Gestion de portefeuille : toutes les façons dont l'IA transforme les stratégies d'actifs modernes

L’essor de l’IA a évidemment eu un impact sur divers secteurs, et le secteur financier fait partie de ceux qui ont été les plus touchés . Par exemple, le lancement public de modèles comme GPT-3.5 l'année dernière a accru l'intérêt pour l'utilisation de l'IA pour aider à accroître les capacités des gestionnaires de fonds en matière d'analyse, de gestion des risques et de prise de décision.

Ainsi, des outils d’IA sont mis en œuvre pour rendre les évaluations de marché plus précises et gérer les risques plus efficacement. Les gestionnaires de portefeuille sont censés procéder à une évaluation plus claire des mouvements du marché, affiner les choix d'investissement appropriés et gérer les risques lorsqu'ils appliquent des algorithmes d'apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et des outils d'intelligence artificielle dans leurs transactions.

L'intégration d'algorithmes d'apprentissage automatique, ainsi que d'outils de traitement du langage naturel dans les stratégies de trading des principaux acteurs, les aide à accroître l'efficacité de ces processus et à acquérir un avantage concurrentiel grâce à des décisions d'investissement et des analyses prédictives plus rapides et plus précises.

Au cours des dernières décennies, l’IA a été mise en œuvre dans différents secteurs du secteur financier. Dans le back-office, les algorithmes ML sont utilisés pour rechercher des anomalies dans les journaux d'exécution, détecter les transactions suspectes et gérer les risques, conduisant ainsi à une efficacité et une sécurité accrues. Au front office, l’IA aide à segmenter les clients, à automatiser les processus de support client et à optimiser la tarification des produits dérivés.

Cependant, la partie la plus intrigante réside dans les capacités de l'IA pour le côté acheteur de la finance : identifier les signaux prédictifs au milieu du bruit du marché en analysant des quantités importantes de données aussi rapidement que possible. Par exemple, ces applications peuvent inclure la prévision de séries chronologiques, la segmentation des marchés et, bien sûr, la gestion de portefeuilles d'actifs. Les possibilités offertes par l'IA de traiter et d'analyser de vastes ensembles de données aident à découvrir des modèles subtils que les méthodes traditionnelles manqueront probablement.

L'optimisation de portefeuille est une pratique courante depuis plusieurs décennies, évoluant considérablement avec le développement de la science des données et la mise en œuvre de techniques informatiques avancées. Les approches classiques, telles que la théorie moderne du portefeuille de Markowitz (1952) et le modèle de tarification des actifs financiers (1964), ont été introduites il y a plus de 50 ans mais restent toujours pertinentes. Cependant, leurs limites dans la gestion des risques non linéaires et leur dépendance aux données historiques deviennent de plus en plus évidentes.

Des pratiques telles que la modélisation des risques, l’analyse de scénarios et le trading quantitatif, largement mises en œuvre par des acteurs clés tels que Renaissance Technologies, DE Shaw et Two Sigma Investments, ont conduit à la mise en œuvre d’algorithmes plus complexes et avancés. En outre, le secteur a été fortement touché par l’IA ces dernières années, car l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle ont rendu l’analyse prédictive plus précise, tout comme les stratégies d’investissement personnalisées et les processus décisionnels complexes automatisés.

Cette transformation basée sur l'IA a permis aux gestionnaires de portefeuille de traiter un vaste éventail de données en temps réel et de résoudre les trois principaux défis :

• Évolutivité : la gestion et l'analyse de données à grande échelle provenant de plusieurs actifs et marchés mondiaux sont désormais plus faciles à réaliser.

• Prise de décision complexe : l’IA peut « garder à l’esprit » davantage de facteurs, notamment l’analyse psychologique et comportementale, dans les processus de prise de décision.

• Adaptabilité : les systèmes d'IA peuvent apprendre en continu et s'adapter aux nouvelles conditions du marché, aidant ainsi les gestionnaires à ajuster rapidement leurs stratégies.

Selon Aperçu du marché mondial , l'IA sur le marché de la gestion d'actifs était évaluée à 2,5 milliards de dollars et devrait croître à un TCAC de 24 % au cours des 10 prochaines années. Il est intéressant de noter que l’optimisation du portefeuille est en tête de la segmentation du marché mondial par application, suivie de l’analyse des données, qui représente 25% de part de marché .

