Pourquoi avoir introduit les réseaux de neurones dans Trader Workstation?

Les prévisions , réseaux de neurones et l'intelligence artificielle


Depuis une dizaine d'année, les réseaux de neurones artificiels habituellement utilisés en physique appliquée font leur entrée dans la finance en tant que méthode quantitative de prévision, à côté des méthodes statistiques classiques.

Il existe deux raisons principales qui nous ont conduit à s'intéresser à cet outil.


Dans tous les cas, le réseau de neurones construit est bel et bien un modèle "sur mesures" en fonction des exemples qu'il voit : il ne répète pas bêtement le passé.

Il ne s'agit non plus d'aller chercher un modèle plus ou moins approprié parmi une bibliothèque.

S'il existe effectivement une relation de cause à effet entre les descriptions en entrée (Cours précédents d'une action) et les valeurs à prédire (Cours de l'action dix jours plus tard), le réseau la dénichera.

Le réseau de neurones est robuste. Il n'est pas handicapé par quelques exemples bruités ou faux : ceux-ci sont écartés car ils sont incohérents avec le reste.
Les valeurs manquantes sont également gérées habilement et ne nuisent pas à la construction du modèle.

Tout observateur averti reconnaîtra que, ces dernières années, la Bourse, suivant en cela l'économie, est devenue plus technique, voire plus scientifique, comme jamais elle ne l'avait été jusqu'ici.

Cette technologie est donc fort utile pour pouvoir arbitrer ses positions avec efficacités.