Trading Algorithmique : Le Nouvel Outil Pour Les Décisions d’Investissement

Trading Algorithmique

Résumé :

  • L’intelligence artificielle joue un rôle non négligeable dans nos vies et prendra de plus en plus de place au fil du temps
  • L’efficacité du trading algorithmique a été prouvée ; c’est en effet un outil lucratif pour les investisseurs afin de déterminer les actions les plus rentables
  • L’algorithme I Know First a un taux de réussite qui parle de lui-même

L’Intelligence Artificielle (IA)

Auparavant, pour déléguer une action à un ordinateur, on devait faire un programme spécifique pour qu’il exécute cette action. Cela prenait un temps considérable étant donné qu’on devait dire exactement à l’ordinateur ce qu’il devait faire. Les programmes n’avaient pas une intelligence indépendante et ne pouvaient prendre de décisions par eux-mêmes.

 En 1956, Arthur Samuel, le pionnier des jeux d’ordinateur, souhaita que son  ordinateur puisse le battre au jeu des dames. Samuel a alors programmé son  ordinateur pour qu’il puisse jouer contre lui un millier de fois jusqu’à ce que l’ordinateur accumule suffisamment de connaissances du jeu. Dans les années 1970,  son programme devint assez compétent pour défier et battre les experts. Arthur  Samuel a alors été désigné comme le pionnier de l’intelligence artificielle.

L’Apprentissage Machine

L’intelligence artificielle est devenue une industrie colossale. Son utilisation à grande échelle a modifié notre façon de vivre et de gérer les entreprises. Les jeux vidéo, les publicités sur Internet, les traductions automatiques, les voitures sans conducteurs ainsi que Facebook et Google fonctionnent via l’intelligence artificielle. L’IA a radicalement modifié la société aux 20ème et 21ème siècle comme la Révolution Industrielle l’a été au 18ème et 19ème siècle.

Il y a deux types d’IA : l’intelligence dite forte (apprentissage machine) et l’intelligence dite faible (basée sur des règles)

L’intelligence dite faible fait référence à un programme qui agit selon un échantillon de règles que l’expert lui a implanté. Dans ce cas, la machine ne peut dévier des règles programmées.

L’intelligence dite forte (l’apprentissage machine) n’est pas liée à un ensemble de règles. Le programme apprend par lui-même et est capable de prendre des décisions indépendamment. Cette AI ne s’exécute que sur des programmes informatiques spécifiques appelés des algorithmes.

De nos jours, nous avons davantage de données, des processeurs plus rapides et des mémoires informatiques plus conséquentes qu’auparavant. De ce fait, les algorithmes deviennent de plus en plus complets et intelligents. Des programmes remarquables comme la reconnaissance de visages, la traduction automatique ou les outils à commande vocale sont maintenant devenus des normes. L’intelligence artificielle est en train de devenir un outil vital pour de nombreuses entreprises ou particuliers – notamment les investisseurs dans le marché financier. Le pouvoir informatique couplé avec la possibilité de stocker un montant de données colossal nous permet de pouvoir faire des choses que nous ne pouvions imaginer quelques années plus tôt.

Sélectionner Des Actions Rentables

Comment savoir dans quelle action investir ? Certains vont se baser sur l’actualité de l’entreprise, à savoir les news qui attirent leur attention ou par exemple les rumeurs de rachat. Ils prendront leurs décisions d’investissement en fonction de cela. Si les nouvelles de l’entreprise sont positives, le cours de l’action va donc monter et certains investisseurs vont acheter l’action en espérant que l’appréciation de l’action continue. Certains vont être chanceux mais la plupart vont payer trop cher et perdre de l’argent.

D’autres investisseurs vont préférer acheter des actions d’entreprises qu’ils admirent. Beaucoup d’investisseurs d’Apple ou de fans de sports appartiennent à cette catégorie. Ils pourront potentiellement faire des gains et sinon ils seront fiers de détenir une partie de l’entreprise qu’ils aiment.

Les personnes avec un esprit comptable vont opter pour des actions respectant la méthode de placement axée sur la valeur. Cette méthode repose sur la réalité et les statistiques formées à partir des résultats financiers. Ils lisent attentivement le bilan et tentent d’évaluer combien l’entreprise vaut – cette technique est préconisée par Warren Buffet.

Les méthodes fondamentales, comme celles analysées ci-dessus, sont importantes dans les décisions d’investissement. Toutefois, le prix courant d’une action dévie fréquemment de sa valeur fondamentale, ne donnant alors aucun avantage à l’investisseur. De plus, si les fondamentaux ne changent pas quotidiennement ; pourquoi le prix d’une action fluctue-t-elle tous les jours ? Ceux qui se reposent exclusivement sur les fondamentaux ignorent beaucoup d’informations qui impactent le mouvement quotidien de l’action.