Accroître l’adoption et l’investissement dans des solutions de gestion d’actifs alimentées par l’IA et mettre en évidence l’utilisation pratique de l’IA dans l’optimisation du portefeuille.

Adoption de l’IA dans la gestion de portefeuille :

L’adoption de l’IA dans le secteur de la gestion d’actifs n’est pas une tendance nouvelle ; il a connu une croissance ces dernières années mais reste encore limité à un petit nombre d'acteurs du marché à savoir les hedge funds, les bureaux de gestion quantitative, les grands départements d'études et les institutions financières utilisant des services informatiques.

Il existe déjà de nombreux domaines d’application de l’IA :

Optimisation du portefeuille

L’IA améliore considérablement le processus d’optimisation de la construction du portefeuille. Par exemple, l’approche classique de la théorie moderne du portefeuille de Markowitz, qui s’appuie sur des concepts d’optimisation convexe, sert de précurseur aux méthodologies contemporaines basées sur l’IA. La raison pour laquelle cette théorie fondamentale est si cruciale est qu’elle constitue la base à partir de laquelle les algorithmes d’IA peuvent modifier et affiner davantage les stratégies d’investissement.

De nos jours, l’IA développe cette théorie en explorant de nouvelles dimensions des données et en intégrant des techniques analytiques avancées. Cette capacité de données étendue permet une prise de décision plus nuancée et éclairée – une pratique largement utilisée dans l’industrie.

Analyse fondamentale

Certaines techniques d’IA sont parfaitement compatibles avec la gestion quantitative, utilisant de gros volumes de données sur les fondamentaux des entreprises, l’environnement macroéconomique ou les conditions de marché. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent trouver des relations non linéaires complexes entre différentes variables et, bien sûr, détecter des tendances que les analystes ne peuvent pas.

Analyse textuelle

L'analyse textuelle est une autre application de l'IA en analyse fondamentale. À l’aide du traitement du langage naturel (NLP), l’IA traite et analyse des sources textuelles telles que les rapports sur les bénéfices des entreprises, les communiqués de presse des banques centrales et les actualités financières. Grâce à la PNL, l’IA peut extraire des informations économiquement et financièrement importantes à partir de ces données non structurées. Ce faisant, il fournit une mesure quantitative et systématique qui améliore et facilite les interprétations humaines.

Activités commerciales

Les pouvoirs de l’IA sont extrêmement utiles dans le trading, où la complexité des transactions et le besoin de rapidité sont en équilibre. L'IA prend en charge le trading algorithmique en automatisant de nombreuses étapes du processus, améliorant ainsi l'efficacité des transactions gérées sur les marchés financiers.

Services de conseil en investissement

L’IA a ouvert la possibilité d’une offre plus large de services de conseil en investissement personnalisés à moindre coût. Ces systèmes utilisent des algorithmes complexes pour traiter les données de marché en temps réel, proposant ainsi les stratégies les plus adaptées aux besoins individuels des clients en fonction de leurs objectifs de rendement et de leurs profils de risque.

Gestion des risques

Dans la gestion des risques, l'IA aide en modélisant divers scénarios « probables mais indésirables », qui à leur tour améliorent les pratiques traditionnelles qui se concentrent uniquement sur les résultats les plus probables.

Techniques et outils d'intelligence artificielle (IA) dans la gestion de portefeuille

Algorithmes d'apprentissage automatique :

Les méthodes classiques d'apprentissage automatique sont toujours très populaires dans la gestion de portefeuille. Il s'agit des modèles linéaires, notamment des moindres carrés ordinaires, de la régression Ridge et de la régression Lasso. Celles-ci sont fréquemment combinées à la procédure d'optimisation moyenne-variance et aux techniques de décomposition matricielle telles que la décomposition en valeur singulière (SVD) et l'analyse en composantes principales (ACP), qui sont fondamentales pour comprendre les relations entre les actifs et optimiser les allocations de portefeuille.

