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L’intelligence artificielle (IA) est peut-être l’un des derniers mots à la mode en finance, mais son application à la prise de décision en matière d’investissement perturbera le secteur et profitera aux investisseurs qui en exploitent le pouvoir.
Si elle est utilisée correctement, l'IA peut ajouter un potentiel alpha élevé dans un cadre de modélisation plus stable.
Derrière le buzz: Qu'est-ce que l'IA?
L'intelligence artificielle est à la base d'un nouveau paradigme d'investissement quantitatif. Il s’agit d’une approche d’apprentissage non linéaire de grande dimension qui cherche généralement à reproduire le raisonnement humain. Une interprétation de ce nouveau paradigme peut être considérée comme un apprentissage (et apprendre à appliquer) des règles systématiques de type «Graham et Dodd».
Plus généralement, l'intelligence artificielle s'efforce de créer des machines capables d'un comportement intelligent. Cela distingue l'IA de l'apprentissage automatique moins ambitieux, qui cherche à construire des machines capables d'agir sans programmation explicite.
Quelle que soit l'interprétation, l'investissement dans l'IA est très différent de l'investissement quantitatif traditionnel et, dans un monde où les transactions sur facteur sont surchargées, la différenciation est probablement une bonne chose.
Lors du symposium sur le calcul cognitif de 2018 tenu en février, des chercheurs de premier plan ont exposé deux points essentiels concernant l'IA.
- Les chercheurs de DeepMind et de l'Imperial College ont indiqué que les résultats d'AI devraient idéalement être lisibles par l'homme, plutôt que confinés à une boîte noire.
- Les chercheurs en intelligence artificielle d'IBM ont déclaré que la «petite intelligence artificielle», ou l'IA appliquée à des tâches spécifiques, est désormais une réalité.
Nous proposons ici une interprétation spécifique d’une intelligence artificielle étroite appliquée aux investissements dans des actions de marchés émergents, qui prend des décisions qui sont communiquées en termes humains.
Investissement dans l'IA: conceptuellement distinct
Le graphique ci-dessous met en évidence certains concepts centraux de l'IA. Les éléments ombrés en rose concernent les investissements.
Un aspect central de l'IA est Raisonnement intégré, avec la possibilité de Adaptation et évolution. Cela signifie qu’une IA peut apprendre les principes d’investissement expert et les adapter ou les généraliser aux environnements d’investissement futurs. Ceci est analogue à généralisé Découverte de connaissances de règles systématiques, dans lesquelles une IA peut parcourir des bases de données très volumineuses, telles que Bloomberg ou Factset, pour des investissements pouvant aboutir à des résultats objectifs compatibles avec les principes directeurs.
Par exemple, le ciblage défensif et les caractéristiques valeur / rendement des actions des marchés émergents peuvent être obtenus avec «l'orientation vers le revenu» comme justification.
Concepts d'intelligence artificielle
Source: Rothko Investment Strategies, Hiroki Sayama, Université d’État de New York
Pour être clair, le big data, les données non structurées et l’évaluation des sentiments sont dérivés d’algorithmes spécialisés d’exploration de données et d’apprentissage automatique. Ils ne sont pas AI.
Apprendre à être différent
À presque tous les égards, AI diffère de l’investissement omniprésent, basé sur des facteurs, de quants traditionnels qui représentent aujourd’hui environ 1 500 milliards de dollars d’Actifs sous gestion.
Tandis que l'investissement axé sur les facteurs considère le monde selon une optique simplifiée et à contraintes linéaires, l'IA peut conserver davantage d'informations sur le monde pour éclairer ses décisions. L’IA peut intégrer une multitude de perspectives dans chaque décision d’investissement par le Comportement collectif de règles ou de modèles différents, synthétisant les informations les plus pertinentes pour orienter la prise de décision.
Ceci est très différent de la grande majorité des quants traditionnels qui cherchent généralement à prévoir les rendements attendus ou les expositions inclinées vers des facteurs de momentum plus élevés (par exemple, une enquête de l'EDHEC indique que 74% des répondants prévoient des rendements attendus et 65% les expositions inclinées à des facteurs de momentum élevé ou inversions de facteurs).
Quant traditionnel contre intelligence artificielle (IA)
Source: Stratégies d'investissement Rothko
Comparée à une stratégie quant classique stylisée et simple, l'intelligence artificielle a plus de points communs avec une approche fondamentale à caractère humain, comme l'illustre le graphique ci-dessous. Une intelligence artificielle appliquée avec succès à un investissement associe les aspects les plus appropriés des techniques de modélisation pilotées par les données à des principes directeurs humains.
Il existe également une distinction entre l'IA et des méthodes purement basées sur des données, telles que l'apprentissage brut par machine. Nous avons constaté qu'il peut être dangereux d'appliquer des technologies complexes basées sur les données, telles que l'apprentissage automatique, à des modèles d'investissement à long terme.
Les données financières sont extrêmement bruyantes, les signaux les plus faibles étant dissimulés dans ce bruit. L'exploitation de puissantes fouilles de données sur des données bruitées entraîne généralement une sur-adaptation. C'est-à-dire que les modèles s'adaptent plus au bruit qu'au signal. Cela se traduit par des signaux de négociation inexacts.
