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Ceci est la deuxième partie d'une série en trois parties explorant l'impact de l'intelligence artificielle sur la gestion des investissements. Je tiens à remercier les intervenants du Forum sur l'IA et l'avenir des services financiers, organisé par le CFA Institute et la CFA Society Beijing, pour avoir inspiré cette série. .
L'intelligence artificielle (IA) fait son entrée dans le monde de l'investissement.
Avec l'aide de techniques d'apprentissage approfondies, les chercheurs en intelligence artificielle ont réalisé d'importants progrès en traitement de langage naturel, en reconnaissance vocale et en reconnaissance d'image. . Ils ont également démontré une prise de décision judicieuse.
Qu'est-ce que cela signifie pour les professionnels de la gestion de placements?
En décembre 2017, nous avons invité certains des esprits les plus brillants d'Amnesty International et d'investir pour discuter de la façon dont Amnesty International transformait les activités d'investissement lors du Forum sur l'IA et l'avenir des services financiers à Beijing. Leur conclusion collective n’était rien de moins que ahurissant: AI finira par remplacer la plupart des gestionnaires de placements, sinon tous.
Parcourons leur raisonnement pas à pas.
Analyse approfondie
Selon des normes d'intelligence communes telles que les compétences linguistiques, les compétences en mathématiques et la mémoire, les ordinateurs gagnent un avantage sur les humains. Cette marge ne fera que grandir avec le temps. Cet avantage se traduira-t-il par de meilleures compétences en investissement?
«Le principal avantage d'un ordinateur (par rapport à un être humain) est sa mémoire pratiquement illimitée», a expliqué. Le réseau neuronal profond de 152 couches que son équipe de Microsoft a mis au point peut indiquer le contenu d’une image avec plus de précision que les humains.
La formation de modèles aussi complexes nécessite une énorme quantité de données, dont de plus en plus sont devenues disponibles ces dernières années. "Les données seules ne suffisent pas", a déclaré Chang. "Notre objectif est d'obtenir des informations à partir des données."
, PDG de China Asset Management, a donné au public un exemple de cette perspicacité. Les investisseurs ont eu recours à des programmes de reconnaissance d'images pour trouver des pétroliers sur des images satellitaires. "Certains ont pu obtenir un meilleur indicateur de l'offre de pétrole en analysant le tonnage des pétroliers, leur itinéraire et les heures d'arrivée au port", a-t-il déclaré.
De nombreux analystes écoutent les conférences téléphoniques trimestrielles de la direction de l'entreprise pour détecter des indices pouvant être utilisés pour estimer les bénéfices de l'entreprise et créer des modèles d'évaluation. "Grâce à des programmes de reconnaissance vocale", a déclaré Tang, "ils peuvent zoomer sur un petit nombre de sociétés pour lesquelles AI lève le drapeau rouge en fonction de l'évolution des habitudes de parole de la direction."
de Lingfeng Capital a expliqué comment une de leurs sociétés de portefeuille avait appliqué des algorithmes d'intelligence artificielle pour aider un client d'une banque à évaluer son exposition au risque d'un emprunteur potentiellement problématique:
«Nous avons utilisé la PNL et les cartes de connaissances pour consulter les dépôts réglementaires, les procédures judiciaires et les informations en ligne sur les transactions associées, les structures de propriété des entreprises, les transactions commerciales, les garanties de prêt et les mouvements de personnel clé pour établir les relations avec la société. Le programme a détecté plus de 800 comptes liés à l’emprunteur problématique. À l'origine, les banques pensaient qu'il y en avait quatre.
De meilleures décisions
Chang a déclaré que Microsoft appliquait ses modèles de reconnaissance d'image pour comprendre les personnalités des investisseurs. Ils peuvent ensuite exploiter ces données pour créer des portefeuilles plus personnalisés, démontrant ainsi qu'une analyse approfondie peut éclairer de meilleures décisions.
Les meilleures décisions d'investissement découlent en partie d'une tarification plus précise des actifs. Une analyse plus approfondie fournit des données plus précises pour les modèles d'évaluation. Par exemple, si les informations sur les pétroliers vous donnent un avantage sur vos concurrents pour la prévision des prix du pétrole, elles vous aideront également à mieux modéliser les revenus et les coûts des sociétés pétrolières et des compagnies aériennes. Si votre programme réussit à surprendre les dirigeants de sociétés lors de téléconférences, vous capturerez probablement l’alpha en vendant ces sociétés lorsque vous les détenez et en les évitant lorsque vous ne les conserverez pas. Et est encore capable d'accomplir tellement plus.
L’absence d’émotions et de préjugés comportementaux chez AI devrait également conduire à de meilleures décisions d’investissement. Bien que les réseaux de neurones fonctionnent différemment d'un modèle quantitatif typique, ils partagent le même manque d'émotions. (Plus sur la différence dans le prochain post.) Et comme on dit, «le marché ne les bat pas. Ils se sont battus. . . ”
Les biais comportementaux continueront d'influencer nos décisions d'investissement, souvent à notre détriment. Par exemple, les gestionnaires de placements sont souvent enclins à garder leurs troupeaux ou à suivre la foule. Au plus fort de la bulle technologique, par exemple, trop d'investisseurs ont poursuivi une action simplement parce que la direction a ajouté un nom .com au nom de la société.
Mais les machines ne suivront pas la machine suivante. Sauf si nous les programmons pour le faire.
La fin du jeu
«Investir avec succès au cours d'une vie. . . Ce qu’il faut, c’est un cadre intellectuel solide pour la prise de décision et la capacité de garder les émotions de le corrompre », a écrit Warren Buffett dans sa préface à Benjamin Graham. , que Buffett a décrit comme «le meilleur livre sur l’investissement jamais écrit».
Compte tenu de la puissance cérébrale supérieure et du manque d’émotions de l’IA, Tang pense que le marché sera éventuellement dominé par un petit nombre de programmes d’IA, peut-être même un seul: «Si un algorithme finit par battre tout le reste, vous devrez soit laisser votre argent pour qu'il puisse gérer ou se retirer complètement du marché », a-t-il déclaré. "Vous ne pouvez pas vous permettre de continuer à perdre."
Exemple: En 2015, l'IA représentait environ la moitié des bénéfices.
Amnesty International bénéficie également d'un soutien dans les milieux universitaires. de Duke University AI va assumer un rôle majeur dans la prise de décision en matière d’investissement et que la prolifération des IA et des mégadonnées se traduira par «15 à 25 superpuissances en matière de gestion des investissements capables de collecter toutes ces données».
La grande question est donc de savoir quand et pas si AI remplacera les gestionnaires d’investissements humains.
Pour plus de Larry Cao, CFA, consultez.
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Tous les messages sont l'opinion de l'auteur. En tant que tels, ils ne doivent pas être interprétés comme un conseil en investissement, et les opinions exprimées ne reflètent pas nécessairement les vues du CFA Institute ou de l’employeur de l’auteur.
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