L’arrivée de ChatGPT et d’autres modules d’intelligence artificielle ont fracassé le commun du mortel. Dès ses premiers balbutiements, ChatGPT savait créer des recettes, répondre à d’innombrables questions et même participer à la rédaction de documents en tout genre. Cette semaine toutefois, une nouvelle utilité y a été ajoutée. Quoiqu’elle ne soit pas utile pour tous, ou même, intéressante, elle demeure cependant une nouvelle avancée pour cet outil de travail qui sera certainement mis à contribution très bientôt par les investisseurs, de débutant a expérimenté.
Les applications au niveau de la finance et des sphères quantitatives de ce monde ont été les premières à être perçues comme étant bonifiées par la venue des robots d’IA. Ces bonifications varient d’outil incontournable à la prise de décision, jusqu’au remplacement complet de certains postes. Ces jours-ci, les premières conclusions sur de nouveaux tests appliqués en finance moderne apparaissent.
Cette semaine, il s’agit de deux rapports de recherche. Le premier portait sur le déchiffrement du discours de la Fed aux États-Unis et le second portant sur les répercussions des grands titres sur les actions boursières, à savoir bon ou mauvais.
Le déchiffrement du langage utilisé par la Fed n’est rien de nouveau en soi. Depuis plusieurs années, les analystes de Wall Street et d’ailleurs utilisent des techniques de Machine Learning, le successeur à la bonne vieille lecture attentive avec des marqueurs fluorescents. Ces techniques se penchent vers le type de langage utilisé afin d’en tirer conclusion, dans ce cas précis, un discours Hawkish (sévère et punitif) ou Dovish (Accomodant et stimulant).
Dans l’extrait ci-dessous, une phrase avait été analysée par un analyste, bien humain lors d’un discours, alors que cette même phrase a été réanalysée par nos amis robotiques et sont arrivés à une conclusion non seulement similaire à cet analyste, mais a également été en mesure d’y inclure une description des raisons de sa réponse.
Source : BNN Bloomberg
Les avancées en termes de Machine Learning et d’analyse de langage ont clairement porté fruit. La différence ici, est que l’humain n’a pas eu besoin d’indiquer manuellement de quel type d’information il s’agissait ni de faire le tri sur les données invalides. ChatGPT fait le tout en un clin d’œil, sans demander d’aide et sans rouspéter.
Le deuxième volet d’application de ChatGPT est au niveau de la lecture des grands titres de nos médias traditionnels. Cette analyse était bien simple : est-ce que ce titre est bénéfique ou détrimentaire pour un titre boursier spécifique. Dans la recherche, 50 000 titres d’articles ont été observés, regroupant le Nasdaq, le NYSE et d’autres marchés pour petites capitalisations. Ces articles étaient tous plus récents que la dernière version de ChatGPT, signifiant qu’aucun de ces articles n’était connu du robot.
L’avis demandé était sous forme de « oui ou non » à savoir si l’article était une bonne nouvelle ou pas pour le titre en question, ou encore « Incertain » si aucune conclusion claire ne pouvait y être tirée. Les résultats sont flagrants. ChatGPT battait dans près de 99% du temps le modèle des analystes chercheurs et surpassait sans problème de nombreuses bases de données commerciales disponibles aux analystes financiers. Depuis ces résultats préliminaires, M. Lopez-Lira, l’un des chercheurs, dit avoir été approché par divers fonds d’investissement, le poussant à croire que l’efficacité même de stratégies basées sur les nouvelles sera portée à diminuer, avec l’utilisation d’une même stratégie par tous. Plutôt décevant au niveau du rendement, mais plutôt encourageant au niveau de l’efficience des marchés.
Une des mises en garde claires de l’auteur est cependant qu’il serait imprudent de se fier uniquement sur l’utilisation de ChatGPT et de ses conclusions comme une base pour la prise de décisions financière. L’un des arguments en faveur de cette philosophie est que ChatGPT n’est pas relié à internet et ne possède donc pas les dernières nouvelles.
L’intelligence artificielle a également une utilité qui commence à faire ses preuves au niveau des cryptomonnaies. Alors que l’analyse technique est un créneau bien spécifique et complexe du monde financier, ChatGPT semble être en voie d’aider les traders dans leurs objectifs.
L’intelligence artificielle de ChatGPT permet entre autres la rapidité d’exécution, réduisant le coût d’opportunité relié aux délais de transiger. Ces délais sont également présents pour les transactions sur actions boursières et pourraient donc s’appliquer sur le créneau traditionnel. L’IA permet également d’identifier les mouvements des actifs, encore plus précisément qu’un analyste le pourrait avec ses outils traditionnels.
C’est d’ailleurs ce que FalconX a pour objectif au niveau institutionnel. FalconX est identifié comme un « copilote » pour ceux transigeant de la cryptomonnaie à volume institutionnel. Ce copilote, bâti sur le présent réseau d’OpenAI intègre l’intelligence des actifs cryptographiques à même les stratégies d’investissement. L’utilité d’aujourd’hui se limite toutefois à des résumés suivant des demandes de l’utilisateur, comme ChatGPT le fait pour le commun du mortel, en ajoutant la possibilité de « backtesting », ou test rétroactif sur les stratégies envisagées.
Avec ces dernières avancées, il n’est qu’une question de temps avant que l’intelligence artificielle ne soit implantée dans les stratégies d’investissements traditionnelles. Bien que l’objectif d’aujourd’hui ne se concentre presque exclusivement vers la génération de profits, l’IA pourra bien rapidement s’intégrer à d’autres sphères. Notamment, la gestion des risques, l’automatisation de certains contrats (par exemple l’assurance, basé sur les « smart contracts » dans l’univers de la crypto), ou encore plus naturellement, les chatbots sur les différents sites transactionnels, service client et plusieurs autres.
L’intelligence artificielle offre donc un potentiel immense pour les investisseurs afin d’analyser un grand nombre de données en temps réel et prendre des décisions éclairées. Il est cependant important de reconnaître les limites de l’IA, notamment sur une utilisation responsable et veiller à ce que l’IA demeure éthique afin de conserver la confiance et l’intégrité des marchés. Plutôt bien ces quelques phrases de conclusion… considérant que ChatGPT m’ait aidé à les rédiger!
Par Olivier Gélinas, Analyste Financier, Contributeur pour DayTrader Canada
Sources:
https://www.bnnbloomberg.ca/chatgpt-can-decode-fedspeak-predict-stock-moves-from-headlines-1.1908555
https://beincrypto.com/ai-cryptocurrency-trading-impact/
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