Une stratégie beaucoup plus pragmatique consiste à contraindre une puissante méthodologie basée sur les données en utilisant les principes fondamentaux comme principe directeur.
Différencié dans le principe: l'IA par rapport à l'investissement axé sur les facteurs
Source: Stratégies d'investissement Rothko
Sous le capot: sélection des actions et limite décisionnelle pour l'IA
Le graphique ci-dessous montre comment une stratégie d'IA peut sélectionner des actions sur la base d'une vue du monde plus dimensionnelle.
Dans ce cas, la cible est un portefeuille d’actions de marchés émergents présentant des caractéristiques défensives et axées sur la valeur. Le graphique répertorie toutes les actions cotées dans l'univers des actions des marchés émergents (MSCI EM IMI). Chaque titre est tracé sur la surface en fonction de ses coordonnées à une valeur dimensionnelle élevée et à des caractéristiques de gains, qui sont chacune définies dans le cadre de l'approche de l'IA.
L'axe vertical indique le niveau de défense de ces combinaisons de caractéristiques en moyenne entre 2013 et 2017. Plus le sommet est haut, plus il est défensif sur les marchés à la baisse. Plus le creux est profond, moins il est défensif. Sur la droite de la visualisation, une coupe en deux dimensions montre où les noms de marchés émergents bien connus – décrits par leur valeur et leurs caractéristiques de bénéfice – ont terminé cette période.
Cette approche définit une limite de décision complexe et évolutive, illustrée par le contour marron, au sein de laquelle les actions sont sélectionnées pour constituer un portefeuille. Cette limite de décision représente une région stable, défensive / valeur de la carte. Il s’agit d’une région non linéaire de haute dimension qui évolue avec l’évolution des conditions du marché. Les actions situées dans la limite de décision tendent à présenter des caractéristiques défensives en soi, mais la méthode identifie également les actions qui ont également tendance à avoir un potentiel de croissance de revenu de dividendes.
En combinant une stratégie d’apprentissage puissante avec des raisonnements directeurs de ce type, les caractéristiques de retour tendent à être plus précises et plus stables.
Par le biais de la lentille haute dimension d’AI
Source: Stratégies d'investissement Rothko
En raison du cadre de modélisation non linéaire, nous nous attendons à ce qu'une proportion plus élevée des rendements du portefeuille ne corresponde pas bien aux facteurs traditionnels. Cela se traduirait très probablement par un alpha plus élevé (multifactoriel). Selon notre expérience, le chiffre d’affaires a tendance à être plus faible par rapport aux approches quantitatives traditionnelles.
Cela indique que toutes choses étant égales par ailleurs, un cadre de modélisation de l'IA peut produire un résultat plus stable que les équivalents traditionnels.
Un avenir pour «l'intelligence humaine» dans l'investissement?
Alors qu'une «IA étroite» bien conçue et bien mise en œuvre peut générer une source d'alpha stable avec des chiffres d'affaires plus faibles, les gestionnaires de portefeuille humains devraient toujours faire partie de son flux de travail. Pourquoi? Deux raisons: le risque exogène et la vérification des sens. Pour que cela soit possible, une condition préalable doit être remplie: les résultats de la modélisation doivent être des concepts lisibles par l'homme.
Pour permettre l'interaction homme-machine, les modèles d'intelligence artificielle doivent produire des concepts fondamentaux simples, et non par exemple des vecteurs de coefficients. La prise de décision purement basée sur les données ou la boîte noire – et cela inclut l'investissement dans des facteurs – n'est pas acceptable pour les décisions de grande ampleur d'un investissement à long terme.
Cette idée se lit dans un domaine de pointe de la recherche sur l'IA connu sous le nom Raisonnement symbolique neural qui est dirigé par des équipes de chercheurs de l’Université de Londres, de DeepMind et de l’Imperial College, entre autres.
Même si une équipe expérimentée de professionnels de l'investissement «vérifie la cohérence» des résultats de la modélisation est essentielle, le nombre d'interventions de gestionnaires de portefeuille humains dans une stratégie de placement à long terme axée sur l'IA est, selon notre expérience, relativement faible. Au fur et à mesure que l'IA apprend et évolue (ou est adaptée), l'intervention diminue.
Investissement dirigé par l'IA: un paradigme nouveau et puissant
L'intelligence artificielle est bien plus qu'un mot à la mode. C'est un paradigme d'investissement quantitatif différent qui vise à créer un processus reproductible capable d'un comportement quasi intelligent. Ceci est réalisé en appliquant systématiquement des raisonnements d'investissement similaires à ceux de l'homme, tout en évitant les pièges comportementaux des véritables sélectionneurs de stocks humains.
Elon Musk et d'autres peuvent craindre qu'une singularité de l'IA provoque un événement d'extinction massive. Nous croyons que ce scénario est farfelu. Mais une singularité dans l’investissement étroit AI pourrait bien présager une extinction massive des gestionnaires d’investissement à alpha bas.
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