Utiliser l'intelligence artificielle pour générer de l'alpha
Publié: 2017-03-17Il y a beaucoup de controverse quant à savoir s'il est possible pour un investisseur actif de surperformer le marché.
Les partisans de l'hypothèse d'un marché efficace estiment que les fonds indiciels passifs sont la meilleure option et qu'essayer de sélectionner des actions est un jeu de gueule voué à l'échec.
Bien que je convienne qu'il n'est pas possible de chronométrer le marché, je crois qu'en choisissant intelligemment les actions, vos rendements seront meilleurs que ceux d'un fonds indiciel. C'est pourquoi tant d'investisseurs continuent de payer des frais de gestion aux gestionnaires de fonds actifs.
Cependant, il devient de plus en plus difficile pour ces gestionnaires de prouver qu'ils peuvent battre le marché. En raison de l'avènement des robo-advisories , beaucoup de gens pensent que l'avantage que les gestionnaires de fonds avaient en raison de leur expertise, de leur expérience et de leur intuition a disparu.
La perception générale est qu'il ne sera plus possible pour les gestionnaires de fonds de continuer à déployer leur style d'investissement actif à l'ancienne, et c'est pourquoi tant d'argent est maintenant transféré dans des fonds indiciels passifs, qui facturent des frais très bas.
Cependant, je pense qu'il y a encore de la place pour un investisseur intelligent, et plutôt que de penser que les algorithmes et l'intuition humaine sont concurrents, nous devons les considérer comme complémentaires. Chacun d'entre eux a sa propre place car ils ont leurs propres forces et limites. Après tout, l'investissement intelligent nécessite une analyse des données et une analyse logique et nous savons que c'est quelque chose pour lequel les machines sont très douées. Heureusement, il n'est pas nécessaire d'adopter une approche soit/ou - nous pouvons combiner le meilleur des deux mondes, en utilisant l'intelligence artificielle pour aider les humains à prendre de meilleures décisions.
Nous savons tous qu'il existe des gestionnaires de fonds qui ont constamment surperformé le marché en suivant une philosophie particulière. Ils semblent s'améliorer avec l'expérience, et ils croient que c'est parce que leur intuition s'améliore avec le temps car ils sont capables de reconnaître des schémas qui échappent aux autres. Cependant, ils ne peuvent pas expliquer leur processus de prise de décision.
Cela signifie que cette connaissance reste enfermée dans leur tête et meurt avec eux. Comment pouvons-nous apprendre de ce qu'ils croient être leur sixième sens ? Qu'est-ce qui les rend meilleurs ? Comment et pourquoi prennent-ils de meilleures décisions par rapport au reste du marché ? Comment pouvons-nous saisir leurs idées et les utiliser pour améliorer nos propres rendements ?
Le problème est qu'il leur est très difficile de décrire leur processus de pensée. Ils fournissent des directives générales, mais celles-ci ne servent que de boussole et non de carte. Ils ont beaucoup de connaissances tacites mais ne sont pas capables de les articuler. Ils attribuent leur succès à de mystérieux actifs incorporels tels qu'un « sixième sens ». Ce n'est guère utile pour l'investisseur moyen qui aimerait mieux comprendre quelle est sa sauce magique.
L'IA et l'intelligence humaine travaillent ensemble
Je crois qu'il est possible d'encoder leur expertise dans le domaine dans des algorithmes, qui peuvent être utilisés comme écran pour filtrer l'univers des actions potentielles qu'ils devraient examiner. Cela a été fait dans d'autres secteurs (comme la médecine), et il n'y a aucune raison pour que cela ne puisse pas être fait pour investir également. Alors que les investisseurs utilisent tout le temps des listes de contrôle, il s'agirait d'un filtre dynamique qui évoluerait au fil du temps au fur et à mesure qu'il apprendrait, de sorte qu'il deviendrait de plus en plus intelligent à mesure qu'il obtiendrait plus de commentaires.
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L'informatique est devenue moins chère et plus accessible ; les algorithmes sont devenus plus performants et les données sont plus facilement disponibles.
L'IA peut trouver des modèles qu'un humain ne verrait jamais, ce qui peut fournir un avantage précieux. Bien sûr, ce n'est pas infaillible, car cela n'attribue que des probabilités aux résultats. Cependant, comme le volume de données disponibles a explosé, l'apprentissage automatique peut améliorer ses résultats beaucoup plus rapidement à mesure qu'il évolue.
L'algorithme aiderait les investisseurs à s'assurer qu'ils ne négligent pas les entreprises qui correspondent à leurs critères prédéfinis. Le danger est qu'ils rateraient autrement ces opportunités parce que les systèmes automatisés sont beaucoup plus efficaces pour effectuer cette sélection. Ils peuvent filtrer un nombre beaucoup plus grand de variables et les classer en fonction de la pondération attribuée par l'investisseur en fonction de son modèle d'investissement personnel. Les résultats pourraient être affichés sur un tableau de bord et l'investisseur pourrait creuser davantage, afin que le système puisse expliquer la justification de ses sélections.
