À quoi ressemble le trading par IA aujourd'hui ?
Aujourd'hui, la technologie de trading par IA utilise des algorithmes et des techniques d'apprentissage automatique pour apprendre à partir de grandes quantités de données historiques et de modèles de marché, afin d'exécuter des transactions sur différents marchés.
Ces systèmes collectent une multitude de données financières de diverses ressources, les transforment dans un format cohérent et en extraient des caractéristiques ou des indicateurs pertinents pour l'analyse technique.
Actuellement, les performances de ces modèles sont surveillées par leurs programmeurs, afin d'améliorer la précision et d'atténuer les erreurs possibles, car les moteurs pilotés par l'IA ne sont alimentés que par des données historiques. Ils adaptent donc continuellement leurs systèmes.
Il est important de prendre en compte les avantages et les risques liés au trading par IA. Parmi les avantages, on peut citer une analyse plus rapide, l'automatisation de certaines opérations ou l'atténuation possible des risques et des erreurs humaines. Les risques, quant à eux, comprennent la distorsion des données, la sur-optimisation et les préoccupations éthiques telles que la responsabilité et le manque de transparence.
Les stratégies de trading fondées sur l'IA
Dans le climat commercial actuel, différents types de stratégies de négociation sont mis en œuvre à l'aide de systèmes pilotés par l'IA :
Le trading algorithmique est un type de stratégie qui utilise des programmes informatiques pour exécuter automatiquement des transactions sur la base d'instructions précises.
Le trading à haute fréquence (HFT) est une méthode de trading qui utilise de puissants programmes informatiques pour effectuer un grand nombre de transactions en quelques millisecondes. Il s'agit d'un type de trading algorithmique qui utilise des vitesses, des taux de rotation et des ratios ordre/trade élevés pour tirer parti d'opportunités très réduites et de courte durée sur les marchés.
La prédiction basée sur l'apprentissage automatique utilise des outils capables d'apprendre d'eux-mêmes, afin de faire des prédictions plus précises sur les mouvements futurs du marché. Elle se concentre sur la création d'algorithmes informatiques capables d'améliorer automatiquement leurs performances grâce à l'expérience acquise.
Le sentiment basé sur le traitement du langage naturel utilise des techniques de traitement du langage naturel (NLP Natural Language Processing) pour analyser les articles de presse, les messages sur les médias sociaux et d'autres formes de données textuelles afin de mesurer le sentiment général ou l'attitude à l'égard d'un instrument ou d'un marché particulier, en identifiant des modèles au sein d'un matériel subjectif.
À quoi ressemblera l'avenir ?
Nous savons que l'IA se développe rapidement : au moins la moitié des entreprises interrogées par la société de conseil McKinsey en 20221 utilisaient l'IA d'une manière ou d'une autre, alors qu'elles n'étaient que 20 % cinq ans plus tôt. Mais comment changera-t-elle notre façon de trader ? Nous examinons ci-dessous quelques scénarios hypothétiques inspirés de développements récents.
Robots de trading et assistants virtuels
Il existe déjà des robots de trading qui vous permettent de programmer des règles spécifiques pour acheter ou vendre des marchés, automatisant ainsi les ordres et permettant aux traders de gagner énormément de temps.
Un robot de trading est un terme familier désignant un logiciel qui aide les traders à acheter ou à vendre des instruments à un moment donné. Un exemple populaire est NanoTrader, qui fournit une analyse technique avancée et vous permet de déclencher automatiquement un événement lorsque certaines conditions de votre stratégie sont remplies. Ces algorithmes ont déjà modifié la manière dont de nombreux traders planifient leurs stratégies.
À l'avenir, les robots de trading pourraient se transformer en assistants virtuels indépendants dotés d'une intelligence artificielle et capables d'aider au trading en temps réel. Les traders pourraient même être en mesure de parler à leur assistant virtuel comme ils le feraient avec un collègue ou un ami, et celui-ci leur présenterait des rapports boursiers ou des exemples de transactions sur le marché des changes de manière personnalisée, en fonction de la stratégie du trader ou de son niveau de compréhension.
Les assistants d'intelligence artificielle pourraient même montrer aux utilisateurs comment négocier des paires de devises en fonction des niveaux de volatilité actuels, ou suggérer un indice à vendre à découvert, par exemple.
L'utilisation des données
Tous les traders pourraient avoir accès à de vastes ensembles de données si les régulateurs demandaient aux grandes entreprises technologiques de commencer à partager les données du marché afin d'améliorer la transparence, la responsabilité et l'intégrité du marché. Cela signifie que ces ensembles de données peuvent influencer la prise de décision des traders.
