Améliorer les stratégies de trading avec l'IA

Le monde de la finance est complexe et toujours en évolution. Les investisseurs et les traders ont besoin de meilleurs outils pour comprendre les données et prendre des décisions intelligentes. Cet article parle d'une nouvelle approche qui utilise un type d'intelligence artificielle appelé réseau de neurones convolutionnel (CNN) combiné à un Apprentissage par renforcement profond (DRL) pour analyser les données financières et améliorer les stratégies de trading.

#Contexte

Ces dernières années, la quantité de données financières disponibles a considérablement augmenté. Ça inclut les prix des actions, les volumes de trading et divers indicateurs économiques. Avec tant d'infos, utiliser des méthodes traditionnelles pour analyser les données peut être difficile et inefficace. L'apprentissage automatique, surtout les CNN, est devenu plus populaire pour analyser ces données parce qu'ils peuvent identifier des motifs que les humains pourraient manquer.

#Le défi

Les données financières présentent des défis uniques. Les prix peuvent changer rapidement, rendant difficile la prévision des mouvements futurs en se basant sur des performances passées. De plus, différents indicateurs financiers peuvent avoir des échelles et des comportements très différents. Par exemple, le prix d'une action peut être dans les centaines, tandis que le volume de trading pourrait être dans les millions d'actions. Ces différences peuvent induire les modèles en erreur et rendre leur apprentissage difficile.

#Notre approche

Pour relever ces défis, on propose deux améliorations majeures à la façon dont les CNN travaillent avec les données financières : normaliser les données d'entrée et restructurer l'architecture du CNN. Ces changements visent à rendre le modèle plus robuste et meilleur pour trouver des motifs complexes dans les données.

#Normalisation des données d'entrée

La première amélioration consiste à ajouter une couche de normalisation au début du modèle. La normalisation signifie ajuster les données pour que chaque caractéristique (comme le prix ou le volume) ait une échelle similaire. Ça aide le modèle à apprendre plus efficacement parce que ça réduit le risque que certaines caractéristiques dominent d'autres. En transformant les données pour avoir une moyenne de zéro et un écart-type de un, on peut fournir une entrée équilibrée qui aide à stabiliser le processus d'apprentissage.

#Restructuration de l'architecture du CNN

La deuxième amélioration concerne la structure du CNN lui-même. Notre nouveau design présente une architecture de réduction de gradient. Cela signifie que les premières couches du CNN sont plus larges, leur permettant de capturer une large gamme de caractéristiques. Au fur et à mesure que les données passent à travers les couches, celles-ci deviennent plus étroites. Cela permet au modèle de distiller des informations complexes en représentations raffinées qui sont cruciales pour faire des prédictions précises.

#Environnement du marché financier

Pour utiliser notre modèle, on a mis en place un marché financier simulé basé sur un cadre appelé FinRL-Meta. Cet environnement imite les conditions de trading du monde réel, nous permettant de tester l'efficacité de notre modèle sous différents scénarios. Il gère divers défis comme de faibles ratios signal/bruit, qui peuvent embrouiller les modèles, et le biais de survie, qui pourrait mal représenter la performance historique.

#Processus de Décision de Markov

La simulation du marché financier utilise un concept connu sous le nom de processus de décision de Markov (MDP). Ce cadre définit différents états (les conditions actuelles du marché), actions (ce que le modèle peut faire, comme acheter ou vendre), et récompenses (à quel point ces actions sont réussies). En structurant l'environnement de cette manière, on peut modéliser le processus de décision d'une façon qui reflète le trading réel.

#Espace d'état et représentation des caractéristiques

Dans l'environnement financier, on représente les conditions du marché et les actifs comme un vecteur d'état, qui est un tableau de facteurs importants. Ceux-ci incluent :

• Prix d'ouverture de l'actif
• Prix le plus élevé pendant la journée de trading
• Prix le plus bas pendant la journée de trading
• Prix de clôture
• Total des actions échangées
• Jour de la semaine
• Divers indicateurs techniques qui aident à évaluer les tendances du marché.

En organisant ces infos dans un format structuré, on aide le CNN à apprendre à reconnaître des motifs au fil du temps.

#Espace d'action

Avec l'espace d'état, on a aussi un espace d'action qui définit quelles actions de trading le modèle peut prendre. Ça inclut acheter, vendre ou garder des actions. Chaque action peut impliquer différentes positions à travers différents actifs. Cette flexibilité permet au modèle d'adapter sa stratégie en fonction des conditions actuelles du marché.

#Fonction de récompense

La fonction de récompense est une partie cruciale de notre modèle. Elle aide le modèle à comprendre à quel point il performe en mesurant les changements de la valeur de son portefeuille en fonction des actions qu'il prend. Idéalement, le modèle devrait apprendre à prendre des décisions qui mènent à des rendements plus élevés.

#Entraînement du modèle

Une fois qu'on a mis en place l'environnement, on entraîne le modèle en utilisant une stratégie appelée Optimisation de Politique Proximale (PPO). Cette méthode nous aide à améliorer les stratégies de trading du modèle à travers un apprentissage et une évaluation répétés.

#Optimisation de la politique

Dans PPO, on définit une politique, qui est la stratégie que le modèle suit pour prendre des décisions. L'objectif principal est d'ajuster cette politique au fil du temps afin que le modèle puisse maximiser ses rendements de l'investissement. En utilisant une combinaison de techniques, PPO s'assure que le modèle apprend efficacement tout en évitant des changements brusques qui pourraient déstabiliser sa stratégie de trading.

#Évaluation de la performance

Après avoir entraîné le modèle, on évalue sa performance par rapport à plusieurs modèles de référence, y compris des stratégies plus simples comme les perceptrons multicouches. On veut mesurer les améliorations des récompenses cumulées pour déterminer dans quelle mesure le modèle peut prendre des décisions rentables dans un environnement simulé.

#Résultats expérimentaux

Les résultats initiaux montrent que le CNN amélioré performe beaucoup mieux que les modèles précédents. En comparant les récompenses cumulées, on peut voir à quel point le modèle s'adapte à différentes conditions de marché. Pendant les périodes de volatilité du marché, le nouveau CNN continue de montrer une stabilité améliorée et de meilleurs rendements par rapport aux anciens modèles.

#Conclusion

Ce travail présente des améliorations précieuses sur la façon dont les CNN peuvent être utilisés dans l'apprentissage par renforcement profond financier. En normalisant les données d'entrée et en restructurant l'architecture du CNN, on peut améliorer la capacité du modèle à capter des motifs complexes dans les données financières. Ces avancées peuvent conduire à de meilleures stratégies de décision qui peuvent s'adapter aux changements continus des marchés financiers.

Alors que les systèmes financiers deviennent de plus en plus complexes et riches en données, l'intégration de l'IA et des techniques d'apprentissage automatique jouera un rôle essentiel pour aider les traders et les investisseurs à naviguer plus efficacement dans ces environnements. L'approche discutée ici offre une base solide pour développer de futurs modèles financiers capables d'analyser efficacement les données et de maximiser les rendements.