L'intelligence artificielle au service de la finance

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L'intelligence artificielle au service de la finance

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Thèmes abordés

Finance, marché financier, IA Intelligence artificielle, algorithme, métadonnées, bourse, krach boursier, automatisation des transactions, machine learning, mégadonnées, théorie d'efficience des marchés, transaction, big data, cryptomonnaie, macroéconomie, trading

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Résumé du document

L'avantage des algorithmes et des mégadonnées, disponibles grâce à la libre circulation des informations, est que ces derniers apprennent à traiter les signaux intrinsèques aux annonces et informations publiques d'une manière optimale grâce aux processus d'apprentissage (le machine learning) pour formuler des stratégies d'arbitrage - c'est-à-dire, à formuler des stratégies sans risque profitant d'écarts de valorisation pour dégager des micro-profits répliqués sur des milliers ou des millions de transactions. Dans ce contexte, l'incorporation de l'intelligence artificielle dans les marchés financiers permet de rendre ceux-ci plus efficients, et donc de se rapprocher autant que possible de la forme forte d'efficience des marchés.

Sommaire

Hypothèses d'efficience du marché - rôle des algorithmes et Mégadonnées (Big Data)
Rôle des algorithmes dans les transactions économiques & financières
Limites de l'IA - fragilisation des marchés financiers

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Extraits

[...] Silver, Nate. Editions Penguin Press Known Unknowns, The Signal & the Noise, by Nate Silver. Scheiber, Noam. The New York Times Novembre 2012. Lien web, accès Mai 2019. Remarks by Chairman Alan Greenspan at the Annual Dinner and Francis Boyer Lecture of the American Enterprise Institute for Public Policy Research, Washington, D.C. Federal Reserve Board. Décembre 1996. Lien web, accès Mai 2019. [...]

[...] En particulier, les données liées aux activités bancaires et financières des individus et particuliers donnent des informations auparavant cachées au secteur bancaire, ouvrant la possibilité de développer une nouvelle gamme de services financiers. À ce sujet, le secteur bancaire traditionnel est en forte concurrence avec d'autres firmes dont le cœur de métier n'est pas la banque, mais dont la familiarité avec les mégadonnées et les algorithmes de traitement et d'apprentissage en font des concurrents potentiels, sinon déjà en place[19]. En particulier, les innovations en matière de programmation algorithmique privilégient les modélisations d'algorithme autoapprenants, c'est-à-dire que ceux-ci s'affinent avec l'utilisation et l'incorporation de données supplémentaires, donnant ainsi corps au concept d'intelligence artificielle. [...]

[...] “Fama, Hansen and Shiller win Nobel Prize for economics.” Giugliano, Fernandino & Aglionby, John. Financial Times, Octobre 2013. Lien web, accès Mai 2019. “The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award The Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel for 2013 to Eugene F. Fama, Lars Per Hansen & Robert J. Shiller ‘for their empirical analysis of asset prices'”. Comité du Prix Sveriges Riksbank en mémoire d'Alfred Nobel, octobre 2013. Lien web, accès Mai 2019. The Signal & the Noise—Why So Many Predictions Fail—but Some Don't. [...]

[...] Liu, Ruiping and Shao, Zhichao and Wei, Guodong, Volatility Clustering, Fat Tails and Bitcoin Exchange Rate Returns (July 2017). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3015077 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3015077 Trimborn, Simon and Li, Mingyang and Härdle, Wolfgang K., Investing with Cryptocurrencies - A Liquidity Constrained Investment Approach (May 25, 2018). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2999782 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2999782 Kirilenko, Andrei et al. “The Flash Crash: The Impact of High Frequency Trading on an Electronic Market.” (2011). Raman, Vikas, Michel A. Robe, and Pradeep K. Yadav. “Electronic market makers, trader anonymity and market fragility.” Trader Anonymity and Market Fragility (May 29, 2014) (2014). [...]

[...] Le processus de marché », Sandye Gloria-Palermo éd., L'école économique autrichienne. La Découverte pp. 51-67. Boya, Christophe. “Information & efficience : 40 ans de recherche”, Innovations, vol no pp. 191-224. Hsu, Ming, et Lusha Zhu. « Learning in Games: Neural Computations underlying Strategic Learning », Recherches économiques de Louvain, vol. vol no pp. [...]

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