#1 01-02-2024 23:40:48

Climax

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L'IAG dans la finance, les marchés et le trading

L'intelligence artificielle générale (IAG) dans le contexte de la finance, des marchés et de la négociation fait référence au développement de systèmes d'IA qui possèdent la capacité de comprendre, d'apprendre et d'appliquer l'intelligence à un large éventail d'activités financières d'une manière similaire ou supérieure à l'intelligence humaine.

L'IAG serait très différente de l'état actuel de l'IA, qui est en grande partie une IA étroite, spécialisée dans des tâches spécifiques.

Principaux enseignements

• L'IAG (un concept encore théorique) pourrait modifier l'avenir du trading en synthétisant de vastes données de marché pour améliorer la prédiction et la prise de décision, au-delà des capacités actuelles de l'IA/ML.

• La gestion dynamique des risques en temps réel et l'ajustement des stratégies de négociation pourraient être considérablement améliorés grâce aux capacités cognitives avancées de l'IAG.

• Le potentiel de l'IAG en matière de conseils financiers personnalisés et de gestion de portefeuille pourrait surpasser les systèmes automatisés existants et aider à adapter les stratégies aux profils individuels.

Applications de l'IAG dans les domaines de la finance, des marchés et du trading

Dans les domaines de la finance, des marchés et du trading, les applications potentielles de l'IAG sont vastes :

Analyse et prédiction des marchés

L'IAG pourrait synthétiser et analyser de grandes quantités de données, y compris les tendances du marché, les rapports économiques et les nouvelles, afin de faire des prédictions sur les mouvements du marché.

Elle pourrait identifier les opportunités ou les risques potentiels en matière de négociation ou d'investissement.

L'IAG pourrait également contribuer à améliorer les décisions en matière d'allocation d'actifs.

Trading automatisé

L'IAG pourrait gérer des stratégies de trading complexes sur plusieurs marchés et classes d'actifs, en ajustant dynamiquement les stratégies en fonction de l'évolution des conditions économiques et de marché.

Gestion des risques

L'IAG pourrait évaluer et gérer les risques en temps réel.

Elle pourrait prendre en compte un large éventail de facteurs, de la volatilité des marchés aux événements géopolitiques, et fournir une évaluation des risques plus solide que les modèles actuels.

Conseils financiers personnalisés

L'IAG pourrait offrir des conseils financiers hautement personnalisés et prendre en compte l'ensemble de la situation financière d'un individu, ses objectifs personnels et les conditions du marché.

Conformité réglementaire et détection des fraudes

Les systèmes d'IAG pourraient surveiller les transactions afin de détecter et de signaler les activités suspectes.

Ils pourraient améliorer la détection des fraudes et la conformité réglementaire tout en s'adaptant aux nouvelles réglementations.

Gestion de portefeuille

AGI pourrait gérer divers portefeuilles, en optimisant en permanence la répartition des actifs en fonction de l'évolution des marchés, des objectifs individuels des investisseurs, des profils de risque et des objectifs financiers à long terme.

Analyse et prévisions économiques

L'IAG pourrait analyser les tendances économiques mondiales et fournir des prévisions.

Cela pourrait aider les gouvernements et les organisations à prendre des décisions politiques et commerciales en connaissance de cause.

Les défis de l'IAG dans le secteur financier

La mise en œuvre de l'IAG dans le secteur financier pose des problèmes :

Complexité des marchés financiers

Les marchés financiers sont influencés par de nombreux facteurs et ont une dimension importante, et les relations entre les variables sont souvent non linéaires et complexes.

Considérations réglementaires et éthiques

L'utilisation de l'IAG dans la finance soulève d'importantes questions réglementaires et éthiques, notamment en ce qui concerne la responsabilité, la transparence et la confidentialité des données.

Défis techniques

Construire un système d'IAG qui comprenne et s'adapte véritablement à la nature dynamique des marchés financiers est un défi technique de taille.

L'IAG par rapport à l'apprentissage automatique et à l'apprentissage profond

L'IAG et l'apprentissage automatique (y compris l'apprentissage profond) représentent des portées et des capacités différentes au sein du spectre de l'IA.

IAG

L'IAG fait référence à l'intelligence théorique d'une machine qui pourrait accomplir avec succès n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un être humain peut accomplir - et au-delà, en faisant progresser l'intelligence elle-même.

Elle implique une capacité à comprendre, à apprendre et à appliquer son intelligence de manière large et flexible, à l'instar de la cognition humaine.

Apprentissage automatique et apprentissage profond

L'apprentissage automatique, quant à lui, est un sous-ensemble de l'IA axé sur les algorithmes qui permettent aux ordinateurs d'apprendre et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sur la base de données.

Il comprend un éventail de techniques, l'apprentissage profond étant un sous-ensemble qui utilise des réseaux neuronaux en couches pour analyser divers facteurs dans de grands ensembles de données.

L'apprentissage profond excelle dans la reconnaissance des formes et a permis des avancées significatives dans des domaines tels que la reconnaissance d'images et de la parole.

L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ont fait l'objet d'une application pratique généralisée et ont obtenu d'excellents résultats, mais dans le cadre de tâches spécifiques.

Mais ils fonctionnent toujours dans les limites de leur formation et de leurs paramètres prédéfinis.

Autre exemple, les LLM sont un exemple populaire de technologie de traitement du langage naturel (NLP), mais ils se concentrent principalement sur la structure du texte plutôt que sur la véracité de ce qu'il dit.

De nombreuses applications d'IA/ML/DL doivent être combinées avec divers outils pour tirer parti de leurs points forts et les protéger de leurs points faibles.

Par exemple, les LLM sont excellents pour élaborer des théories et imiter l'intuition humaine, mais ils doivent être combinés avec, par exemple, des outils statistiques pour garantir une précision élevée.

De même, si vous fournissez à un ordinateur un grand nombre de données historiques sur les marchés, vous obtiendrez une grande compréhension statistique.

Mais il aura une capacité limitée à comprendre, par exemple, des concepts tels que la "cupidité", la "peur", etc. parce qu'il n'est pas conscient de la condition humaine dans laquelle ces résultats sont produits.

C'est là que les LLM peuvent fournir une perspective, car ils ont lu plus ou moins tout ce qu'il y a à lire (dans la mesure de leurs données de formation) sur les émotions dans le contexte de ces conditions de marché.

Les applications d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond ne disposent pas de l'intelligence adaptative polyvalente proposée par l'IAG, qui permettrait théoriquement à un système de s'attaquer à n'importe quel problème avec une compréhension et une flexibilité semblables à celles d'un (super) humain.

Conclusion

L'IAG n'a pas encore été réalisée et reste un concept théorique.

Les systèmes de trading quantitatif d'aujourd'hui sont généralement classés en systèmes experts (les humains dérivent les algorithmes) et en systèmes d'exploration de données (les ordinateurs dérivent les algorithmes).

Les applications actuelles de l'IA en finance sont encore considérées comme de l'IA étroite, spécialisée dans des tâches spécifiques avec des capacités de généralisation limitées.

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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.