Il est tentant de voir l’IA comme une solution pour créer un moteur d’investissement à succès.

Après tout, si l’IA peut résoudre la synthèse vocale ou les voitures autonomes ou faire atterrir des fusées verticalement, un moteur d’investissement artificiellement intelligent avec accès à toutes les données sur les marchés boursiers, l’économie, la météo et les tendances ne pourrait-il pas dépasser largement les investisseurs humains et garantir des retours massifs ? Et ne pourrons-nous pas simplement demander à Alexa d’acheter une action qui va tripler de valeur en six mois ?

Eh bien, ne dites jamais jamais, mais c’est peu probable. Et il y a plusieurs mises en garde.

La première est que les moteurs d’IA d’investissement rapportent des avantages en ce moment, mais pas des performances de la taille de l’Everest qui feront exploser vos chaussettes financières et vous feront licencier votre conseiller en investissement.

« Une très bonne réalisation serait de 100 points de base après coût, au-dessus du gestionnaire actif équivalent dans cet espace », a déclaré le PDG de Qraft, Robert Nestor. m’a dit récemment sur le podcast TechFirst. « Et c’est notre prochain objectif dans ce domaine. »

Qraft est une société fintech coréenne qui apporte son investissement en IA aux États-Unis. Fondée en 2016, la société propose un portefeuille de modèles d’IA qui compte plus d’un milliard de dollars investis par un robot-conseiller, et prévoit de publier un « système entièrement intégré alimenté par l’IA ». plate-forme » fin 2022 qui intégrera la découverte de stratégies, l’analyse, le reporting automatisé et le trading automatisé.

Même ainsi, ils ne promettent pas des rendements de 10 % ou 20 %, ni même 5 % de plus que les investisseurs humains. En d’autres termes, c’est incrémental, pas révolutionnaire : quelque chose pour aider les gestionnaires de fonds et augmenter leurs rendements de 1 %… pas pour les remplacer.

Une raison : c’est vraiment difficile.

« Les ensembles de données de séries chronologiques financières sont incroyablement nuancés et le rapport signal sur bruit est symptomatiquement faible », dit le scientifique des données Mikhail Mew. «Ceux qui découvrent un vrai signal sont obligés de le négocier pour en tirer un avantage financier direct. Les frictions ou les obstacles à ce faire à l’époque actuelle sont relativement faibles. Cependant, à mesure que davantage de transactions motivées par le signal sont mises en œuvre et que les informations diffusent, les actifs sous-jacents se revalorisent, souvent dans la mesure où les avantages ne l’emportent plus sur les coûts.

En d’autres termes : lorsque des personnes intelligentes (et des machines intelligentes) effectuent des transactions, leurs transactions sont instantanément visibles et se reflètent instantanément dans les prix en constante évolution. Tout cela change les mathématiques, la récompense et le risque.

Mais il y a aussi une autre mise en garde.

Toute entreprise qui réussirait à créer un investisseur en intelligence artificielle qui parviendrait à obtenir des rendements aussi massifs ne le vendrait probablement jamais, ne le louerait pas ou ne le rendrait jamais accessible au public. Au lieu de cela, ils « emprunteraient chaque dollar qu’ils pourraient et … le feraient eux-mêmes pour leur propre valeur », dit Nestor.

Cela a du sens : tout super-investisseur construit avec la technologie de l’IA ne verrait alors jamais la lumière du jour. Même la possibilité du concept, cependant, est peu probable pour Nestor, car les marchés sont déjà si efficaces.

Mais même ainsi, l’IA transforme l’investissement, même si elle a été lente à être adoptée. Une des raisons : l’IA est très efficace pour faire évoluer et nettoyer les données, et l’investissement dépend profondément des données.

Nous nous dirigeons vers une période financière difficile, dit Nestor. 10 000 Américains ont 65 ans chaque jour, ce qui signifie qu’ils commencent à retirer une partie de leur portefeuille. Dans le même temps, la prochaine décennie pourrait voir des rendements d’investissement beaucoup plus faibles dans tous les domaines « simplement parce que nous avons essentiellement emprunté au cours des 10 dernières années une sorte de rendements à long terme en raison de l’environnement des taux d’intérêt », ajoute-t-il.

Mais l’IA aidera.

« Je pense que l’IA est particulièrement bien placée pour être beaucoup plus réactive aux dimensions de risque sur le marché, ainsi que pour nourrir ce besoin de stratégies alpha alternatives », m’a dit Nestor. « Je pense que l’intelligence artificielle est particulièrement bien placée pour faire face à ces nouvelles dimensions de considération, et le faire d’une manière très, très réactive compte tenu des impôts, des revenus et du risque d’investissement. Je veux dire, ce n’est pas un élixir à un échec à épargner pour la retraite, pour être clair. Mais je pense que l’importance d’avoir un processus réactif capable de gérer ces nouvelles complications complexes va conduire à une adoption beaucoup plus importante de ces processus.

Cela dit, il ne s’agit pas d’une IA entièrement responsable. Ou du moins pas encore.

Qraft utilise l’IA pour augmenter et accentuer l’intuition humaine, explique Nestor. L’IA améliore l’efficacité et aide à gérer les risques. Mais les conseillers ne se contentent pas encore d’allumer la machine et de la laisser faire tout elle-même. Et bien que les rendements existent, ils ne sont pas au niveau mondial du pot d’or instantané.

D’un côté, c’est réconfortant : il y a encore de la place pour l’humain. D’un autre côté, vous devez vous demander combien de temps cela restera vrai.

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