Prédire les résultats des demandes de prix dans les marchés financiers

Dans le monde financier d'aujourd'hui, savoir prédire à quelle fréquence un Demande de Cotation (RFQ) sera rempli est super important. C'est particulièrement crucial pour les marchés avec des actifs moins courants. Un RFQ est une méthode où les acteurs du marché peuvent demander des cotations sur différents types d'actifs. Ce processus aide non seulement à fixer les prix de ces actifs, mais améliore aussi les conditions de marché pour ceux qui ne se tradent pas souvent.

Les RFQs sont pratiques parce qu'ils permettent aux participants du marché de négocier les prix de manière plus structurée. Par exemple, dans le domaine des titres adossés à des hypothèques, il y a un type connu sous le nom de To-be-Announcement (TBA) qui joue un rôle clé. Les contrats TBA aident les prêteurs à gérer le risque des variations des taux d'intérêt lors du prêt d'argent pour acheter des maisons. Ça garantit que les emprunteurs obtiennent des conditions plus justes pour leurs prêts.

L'objectif principal est de créer un système qui aide les market-makers à établir des prix précis sur ces TBAs pour remplir les RFQs tout en équilibrant leurs risques. Pour cela, il faut évaluer différents composants : d'abord, la probabilité de remplir un RFQ à un prix donné, et ensuite, décider de la meilleure cotation pour le RFQ.

#Génération de données pour les RFQs

Pour étudier les RFQs, il est essentiel de d'abord rassembler des données. Cependant, les vraies données RFQ peuvent souvent être secrètes à cause des régulations. Donc, un moyen a été développé pour créer des données RFQ simulées. Au total, 10 005 RFQs fictifs ont été créés, capturant divers détails comme des horodatages, des identifiants d'obligations, des tailles de transactions et le statut de chaque RFQ (s'il a été rempli ou raté).

Ces données simulées incluent différents facteurs influençant les résultats des RFQs, comme le nombre de concurrents, les prix quotés et les prix moyens. Ces détails permettent une analyse complète des performances des RFQs dans différentes conditions de marché.

#Analyse des taux de remplissage des RFQs

La prochaine étape consiste à comprendre les données RFQ. En examinant les tendances dans les données, on peut identifier ce qui influence le remplissage d'un RFQ. Différentes techniques d'apprentissage automatique ont été utilisées pour prédire la probabilité de réalisation des RFQs. Les modèles testés incluaient Régression Logistique, forêt aléatoire, XGBoost, et d'autres. Chaque modèle a ses forces et faiblesses uniques.

Pour ceux qui évoluent sur les marchés financiers, l'explicabilité est cruciale. Ce n'est pas seulement important d'avoir des prédictions précises, mais aussi de comprendre comment différents facteurs contribuent à ces prédictions. C'est là qu'intervient l'Intelligence Artificielle Explicable (XAI).

Les techniques XAI nous permettent de décomposer et d'interpréter comment chaque entrée affecte la prédiction finale concernant le remplissage d'un RFQ. En utilisant différents modèles, on a constaté qu'on pouvait non seulement prédire avec précision les résultats des RFQs, mais aussi expliquer ces prédictions clairement. Cette transparence est essentielle pour les participants du marché car elle renforce la confiance et aide à la conformité avec les régulations.

#Modèles et leurs performances

En comparant les différents modèles, on a constaté que des modèles plus simples comme la régression logistique ont l'avantage de la clarté, montrant comment des facteurs spécifiques influencent les prédictions. Cependant, ils ne capturent pas toujours aussi efficacement des relations complexes dans les données que des modèles plus avancés.

La forêt aléatoire et XGBoost peuvent gérer ces complexités, mais peuvent devenir moins interprétables. Pour ceux qui cherchent un équilibre entre précision et explicabilité, une nouvelle approche, l'Arbre Neuronal Bayésien (BNT), a été introduite. Ce modèle combine les forces des arbres de décision avec celles des réseaux neuronaux et permet une compréhension claire tout en conservant un pouvoir prédictif.

#Comprendre les dynamiques du marché avec les RFQs

Le processus RFQ implique qu'une partie fasse une demande et plusieurs market-makers répondent avec des cotations. Cette interaction est vitale pour l'efficacité du marché. Lorsqu'une partie fait un RFQ, elle fournit des détails comme la taille de la transaction et si elle souhaite acheter ou vendre. Les market-makers, ne connaissant pas les cotations des autres, répondent avec leur prix, créant une atmosphère compétitive.

Les dynamiques du marché sont influencées par de nombreux facteurs, y compris la demande, l'offre, et la concurrence. Savoir comment évaluer ces dynamiques peut grandement impacter le succès d'un RFQ. Cela est particulièrement vrai dans des cas avec une forte concurrence, où comprendre le paysage devient encore plus critique.

