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Les robots peuvent-ils remplacer les day traders de Wall Street?

Robot

En février 2017, Goldman Sach à New York a licencié 600 traders pour les remplacer par 200 ingénieurs en informatique spécialisés dans les programmes de trading automatisés. 9 000 personnes, soit environ un tiers du personnel de Goldman, sont des informaticiens.

L'intelligence artificielle provoque des changements de paradigme massifs dans de nombreuses industries, mais les plus grands impacts se font sentir dans le secteur des services financiers. L'intelligence artificielle procure un avantage injuste sur les marchés financiers.

Néanmoins, l’IA dispose de capacités limitées, comme le montre le jeu d’échecs entre le grand-maître des échecs russes et l’ordinateur IBM Deep Blue. Cet article donne un aperçu de la raison pour laquelle le trading algorithmique ne rendra pas nécessairement les traders humains inutiles à Wall Street.

Vous ne pouvez pas sous-estimer l'importance des humains dans les décisions de trading

Au cours des dernières années, la technologie a permis d'enseigner le trading aux ordinateurs. Pourtant, les day traders continuent de faire partie intégrante des marchés boursiers mondiaux. En dehors des sections spécialisées dans le trading de niches, dans lesquelles les entreprises effectuent des transactions à haute fréquence, les transactions journalières effectuées par des robots échouent encore et encore.

Une machine de trading peut uniquement apprendre des données historiques et des schémas de trading. Mais le comportement des marchés boursiers change constamment. Les traders avisés peuvent s'adapter aux changements, tandis que les algorithmes d'ajustement sont trop onéreux et coûteux. Pour cette raison et pour d'autres, les day traders font toujours un meilleur travail que n'importe quel algorithme de trading.

Maîtriser l'art du trading rentable est difficile et nécessite beaucoup de travail et de formation ; cependant, les raccourcis, tels que les robots de trading, compliquent la compréhension du fonctionnement du marché et rien ne garantit qu'ils vous aideront à gagner de l’argent.

Les humains prennent finalement les décisions pour le trading des ordinateurs

Les ordinateurs facilitent un grand nombre de transactions sur le plancher des échanges à l'échelle mondiale ; pourtant, la tâche réelle des algorithmes se limite souvent à l'analyse et à la prévision des tendances du marché. La décision finale d'acheter ou de vendre un actif est encore souvent déterminée par un humain. Dans certains cas, l'humain appuie sur le bouton d'achat / vente et, dans la plupart des cas, l'homme ordonne à l'algorithme d'acheter X lorsque le prix / bénéfice / perte atteint un certain seuil ou vend Y lorsque certains paramètres sont satisfaits.

Il est intéressant de noter que Meir Barak, auteur de The Market Whisperer : une nouvelle approche du trading d'actions et fondateur de Tradenet, constate qu'il y aura toujours une place pour les traders humains, car le marché boursier est fluide et dynamique. Bien que vous puissiez utiliser l'analyse technique pour prédire où le marché se dirige, il est souvent difficile de prévoir comment les acteurs du marché réagiront aux autres éléments qui agissent sur les marchés, tels que les rumeurs, le battage publicitaire et les nouvelles.

Le fait que les humains n'agissent pas de manière rationnelle et cohérente suggère que les ordinateurs ne seront pas nécessairement compétents face aux performances inattendues du marché.

Disons qu'un grand-maître d'échecs joue contre le meilleur ordinateur du monde. Quelques secondes avant le match, l'arbitre que les règles ont changé et que la tour peut également se déplacer en diagonale. La personne serait confuse, mais saura y répondre. L’ordinateur n’aurait pas le temps d’ajuster son logiciel, et utiliserait les anciennes règles, et perdrait sûrement.

Un marché boursier automatisé mènera éventuellement à des retours sur investissement sans intérêt

La valeur de l'intelligence artificielle est évidente dans les scénarios de trading comportant des flux d'entrée et de données prédéfinis. Actuellement, seuls les sociétés et les particuliers bien nantis peuvent se permettre d'obtenir des outils de trading algorithmique que les grandes banques utilisent pour leurs activités d'arbitrage. Cependant, bon nombre de ces IA ne sont pas propriétaires et les ensembles de données du marché ne sont certainement pas sous le monopole d'une seule entreprise.

Ce n'est qu'une question de temps avant qu'un programmeur (ou une start-up) entreprenant trouve le moyen de diffuser la même IA sur le marché en open source, des centaines d'autres programmeurs pourraient facilement copier le code et créer des copies de la même IA. Les ensembles de données de trading peuvent ne pas être facilement disponibles, mais les traders trouveront de l'argent pour les acheter s'ils disposent de l'IA qui échangera avec de telles données.

Tous les traders pourraient finir par être remplacés par des machines de prédiction, qui correspondent ensuite aux ordinateurs contre les ordinateurs ; par conséquent, il n'y a pas d'avantage sur le marché, les rendements sont prévisibles et nous nous retrouvons avec un nouveau type de marché boursier sans nouveaux bénéfices.