Stratégie d’investissement : L’évolution du rôle de l’IA vers la gestion du risque, résultat de l’accroissement des risques financiers

Thèmes abordés

IA intelligence artificielle, gestion de risques, risques financiers, résultat, stratégie d'investissement, Hedge Funds, Daniel Kahneman, Blackrock, Asset Liability Debt and Derivative Investment Network, Aladdin, robots trading, ratio, RSE Responsabilité sociale et environnementale, algorithme, facteurs de risques, Deep Hedging, réglementations, RGPD Règlement général sur la Protection des Données, réglementation MiFID 2

Résumé du document

L'étude de Kahneman sur ce sujet démontre que les choix d'investissement sont fortement corrélés avec le vécu, les préférences sociales ou encore l'aversion à la perte. Il estime que 84% des personnes préfèrent une option avec un gain certain de 500 dollars plutôt qu'une autre option qui offre 50% de chance de gagner 1000 dollars et 50% de chance de ne rien gagner, alors que ces deux choix ont la même espérance.
C'est grâce à tous ces facteurs psychologiques que le rôle de l'Intelligence Artificielle s'avère être un excellent outil dans le cadre de la prise de décisions d'investissement.
En effet, grâce à l'IA, la suppression de l'émotion humaine et la suppression de l'influence négative sur la prise de décision permettent de réduire de façon importante les erreurs d'investissement et de diminuer les risques financiers. L'utilisation de l'Intelligence Artificielle permettrait de “surpasser” l'humain. Selon une étude en Février 2021 menée par Oracle : 56% des Français font plus confiance à une Intelligence Artificielle qu'un humain pour gérer leur épargne.

Extraits

[...] Il est donc nécessaire pour les Hedge Funds de limiter le risque et d'utiliser l'IA dans le seul but d'optimiser la rentabilité de leurs portefeuilles. Le terme « optimiser » est également crucial puisqu'il signifie qu'un Hedge Funds ne peut et ne doit pas baser l'entièreté de sa stratégie d'investissement sur la technologie de l'IA. Cette dernière doit juste permettre d'affiner quelques positions et de détecter les quelques opportunités d'investissements passées inaperçues. Elle peut bien sûr aider à la mise en place de la stratégie du fonds, mais ne doit en aucun cas la substituer. [...]

[...] De manière relativement basique, la technologie est utilisée pour relever les erreurs de saisie et la non-conformité de certaines transactions. Même pour ces tâches les plus simples l'IA se base sur le principe de machine Learning et compare les transactions qu'elle est chargée d'analyser à un historique de transactions correctes. Toutefois, les performances et capacités de l'Intelligence Artificielle ne s'arrêtent pas là. Les institutions financières et notamment les Hedge Funds utilisent des réseaux de neurones profonds afin de mettre en place des stratégies de couvertures au risque optimales. [...]

[...] Toutefois l'IA n'est pas apparue avec cette capacité de sélectionner et de créer des paniers d'actions rentables. Tout s'est fait petit à petit grâce au Machine Learning, c'est-à-dire l'apprentissage régulier de l'algorithme. Celui-ci a enregistré de multiples consignes et scénarios précédents et a pu alors se former afin de devenir presque complètement autonome. Le traitement quantitatif de la base de données mise à disposition permet aussi à l'IA d'apprendre et de gagner en expérience pour les prochaines analyses qu'elle effectuera. [...]

[...] Autrement dit, il n'y a pas de réelle différence notoire entre les méthodes traditionnelles de stratégie d'investissement et le Deep Hedging réalisé par l'IA. Cette technologie demeure un accélérateur de performance crucial pour de nombreux fonds aujourd'hui. Toutefois, l'arrivée de ces techniques d'apprentissage automatique pose une réelle réflexion sur le potentiel complet de l'Intelligence Artificielle qui est utilisé aujourd'hui dans la seule optique de mieux réguler les processus existants. La création de nouveaux processus, plus puissants et performants dans la gestion du risque de marché ne serait, selon nous, pas à exclure pour un futur proche. [...]

[...] Méthodes hiérarchiques Ces méthodes hiérarchiques produisent une séquence de partitions imbriquées appelée dendrogramme. Source : Nicolas Labroche. Méthodes d'apprentissage automatique pour l'analyse des interactions utilisateurs. Informatique [cs]. Université Pierre et Marie Curie, Paris Le nombre de types d'actifs croissants et d'acteurs sur les marchés ont participé à faire augmenter le risque. Les crises financières depuis les années 2000 servent d'exemples et les fonds d'investissement utilisent l'Intelligence Artificielle dans l'optique de gérer les risques et de détecter les moindres signaux laissant présager une situation particulièrement délicate, voire difficile. [...]