StockGPT : Une nouvelle approche pour prédire les actions

Ces dernières années, la technologie a transformé notre façon d'investir dans les actions. L'une des avancées les plus excitantes est un nouveau modèle appelé StockGPT. Ce modèle utilise un système intelligent, inspiré de la manière dont fonctionne la langue humaine, pour prédire les prix des actions. Il traite une énorme quantité de données sur les rendements quotidiens des actions, couvrant près d'un siècle, pour apprendre des motifs cachés qui peuvent aider les investisseurs à prendre des décisions éclairées.

#La conception du modèle

StockGPT est un type de modèle appelé Transformateur. Il utilise une approche autoregressive, ce qui signifie qu'il prédit ce qui va se passer ensuite en fonction de ce qui s'est déjà produit. Pour StockGPT, il analyse les rendements quotidiens des actions américaines pour trouver des motifs qui suggèrent la performance future.

Le modèle a été testé sur des données de rendements boursiers de 2001 à 2023. Les résultats montrent un rendement annuel potentiel de 119% lorsqu'il utilise ses Prédictions pour une stratégie d'investissement spécifique. Ce rendement impressionnant vient d'une méthode qui achète des actions censées bien performer et vend celles qui sont susceptibles de mal performer.

#IA générative et marché boursier

L'intelligence artificielle générative (GenAI) est une technologie puissante qui peut créer du texte, des images, des vidéos, et plus encore. Depuis sa montée en popularité avec des modèles comme ChatGPT, GenAI a commencé à trouver sa place dans le monde de l'investissement. Les investisseurs utilisent souvent des modèles comme ChatGPT pour obtenir des recommandations de trading basées sur des articles de presse liés aux entreprises.

De plus, il existe d'autres modèles qui analysent le sentiment des nouvelles concernant les actions pour aider les investisseurs à décider. Cependant, StockGPT se distingue parce qu'il est formé directement sur des données boursières au lieu de s'appuyer sur du texte. Cela signifie qu'il apprend des motifs à partir de chiffres plutôt que d'interpréter des nouvelles.

#Avantages d'utiliser des données boursières

Utiliser des données boursières présente plusieurs avantages. Tout d'abord, StockGPT apprend directement des mouvements de prix des actions plutôt que de dépendre des rapports d'actualité. Cela conduit à des prédictions plus précises car le modèle se concentre uniquement sur les variations de prix.

Deuxièmement, le modèle peut faire des prédictions pour chaque action à tout moment, le rendant plus flexible que les modèles qui dépendent des nouvelles disponibles. Enfin, plutôt que de simplement deviner le prochain changement de prix, StockGPT peut fournir une gamme de rendements futurs possibles.

#Formation du modèle

Pour développer StockGPT, les créateurs ont adapté un modèle de transformateur existant, en le gardant léger. Le modèle traite des séquences de 256 rendements quotidiens pour chaque action, lui permettant d'apprendre les rendements d'une année complète de trading.

La phase de formation a impliqué environ 50 millions de rendements boursiers quotidiens, couvrant des données de 1926 à 2000. En utilisant ces données historiques, le modèle a appris à prédire les rendements futurs, et il a été testé sur 20 millions de rendements supplémentaires des années 2001 à 2023.

Fait intéressant, la formation n'a lieu qu'une seule fois, et le modèle est ensuite utilisé tel quel pour faire des prédictions dans les années suivantes. Ce cadre permet une évaluation simple de l'efficacité de StockGPT.

#Tester les prédictions de StockGPT

Lors de la phase de test, StockGPT a utilisé les 256 derniers rendements quotidiens pour prévoir ce qui se passerait ensuite. Les prévisions ont été comparées aux performances réelles des actions pour mesurer leur précision.

Les résultats ont montré que StockGPT était assez précis dans ses prédictions. Une méthode pratique pour utiliser ces prévisions consiste à créer des portefeuilles. À la fin de chaque journée de trading, un portefeuille à coût nul est formé en prenant des positions longues sur les actions censées augmenter et en vendant à découvert celles qui sont supposées baisser.

Pour s'assurer que seules des actions de qualité sont impliquées, les actions avec des valeurs de marché faibles sont exclues. Cette approche a conduit à une performance de portefeuille impressionnante, atteignant un rendement annuel moyen de 119% de 2001 à 2023.

#Comparaison avec d'autres modèles

Lorsqu'on compare StockGPT avec d'autres modèles qui font également des prédictions basées sur des données boursières, StockGPT a beaucoup mieux performé. Certains autres modèles ont atteint environ 50% de rendements annuels, ce qui est nettement inférieur à ce que StockGPT pourrait fournir.

Notamment, tandis que certains modèles prédictifs sont réentraînés chaque année, StockGPT maintient son efficacité sur de nombreuses années avec une seule session de formation, montrant la force du modèle.

#Comprendre les dynamiques du marché

Les prédictions de StockGPT reposent fortement sur les mouvements historiques des prix des actions. Il capture des stratégies de trading courantes, comme le momentum (où les investisseurs achètent des actions qui ont augmenté) et les retournements (où les investisseurs parient que les actions qui ont chuté vont remonter). Le modèle couvre ces stratégies, révélant la relation complexe entre les motifs de prix passés et les rendements futurs.