Quelles données les algorithmes auraient-ils besoin d'ingérer pour arriver à leurs recommandations ? Nous ne savons toujours pas quels points de données seraient utiles et lesquels ne le seraient pas, mais c'est tout l'intérêt de l'apprentissage automatique non supervisé. Nous n'avons pas besoin d'être contraints par nos notions préconçues de ce qui est pertinent et de ce qui ne l'est pas - les algorithmes le découvriront par eux-mêmes, à mesure qu'ils deviendront progressivement plus intelligents. Les algorithmes d'apprentissage automatique évoluent de manière autonome et recherchent de nouvelles tendances, s'adaptant en permanence à ce qui fonctionne sur les marchés. Au fil du temps, ils seront capables de développer des stratégies et de commercer par eux-mêmes.
Les algorithmes ne prendront pas de décisions, ils fourniront simplement des suggestions. C'est l'investisseur humain qui doit ensuite appuyer sur la gâchette finale. Les systèmes d'aide à la décision clinique ont bien fonctionné dans la pratique clinique où ils ont fait leurs preuves. Ils complètent l'expertise du médecin en proposant des rappels, pour s'assurer que le médecin ne passe pas à côté d'un diagnostic particulier. Les systèmes d'aide à la décision d'investissement offrent un coup de pouce similaire aux investisseurs – ils ne les remplaceraient pas. Ces algorithmes n'oublient jamais; ils restent objectifs et logiques ; ils ne se laissent pas influencer par les émotions et ils s'améliorent progressivement à mesure qu'ils apprennent avec le temps.
Je trouve tout le débat sur l'intelligence humaine par rapport à l'intelligence artificielle si artificiel. L'homme est intelligent, et il utilisera des machines intelligentes pour améliorer son intelligence afin qu'il fasse un meilleur travail qu'il ne le ferait seul. Il n'est pas nécessaire qu'il opère de manière isolée - il devrait utiliser l'IA pour l'aider à combler ses lacunes.
Au fil du temps, ces algorithmes vont devenir progressivement plus intelligents en raison du retour constant qui est utilisé pour les améliorer. En fait, ils pourraient bientôt avoir un avantage sur les experts humains, qui deviennent très vite arrogants lorsqu'ils goûtent au succès. Malheureusement, lorsque les gestionnaires de fonds commencent à surperformer le marché, ils se font l'illusion qu'ils savent tout, et c'est exactement à ce moment-là qu'ils se retrouvent dans le pétrin. Ces algorithmes aideront à les garder humbles en s'assurant qu'ils restent connectés à la réalité. Ils réduiront également les erreurs cognitives et les biais qui obscurcissent la prise de décision humaine.
Autres façons dont l'IA aide
L'autre façon dont l'IA aidera l'investisseur à devenir plus intelligent est qu'elle l'obligera à réfléchir logiquement à la raison pour laquelle il prend certaines décisions d'investissement - il ne pourra plus s'en remettre à son intuition. Il devra être discipliné intellectuellement et essayer d'analyser pourquoi il prend telle ou telle décision d'acheter ou de vendre, car il devra expliquer son cheminement de pensée à un programmeur, qui devra encoder cela dans un algorithme.
Il devra expliquer quels schémas il a vu, ce qui lui a permis d'identifier les gagnants et de rejeter les perdants. Il n'est pas toujours facile d'être logique, car nous pensons tous que nous avons des idées particulières qui nous rendent meilleurs que les autres. Nous pensons que c'est ce qui nous donne notre avantage, mais la réalité est que nous sommes capables de voir des connexions qui manquent aux autres. Le problème est que nous n'avons souvent pas la capacité d'articuler ce que sont ces modèles, et c'est pourquoi parler à un programmeur peut nous discipliner à cristalliser notre processus de pensée.
Cette nouvelle approche serait utilisée comme un outil intelligent d'aide à la décision d'investissement, que les investisseurs peuvent utiliser pour les aider à mieux performer. Il peut également être modifié pour accepter les contributions d'autres experts, afin que nous puissions également puiser dans leur sagesse collective.
Ces systèmes d'aide à la décision d'investissement agiront comme un cerveau périphérique et un filet de sécurité - considérez-les comme offrant une deuxième opinion impartiale à l'investisseur. L'économie comportementale a prouvé que nos émotions sont nos pires ennemies lorsque nous investissons. Ces algorithmes nous aideront à rester honnêtes en retirant notre ego de nos décisions. Cela nous aidera à identifier nos erreurs, ce qui améliorera notre capacité à apprendre.
L'avenir de la gestion des investissements impliquera une synthèse de l'intelligence humaine et artificielle. En leur permettant de tirer parti de leurs atouts, nous pouvons tirer le meilleur parti des deux mondes.
Les gestionnaires de fonds devront apprendre à marier l'IA à leur capacité humaine unique à faire preuve d'empathie envers leurs clients. Des gestionnaires de placements hautement qualifiés qui sont capables de tenir la main de leurs clients pendant les périodes difficiles où les réservoirs du marché deviendront des leaders parce qu'ils comprennent que chacun de leurs clients a des besoins uniques. Ceux qui sont prêts à prendre le temps et la peine de satisfaire ces besoins particuliers brilleront parce qu'ils accordent la priorité à leurs clients.
[Ce message du Dr Aniruddha Malpani est apparu pour la première fois sur LinkedIn et a été reproduit avec permission.]