La plupart des investisseurs connaîtront bien l'effet de disposition, même si beaucoup sont impuissants à le combattre. Il décrit la tendance des détenteurs d'actifs en baisse à s'y accrocher, tout en encourageant les détenteurs chanceux d'actifs en augmentation à vendre, souvent plus tôt qu'ils ne le devraient.
Mais de nouvelles recherches suggèrent que l'intelligence artificielle (IA) peut rendre les cambistes mieux que l'intelligence naturelle. En collectant de grandes quantités de données, en les analysant et en les cartographiant en temps réel, AI fournit une fonction heuristique, aidant les traders à éviter de répéter les erreurs du passé.
Pour montrer comment cela peut fonctionner, la plateforme de trading Capital.com a analysé tous les clients ayant ouvert plus de transactions 10 entre mai et août 2018. La firme a constaté qu'en moyenne, les traders non retenus conservaient des positions perdantes plus longtemps 4.7 que les traders rentables.
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Ivan Gowan, |
Capital.com a ensuite utilisé le machine learning pour suggérer du matériel pédagogique pertinent aux traders qui présentaient les signes les plus puissants de cet effet de disposition dans leur activité de trading, améliorant ainsi leurs points d’entrée et de sortie.
La société a également utilisé AI pour calculer ce qui se passerait si tous ses clients mettaient en place des stop-pertes (pour le moment, seuls les% 30 les utilisent). La modélisation des résultats possibles a montré que si les traders non retenus utilisaient des ordres stop-loss sur seulement 2% du capital, ils diviseraient par deux le temps passé à perdre des positions.
La même modélisation prédit également que le nombre de clients qui subiraient une fermeture de marge diminuerait de 75%.
C'est utile à savoir, en particulier compte tenu du type de performance que Capital.com a vue dans le groupe analysé.
«Nos recherches ont montré que, si la majorité des transactions s'avèrent rentables, les traders perdent souvent plus d'argent sur leurs transactions perdantes que le montant total qu'ils gagnent sur leurs positions gagnantes», explique Ivan Gowan, PDG de Capital.com.
Par le passé, les analystes de données avaient parfois la possibilité de segmenter leur base de données d’utilisateurs et de proposer à ces groupes des produits ou services quelque peu personnalisés. Mais l'apprentissage automatique permet à ce processus de se dérouler à un niveau beaucoup plus granulaire et à une échelle beaucoup plus grande.
Pas seulement rapide
L'accent est mis sur l'analyse en temps réel, mais l'analyse correcte des données est tout aussi importante que son interprétation rapide.
Les participants au marché diront souvent: «Si j'avais tel ou tel élément de données, je serais capable de gagner plus d'argent», sans savoir comment appliquer correctement les données. Ce type de réflexion conduit les analyses à être inondées de données inutiles qui peuvent, au pire, causer plus de tort que de bien.
Du point de vue du courtier, il est crucial de savoir quels clients ont eu une incidence sur ses profits et ses pertes. Pouvoir explorer en profondeur la tarification en temps réel pour analyser ce qui ne va pas et le corriger est donc une étape importante, explique Alexander Ridgers, directeur des transactions et des analyses de MahiFX.
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Alexander Ridgers, |
«Les prix des disques externes peuvent être erronés à tout moment. C’est pourquoi le fait de savoir quel instrument cause le problème est un excellent exemple de la façon dont l’analyse en temps réel permet de détecter un problème et d’apporter une réponse», explique-t-il.
"Une évaluation précise de la clientèle est la chose la plus importante qu'un courtier FX puisse faire. Par conséquent, disposer des meilleures données en temps réel est une chose dans laquelle il devrait être prêt à investir beaucoup."
Plus un courtier est en mesure de comprendre ce qui se passe sur le marché et plus vite il peut traiter efficacement cette information, plus il gagnera en avantage sur ses concurrents.
Les systèmes d'IA peuvent être programmés pour utiliser de grandes quantités de données historiques comme point de référence tout en analysant ce qui se passe en temps réel et en réagissant en conséquence. Cela peut permettre une lecture de la profondeur du marché en termes d'exécution d'opération sur l'offre et l'offre, en évaluant le mouvement des ordres le long du carnet d'ordres ou en obtenant une meilleure compréhension des ordres cachés.
La lecture continue de ces facteurs permet aux courtiers de façonner leurs algorithmes de tarification en prévoyant ce qui se passera avec les performances historiques - et, plus important encore, avec les performances récentes, où ils traitent en minutes, secondes et même en millisecondes, explique Paul Webb, PDG d’ADS Securities London .
«La capacité d'une machine à lire un scénario dans lequel la liquidité commence à diminuer a une valeur significative», dit-il. Il permet à un courtier "de se protéger d'une exposition excessive à la liquidité qu'il met sur le marché à un moment où un événement de marché potentiellement volatil est sur le point de se produire".
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