Les indicateurs techniques pourraient également devenir suffisamment avancés pour intégrer l'analyse fondamentale dans leurs prédictions. Par conséquent, les assistants virtuels pourraient combiner l'analyse technique et l'analyse fondamentale dans leurs suggestions, ce qui permettrait aux traders et aux investisseurs de gagner du temps
L'utilisation généralisée du big data pourrait également déboucher sur un concept tel que les "rapports intelligents", basés par exemple sur les tendances de consommation et les dépenses des entreprises. Ces rapports auto-actualisés pourraient permettre aux traders de voir instantanément toute information susceptible d'affecter leurs portefeuilles. Elles pourraient changer automatiquement sans que les traders aient à consulter les données eux-mêmes.
Analyse stratégique
À mesure que la technologie progresse et que les structures de marché évoluent, on peut s'attendre à ce que des approches telles que le HFT se développent et jouent un rôle important dans les stratégies de négociation basées sur l'IA. Cela pourrait signifier qu'en raison de la rapidité des mouvements, l'essentiel de l'exécution et de l'analyse pourrait être laissé aux systèmes d'IA, et que les traders humains pourraient se concentrer sur l'analyse stratégique - en cherchant des moyens d'améliorer leur stratégie plutôt qu'en utilisant des données brutes ou des outils d'analyse technique.
En outre, les stratégies fournies par les systèmes d'IA et les assistants virtuels pourraient devenir totalement personnalisées - de nouveaux indicateurs stratégiques pourraient suggérer un style basé sur le ratio risque/récompense préféré du trader et sur les tendances de trading précédentes. Par exemple, si un trader a l'habitude de faire du day trading et de se positionner à découvert, l'IA pourrait lui suggérer la meilleure étape à suivre.
Gestion automatisée des risques
En matière de gestion des risques, trouver le bon équilibre entre l'innovation et l'atténuation des risques pourrait s'avérer crucial pour façonner l'avenir du trading par IA.
La principale différence avec le présent pourrait être qu'un assistant virtuel alimenté par l'IA prendra en compte les profits et les pertes pour l'ensemble du portefeuille d'un trader, en examinant les stratégies et les actions précédentes et en ajustant les transactions individuelles en fonction du profil de risque souhaité.
Par exemple, un "trailing stop" pourrait non seulement se déplacer en fonction du prix du marché, mais aussi tenir compte de l'équilibre actuel des autres positions. Les assistants virtuels peuvent savoir exactement ce que vous recherchez et les risques qui y sont associés. Ils planifieront donc vos transactions en conséquence afin d'atténuer les risques autant que possible.
Trading intelligent
La capacité à traiter et à comprendre le langage humain devient de plus en plus importante dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les techniques de traitement du langage naturel (NLP) permettent aux algorithmes d'extraire des informations précieuses des articles de presse, des médias sociaux et d'autres sources de données textuelles.
En intégrant des capacités de traitement du langage naturel dans les stratégies de négociation, les systèmes d'IA pourraient être capables de mesurer le sentiment du marché et de réagir en conséquence, ce qui améliorerait les processus de prise de décision. Les algorithmes d'IA pourraient ne plus baser leurs stratégies sur des données objectives du marché, mais aussi analyser les émotions et les réactions humaines pour prédire les mouvements de prix en fonction des types de décisions basées sur les émotions que les entreprises ou les traders individuels pourraient prendre.
Toutefois, une autre possibilité à prendre en considération est la suivante : dans un scénario futur où tout le monde utilise des systèmes et des assistants pilotés par l'IA pour négocier, cela éliminera-t-il le facteur émotionnel du tableau ? Ou bien les données utilisées par chaque système apporteront-elles une certaine forme de subjectivité dans leur prise de décision ? Les systèmes qui font bouger les marchés seront-ils toujours entachés de préjugés ?
L'avenir de la réglementation et de la responsabilité
À l'heure actuelle, les régulateurs cherchent encore à savoir comment gérer la réglementation et la responsabilité dans le contexte des échanges alimentés par l'IA. La réglementation de nouveaux systèmes prend du temps - comme nous l'avons vu avec le trading algorithmique et à haute fréquence - et l'IA se développe à très grande vitesse.
En outre, le problème de la "boîte noire" peut créer des problèmes dans la mesure où même les développeurs ne comprennent pas entièrement comment ils parviennent à des décisions spécifiques.
Néanmoins, nous pouvons imaginer un avenir où l'IA pourrait être tenue responsable de ses décisions commerciales. L'IA pourrait être jugée comme les humains, mais selon des lignes directrices différentes qui prennent en compte les avantages et les risques de l'apprentissage automatique. Cela pourrait créer une demande pour des spécialistes de l'IA et de la réglementation de l'IA, par exemple.