Entre ces approches classiques et les méthodes plus modernes se situent les machines à vecteurs de support (SVM). Bien que les SVM soient utilisés dans la pratique, ils ne sont pas aussi couramment déployés mais jouent un rôle important, notamment dans les tâches de classification visant à prévoir la performance des stocks.

Ces tâches consistent généralement à prédire si une action connaîtra un profit ou une perte, en utilisant des données financières historiques, notamment les fluctuations du cours des actions et les volumes de transactions, pour classer les actifs en catégories et prévoir leurs performances.

En ce qui concerne les méthodes plus modernes, les réseaux de neurones présentent des avancées majeures dans l'apprentissage automatique pour la gestion de portefeuille et offrent des capacités améliorées pour modéliser des modèles non linéaires complexes difficiles à capturer avec les modèles traditionnels. Outre les réseaux de neurones, d’autres approches classiques telles que l’apprentissage supervisé et non supervisé améliorent et affinent encore l’analyse des données, rendant possible la découverte et l’exploitation de signaux subtils du marché.

Des approches plus récentes, telles que l'apprentissage par renforcement et le Deep Q-Learning, apportent ces qualités dans des environnements de prise de décision au rythme rapide, où les portefeuilles peuvent être ajustés en temps réel pour optimiser les résultats financiers sur la base de l'apprentissage du système à partir des commentaires du marché.

Traitement du langage naturel (NLP) :

Les techniques de traitement du langage naturel telles que l'analyse des sentiments peuvent aider à sélectionner des opinions communes parmi des éléments tels que des articles de journaux, des publications sur les réseaux sociaux et des rapports d'analystes. De plus, les gestionnaires de portefeuille peuvent également analyser le langage utilisé dans les médias financiers, y compris les rapports sur les bénéfices des entreprises, pour évaluer le sentiment des investisseurs et prédire les mouvements du marché, autant d'informations cruciales dans le processus de prise de décision.

Stratégies de trading quantitatives :

Les entreprises spécialisées dans le trading à haute fréquence (HFT), comme celles qui utilisent des algorithmes de trading quantitatifs basés sur l’IA, gagnent de l’argent grâce aux inefficacités qui ne surviennent que pendant un instant sur le marché. Ces entreprises utilisent des technologies d'apprentissage automatique pour analyser les informations pertinentes sur le marché à des vitesses extrêmement élevées et passer des commandes avec une précision de timing aussi courte qu'une milliseconde.

Une exécution aussi rapide leur permet de bénéficier d'opportunités d'arbitrage et de maximiser leurs profits en agissant sur les écarts de prix plus rapidement que leurs concurrents. Bien que Renaissance Technologies soit connue pour ses approches de trading quantitatives, il est important de garder à l’esprit sa stratégie plus large englobant diverses périodes de détention par rapport aux pratiques HFT traditionnelles, principalement axées sur la vitesse.

IA explicable (XAI) :

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) est une méthode XAI importante utilisée pour rendre les résultats de modèles d'apprentissage automatique complexes plus compréhensibles. Dans la gestion de portefeuille, cette méthode peut s’avérer très utile pour interpréter la manière dont les modèles boîte noire font des prédictions. En utilisant les données d'entrée et en analysant l'impact sur les résultats du modèle, LIME aide les gestionnaires de portefeuille et les data scientists à définir quelles caractéristiques influencent plus les décisions d'investissement que d'autres.

Ce processus contribue à améliorer la transparence des décisions basées sur l’IA et soutient les efforts visant à vérifier et à améliorer la facilité de compréhension de ces modèles. Cependant, même si LIME améliore notre compréhension du comportement des modèles, l'évaluation de la fiabilité globale des modèles implique des techniques de validation supplémentaires.

L'IA dans la conformité et la surveillance :

La technologie de l’IA joue un rôle majeur en garantissant le respect des cadres réglementaires et en surveillant les restrictions d’investissement au sein du secteur financier. En automatisant ces processus, les systèmes d’IA aident les sociétés financières à respecter les normes juridiques de manière plus efficace et plus précise et à éviter les ennuis. Cette technologie est très utile pour surveiller la conformité de grands volumes de transactions et d’activités de portefeuille diverses, où elle peut rapidement (instantanément, en fait) identifier les écarts par rapport aux exigences réglementaires ou aux directives internes.