Pour finir, nous avons les analystes techniques. Ils examinent les tendances graphiques du cours de l’action afin de trouver des actions sur ou sous évaluées. Ils vont se servir des tendances dans le passé afin d’anticiper les tendances futures de l’action et investir correctement. Dans un monde qui ne cesse de changer, le principal défaut avec cette méthode est la faible probabilité que les tendances du passé se répètent.

La Méthode Algorithmique

Chaque action est influencée par des millions de critères. L’algorithme I Know First prend en compte simplement les titres échangés sur le marché financier (actions, devises, commodités, index, etc.). Il combine les éléments fondamentaux qui influent les décisions d’investissement avec les analyses techniques en utilisant l’informatique et les mathématiques. Un signal sera alors créé pour prédire la direction vers laquelle l’action va évoluer.

Pour faire plus simple, l’algorithme est capable d’analyser beaucoup de dynamiques – ignorées pour la plupart par les analystes – qui affectent le prix de marché futur lui permettant ainsi d’anticiper les fluctuations du cours de l’action en avance. Parallèlement, l’algorithme génère des relations entre l’ensemble des titres financiers et a la capacité de modifier, éliminer et créer de nouvelles relations.

Les prévisions de l’algorithme sont basées sur ces relations, leurs paramètres relatifs et les données du marché financier. Depuis que l’algorithme apprend des prévisions précédentes et révise sans cesse les relations, il est capable de rapidement s’adapter à un marché qui change.

S’enrichissant des données passées et des prévisions précédentes, l’algorithme s’améliore continuellement devenant plus intelligent et produisant de plus en plus de prévisions exactes. En suivant cette logique, les prévisions sur les horizons de long-terme sont plus précises étant donné que l’algorithme a davantage de données à sa disposition.

Les Avantages

Il y a deux principales émotions humaines derrière chaque mauvaises décisions d’investissement : la cupidité et la crainte.

La cupidité encourage un investisseur à prendre des décisions complètement irrationnelles dans la recherche de gagner seulement quelques dollars en plus. Quant à la crainte, elle empêche un investisseur de faire des investissements exceptionnels de peur de faire des pertes. L’utilisation de l’algorithme va donc éliminer les problèmes d’irrationalité et d’impulsivité.

Un algorithme est beaucoup plus habile qu’un humain pour choisir les actions. Il est capable de parcourir un montant considérable de données, de trouver des tendances et de déterminer la direction des actions, obligations, futures, devises et options en quelques secondes. L’analyse algorithmique a plus de connaissances que la somme de toutes les ressources humaines.

Les Inconvénients

L’algorithme est seulement un programme informatique et ne peut donc pas prendre en compte les évènements d’actualité, les désastres naturels et les changements macroéconomiques radicaux de court-terme. Nous conseillons les investisseurs de combiner l’approche algorithmique et leurs connaissances afin de sélectionner les actions.

L’algorithme ne garantit pas 100% de réussite mais son efficacité est suffisante pour faire la différence, à savoir pour faire des profits plus attrayants.

Quelle Est Le Taux De Réussite de l’Algorithme ?

L’algorithme expérimenté d’IKnowFirst montre que le « trading algorithmique » est moins susceptible de perdre. Le meilleur argument est effectivement le taux de réussite remarquable. L’algorithme détient 25 années de données et 5 années d’apprentissage machine à son actif.

Une des stratégies les plus rémunératrices est celle du Dr Roitman appelée la stratégie « swing trading » de 5 jours

Un modèle de cette stratégie a été construit avec un fond de 10 000$ générant un retour sur la période du 1 juillet 2014 au 30 juin 2015 de 83% sur l’ensemble comparé à un rendement du S&P 500 de 5,2% sur la même période de temps.

Le rendement moyen de l’algorithme pour les prévisions du Top 10 des actions sélectionnées est constamment supérieur au rendement du S&P 500. Un investisseur expérimenté et patient avec une stratégie algorithmique peut donc réellement générer des profits élevés.

Conclusion

L’algorithme est sans contestation plus intelligent et plus rapide qu’un humain avec sa forte capacité de condensation d’information. Agir sur les marchés financiers via l’intelligence artificielle est inévitablement la méthode de trading du futur. Étant donné qu’un algorithme s’enrichit au fil du temps, l’expérience de l’algorithme IKnowFirst le classe parmi les plus avancées du monde algorithmique.

Sans parler du fait qu’un investisseur préfère uniquement baser sa décision d’investissement sur l’analyse algorithmique ou plutôt simplement utiliser les algorithmes comme directives, il serait déraisonnable de complètement ignorer les traders algorithmiques.

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