L’implication de l’IA sur les marchés financiers (2023)

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L’implication de l’IA sur les marchés financiers (2023)

Sommaire

D’une façon globale, l’IA s’invite dans le monde de la finance en trois domaines clés : en boostant les performances des portefeuilles financiers, en prédisant l’avenir des tendances boursières et en étudiant le sentiment général des investisseurs à travers l’actualité.

Au vu de la popularité croissante de ces algorithmes, il nous a semblé important de mesurer son niveau d’influence dans la sphère trading.

Le programme informatique : l’essence même de l’IA


Intelligence artificielle : zoom sur ce qu’elle renferme


Depuis les années 50, les experts en informatique s’attèlent à créer des systèmes d’information capables de simuler les capacités mentales humaines. L’objectif à la base était d’atteindre le niveau de connaissance en développant des systèmes experts, mais aujourd’hui, l’intelligence artificielle s’exprime au travers de réseaux neuronaux.

Qu’il s’agisse d’un moteur d’inférence ou d’un réseau neuronal, l’IA est toujours définie par un algorithme qui est en quelque sorte « intégré » dans le code source d’un programme informatique.

L’IA utilisée pour surveiller les marchés


En raison de leurs dangers potentiels pour la société, les activités bancaires et financières se voient surveillées de près par les États aux quatre coins du monde. Ils sont également soumis à des réglementations strictes ! Sous surveillance constante, les établissements financiers importants ou clés pour l’économie ne peuvent se permettre certaines souplesses.

Il en est de même pour d’autres secteurs réglementés tels que les transports, l’énergie ou la télécommunication. Pour une efficacité optimale et une meilleure gestion des coûts, cette surveillance passe par une forme de délégation. Le tout en maintenant des obligations rigoureuses de contrôle interne.

Les métiers étatiques agissent comme la première ligne de défense, tandis que les filières de la finance, des risques et de la conformité ont à charge la deuxième ligne de défense. Les audits et inspections régulières assurent quant à elles un contrôle permanent dans le milieu.

L’IA s’impose sur les marchés financiers


Les temps sont en train de changer dans le monde des marchés financiers, et le Machine Learning s’est désigné acteur principal de ce changement. Aujourd’hui, bon nombre d’investisseurs remettent en question les méthodes de modélisation traditionnelles. Ces derniers cherchent à faire face à la complexité des nouvelles technologies en émergence.

Avec les « AI Trading Technologies », la possibilité d’identifier des modèles complexes en temps réel sur différents marchés est désormais possible. L’alliance intelligence artificielle — puissance de traitement massive ouvre le champ à une nouvelle ère de trading d’options boursières, où seul l’avenir nous montrera les retombées de cette nouvelle voie d’ascension.

Afin de conserver un certain degré de contrôle humain, les AI Quants (par exemple) adoptent souvent le principe d’Occam en tant qu’outil heuristique, en minimisant la complexité inutile des modèles. La gestion adéquate de la complexité par les Quants est cruciale pour comprendre la transformation de l’homme à l’ère du tout digital et de la finance axée sur les modèles.

Comment l’IA peut-elle aider à mieux trader ?


Les traders et investisseurs sont avant tout des humains, donc vulnérables aux émotions comme la peur, la cupidité ou la frustration. Hélas, ces émotions peuvent compromettre les performances et les résultats.

Cette réalité, les investisseurs institutionnels l’ont bien comprise. Ils ont aussi pris conscience de l’importance de minimiser l’impact de ces émotions en recourant aux algorithmes de trading. D’ailleurs, en 2023, près de 80 % des opérations de trading sur les bourses américaines sont effectuées grâce à ces algorithmes.

Depuis 2005, le trading algorithmique a connu une croissance phénoménale aux États-Unis et s’est rapidement répandu sur les marchés financiers internationaux, apportant avec lui de nouveaux défis réglementaires et éthiques. Parallèlement, il semble offrir de nombreux avantages financiers pour les fonds de couverture, les sociétés de bourse et de gestion.

L’IA peut-elle remplacer l’humain dans le trading ?


L’IA s’invite de plus en plus dans le monde du trading, mais l’humain conserve un rôle central dans le milieu. Selon une étude de la société de recherche britannique Coalition, les transactions électroniques représentent près de 45 % des revenus en actions au comptant. Bien que certains hedge funds soient réticents à l’automatisation, les investisseurs continuent de se tourner vers l’analyse basée sur l’IA pour générer des idées d’investissement et diversifier leurs revenus.

En effet, l’algorithme de trading se montre particulièrement utile quand il s’agit de gérer les risques, première pierre angulaire de toute stratégie de trading fructueuse. Il permet de réduire la rencontre d’imprévus sur les marchés volatils, d’analyser l’impact potentiel du trading et de protéger contre les émotions déstabilisantes. Les hedge funds et les investisseurs institutionnels, générant des sommes considérables avec un impact sur les mouvements de prix, voient ici l’occasion de tirer meilleur parti de ces algorithmes.

Il est donc question d’outils performants pour le trader humain, et non de remplaçants. Les traditionalistes et technophiles sont invités à emprunter la voie du juste milieu en ce qui concerne l’utilisation des nouvelles technologies de trading.
Michel Labise
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