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Partie 2 :
La technologie n'est pas d'une grande aide sans l'expertise nécessaire à son utilisation.
La capacité de la technologie à analyser d’immenses quantités de données en quelques secondes tend à nous faire oublier qu’elle n’existerait pas sans l’expertise humaine. Prenons l’exemple de l’apprentissage automatique.
L’apprentissage automatique dans la gestion d'actifs
Ordinateur
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent non seulement analyser de grandes quantités de données en un clin d’œil et générer des analyses, mais ils peuvent également déterminer les relations entre de multiples données en s’adaptant à l’évolution des modèles de données. Par conséquent, outre sa capacité à analyser rapidement une multitude de données, l’apprentissage automatique apprend aussi plus rapidement que les humains.
Humain
Bien que la capacité de calcul et d’adaptation de l’apprentissage automatique surpasse la capacité humaine, le succès final d’une application (ou de toute technologie) repose encore sur la capacité des humains à la développer et à l’améliorer. À cette fin, l’équipe SAE s’est renforcée dans les domaines des données et de l’informatique au cours de la dernière décennie, à travers des efforts de recrutement et de formation permettant de créer et d’améliorer les technologies utilisées dans nos processus.
L’embauche de spécialistes des données s’accélère
Source : AlternativeData.org, au 31 mars 2018.
Exemple d’étude de cas : combinaison de signaux
Une présentation concrète de notre expertise en matière de recherche.
Qu’est-ce qu’une combinaison de signaux ?
La combinaison de signaux est un modèle d’apprentissage automatique mis au point par les chercheurs de l’équipe SAE en vue d’étudier la relation entre les rendements boursiers et une vaste gamme de données quantitatives, incluant des informations comptables et des prévisions d’analystes.
Comment le modèle analyse-t-il l’information ?
Nos recherches ont révélé que le modèle analysait les données de marché en accordant la même importance aux périodes de performance stable et aux rares épisodes de correction.
Comment les recherches ont-elles fait évoluer le modèle ?
Cette observation a conduit à un changement important : l’algorithme a été affiné pour pénaliser les facteurs ayant une contribution à la performance fortement négative à court terme.
En d’autres termes : les chercheurs de l’équipe SAE ont dû calibrer et entraîner le modèle pour qu’il pense et apprenne comme un investisseur.
À titre indicatif uniquement.
La technologie ne suffit pas
Lors de la conception d’une technique d’apprentissage automatique, il est également important de tenir compte de ce que nous, investisseurs, avons déjà appris sur les marchés. Dans le cadre de ses recherches, l’équipe SAE doit systématiquement s’assurer que la nouvelle technologie ajoute de la valeur aux modèles existants. En conséquence, l’expertise requise englobe non seulement la capacité de créer et d’améliorer les technologies, mais aussi de savoir poser les bonnes questions pour valider des idées. Par exemple, un modèle très sophistiqué s’appuyant sur des techniques de pointe qui mettrait simplement en exergue des comportements boursiers déjà bien documentés comme les stratégies
« momentum » ou « value » représenterait une utilisation très inefficace des ressources de recherche. Dans la pratique, les technologies doivent permettre aux investisseurs d’accéder à des analyses sur des sujets qu’ils maîtrisent moins bien.
Télécharger un formulaire de due diligence Big Data
De nombreux gestionnaires d’actifs espèrent dénicher des idées d’investissement uniques grâce à l’apprentissage automatique et au Big Data. Téléchargez une liste de question à poser dans le cadre d’une due diligence sur ce sujet.
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