L'intelligence artificielle s'invite dans une multitude de domaines, et le trading en fait partie. Les transactions électroniques représentent aujourd'hui près de la moitié des revenus du marché actions au comptant. La plupart des sociétés, hedge funds compris, s'appuient sur des analyses pilotées par l'IA pour générer des idées d'investissement et construire des portefeuilles.
L'IA simplifie l'analyse des données et l'exécution des ordres au meilleur prix possible. Les analystes anticipent les marchés avec davantage de précision, et il devient plus facile, pour les traders comme pour les places de marché, de limiter efficacement les risques en échange de gains plus élevés.
Le trading piloté par l'IA soulève de nouvelles questions
L'IA a beau être présentée comme la solution ultime en matière de technologie de trading, ses capacités réelles restent incertaines. Sur les prix de marché, on lui demande de prévoir ce qui est par nature aléatoire. Le marché est si mouvant que les cours sont tout simplement imprévisibles. Résultat : les prévisions issues du machine learning ne sont pas particulièrement fiables et, seules, elles ne suffisent pas toujours au trading automatisé.
Les traders se sont donc tournés vers des tactiques quantitatives comme l'arbitrage et le trading haute fréquence, qui reposent sur un ensemble de comportements et de biais prévisibles.
Quelle est la rentabilité des meilleurs algorithmes de trading actions ?
Le trading algorithmique consiste à définir des conditions précises — un prix, un contexte de marché — et, dès qu'elles sont réunies, un programme informatique passe des ordres automatiquement, à grande vitesse et en gros volume.
C'est un programme qui exécute l'opération, parce qu'il est plus efficace et plus rapide qu'un humain. Il travaille à une fréquence et à une vitesse impossibles à tenir manuellement.
Le timing, le prix, la quantité ou n'importe quelle autre condition de marché peuvent servir de critère prédéfini. Le trading algorithmique a également amélioré l'efficacité en supprimant le risque que les émotions influencent l'opération : le marché gagne en liquidité et le trading en méthode.
Comparés au trading manuel traditionnel, les meilleurs algorithmes actions sont plus lucratifs. Le marché propose de nombreux systèmes de trading automatisé, chacun à son tarif. En calculant les rendements, n'oubliez pas de tenir compte de l'inflation, qui tourne généralement autour de 2 % par an.
Difficile d'obtenir tous les détails d'un algorithme gagnant : ceux qui en conçoivent un le gardent pour eux. C'est précisément pour cela que les grandes sociétés d'investissement quantitatif protègent jalousement leurs algorithmes de trading. Et même les plateformes les plus performantes, aussi stables soient-elles, conservent rarement longtemps leur position, car de nouveaux concurrents arrivent régulièrement.
La plupart des algorithmes de trading ne dégagent pas de rendements spectaculaires : ils visent des gains modestes mais réguliers, qui, une fois mis à l'échelle et amplifiés par la marge, finissent par produire un rendement correct.
Quelle différence entre trading par IA et trading algorithmique ?
Dans le trading algorithmique, un programme exécute une opération selon un jeu d'instructions. Le machine learning, lui, sert à surveiller, étudier et évaluer les conditions de marché, les schémas de négociation et les données afin de prévoir ce qui va se passer.
Les conditions à remplir en trading algorithmique sont fixées par un humain. L'intelligence artificielle, elle, établit ces conditions elle-même, après avoir passé en revue et évalué une multitude de critères.
Comment le machine learning est-il utilisé en finance ?
Le machine learning est appliqué en temps réel pour repérer des schémas de trading complexes sur de nombreux marchés. Sa rapidité et sa capacité à traiter de gros volumes de données lui permettent de fournir des mises à jour instantanées. D'où son adoption à Wall Street et dans toute la finance américaine.
Le secteur bancaire s'en sert pour examiner les conversions et les données financières. Il devient ainsi simple de trier en temps réel les notes pertinentes et des volumes considérables d'informations, puis d'en tirer des enseignements de marché.
Certaines sociétés utilisent des systèmes d'IA pour traiter les données et noter les actions. Elles s'appuient sur l'IA pour la reconnaissance de motifs et la prévision des cours afin de proposer chaque jour les meilleures valeurs, et construisent leurs portefeuilles avec des algorithmes d'IA.
Le machine learning a aidé les sociétés financières à développer des méthodes de trading algorithmique et à résoudre des problèmes d'investissement. Il a rendu possible l'analyse de données sans expertise interne.
Epoque, par exemple, dispose d'un système d'IA qui fonctionne en trois phases : la première consiste à observer et analyser les transactions potentielles, la deuxième à construire les ordres, la troisième à exécuter les ordres actifs, le machine learning assurant le suivi de la performance.
Les sociétés de gestion ont également mobilisé le machine learning pour mettre au point des techniques comme l'allocation d'actifs intelligente par deep learning et la prévision des différents actifs d'un portefeuille.
Le machine learning a même permis de construire un système de trading actions entièrement autonome, qui ne nécessite ni mise à jour ni intervention.
Comment se lancer dans le trading algorithmique avec le machine learning ?
Pour commencer, il faut savoir coder si vous voulez faire du trading algorithmique avec le machine learning.
Une fois la programmation maîtrisée, vous pouvez aborder les techniques de machine learning : classification, clustering et régression.
Quand machine learning et trading algorithmique se combinent, c'est vous qui donnez les instructions à la machine, et le machine learning les met à jour selon les conditions de marché. Même lorsque des réseaux de neurones entrent en jeu, le machine learning vous évite de surveiller en permanence les conditions pour les paramétrer.
Les algorithmes de machine learning constituent donc la réponse du trading. Sans être d'une précision parfaite, ils se montrent plutôt fiables pour prévoir les variations de cours.
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