Le secteur des services financiers a été l’un des adoptants les plus enthousiastes de la technologie de l’intelligence artificielle (IA). L’apprentissage automatique, un sous-ensemble de l’IA, a été un outil essentiel pour fournir un avantage concurrentiel aux traders algorithmiques grâce à sa capacité à traiter et à analyser des volumes massifs de données incroyablement rapidement. Il a également été un outil précieux pour les institutions financières dans la lutte contre le blanchiment d’argent et la criminalité financière. Cependant, il y a des défis qui doivent encore être surmontés, il est donc conseillé de faire preuve de prudence lors de l’utilisation de l’IA pour gérer ou faciliter votre trading.
Limites du trading de l’IA
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent maintenant gérer tous les aspects de votre trading pour vous, en apprenant et en s’améliorant en cours de route. Ils ont la capacité de décider où acheter et vendre, ainsi que ce qu’il faut acheter et vendre. Ils peuvent analyser d’énormes quantités de données financières, identifier les opportunités et exécuter des ordres de manière autonome en accédant à plusieurs sources de liquidité à la fois. C’est incroyablement excitant et, potentiellement, ouvre la porte à des investissements à faible risque pour ceux qui ont un peu de capital à investir mais peu d’expérience financière pour les guider.
Cependant, placer toute votre confiance et votre capital durement gagné entre les mains d’une machine comporte clairement des risques. Pourriez-vous tout perdre, ainsi que de l’argent que vous n’avez pas, sur de mauvais métiers ? Qu’en est-il d’un problème technique ? Que se passe-t-il si le robot de trading de l’IA est formé sur des ensembles de données défectueux et de mauvaise qualité ?
De nombreux experts en IA suggèrent l’utilisation de l’apprentissage automatique supervisé, qui place des garde-corps étroits sur les activités codées qu’une machine peut effectuer, de sorte qu’elle ne traite pas et n’interprète pas uniquement les données. Cela pourrait inclure des limites aux sources de données qu’ils sont autorisés à analyser, aux types de transactions qu’ils sont autorisés à effectuer et au montant du capital de négociation qu’ils sont autorisés à investir par transaction ou par jour.
Les défis réglementaires du trading de l’IA
Bien que l’émergence de l’IA ait entraîné des transactions plus rapides et donc une augmentation de la liquidité du marché, elle a également créé un certain nombre de défis réglementaires pour le secteur financier.
La complexité de la surveillance de l’IA
L’un des principaux défis est la complexité de la supervision en ce qui concerne les algorithmes d’apprentissage automatique. Par exemple, à mesure que les algorithmes d’apprentissage automatique évoluent, ils deviennent de plus en plus difficiles à auditer, et leur comportement est plus difficile à prévoir, ce qui entraîne potentiellement une plus grande volatilité et un plus grand risque commercial.
Adaptabilité à des conditions infamilières
Une autre question est de savoir si une IA qui est formée à des conditions de marché spécifiques peut négocier efficacement dans des conditions qu’elle n’a pas encore appris à naviguer. Par exemple, un algorithme d’apprentissage automatique formé pendant une période de stabilité relative du marché peut-il fonctionner aussi bien si le marché entre soudainement dans une période très volatile ? Sera-t-il en mesure d’anticiper la sous-évaluation des actions dans une économie où l’inflation augmente s’il n’a été formé qu’à une époque de faible inflation ?
Les dangers de l’apprentissage incontrôlé
Alors que le scénario cinématographique hollywoodien des machines qui évoluent au-delà de notre contrôle et asservissant l’humanité soit plutôt improbable, il y a un risque réel d’apprentissage incontrôlé. C’est une situation dans laquelle les algorithmes laissent les humains derrière eux au point où les développeurs sont incapables de comprendre pleinement leurs processus de prise de décision.
La solution consiste à déterminer efficacement quelles tâches doivent être laissées à un robot et lesquelles doivent encore être effectuées par des humains. Par exemple, la création de stratégies d’investissement à long terme et la construction d’un portefeuille en toute sécurité devraient impliquer un certain degré de surveillance.