#IA explicable : donner du sens aux prédictions

La modélisation prédictive a subi un grand changement avec l'essor de l'apprentissage automatique. Alors que les modèles traditionnels se concentraient principalement sur la précision, les nouvelles méthodes d'IA privilégient à la fois l'exactitude et la transparence. En utilisant des méthodes XAI, les acteurs du marché peuvent maintenant mieux comprendre la logique derrière les prédictions des modèles.

Il y a deux types principaux d'explicabilité à noter : post-hoc et intrinsèque. Les techniques post-hoc sont utilisées après que le modèle ait fait ses prédictions, tandis que les méthodes intrinsèques sont intégrées dans le modèle lui-même, permettant des explications plus directes.

Bien que les méthodes post-hoc puissent être bénéfiques, elles ont souvent du mal avec l'exactitude sur de grands ensembles de données. Les modèles intrinsèques, comme la régression logistique et les arbres de décision, fournissent des aperçus plus clairs mais peuvent ne pas être capables de capturer des motifs complexes présents dans les données. C'est pourquoi les approches hybrides, comme l'Arbre Neuronal Bayésien, gagnent en popularité.

#L'approche de l'Arbre Neuronal Bayésien

Le modèle de l'Arbre Neuronal Bayésien représente un mélange d'arbres décisionnels et de réseaux neuronaux. Ce hybride permet une prise de décision complexe tout en restant compréhensible. Chaque nœud de cet arbre fonctionne comme un mini-réseau neuronal, ce qui permet au modèle de s'adapter et d'apprendre des données tout en maintenant une structure claire.

Le design de ce modèle lui permet de quantifier l'incertitude dans ses prédictions, le rendant particulièrement pertinent dans les situations où le risque et la confiance comptent. La capacité à naviguer dans l'incertitude est vitale dans les applications financières, assurant que des décisions éclairées puissent être prises.

#Construire des caractéristiques à partir des données

L'ingénierie des caractéristiques est une étape cruciale dans le développement des modèles. Cela implique de prendre des données et de créer de nouvelles variables qui peuvent aider à améliorer les prédictions. Par exemple, on peut créer un facteur de momentum en comparant les prix sur différentes périodes. D'autres améliorations incluent le calcul des spreads et des transformations logarithmiques basées sur des variables existantes.

Ces caractéristiques aident à fournir une image plus claire des données et peuvent illuminer des relations qui pourraient ne pas être immédiatement visibles. Assurer que les caractéristiques restent simples et interprétables est essentiel pour la confiance et la clarté des prédictions des modèles.

#Test et validation des modèles

Une fois les caractéristiques établies, les modèles doivent être testés. Dans ce contexte, des modèles comme les Réseaux Neuronaux Bayésiens ont été évalués pour leur performance. L'exactitude et l'efficacité de ces modèles ont été déterminées par leur capacité à prédire correctement les résultats des RFQs.

Une variété de métriques de performance ont été appliquées, comme la façon dont les modèles minimisaient les taux d'erreur. Des modèles d'ensemble - où plusieurs modèles différents travaillent ensemble pour faire des prédictions - ont également été explorés pour améliorer l'exactitude. Ces ensembles ont montré une amélioration significative de la performance prédictive.

#Utilité pour les market-makers : fixer le bon prix

Comprendre comment fixer des prix compétitifs est essentiel pour les market-makers. L'objectif est de trouver des prix qui rempliront les RFQs tout en maximisant les profits potentiels. Cela inclut de considérer la probabilité de remplir un RFQ et d'estimer les marges bénéficiaires.

Le modèle examine spécifiquement le potentiel de perte si une cotation est fixée trop compétitivement. En simulant différents scénarios, les market-makers peuvent déterminer les stratégies de tarification optimales. Ce processus aide à affiner les cotations de prix tout en gérant les risques d'être trop agressif dans des contextes compétitifs.

#Conclusion

L'exploration des RFQs pour les obligations TBA fournit des insights précieux pour concevoir des algorithmes prédisant le remplissage des RFQs. En synthétisant un riche ensemble de données, en utilisant divers modèles d'apprentissage automatique, et en intégrant l'explicabilité, on peut améliorer la compréhension et l'efficacité de la tarification sur les marchés financiers.

Le cadre résultant aide non seulement les participants du marché à prendre des décisions éclairées, mais promeut également une meilleure compréhension des dynamiques sous-jacentes au trading. Alors que les marchés continuent d'évoluer, les insights récoltés aideront à affiner les pratiques et améliorer les résultats pour tous ceux impliqués dans le processus RFQ.