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La plupart des investisseurs individuels et des traders ne s’en rendent pas compte, mais ils utilisent déjà des outils d’IA. Les robots-conseillers, par exemple, utilisent l’IA pour les aider à déterminer leurs objectifs d’investissement et leurs horizons temporels et à constituer un portefeuille qui répond aux tolérances au risque.

L’intelligence artificielle a également été utilisée pour effectuer des tâches complexes telles que l’analyse groupée afin de détecter des modèles de marché cachés susceptibles d’avoir un impact sur la volatilité. En trading, cela peut conduire à de meilleurs rendements ajustés au risque. Consultez ce site et obtenez des directives d'experts pour améliorer votre trading.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est un domaine de l’IA qui vise à apprendre aux ordinateurs à interpréter le langage et le sens humains. Il utilise des algorithmes pour deviner les connotations et les implications de nos mots que les humains comprennent intuitivement grâce à des milliers d'années de formation.

La PNL est un outil puissant pour de nombreuses applications, notamment les filtres anti-spam qui trient le texte des e-mails pour déterminer de quoi il s'agit. Il analyse également les gros titres de l'actualité et les états financiers des entreprises pour trouver des informations permettant d'éclairer les décisions boursières.

Cette technologie est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de données non structurées. C'est ainsi que fonctionnent les chatbots et les assistants vocaux, interprétant vos commandes en actions. C'est ce qui leur permet de faire la différence entre « J'ai une commande en cours » et « Le client a un problème avec son compte ». En fin de compte, cette technologie rend les entreprises plus efficaces.

Optimisation du portefeuille

En utilisant des mathématiques avancées pour résoudre des problèmes complexes, les portefeuilles d’IA prennent des décisions et des prédictions avec une rapidité et une précision qui laissent les humains dans la poussière. Ils parcourent les marchés à la recherche de groupes d'actions, d'ETF et d'autres titres plus diversifiés pour garantir que vos investissements sont mieux diversifiés et mieux adaptés à l'environnement d'investissement volatil.

La forme la plus élémentaire d’optimisation de portefeuille IA consiste à décider quelles proportions de votre portefeuille détenir dans différentes classes d’actifs. Par exemple, un jugement de valeur est porté sur votre tolérance au risque personnelle et vos objectifs d'investissement, ainsi que sur la manière dont ceux-ci sont mieux servis en investissant dans différentes classes d'actifs. Il en résulte un portefeuille diversifié qui équilibre le risque et le rendement, ce que certains investisseurs appellent la frontière efficace.

Il existe des méthodes précises pour résoudre ce problème, mais elles nécessitent beaucoup de temps informatique pour travailler sur des problèmes de grande envergure. Certaines recherches se sont penchées sur les algorithmes méta-heuristiques qui utilisent des approches « deviner et vérifier » pour trouver rapidement de bonnes solutions, comme l’algorithme évolutif.

Gestion des risques

En plus d’améliorer les performances du trading, l’IA a fait des progrès significatifs dans la gestion des risques. En analysant les données du marché, les sentiments liés à l'actualité et d'autres facteurs, les algorithmes d'IA peuvent détecter des schémas de négociation inhabituels et des activités potentiellement frauduleuses à une vitesse beaucoup plus rapide que celle des humains, contribuant ainsi à maintenir l'intégrité du marché et la confiance des investisseurs.

Les techniques de ML peuvent également contribuer à améliorer l'analyse fondamentale en facilitant l'identification de nouvelles opportunités d'investissement, telles que les relations non linéaires entre les actions (voir la figure ci-dessous). De plus, l’IA peut être directement utilisée dans l’allocation d’actifs pour réduire le risque de modèle et produire des portefeuilles qui répondent mieux aux objectifs de performance que ceux construits à l’aide de méthodes traditionnelles.

Enfin, les approches ML telles que l'analyse hiérarchique par grappes peuvent améliorer les estimations des matrices de variance-covariance utilisées dans la construction du portefeuille de Markowitz en les remplaçant par une structure arborescente qui utilise plus d'informations en moins d'étapes (voir la figure ci-dessous). En bref, ML fournit un ensemble d'outils puissants qui peuvent être exploités pour améliorer et optimiser le processus d'investissement.

Zeyna commission0

 

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