Utiliser l’apprentissage automatique au sein des stratégies d’investissement

Partenariat fructueux

La recherche en investissements permanente est la marque de fabrique de l’approche multi-actifs de LOIM. Elle a amélioré nos stratégies axées sur le risque, ce qui nous a récemment permis d’exploiter le surcroît de rendement des obligations et de mieux intégrer les données liées à la durabilité à notre processus d’investissement.

Depuis septembre 2020, LOIM collabore avec le fournisseur de données Reuters/Refinitiv et la start-up française spécialiste de l’apprentissage automatique Ai for Alpha dans le cadre d’un partenariat de recherche rendu possible par une subvention de l’Institut européen d’innovation et de technologie, qui fait partie intégrante d’Horizon Europe.

Réalisations et récompenses

L’initiative a donné naissance à plusieurs projets conjoints qui ont généré des résultats significatifs, notamment deux publications à venir, lors de l’atelier ALA 2021, Machine Learning Group du AAMAS (Springer Neural Computing and Applications Journal) et Mining Data for Financial Applications: 6th ECML PKDD Workshop, MIDAS 2021 (Springer).

• Adaptive Supervised Learning for Volatility Targeting Models par Eric Benhamou, David Saltiel, Serge Tabachnik, Corentin Bourdeix, François Chareyron, Beatrice Guez. Il s’agit du cinquième article le plus téléchargé sur SSRN au sujet de « l’apprentissage automatique ».
• Adaptive Learning for Financial Markets Mixing Model-Based and Model-Free RL for Volatility Targeting par Eric Benhamou, David Saltiel, Serge Tabachnik, Sui Kai Wong, François Chareyron.

Nous nous félicitons que cette seconde publication ait remporté le Best Paper Award lors de l’édition 2021 de la conférence MIDAS/ECML-PKDD, et qu’elle se soit hissée, ces derniers mois, parmi les 10 articles les plus téléchargés sur SSRN concernant les thématiques abordées.

Applications en matière d’investissements

Pour trouver des applications en matière d’investissements aux deux articles retenus, nous avons synthétisé les conclusions concernant l’utilisation de l’apprentissage automatique pour les portefeuilles ciblant la volatilité dans un whitepaper. Celui-ci met l’accent sur la mise en œuvre de deux méthodes basées sur le machine learning afin de déterminer l’allocation optimale entre les modèles ciblant la volatilité. La première repose sur l’apprentissage par renforcement profond et la seconde sur la régression d’arbres de décision optimisés.

Une approche différenciée

Nous estimons que ces méthodes innovantes diffèrent profondément par leur approche de l’apprentissage : la régression d’arbres de décision optimisés a recours à un apprentissage supervisé, tandis que l’apprentissage par renforcement profond ne l’est pas¹. Toutes deux s’appuient sur des méthodes d’apprentissage automatique adaptatives afin de tenir compte des changements de régime de volatilité types, mais selon des approches différentes, qui les distinguent nettement.

Pour lire le whitepaper, cliquez sur le bouton de téléchargement.

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