L'intelligence artificielle au service de la finance

Résumé du document

Ce document est une aide à la rédaction de mémoire.

L'intégration de l'IA est-elle au service des marchés financiers, ou au contraire risque de les précipiter dans des crises récurrentes, ou au moins dans un environnement à volatilité excessive ?

Pour répondre à cette question, on procède de la manière suivante : la première partie s'intéresse aux conditions que la micro-structure des marchés financiers doit satisfaire pour réaliser la condition forte d'efficience des marchés. En particulier, les imperfections sur les marchés financiers touchant )à l'information peuvent affecter les marchés financiers.

La deuxième partie s'interroge sur les effets de la généralisation des algorithmes de trading sur les marchés financiers, et leur sensibilité aux informations – en d'autres termes, leur capacité à distinguer ce que Nate Silver appelle le "bruit" vs le "signal" .

La troisième partie discute ensuite des travaux récents de la littérature, qui suggèrent que la dépendance accrue des marchés financiers à des algorithmes sans cesse plus perfectionnés contribue à la fragilisation de ceux-ci, plutôt que leur convergence vers un idéal de marchés sans frictions.

Extraits

[...] Ce qui a créé un intérêt pour les crypto-monnaies. Le comportement atypique du rendement des crypto-monnaies permet d'expliquer les principaux résultats présentés par Trimborn, Li & Härdle[24] (2017). Ces derniers montrent que la très faible corrélation entre crypto-monnaies d'un côté, et les autres actifs conventionnels de l'autre fait des premières un excellent outil de gestion de portefeuille. Ces propriétés de la crypto-monnaie s'inscrivent en faux avec les prédictions de l'hypothèse d'efficience des marchés. En effet, sachant que le stock de crypto-monnaie est fini, et que les transactions sont entièrement transparentes grâce à la technologie Blockchain, on devrait s'attendre à une réduction substantielle de la volatilité, et donc à un aplatissement de la courbe des rendements à ses extrémités (les rendements aberrants ou extrêmes), ce qui n'est pas le cas. [...]

[...] Massification des algorithmes de type Machine Learning grâce à la plus grande disponibilité de données. Pour Metge[18] (2015), la conséquence de la massification des données numériques disponibles à l'exploitation est le résultat d'une intensité croissante des interactions numériques, dématérialisées ou par le bais d'objets connectés. Il relève que le volume de données double toutes les deux années, créant des mégadonnées propices à l'exploitation pour peu que les algorithmes développés à cet effet suivent les changements imperceptibles qui peuvent être incorporés dans les nouvelles itérations de ces données. [...]

[...] Econométrie des séries financières : importance des données à haute fréquence. Deux formes d'efficience et lien avec les données : Pour Boya[14] (2012), en forme faible et semi-forte, des tests statistiques peuvent être menés pour vérifier d'une manière empirique l'existence d'efficience des marchés financiers. Les test statistiques, ainsi que les spécifications économétriques qui sous-tendent ces résultats, sont d'autant plus précis que les données sont importantes. En d'autres termes, plus la fréquence des données est élevée (quotidienne plutôt que mensuelle, horaire plutôt que hebdomadaire) et plus les estimations économétriques seront précises. [...]

[...] Les résultats montrent donc que l'incorporation d'algorithmes dans les opérations de trading sur les places boursières a un impact positif sur la liquidité des marchés financiers. Limites de l'IA – fragilisation des marchés financiers Exemple des crypto-monnaies – actif virtuel échangeables quasi- instantanément Large consensus dans la littérature : les mesures standards de volatilité sur les marchés financiers montrent que les crypto-monnaies ont des niveaux de volatilité significativement et largement supérieure à celle observée en moyenne pour différents actifs financiers, et notamment les plus volatils d'entre eux, à savoir les cours de change des monnaies physiques. [...]

[...] Conditions de l'efficience informationnelle : prix-signaux non-biaisés et atomicité de la micro-structure des marchés financiers. La présence d'un nombre important d'agents sur les marchés financiers signifient que plusieurs stratégies d'arbitrage prennent place, corrigeant régulièrement le prix de l'actif financiers en le rapprochant de sa valeur fondamentale. Le fort nombre d'agents financiers peut même dépasser les effets de frictions informationnelles grâce à la révélation des préférences d'agents ayant une rente d'information, ou disposant d'une information privée. Efficience des marchés par confrontation des stratégies individuelles – approche séquentielle Le raisonnement sous-jacent de l''hypothèse de confrontation de stratégies individuelles pour faire émerger le prix fondamental de l'actif financier échangé sur les marchés est expliqué par Gloria-Palermo[13] (2013). [...]