LG et LSEG lancent un outil d'IA pour prédire les rendements des actions sur quatre semaines

TLDRs:

• LG et LSEG lancent un outil piloté par l'IA prédisant la performance à court terme des actions pour les investisseurs institutionnels.
• Le système analyse quotidiennement des milliers d'actions cotées aux États-Unis en utilisant l'apprentissage profond et des données financières.
• L'absence de métriques de performance soulève des questions sur la fiabilité de l'outil d'IA pour les actions à petite capitalisation.
• L'intégration potentielle de l'API pourrait permettre aux développeurs fintech d'intégrer des prévisions dans les tableaux de bord de risque.

LG AI Research et le London Stock Exchange Group (LSEG) ont conjointement dévoilé un service de prévision d'actions alimenté par l'intelligence artificielle conçu pour prédire les rendements des actions sur un horizon de quatre semaines.

L'outil, combinant l'expertise en IA de LG avec les vastes ensembles de données financières de LSEG, offre aux investisseurs institutionnels une nouvelle approche pour analyser les tendances du marché et évaluer les risques d'investissement.

En traitant de vastes quantités de données de marché structurées ainsi que des documents financiers non structurés, le système d'IA fournit à la fois un score numérique indiquant les rendements attendus et un commentaire textuel expliquant le raisonnement derrière chaque prévision. Selon LG et LSEG, le système examine quotidiennement des milliers d'actions cotées aux États-Unis, y compris celles de petites entreprises comme les actions à nano-capitalisation, qui comportent souvent une volatilité et des frais de transaction plus élevés.

Les Agents d'IA pilotent les prédictions

Le service s'appuie sur le modèle EXAONE-BI de LG AI Research, un cadre d'intelligence d'affaires multi-agents qui emploie quatre agents d'IA spécialisés travaillant en collaboration.

Cela permet au système d'évaluer des signaux de marché complexes et d'incorporer des informations provenant de multiples sources de données simultanément. Les utilisateurs reçoivent une sortie combinée de scores numériques et de commentaires explicatifs, mis à jour quotidiennement avec des résumés hebdomadaires pour une orientation continue.

Actuellement, l'outil est testé par des clients institutionnels, qui explorent son potentiel pour soutenir la construction de portefeuille et les décisions d'investissement. Bien que les capacités de prévision de l'IA promettent efficacité et échelle, certains experts avertissent que l'absence de métriques de performance, telles que les rendements hors échantillon, les ratios de Sharpe, ou les taux de réussite, pourrait limiter la confiance dans sa puissance prédictive.

Défis et considérations

Les analystes ont souligné que l'outil d'IA ne divulgue pas encore comment il prend en compte les frictions de trading, telles que les coûts de rotation, l'écart d'offre-demande, ou l'impact sur le marché, des facteurs qui peuvent influencer significativement les rendements réalisés, particulièrement pour les actions à nano-capitalisation.

De plus, sans validation indépendante dans différentes conditions de marché, les investisseurs institutionnels pourraient rester prudents quant à se fier uniquement aux scores de prévision pour la génération d'alpha.

Malgré ces préoccupations, le service d'IA représente une avancée notable dans la combinaison de l'apprentissage automatique avec des ensembles de données financières. En automatisant une partie du processus de recherche et en fournissant des informations quotidiennes, il pourrait potentiellement améliorer l'efficacité pour les gestionnaires d'actifs, les analystes de fonds et les professionnels de la gestion de patrimoine.

Perspectives d'avenir

LG prévoit d'étendre le système pour couvrir les actions dans d'autres régions et d'incorporer des fonctionnalités supplémentaires pour la structuration de portefeuille et la prévision des matières premières. Un autre développement potentiel est l'intégration des scores de prévision dans l'infrastructure API de LSEG.

Si activé, les développeurs fintech pourraient intégrer les scores de 1 à 100 et les commentaires associés dans les tableaux de bord de risque, les applications de gestion de portefeuille ou les outils de filtrage d'actions. Cela permettrait aux allocateurs d'actifs de combiner des signaux générés par l'IA avec des ensembles de données fondamentales, des estimations d'analystes ou des informations de propriété, créant ainsi un écosystème de support décisionnel plus riche.

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