Améliorer les prévisions boursières avec des modèles d'IA

Des prédictions précises sur le marché boursier après les rapports de bénéfices, c'est super important pour les investisseurs. Les méthodes traditionnelles pour prédire les prix des actions sont souvent à la ramasse parce qu'elles n'arrivent pas à analyser efficacement les gros volumes de texte dans les rapports de bénéfices. Ce papier présente une nouvelle méthode utilisant des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs), qui sont des programmes informatiques avancés formés pour comprendre et générer le langage humain. On a affiné ces modèles avec une technique spéciale appelée QLoRA, qui aide à compresser le modèle tout en gardant ses performances.

En combinant les infos des rapports de bénéfices et des facteurs externes comme la performance du marché et les avis des analystes, on a créé un jeu de données riche. Ça a permis à nos modèles de prédire les mouvements des actions plus précisément par rapport aux précédents benchmarks comme GPT-4. On souligne l’efficacité du modèle llama-3-8b-Instruct-4bit, qui a montré des améliorations notables par rapport aux autres modèles. Ce papier discute aussi de l'extension du modèle pour inclure une option 'Hold' pour les investisseurs et d'allonger la période de prévision pour s'adapter aux différents styles d'investissement.

#Le Besoin de Meilleures Prédictions Boursières

Utiliser juste les données passées pour prédire les tendances boursières, ça ne suffit pas. Les méthodes traditionnelles, comme les moyennes mobiles, ratent souvent des changements importants sur le marché, surtout ceux causés par des événements majeurs. Les rapports de bénéfices sont essentiels pour comprendre comment une entreprise s'en sort, mais les analyser peut être accablant pour les investisseurs à cause de leur longueur et complexité. Beaucoup de gens avec peu de bagages financiers trouvent ça dur d'interpréter les chiffres et métriques présentés dans ces rapports. De plus, des événements imprévisibles, souvent appelés événements 'cygnes noirs', peuvent impacter le marché de manière significative.

Les méthodes traditionnelles ne prennent pas en compte la nature complexe et changeante des marchés financiers. Elles ne gèrent généralement pas bien le texte non structuré et vaste des rapports de bénéfices, ce qui limite leur efficacité. Dans le marché rapide d’aujourd'hui, les investisseurs ont besoin de méthodes plus sophistiquées qui regardent non seulement les données passées mais s'adaptent aussi aux nouvelles infos en temps réel. Ce besoin est particulièrement clair lors des saisons de bénéfices quand les entreprises annoncent leurs résultats trimestriels. Beaucoup de traders essaient de profiter des variations de prix attendues après ces annonces, une pratique connue sous le nom de "parier sur les bénéfices." Cependant, certains investisseurs utilisent aussi ces rapports pour ajuster leurs avoirs pour gérer les risques. Le défi, c'est d'interpréter rapidement et précisément ces rapports pour prendre l'avantage. Avec la rapidité des réactions du marché, beaucoup d'investisseurs peuvent rater des opportunités ou faire de mauvais choix.

#Avancées en Intelligence Artificielle

Le développement rapide de l'Intelligence Artificielle a ouvert la voie aux Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) pour changer notre façon de traiter l'information. Ces modèles ont montré leur potentiel dans diverses applications, y compris la finance. Des recherches existantes ont appliqué des techniques novatrices utilisant l'apprentissage profond et les LLMs à l'analytique financière. Par exemple, certains chercheurs ont ajusté les LLMs pour analyser le sentiment dans les données financières, tandis que d'autres ont développé des cadres combinant plusieurs techniques d'IA pour de meilleures prédictions boursières.

Ces avancées montrent le rôle crucial que l'IA peut jouer pour améliorer la précision et l'efficacité dans l'analyse des marchés financiers. En reconnaissant des modèles complexes dans les données, ces modèles peuvent fournir des insights que les méthodes traditionnelles pourraient manquer.

