Prdire le march des actions

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Prédire le marché des actions
Mickaël Hardeman, Nicolas Paillé, Yann Werfeli
11 Juin 2001
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Prédire le marché des actions
11 juin 2001
Plan de la présentation 1-Formulation du
problème de prédiction 2-Différentes méthodes de
résolution 3-Amélioration du prédicteur pour les
méthodes à apprentissage 4-Un exemple
concret
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1-La formulation du problème de prédiction
Deux choses à définir à priori - Les données
à utiliser - la tâche de prédiction
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Les données disponibles
Essentiellement trois types -les données
techniques concernent laction -les données
fondamentales concernent lenvironnement -les
données dérivées transformation des données
techniques
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Les données techniques
Ce sont les données disponibles concernant
laction -yc, valeur de laction à la
clôture -yh, valeur déchange la plus haute
-yl, valeur déchange la plus basse -V, volume
déchange
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Les données fondamentales
Ce sont les données disponibles concernant
lenvironnement - léconomie générale
inflation, taux dintérêt,... - létat de
lindustrie valeur des actions des
concurrents,... - létat de la compagnie
endettement, prévisions,...
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Les données dérivées
Ce sont des données créées à partir des données
techniques - le retour accroissement
relatif du prix - la volatilité
variabilité du prix de l action - les
points de changement points où la courbe des
prix change de sens
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Transformation des données
-Réduction de la dimension -Normalisation -Linéa
risation
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La tâche de prédiction
Essentiellement deux approches - lapproche
série temporelle prédire le prix de laction à
lhorizon t en disposant des valeurs passées -
lapproche loi déchange définir laction à
faire au temps t suivant une loi acheter, vendre
ou ne rien faire
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Les méthodes de résolution
Essentiellement trois - la modélisation
classique des séries temporelles les modèles AR,
MA, ARMA - la technique des plus proches
voisins - les réseaux de neurones
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Les plus proches voisins
- Idée comparer les données dentrée à une base
dexemples pour y trouver les k séquences les
plus ressemblantes - Sortie la moyenne ou la
médiane des k séquences les plus ressemblantes.
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Les réseaux de neurones
- Idée ajuster un modèle dapproximation, étape
par étape, en parcourant une base d exemples -
Efficacité il a été prouvé que les réseaux de
neurones étaient des approximateurs universels,
capables dapproximer toute fonction continue.
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Evaluation des performances
Les prédicteurs naïfs deux types - le
prédicteur naïf du prix le prix daujourdhui
est la meilleure approximation du prix de demain
- le prédicteur naïf du retour le retour
daujourdhui est la meilleure approximation du
retour de demain
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Le coefficient de Theil
- Utilisé pour les prédicteurs des prix -
Compare lefficacité dun prédicteur à celle du
prédicteur naïf - Défini par - Si Tlt1, le
prédicteur est meilleur que le prédicteur naïf et
vice-versa
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Le taux de réussite
- Utilisé pour les prédicteurs des retours -
Compare l efficacité d un prédicteur à celle du
prédicteur naïf - On définit - En notant HN
léquivalent pour le prédicteur naïf, alors le
taux de réussite relatif est défini par
H0H/HN - Si H0gt1, le prédicteur est meilleur
que le prédicteur naïf et vice-versa
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Amélioration du prédicteur
Le dilemme biais-variance - biais et variance
entrent directement en relation avec l erreur de
prédiction - la diminution du biais augmente la
variance et vice-versa - en général, on préfère
donc des modèles de biais fort - on peut
cependant diminuer ce biais à variance égale en
faisant des hypothèses supplémentaires sur la
fonction à approcher
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Le surapprentissage
Raison le modèle colle trop aux
données Solution arrêter lapprentissage au bon
moment - soit par utilisation dun ensemble
de validation - soit par estimation
algébrique de l erreur de généralisation.
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Contrôle de la complexité
- Augmentation - structure level adaptation
ajout de nud étape par étape - cascade
correlation on commence avec une couche cachée
vide - Diminution  pruning  - optimal brain
surgeon supprimer les nuds peu influents -
weight decaypénaliser les poids forts
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Exemple
- Base dexemples données historiques du
CAC40 - Méthode Perceptron multicouches -
Tâche prédire le prix de laction le lendemain à
laide du prix sur les 5 derniers jours
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Architecture
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Résultat