'un agent influencent l'état du système et les résultats futurs.

Les choix de l'agent deviennent des variables conditionnelles clés pour l'apprentissage de la fonction de gain.

La littérature informatique a appliqué l'apprentissage par renforcement à des problèmes de portefeuilles à haute fréquence liés à la tenue de marché et à l'exécution des transactions.

Plus l'impact du prix d'un investisseur est important pour dicter ses récompenses futures, plus les méthodes d'apprentissage par renforcement deviennent précieuses.

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Nous présentons ci-dessous une brève vue d'ensemble d'une conception potentielle d'un algorithme de prédiction du cours des actions utilisant des données historiques.

Il s'agit d'une application courante de l'apprentissage automatique en finance.

Algorithme d'apprentissage automatique pour la prédiction du cours des actions

#1 : Objectif

Prédire le futur cours de clôture d'une action, compte tenu de ses données historiques.

#2 : Collecte des données

Exemples :

• Historique des cours (ouverture, clôture, haut, bas, volume) pour une action donnée.

• Autres indicateurs financiers pertinents (par exemple, moyennes mobiles, MACD, RSI).

• Facteurs externes tels que le sentiment de l'actualité, les indicateurs macroéconomiques, etc.

#3 : Prétraitement des données

• Traiter les valeurs manquantes : Utiliser l'interpolation ou supprimer les valeurs manquantes.

• Ingénierie des caractéristiques : Créer de nouvelles caractéristiques comme les moyennes mobiles, le momentum, etc.

• Normaliser ou standardiser les données : Cela permet de s'assurer que toutes les caractéristiques ont la même échelle.

#4 : Sélection de modèles

Exemples :

• Modèles de régression comme la régression linéaire, Ridge, Lasso.

• Modèles de séries temporelles comme ARIMA, LSTM (réseaux de mémoire à long terme).

• Méthodes d'ensemble comme Random Forest, Gradient Boosting.

#5 : Entraînement

Divisez les données en ensembles de formation et de validation. Les données de séries temporelles doivent être divisées de manière à respecter l'ordre temporel.

Entraînez le modèle sur l'ensemble d'entraînement.

#6 : Validation

Évaluer la performance du modèle sur l'ensemble de validation à l'aide de mesures telles que l'erreur absolue moyenne (MAE), l'erreur quadratique moyenne (MSE) ou le R-carré.

#7 : Réglage des hyperparamètres

Utiliser des techniques telles que la recherche en grille ou la recherche aléatoire pour trouver les meilleurs hyperparamètres pour le modèle.

#8 : Test

Une fois le modèle finalisé, testez-le sur un ensemble de tests distinct afin d'évaluer ses performances dans le monde réel.

#9 : Déploiement

Déployer le modèle dans un environnement de production où il peut prédire les prix en temps réel ou sur une base quotidienne.

#10 : Suivi et mise à jour continus

Les marchés financiers évoluent avec le temps. Pour garantir la précision du modèle, il faut régulièrement le réentraîner avec de nouvelles données.

(Il s'agit d'un aperçu simplifié et, dans la pratique, la mise en place d'un tel système nécessite un examen attentif de nombreux facteurs, notamment la qualité des données, la sélection des caractéristiques, l'interprétabilité du modèle et les changements potentiels du marché).

FAQ - Portefeuilles optimaux et apprentissage automatique en finance

Quels sont les avantages des modèles complexes pour l'apprentissage automatique en finance ?

Les modèles complexes permettent une utilisation complète des données, capturent les relations non linéaires, s'adaptent aux conditions changeantes du marché, surmontent le surajustement grâce à la régularisation et améliorent la conception des portefeuilles.

Quelles sont les composantes des modèles d'apprentissage automatique en finance ?

Les éléments clés comprennent la sélection des données, la conception expérimentale, l'analyse comparative avec des modèles linéaires simples, des modèles linéaires pénalisés, la réduction des dimensions, les arbres de décision, les réseaux neuronaux et les analyses comparatives.

Que sont les compromis risque-rendement en finance ?

Ils représentent l'équilibre entre le désir d'un risque le plus faible possible et celui d'un rendement le plus élevé possible.

Divers modèles et techniques permettent de comprendre et de quantifier ces compromis.

Comment les grands modèles linguistiques (LLM) s'intègrent-ils dans la recherche financière ?

Les LLM sont formés sur de vastes exemples de textes et peuvent être déployés pour diverses tâches, telles que l'interrogation de modèles statistiques pour donner un sens à la logique qu'ils produisent.

Toutefois, les utilisateurs doivent être conscients de leurs limites, telles que les biais potentiels, les baisses de précision avec des données éparses et l'incapacité de tenir compte des événements récents.

Quel est l'objectif principal de la construction de portefeuilles optimaux ?

L'objectif principal de la construction de portefeuilles optimaux est de maximiser les rendements tout en tenant compte de diverses contraintes, risques et facteurs.

Il s'agit de trouver le meilleur équilibre entre le risque et la récompense, en veillant à ce que les investissements soient diversifiés et alignés sur les objectifs financiers et la tolérance au risque de l'investisseur.

En quoi les portefeuilles "Plug-in" diffèrent-ils des méthodes traditionnelles de construction de portefeuille ?

Les portefeuilles "Plug-in" utilisent directement les estimations statistiques des rendements attendus, des variances et des covariances dans le processus d'optimisation du portefeuille.

Pourquoi l'intégration de l'estimation et de l'optimisation est-elle considérée comme une approche avancée de la construction de portefeuille ?

L'estimation et l'optimisation intégrées combinent le processus d'estimation des paramètres du modèle avec l'optimisation du portefeuille.

Cette méthode réduit l'impact des erreurs d'estimation en les incorporant directement dans le processus d'optimisation, ce qui garantit une construction de portefeuille plus robuste et plus adaptative.

Sur quoi la régression du ratio de Sharpe maximum (MSRR) se concentre-t-elle et pourquoi est-elle importante ?

Le MSRR se concentre sur la maximisation du ratio de Sharpe, une mesure du rendement ajusté au risque.

En optimisant ce ratio, les investisseurs cherchent à obtenir le rendement le plus élevé possible pour un niveau de risque donné.

Ce ratio est important car il fournit une mesure standardisée permettant de comparer la performance de différents portefeuilles ou investissements.

Comment le MSRR à haute complexité améliore-t-il l'approche traditionnelle du MSRR ?

La MSRR à haute complexité incorpore des modèles plus complexes et un plus grand nombre de paramètres par rapport à la MSRR traditionnelle.

Cette approche est bénéfique pour les grands ensembles de données, car elle permet de capturer des modèles qui ne seront pas remarqués par des modèles plus simples et d'offrir une compréhension plus nuancée de la dynamique du risque et du rendement.

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Le trading de CFD implique un risque de perte significatif, il ne convient donc pas à tous les investisseurs. 74 à 89% des comptes d'investisseurs particuliers perdent de l'argent en négociant des CFD.