#Méthodologie

Notre étude a utilisé un jeu de données avec 501 entreprises du S&P 500. On a choisi ce nombre pour tenir compte des changements dans l'indice à cause de fusions et acquisitions. En utilisant une API, on a rassemblé un large éventail de données financières, y compris :

• Métriques de Performance du Marché : On a collecté des données sur la performance des actions et des indices de marché pendant la semaine avant les annonces de bénéfices.
• Notes des Analystes : On a compilé des notes venant de plusieurs analystes pour évaluer le sentiment du marché avant chaque rapport de bénéfices.
• Surprises de Bénéfices : On a noté les cas où les bénéfices réels par action d'une entreprise différaient de leurs estimations.
• Croissance des Métriques Financières : Cela impliquait de comparer les chiffres financiers clés du trimestre en cours à ceux du même trimestre de l'année précédente.
• Transcriptions des Bénéfices : On a collecté les transcriptions complètes des appels de bénéfices pour capturer des insights qualitatifs.

Notre objectif principal était de prédire la performance des actions pour le jour suivant un rapport de bénéfices. Si le prix de l'action augmentait, c'était labellisé 'Long'; s'il diminuait, c'était 'Short.' Cela a créé une base pour nos modèles prédictifs.

#Textualisation et Tokenisation

Pour analyser les données numériques et catégorielles, on les a transformées en texte en langage naturel. Ça a rendu les infos plus faciles à comprendre pour le modèle. Par exemple, on a converti les changements de pourcentage des prix des actions en phrases simples. On a aussi regroupé les notes des analystes en déclarations descriptives, transformant les données brutes en contexte que le modèle pouvait traiter.

On a préparé deux jeux de données distincts pour l'analyse : le jeu de données de Base, qui se concentrait sur la performance interne des entreprises, et le jeu de données Complet, qui incluait des facteurs externes supplémentaires. Cette séparation a permis d'évaluer comment différents types de données affectaient la performance du modèle.

#Entraînement du Modèle

En utilisant des modèles pré-entraînés avancés, on les a ajustés pour des tâches d'analytique financière. On a mis en œuvre une approche structurée pour entraîner ces modèles, permettant d'apprendre à partir d'une variété de données tout en gérant les ressources computationnelles efficacement. Pendant l'entraînement, on a surveillé la perte, qui indique à quel point le modèle apprend bien. Une diminution constante de la perte est un bon signe d'un entraînement efficace.

#Évaluation de la Performance

Pour évaluer la performance de nos modèles, on a utilisé trois métriques clés : la précision, le score F1 pondéré et le Coefficient de Corrélation de Matthews (MCC). La précision donne une idée générale de la fréquence à laquelle le modèle était correct, tandis que le score F1 pondéré prend en compte l'équilibre entre la précision et le rappel, en particulier lorsque les classes sont déséquilibrées. Le MCC offre une évaluation complète en considérant à la fois les vrais et les faux positifs et négatifs.

Dans notre analyse, le modèle llama-3-8b-Instruct-4bit a largement surpassé GPT-4 dans le jeu de données Complet, atteignant une meilleure précision et un meilleur score F1 pondéré. Cela suggère que nos modèles ajustés sont efficaces pour traiter des données financières complexes.

#Conclusion et Développements Futurs

La recherche met en avant l'efficacité d'utiliser des techniques d'apprentissage machine avancées pour améliorer les prédictions sur le marché boursier après les annonces de bénéfices. En combinant à la fois des facteurs internes et externes, on a pu créer un jeu de données riche qui aide les modèles ajustés à capturer les complexités des données financières plus efficacement.

Nos modèles ont montré des améliorations substantielles par rapport aux approches traditionnelles. Cependant, on reconnaît que nos options de sortie actuelles 'Long' et 'Short' ne reflètent peut-être pas tous les comportements des investisseurs. Les travaux futurs envisageront d'ajouter une option 'Hold' pour mieux représenter une position prudente. On espère aussi étendre la période de prédiction pour inclure les mouvements sur plusieurs jours ou semaines, en alignant le modèle plus étroitement avec différentes stratégies d'investissement.

Cette recherche pose une base solide pour explorer davantage l'utilisation de divers types de données et de modèles avancés dans la finance. Les succès vus ici pourraient ouvrir la voie à l'application de techniques similaires dans d'autres domaines, comme la détection de fraudes. En intégrant des outils d'IA sophistiqués avec des ensembles de données robustes, on peut créer des outils puissants pour la prise de décision d'investissement offrant des améliorations substantielles par rapport aux méthodes existantes.