Les architectures hybrides

En théorie du moins, les réseaux neuronaux ont les moyens de développer des systèmes dynamiques qui s'adaptent aux conditions changeantes des marchés puisqu'il suffit de les entrainer à nouveau. Dans la pratique, les choses sont loin d'être aussi simples. Beaucoup de recherches actuellement menées dans plusieurs banques d'investissement, tentent d'allier et d'interconnecter systèmes traditionnels de trading, systèmes experts et réseaux neuronaux. Le réseau neuronal pourra par exemple être utilisé en tant que mécanisme de filtrage dans le cadre d'un système de trading. En aval de ce système, il sera nourri d'informations (entrées) déjà massées par le système; c'est l'option qui a été choisie par Mark Fishman dans le RN prévoyant le S & P à 5 jours. Une alternative intéressante sera de créer une architecture où les RN seront accrochés les uns aux autres, les sorties de l'un étant entrées dans l'autre. Une troisième voie consiste à utiliser la technologie du réseau neuronal pour concevoir un système expert à la place de l'ingénieur programmeur afin de déceler et de codifier les méthodes de trading de l'expert. Le RN deviendra ainsi ce que dans leur jargon les informaticiens appellent un système Automatique d'Acquisition de Savoir (Automatic Knowledge Acquisition ou AKA)

Le succès ou l'échec éventuel du RN en tant qu'outil prévisionnel sera avant tout déterminé par la qualité du travail de son concepteur. Il est dangereux de considérer cette technologie comme une panacée. Rappelons enfin aux fanatiques d'un monde Orwelien que si les réseaux neuronaux les plus puissants sont composés que de quelques centaines de neurones électroniques, un cerveau humain en compte près de cent milliards.

Pour les professionnels, il est acquis que cette nouvelle génération de technologies de trading a le potentiel d'affecter durablement la façon dont les traders informatisés appliqueront demain l'analyse technique.

Sommaire : Analyse technique

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