lundi 15 décembre 2008

Réseau de neurones et finance de marché

J'avais déjà pris le temps de détailler ici le fonctionnement d'un réseau de neurones :

J'ai toujours (enfin depuis que je les connais) éprouvé un certain respect pour la puissance des réseaux de neurones. Tout ce culte pour une seule propriété : celle d'approximateur universel ; que veut dire ce mot compliqué ? Tout simplement, qu'en théorie un réseau de neurones respectant certains critères est censé pouvoir réussir après apprentissage à donner approximativement de n'importe quelle fonction (plutôt balaise le petit père).

Pour traduire imaginer un système mathématique comme une grosse machine qui prend un paquet de nombre en entrée et en renvoi un autre paquet calculé en fonction des précédents en sortie. Un réseau de neurones apprend à mimer cette machine, juste en regardant des couples entrées-sorties.

La base de l'analyse technique repose le présupposé que les marchés contiennent en interne (c'est-à-dire dans les cours) les facteurs expliquant leurs variations futures. Cette approche est méprisée par la plus part des professionnels de la finance puisqu'elle ne s'applique sur aucune explication rationnelle mais sur des méthodes empiriques statistiquement véridiques.

Sachant que l'analyse technique ne me parait pas aussi méprisable qu'elle est méprisé, j'envoie donc la sauce pour essayer de créer un réseau de neurones cherchant à déduire la valeur d'un indice boursier en fonction des cours des quinze jours précédents de l'indice et d'autres indices de même ordre.

Parmi les indices : Nikkei, Standard&Poors, CAC40 et Footsie, au total : une dizaine. Pourquoi ? Simplement parce que ces indices sont pour la plupart corrélés entre eux ainsi nous pouvons espérer qu'en les réunissant notre réseau sera moins sensibles aux facteurs aléatoires ou externes aux marchés.

Mais là j'ai eu beau trifouillé la structure de mon réseau : sa taille, paramètre d'apprentissage et les données en entrée, résultat : néant.

Je dirais que l'important dans un échec n'est pas l'amertume qu'on en retire, mais les enseignements que l'on en tire :
  • Mon réseau n'était probablement pas adapté, des réseaux bien plus poussés existent mais je ne les maîtrise pas suffisamment pour faire mes conneries avec ;
  • Les marchés financiers ne contiennent pas tous les facteurs justifiant leur évolution : entre autre les effets d'annonces qui génère des variations ponctuelles et brusques mais surtout et heureusement l'économie (dite réelle).


2 commentaires:

  1. salut,je voudrai travailler sur la theorie du neurone dans le domaine de l'aérien rentabilité d'un appareil sur tous les reseaux merci.

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  2. Il manque des mots dans ta phrase.

    Je ne connais pas de ressource de référence sur internet. Du coup je te suggère d'essayer de trouver des cours d'une école (ça s'appelle également intelligence artificielle computationnelle dans certains endroits) ou d'acheter un bouquin, mais là encore, je n'ai pas de référence en tête.

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