Thinking Inside the Box
Le développement de l’informatique et de l’intelligence artificielle entraîne des améliorations dans des domaines très divers, ce qui devrait permettre à la robotique et à l’automatisation de passer au niveau supérieur. Ceci ouvre la voie à de nouvelles perspectives d’investissement.
En parallèle, certaines stratégies d’investissement utilisent elles-mêmes des techniques algorithmiques et de deep learning ("apprentissage profond"). Leurs modèles ont été décrits comme une « boîte noire », en raison du manque de transparence du machine learning et' de son fonctionnement interne récurrent. Les gérants actifs en quête d’alpha ont bien conscience des risques que présentent ces modèles.
Cependant, pour que les investisseurs puissent comprendre les avantages des dernières techniques d’investissement, nous devons explorer l’intérieur de cette boîte.
Comment la puissance de calcul a suralimenté l'investissement
Dans les années 1990, les stratégies d’investissement programmables sont devenues, grâce à la digitalisation des données boursières et financières et à l’augmentation de la puissance de calcul, un domaine d’innovation intéressant et attractif.
Ce phénomène qui a vu le jour dans les salles de marchés des banques d’investissement a rapidement fait son chemin dans la communauté financière au sens large…
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Ce phénomène qui a vu le jour dans les salles de marchés des banques d’investissement a rapidement fait son chemin dans la communauté financière au sens large…
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En août 2007, sur une période de trois jours, des pertes colossales ont été enregistrées lorsque les gestionnaires de fonds se sont trouvés dans l’obligation de vendre des positions similaires dans leurs portefeuilles de quant pour couvrir les appels de marge liés à d'autres pertes. Au cours d’une période communément appelée « tremblement de terre quantique », cette vente simultanée a généré des pertes pour d’autres entreprises - ainsi que des ventes supplémentaires…
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Depuis la crise financière mondiale, le secteur financier a connu un regain d’intérêt et d’innovation en ce qui concerne l’investissement axé sur la technologie. Les entreprises pionnières utilisent désormais l’IA et les techniques de machine learning pour parcourir de grandes quantités de données et identifier les modèles, donnant ainsi lieu à l’émergence d’un nouveau marché florissant pour des ensembles de données alternatifs...
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Les gestionnaires d’investissement ont pu affiner et optimiser leurs modèles et leurs techniques grâce aux améliorations qui ont été apportées à la puissance de calcul et un accès plus large aux informations financières et non financières.
Alors qu’auparavant, les stratégies faisaient appel à des équipes humaines de gestion quantitative et utilisaient des machines pour construire de grands modèles statistiques, les nouvelles techniques reconnaissent automatiquement les changements du marché et s’y adaptent…
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Les techniques de pointe développées dans les années 90 et 2000 par Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton et Yann LeCun sous-tendent la prolifération actuelle des technologies de l’IA, des voitures autonomes aux diagnostics médicaux automatisés. Ces « parrains de l’IA » ont remporté le prix Turing 2018 pour leur travail dans le développement du domaine sous-jacent de l’IA, le « deep learning »…
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Dans une interview accordée à Bloomberg en mars 2020, on pouvait lire : « les robots n’attrapent pas le coronavirus ». Cela a amené de nombreuses personnes à penser que la crise du COVID-19 pourrait donner un nouvel élan à la tendance de l'automatisation dans les secteurs moins dépendants des interactions humaines physiques avec les clients, comme la gestion d’actifs.
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