Avancer l'analyse financière avec des flux de commandes générés par IA

Ces dernières années, il y a eu beaucoup d’excitation dans le monde de l’intelligence artificielle, surtout avec les grands modèles de langage qui alimentent plein d’applis aujourd’hui. Ces modèles sont de plus en plus utilisés dans différents domaines, y compris la finance. Comme les marchés financiers génèrent une tonne de données, les chercheurs cherchent des moyens plus efficaces d'analyser ces données pour y voir plus clair. Cet article explore comment on a développé un système d'IA spécial pour mieux comprendre les données financières à travers la génération de flux d’ordres, qui décrit comment les ordres sont passés sur un marché.

#Séries Temporelles Financières et Données de Marché

Imagine que tu es dans un marché bondé avec des gens qui crient des prix et essaient d'acheter et de vendre des trucs. Les marchés financiers fonctionnent un peu de la même manière où les acheteurs et les vendeurs passent des ordres pour acheter des actions et d'autres actifs à différents prix. Les chercheurs étudient souvent ces comportements d'achat et de vente pour repérer des tendances et des motifs.

Les méthodes traditionnelles utilisées pour analyser ces données se concentrent souvent sur les tendances au fil du temps, mais ça peut rater des détails importants. Récemment, les efforts se sont tournés vers l'utilisation de techniques d'IA, en particulier celles appelées Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN), pour aider à générer des données de séries temporelles. Le problème ? Ces méthodes ont parfois du mal à capturer tout ce qui se passe sur le marché, surtout quand il s'agit des petits détails de comment les ordres sont passés, ce qu'on appelle la microstructure du marché.

#Les Défis de la Modélisation des Données Financières

Quand on essaye d'imiter le fonctionnement des marchés, ce n'est pas suffisant de simplement ressortir des prix moyens. Le comportement réel du marché est influencé par plein de facteurs, comme la rapidité avec laquelle les ordres arrivent et à quel prix. Les chercheurs ont essayé de construire des modèles qui prennent cela en compte, mais ils font face à des obstacles comme le besoin de calculs complexes et la difficulté de fournir au modèle suffisamment de données variées pour prédire correctement les mouvements futurs.

Imagine essayer de faire un gâteau avec seulement quelques ingrédients. Tu risques de te retrouver avec une crêpe plate à la place ! De même, si un modèle n'a pas assez de données diversifiées, ses prédictions peuvent rater le coche, te laissant avec un résultat peu appétissant.

#Construire Notre Modèle

Dans notre quête pour créer un meilleur modèle financier, on a conçu un système appelé transformateur pré-entraîné génératif (GPT). Pense à ça comme enseigner à un robot à parler le langage des marchés en lui donnant plein d'exemples de messages de passage d'ordres.

On a construit ce modèle pour fonctionner dans un simulateur qui imite le comportement du marché. En lui donnant des données historiques, comme un chef apprenant des recettes classiques, notre modèle apprend à générer de nouveaux flux d’ordres qui ressemblent à ce qu'on voit sur les marchés réels.

#S'entraîner sur des Données de Marché Réelles

Les données historiques sont comme un trésor pour notre modèle. On a utilisé des infos de Nasdaq, en regardant spécifiquement un ensemble de données riche avec des détails sur divers ordres et transactions. En nourrissant ces données à notre modèle, on lui a permis d'apprendre différents types d'ordres, comme les nouveaux ordres, les ordres exécutés et les annulations.

Pour avoir une image complète, on a veillé à inclure un éventail de données, même les messages plus obscurs souvent laissés de côté dans des études plus simples. Cette approche minutieuse a permis à notre modèle de saisir même ces détails difficiles de passage d'ordres qui sont généralement négligés.

#Tokenisation : Transformer les Données en Langage

Ensuite, on a transformé nos données en une langue que le modèle peut comprendre. En décomposant les messages d'ordres en petites parties, appelées tokens, on a transformé les données brutes en un format structuré. Pense à ça comme prendre un livre de recettes en désordre et l'organiser en chapitres pour une référence facile.

Chaque message d'ordre a été converti en un format prévisible, ce qui a permis au modèle de se concentrer sur les composants essentiels. De cette manière, il a pu apprendre à former des phrases, ou plutôt, des flux d’ordres, de manière cohérente.

#L'Architecture du Modèle

On a ensuite conçu notre modèle en utilisant une architecture moderne appelée transformateur. Cette architecture est comme la voiture flashy que tu vois sur la route – elle est élégante, efficace et capable de gérer des tâches complexes. Notre modèle avait des millions de paramètres, qui sont comme les petits composants qui font tout fonctionner en douceur.

En utilisant cette approche avancée, on a équipé notre modèle de la capacité non seulement d'analyser les données, mais aussi de générer des réponses qui ressemblent de près au comportement réel du marché.

#Formation et Affinage

Former notre modèle n'était pas une mince affaire. On a commencé par le pré-entraîner sur une immense quantité de données, lui permettant d'apprendre les bases. Ensuite, on l'a affiné en utilisant des données spécifiques d'une seule action, ce qui est un peu comme donner à un musicien la pratique d'une chanson particulière après qu'il ait appris les bases.

Pendant la formation, on a mis l’accent sur l'optimisation du modèle pour qu'il prédisent avec précision les futurs ordres en fonction des précédents. Cela nous aide à créer un flux d’ordres plus réaliste, permettant aux utilisateurs d'étudier comment les marchés pourraient se comporter dans différentes conditions.