De plus, l’utilisation de l’IA minimise le risque d’erreur humaine, ce qui est crucial dans des environnements réglementaires aux enjeux élevés où les erreurs peuvent entraîner des conséquences juridiques et financières.

Rééquilibrage du portefeuille :

Les applications d’IA dans le rééquilibrage automatisé sont cruciales pour maintenir les allocations d’actifs idéales au fil du temps. Ils peuvent ajuster les portefeuilles en réponse aux changements du marché ou aux changements du profil de risque d'un investisseur, ce qui garantit l'alignement sur les objectifs d'investissement stratégiques.

Dans une vision plus large

Outre les applications spécifiquement conçues pour l’investissement, le potentiel de développement de l’intelligence artificielle au sein des métiers de la gestion d’actifs semble considérable. Cependant, même si l’on voit instinctivement la possibilité d’automatiser des tâches spécifiques à différentes étapes de la chaîne opérationnelle, il est encore difficile d’anticiper pleinement le pouvoir disruptif de l’intelligence artificielle. En effet, l’IA devrait donner naissance à de nouveaux secteurs d’application à mesure que de nouvelles avancées seront développées.

Il faut être conscient des limites de l’intelligence artificielle ainsi que des dangers qu’elle représente pour certains aspects de la gestion de portefeuille, même si elle a permis des avancées technologiques et des gains de productivité grâce à l’intelligence artificielle. En premier lieu, les approches d’intelligence artificielle et de machine learning s’appuient sur des données qui servent à alimenter les algorithmes d’apprentissage.

Il est nécessaire que ces données soient de haute qualité en termes de mise à jour, d'exactitude, d'exhaustivité et de représentativité.

Outre l’exigence d’un très grand volume de données, qui n’est pas toujours disponible, il faut que ces données soient de bonne qualité. Dans tous les autres cas, les résultats obtenus à l’aide de modèles prédictifs ne sont ni fiables ni résilients.

De plus, les algorithmes peuvent également émettre de fausses hypothèses en identifiant des tendances non pertinentes dans l’ensemble de données analysé, ce qui peut conduire à des conclusions erronées. Cela peut entraîner des accrochages à grande échelle, des sauts trop brusques et des chutes les plus minimes possibles. Une perte de concurrence sur le marché peut survenir du fait que de nombreux opérateurs de marché gérant les mêmes algorithmes d’IA pourraient prendre simultanément la mauvaise décision ou réagir de la même manière à une situation en temps réel. Un tel risque pourrait devenir mortel.

Malgré les avantages potentiels de l’IA dans la gestion de portefeuille, comme dans n’importe quel domaine, il existe de nombreux défis que nous devons garder à l’esprit et, éventuellement, relever. L’une des principales difficultés réside dans le manque possible de transparence et les problèmes d’interprétation des modèles d’IA, qui peuvent rendre difficile pour les managers d’expliquer les résultats de leur collaboration avec l’IA. Cette complexité d’utilisation peut être l’une des raisons pour lesquelles l’adoption de l’IA dans les fonds européens est relativement faible. Depuis septembre 2022, seulement 65 fonds sur 22 000 basée dans l’Union européenne a affirmé utiliser l’IA dans ses processus d’investissement.

L'Autorité européenne des marchés financiers (ESMA) a identifié facteurs qui peuvent contribuer au faible taux d’adoption, tels que le manque de cadres réglementaires clairs et de compétences en IA parmi les gestionnaires de fonds. Cependant, la difficulté d’expliquer les résultats de l’IA en raison de la complexité du modèle peut également être l’un des facteurs justifiant le faible taux d’adoption. Je suppose que nous le saurons avec le temps.

À l’heure actuelle, il semble que l’intelligence artificielle soit encore loin de remplacer totalement les personnes réelles dans le secteur de la gestion d’actifs. Cela dit, la transparence, la relation de confiance et le contact entre les clients et les experts en gestion restent plus que jamais des caractéristiques cruciales.

Pourtant, nous ne pouvons nier que l’intelligence artificielle apporte de nouveaux outils passionnants qui peuvent être utilisés dans la chaîne de valeur, et le potentiel de ces outils pourrait vraiment changer l’apparence actuelle de l’industrie.