30 octobre 2023
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Par Cogito Tech.
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L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle clé dans la finance car elle a révolutionné la façon dont les investisseurs et les institutions financières analysent et prédisent les mouvements boursiers.
Le trading d’actions est une industrie qui a grandement bénéficié de l’IA. Les algorithmes d'IA dans le trading d'actions ont permis aux traders de prendre de meilleures décisions et d'améliorer leurs stratégies de trading, entraînant une augmentation des bénéfices et une réduction des risques.
Les algorithmes d'IA utilisent l'apprentissage automatique pour analyser de grandes quantités de données financières, notamment les cours historiques des actions, les états financiers des entreprises, les articles de presse, les sentiments des médias sociaux et les indicateurs macroéconomiques. L'identification de modèles et de corrélations aide ces algorithmes à prédire les cours boursiers et les tendances du marché avec une plus grande précision. précision que les méthodes traditionnelles.
Le principal avantage de l’utilisation de l’IA dans le trading d’actions réside dans sa capacité à traiter de grandes quantités de données de manière efficace et rapide. De plus, comme ces algorithmes sont capables de traiter plusieurs variables en même temps pour détecter des modèles complexes difficilement visibles pour les traders humains, cela leur donne un avantage dans la prévision des tendances du marché et des transactions rentables.
Un autre avantage de l’utilisation de l’IA dans le trading d’actions réside dans sa capacité à apprendre et à s’améliorer au fil du temps. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent continuellement analyser et s'adapter aux nouvelles données, affinant ainsi leurs stratégies de trading en fonction des expériences passées. Cette fonctionnalité permet aux systèmes de trading basés sur l'IA de devenir plus précis et efficaces au fil du temps, de s'adapter à l'évolution de la dynamique du marché et d'améliorer leurs performances.
![L'IA en bourse](https://www.cogitotech.com/wp-content/uploads/2023/10/ai-in-stock-market-1024x500.webp)
Trois principaux avantages des ensembles de données boursières
- Informations basées sur les données : Les ensembles de données boursières aident à faire des prévisions boursières précises, ce qui permet de moins se fier à l'intuition ou à l'intuition et conduit à prendre des décisions d'investissement plus éclairées.
- Gestion des risques: Les modèles d’IA permettent d’évaluer et d’atténuer les risques de manière beaucoup plus efficace. Cela implique une analyse méticuleuse des différents facteurs de risque et des conditions du marché en temps réel, conduisant à des rendements améliorés et à un portefeuille d'investissement à l'épreuve des risques.
- Réduction des préjugés humains : L’impartialité est l’un des principaux avantages de l’utilisation de l’IA pour prédire le marché boursier. Les modèles d’IA offrent un point de vue objectif car ils sont exempts de biais cognitifs, d’émotions humaines et d’autres facteurs psychologiques conduisant à de mauvaises décisions d’investissement.
Six meilleurs ensembles de données boursières
- Ensemble de données historiques sur le marché boursier – Cet ensemble de données contient des informations quotidiennes sur les prix et les volumes des actions et ETF américains sur les marchés NASDAQ, NYSE et NYSE. Il contient des données financières qualitatives.
- Bourse d'Istanbul – Cet ensemble de données se compose de sept colonnes contenant des informations sur l'indice National 100 de la Bourse d'Istanbul, l'indice de rendement Standard and Poor's 500, l'indice de rendement boursier d'Allemagne, l'indice de rendement boursier du Royaume-Uni, l'indice de rendement boursier du Japon, l'indice de rendement boursier du Japon. du Brésil, l'indice MSCI Europe et l'indice MSCI marchés émergents.
- Actualités et données boursières: Cet ensemble de données a été préparé par un enseignant dans le domaine de l'apprentissage profond et de la PNL. Au départ, l'ensemble de données était destiné à une configuration de tâche de classification binaire et comprend des informations provenant du sous-reddit r/worldnews de Reddit entre les dates du 8 juin 2008 et du 1er juillet 2016. Il contient également des informations provenant du Dow Jones Industrial Average entre le 8 août et le 1er juillet 2016. 2008 et 1er juillet 2016.
- Marché boursier d’un niveau élevé : Cet ensemble de données boursières se compose de données boursières de haut niveau obtenues à partir des indices boursiers Nasdaq, Dow Jones et S&P 500 commençant en 1977 et se terminant en 2017.
- Taux de rotation du marché boursier : Cet ensemble de données contient des informations de la Federal Reserve Bank of St. Louis et fournit des informations sur la valeur totale des actions négociées sur des périodes très spécifiques. Les résultats sont ensuite croisés avec la capitalisation boursière moyenne pour la période examinée afin de déterminer la disparité et de prévoir en conséquence.
- Prédiction du cours de l’action Uniqlo : Cet ensemble de données se concentre sur une seule entreprise, Uniqlo. L'entreprise figure parmi les plus grands détaillants de vêtements au Japon depuis près de cinq décennies. Il contient des données boursières pour 2012 et 2016 présentant des fluctuations intéressantes pour la construction de modèles prédictifs.
Importance de l'intelligence artificielle dans le trading d'actions
- À but lucratif : C’est l’objectif principal du trading d’actions par l’IA, car il ne prend pas en compte les facteurs émotionnels lors de l’achat et de la vente d’actions.
- Prise de décision rapide et précise : Une machine prend des décisions rapides en faisant le point sur des facteurs importants tels que les fluctuations de prix, les données macroéconomiques, les actualités relatives aux sociétés cotées et les décisions gouvernementales, après avoir exclu les émotions.
- Élimination des risques : L'IA peut éliminer les risques en analysant les fluctuations du marché, en produisant de nouvelles idées et en créant des portefeuilles uniques en analysant le Big Data. Il se conforme en permanence aux normes d'évaluation des risques grâce à la reconnaissance vocale, à la lecture de notes dans différents formats et à l'accès à diverses données.
- Mise en place d'une plateforme de renseignement : Diverses organisations utilisent l'IA pour mettre en place une plate-forme de renseignement capable de créer des modèles uniques grâce à l'interprétation de différents ensembles de données.
- Prévenir les transactions risquées : Des versions avancées de l’IA et du deep learning peuvent être utilisées pour interpréter des facteurs qui ne peuvent pas être mesurés comme les sentiments et les émotions.
Ainsi, avec l’évolution constante paysage financierl'adoption de l'IA n'est pas seulement un choix mais un besoin stratégique pour les personnes qui souhaitent optimiser leurs rendements tout en atténuant les risques.