#Travailler avec le Simulateur

Avec notre modèle entraîné en place, on l'a intégré dans un simulateur d'événements discrets (DES). Imagine un marché virtuel où notre modèle joue le rôle d'un trader, générant des ordres en fonction de ce qu'il a appris. Ce simulateur nous permet de tester l'efficacité du modèle en temps réel.

On a réglé le simulateur pour commencer à générer des messages après l'ouverture du marché, qui est le moment le plus actif pour les transactions. Cela nous a aidés à nous concentrer sur la partie la plus dynamique du comportement du marché, rendant notre analyse plus pertinente.

#Évaluer la Performance du Modèle

Une fois que notre modèle était opérationnel, on devait évaluer sa performance. Cela impliquait de comparer les messages générés avec les messages réels collectés sur le marché. On voulait voir si notre modèle pouvait imiter avec succès les comportements observés dans le trading réel.

En regardant les statistiques clés et les caractéristiques des flux d’ordres générés, on a pu évaluer à quel point notre modèle capturait l'essence du comportement réel du marché, en vérifiant des choses comme les types d'ordres et la rapidité avec laquelle ils étaient passés.

#Aperçus de la Simulation

Après avoir réalisé de nombreux essais, on a découvert beaucoup de choses sur le comportement de notre modèle. On a comparé les messages générés avec les vrais et trouvé que les types d’ordres correspondaient étroitement. Cependant, le modèle semblait avoir du mal à prédire certains types d’ordres de remplacement, probablement à cause de la complexité en jeu.

Malgré cela, il a bien performé dans d'autres domaines, comme la réplique des taux d'inter-arrivées de différents types d’ordres. C'est un peu comme mesurer à quelle fréquence les clients passent des commandes dans un magasin bondé - notre modèle a bien capturé ces moments d'affluence !

#Liquidité et Mesure des Écarts

La liquidité est cruciale dans les marchés financiers et fait référence à la rapidité avec laquelle un actif peut être acheté ou vendu sans affecter son prix. Dans nos expériences, on a mesuré la liquidité en regardant le volume moyen des ordres aux meilleurs prix d'achat et de vente, ainsi que l'écart entre eux.

Bien que notre modèle ait pu produire quelques mesures de liquidité réalistes, il y a eu des moments où il n'a pas totalement répliqué la moyenne attendue. Cela indique qu'il y a encore du chemin à faire pour affiner la manière dont notre modèle gère cet aspect du comportement du marché.

#Simuler les Rendements et la Volatilité

Le concept de rendements est fondamental en finance, représentant le profit d'un investissement. On a évalué à quel point notre modèle pouvait simuler les rendements en regardant la distribution des rendements produits par les flux d’ordres générés.

Fait intéressant, on a découvert que notre modèle capturait la nature à forte queue des rendements, ce qui signifie qu'il prédisait plus de mouvements extrêmes que la moyenne.

La volatilité, ou combien le prix d'un actif fluctue, était aussi un axe de notre étude. Grâce à diverses méthodes, on a confirmé que notre modèle capturait efficacement la tendance des Volatilités à s'agglutiner - ce qui signifie que les périodes de forte volatilité tendent à être suivies de plus de périodes de forte volatilité.

#Capacités Prédictives

Un aspect impressionnant de notre modèle est sa capacité à générer des trajectoires de prix futures plausibles à partir des flux d’ordres qu'il produit. Bien que notre modèle n'ait pas été spécifiquement entraîné pour prédire les prix, il a bien imité le comportement des prix qui semblait réaliste.

Dans nos tests, les valeurs cumulatives de l'argent et des actions échangées correspondaient étroitement aux données du monde réel. Les trajectoires de prix ressemblaient aussi à la nature rugueuse et variable des données financières réelles, ce qui est rassurant étant donné que le modèle n'était pas directement programmé pour prédire les prix.

#Limitations du Modèle

Bien sûr, chaque modèle a ses limitations. L'un de nos plus grands défis était le temps d'inférence ; générer des messages prenait plus de temps que souhaité, ce qui rendait difficile la réalisation de grandes expériences dans un délai pratique. Pense à ça comme attendre ta nourriture dans un resto qui est un peu lent sur le service !

À cause de cette forte demande computationnelle, il reste encore du travail à faire pour rendre le modèle plus efficace et applicable à plus grande échelle. Améliorer notre matériel ou explorer différentes architectures de modèle pourrait aider à résoudre certains de ces problèmes.

#Directions Futures

En regardant vers l'avenir, il y a plusieurs domaines que nous pouvons développer davantage. On est impatients d'explorer des comportements de marché plus complexes et comment les changements dans des facteurs externes - comme les événements d'actualité - affectent les modèles de trading.

Avec des avancées supplémentaires, on peut envisager d'élargir notre modèle pour gérer plusieurs classes d'actifs et même d'incorporer d'autres sources de données pour mieux informer les prédictions.

#Conclusion

En résumé, on s'est donné pour mission de construire un modèle qui génère des flux d’ordres ressemblant à des comportements réels du marché, et on a fait des progrès significatifs vers cet objectif. Les résultats sont prometteurs, montrant un niveau élevé de réalisme et le potentiel d'applications pratiques sur les marchés financiers.

En utilisant des techniques modernes d'apprentissage profond et en nourrissant le modèle avec des données historiques riches, on a créé un outil qui ouvre la porte à de futures recherches et applications. Avec des améliorations et des expansions supplémentaires, on espère découvrir encore plus sur la danse complexe de la finance.