Cette capacité soulève des questions sur la vision traditionnelle de l'efficacité du marché. La sagesse conventionnelle suggère que les prix passés ne devraient pas aider à prédire les performances futures. Cependant, la capacité de StockGPT à trouver et utiliser ces motifs remet en question cette croyance.

#Contributions à la recherche

L'introduction de StockGPT ajoute une valeur substantielle à plusieurs domaines de recherche. Elle montre comment de grands modèles de langage peuvent être appliqués à la finance. Alors que d'autres modèles se concentrent sur les données textuelles, StockGPT cible spécifiquement les données boursières numériques pour le trading, marquant une innovation significative.

Ce travail étend également le domaine de l'analyse des séries temporelles numériques. Les modèles traditionnels sont souvent basés sur des ensembles de données non visibles, mais StockGPT est construit à partir de zéro en utilisant des données boursières spécifiques, se concentrant sur des prédictions de trading réelles.

De plus, explorer les techniques d'apprentissage automatique pour les prédictions de rendements est un domaine d'intérêt croissant. Cet article présente StockGPT comme une méthode novatrice qui traite les prix des actions comme des jetons de texte, permettant au modèle d'extraire automatiquement des motifs prédictifs.

#Architecture du modèle expliquée

StockGPT est construit en utilisant une méthode de transformateur uniquement décodeur, qui est une version simplifiée de la conception originale du transformateur. Cette architecture traite une séquence d'entrée de jetons (les rendements quotidiens), appliquant des mécanismes d'attention pour comprendre le contexte et générer des prédictions.

Le modèle définit des relations entre les jetons en utilisant trois vecteurs : clé, requête et valeur. Le mécanisme d'attention permet au modèle de se concentrer sur les données historiques pertinentes, facilitant ainsi la prédiction des rendements futurs.

Cette configuration autoregressive signifie que les prédictions sont basées sur des sorties précédemment générées. La position de chaque jeton doit être clairement définie, et le modèle utilise des embeddings pour apprendre les relations entre différents jetons, s'assurant qu'il capture le contexte de la séquence.

#Traitement des données boursières

Pour adapter les données continues de rendement boursier au modèle de transformateur, StockGPT discrétise les rendements en intervalles spécifiques. En convertissant les rendements en plages fixes, le modèle peut les traiter comme des jetons distincts. Chaque jeton correspond à une plage de rendement spécifique, permettant à StockGPT de les traiter plus facilement.

Avec une taille de vocabulaire bien définie, le modèle peut gérer une quantité considérable de données avec environ un million de paramètres. Il s'entraîne en utilisant des milliers d'étapes d'entraînement pour s'assurer qu'il apprend efficacement des vastes quantités de données boursières disponibles.

#Faire des prédictions

Lorsque StockGPT fait des prédictions, il utilise une longueur de séquence d'entrée spécifique de 256 jours. Ce détail aide le modèle à capturer tous les motifs pertinents qu'il a appris. Après avoir traité les données de rendement, StockGPT produit des prévisions de rendement sous forme de distribution sur des bins définis.

Le rendement attendu peut être calculé en utilisant la moyenne pondérée de ces bins, permettant à StockGPT de générer une prédiction fiable pour le lendemain. Alternativement, il peut échantillonner plusieurs prévisions pour avoir une vue d'ensemble des résultats potentiels.

#Sources de données et évaluation

Les données historiques de rendement boursier utilisées pour former et tester StockGPT proviennent d'un centre de recherche dédié, se concentrant sur des actions ordinaires échangées sur les principales bourses américaines. Cet ensemble de données garantit que le modèle est formé sur des informations de haute qualité, produisant des prédictions fiables dans le temps.

Lors du processus d'évaluation, les prédictions de StockGPT sont comparées aux performances réelles du marché. Cette comparaison permet d'évaluer la précision et d'affiner l'approche du modèle.

Les résultats des tests indiquent que StockGPT peut prédire efficacement les rendements quotidiens et créer des stratégies de trading rentables, offrant un avantage significatif par rapport aux méthodes traditionnelles.

#Performance à long terme

Bien que StockGPT excelle dans les prédictions à court terme, des questions se posent sur son potentiel pour des prévisions à plus long terme. En formant une nouvelle version de StockGPT conçue pour prédire les rendements sur un mois, le modèle peut répondre à ceux qui recherchent des portefeuilles à plus faible fréquence.

Les résultats de cette approche à long terme continuent de produire des rendements positifs, bien qu'ils soient inférieurs à ceux des prédictions plus immédiates. Cette découverte souligne l'adaptabilité du modèle et sa capacité à créer des stratégies adaptées à divers styles d'investissement.

#Conclusion

StockGPT émerge comme un outil puissant dans la prédiction du marché boursier. En exploitant un modèle unique formé directement sur des données de rendement boursier, il offre aux investisseurs un moyen d'obtenir des informations sur la performance future du marché.

Alors que les marchés financiers continuent d'évoluer, les applications potentielles de modèles comme StockGPT peuvent conduire à l'amélioration des stratégies d'investissement. Que ce soit pour le trading à court terme ou la gestion de portefeuille à long terme, la capacité de StockGPT à révéler des motifs cachés dans les données en fait une innovation notable dans le monde de la finance.

De futures améliorations pourraient encore renforcer ses capacités, suggérant un chemin passionnant à venir pour l'intégration de modèles avancés d'IA dans l'analyse du marché boursier.