Qualité et quantité des données sources
Le principal risque lié au maintien des taux de réussite commerciale d’un robot de trading algorithmique est probablement de s’assurer qu’il y a suffisamment de données source de qualité en quantités substantielles. Plus les données fiables et pertinentes provenant de sources diverses, plus un algorithme d’apprentissage automatique est alimenté, mieux c’est. De plus, plus son histoire d’utilisation des données est longue pour formuler des stratégies, exécuter des transactions et apprendre de chaque résultat, plus elle peut prédire avec précision les modèles du marché et anticiper les changements de prix.
À la hausse, en particulier dans le monde du trading de l’IA, il y a une multitude de données sources disponibles. De plus, les robots basés sur l’IA peuvent fonctionner avec seulement quelques mois de données historiques.
Cependant, tout comme les gens, les systèmes de trading algorithmiques s’appuient sur ce qu’ils ont appris dans le passé pour prendre des décisions sur l’avenir. En termes simples, leurs compétences en matière de prise de décision sont aussi bonnes que l’histoire sur laquelle ils sont basés. De plus, si des conditions commerciales inédites surviennent, le bot peut être mal équipé pour répondre. La meilleure façon d’éviter ce piège serait d’adapter les données à des périodes plus longues.
Le potentiel du trading de l’IA
Il serait presque impossible de soutenir que les risques du trading de l’IA l’emportent sur les récompenses. Le principal avantage de l’IA est sa capacité à absorber et à analyser une multitude de données à une vitesse inhumaine, ce qui peut avoir un impact énorme dans des domaines tels que la tarification des transactions, l’exécution des ordres, l’analyse des sentiments, la gestion de portefeuille et le trading à haute fréquence.
L’apprentissage automatique est parfaitement adapté pour répondre en temps réel aux changements de prix dans les systèmes à faible latence. Les traders de tous les niveaux profitent de la capacité unique de l’IA à détecter simultanément des modèles et des anomalies sur plusieurs marchés lorsqu’elle reçoit de grands volumes de données de qualité.
Grâce à ces avantages, les banques qui cherchent à détecter la fraude et les entreprises d’investissement visant à optimiser les revenus tout en minimisant les risques partagent le point de vue de plus en plus populaire selon lequel s’il peut être automatisé, alors automatisez-le !
Ici, chez AlgosOne, notre robot de trading algorithmique automatisé utilise des modèles d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel (NLP) pour négocier au nom de l’utilisateur. Le robot de trading algorithmique est formé sur des ensembles de données massifs à partir d’un large éventail de sources de données traditionnelles et alternatives, y compris les
nouvelles macroéconomiques mondiales et les données spécifiques aux pays, aux devises et aux produits de base. Il apprend au fur et à mesure, en minimisant les risques et en optimisant les profits plus efficacement à chaque transaction, de sorte qu’il a maintenant un ratio gain/perte supérieur à 80 %.
Enregistré dans l’UE et autorisé à fournir des services financiers, y compris la cryptographie, AlgosOne diversifie son trading sur le forex, les actions, les matières premières, les indices et les obligations. Notre application de trading algorithmique utilise une multitude de mesures de gestion des risques, allant des arrêts et des limites et des outils de couverture automatisés aux plafonds du montant alloué par transaction et à un fonds de réserve offrant une couverture du capital du client et une compensation partielle pour les transactions perdues.
En outre, il y a une surveillance humaine de l’algorithme, des ajustements étant effectués si nécessaire, en particulier en période de forte volatilité ou dans un marché de l’inflation en hausse. Il est constamment amélioré, et les modèles mathématiques sont affinés pour s’adapter à l’évolution des conditions du marché.
Pour en savoir plus sur l’IA, le trading algorithmique, l’analyse de marché, la blockchain et la cryptographie, ainsi que sur un large éventail de classes d’actifs traditionnelles, consultez le blog AlgosOne.
« Contribuer à traduire en français des pages du blog original de l’application AlgosOne me donne l’impression d’être utile à ceux qui comme moi, veulent mettre un pied dans l’univers du trading lié à l’intelligence artificielle »
— Laurent Maman, Administrateur
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