Construire un système d'IA qui prédit la bourse et s'évalue lui-même

En juillet 2024, j'ai écrit sur les changements d'humeur du marché boursier. J'ai décrit le suivi des ratios de valorisation aux côtés des récits médiatiques comme un thermomètre d'humeur. Cet article se terminait par une phrase à laquelle je reviens souvent : le marché boursier est un reflet des émotions et comportements humains collectifs.

La question est : une IA peut-elle m'aider à l'analyser et à le prédire ? Une IA peut-elle prédire la bourse ? Pas avec une précision ponctuelle, et tout système qui prétend le contraire devrait être ignoré. Ce qu'elle peut faire, c'est produire des probabilités calibrées sur le mouvement des prix et le régime de valorisation. Elle vérifie ensuite si ces probabilités tiennent sur des centaines de prévisions. C'est le système que je construis.

Deux ans plus tard, ce thermomètre vit toujours principalement dans une feuille de calcul Google : ratios de valorisation en colonnes, mes propres commentaires sur ce que disait la presse financière à côté. Cela fonctionne pour moi. Cela ne fonctionne pour personne d'autre. Et plus important encore, cela ne peut pas être testé. Je ne peux pas pointer vers un registre calibré du nombre de fois où mes lectures ont été justes, du nombre de fois où elles ont été fausses, ou si je vaux mieux qu'un tirage à pile ou face quand je prétends voir une valorisation élevée.

Une photo de 2024, lorsque je saisissais des données dans une feuille de calcul à la main. Je suis divers indices et ETF depuis des années.

Alors j'ai décidé de construire quelque chose. Je suis dessus depuis cinq heures du matin. Je l'écris à huit heures. La première version tourne désormais sur ma propre machine. Le pipeline fonctionne de bout en bout. Il n'a pas encore assez de prédictions évaluées pour me dire quelque chose de significatif : cette partie ne fait que commencer. Cet article est le premier d'une série qui documente la construction elle-même, et ce que le système me dit une fois que le registre commence à se remplir.

Construire un prévisionniste S&P 500 par IA

SUR QUOI REPOSE UN SYSTÈME DE PRÉDICTION CALIBRÉ ?

Trois articles plus anciens convergent dans la conception de ce que j'ai construit. Chacun est une idée distincte. Ensemble, ils en forment la colonne vertébrale.

Le premier est l'asymétrie risque-récompense. Chaque prédiction émise par le système s'accompagne de probabilités explicites et d'un nombre de confiance. Elle doit répondre à la question que je continue de me poser à voix haute. Si je me trompe, combien je perds ? Si j'ai raison, combien je gagne ? Et ce ratio est-il en ma faveur ?

Le second est la qualité de la décision plutôt que le résultat de la décision. Cela traverse à la fois La prise de décision en marketing et publicité dans l'incertitude et Je fais erreur sur erreur. La métrique principale n'est pas le taux de réussite. C'est l'erreur de calibration. Quand le système dit 70 pour cent, le monde livre-t-il 70 pour cent ? Un prédicteur qui dit 95 pour cent et a raison 80 pour cent du temps est plus dangereux qu'un prédicteur qui dit 70 pour cent et a raison 70 pour cent du temps. La construction impose cela dans sa propre interface. Le taux de réussite n'est jamais reporté sans l'erreur de calibration à côté. Les chiffres ne deviendront significatifs qu'une fois que le registre aura suffisamment de prédictions évaluées. Un article ultérieur de cette série traitera de la façon dont la comparaison est calculée.

Le troisième est le thermomètre d'humeur. Je l'ai décrit comme ma façon de lire le marché : en partie à travers son coût par rapport à sa propre histoire, et en partie à travers la façon dont la presse financière en parlait. Je suis revenu sur les deux moitiés plus tard, dans Le marché boursier vibre d'espoir et Savez-vous ce qu'est le CAPE ?. Dans la première phase de la construction, le système ne formalise que la moitié valorisation. Il calcule le percentile CAPE par rapport à la distribution complète depuis 1871. Il classe le marché dans l'un des dix-huit régimes. Chaque prédiction intelligente est conditionnée au régime dans lequel elle a été faite. La moitié narrative reste dans la feuille de calcul, pour l'instant.

QUE FAIT RÉELLEMENT LA PREMIÈRE VERSION ?

Quotidiennement, sur ma propre machine, la construction ingère les données OHLCV du S&P 500, les indicateurs macro de FRED, et la série CAPE de Shiller. Elle extrait également les fondamentaux de valorisation depuis yfinance.

Elle calcule ensuite des caractéristiques de valorisation. P/E historique et prévisionnel. Prix sur valeur comptable. Rendement du dividende. Percentile CAPE par rapport à la longue distribution historique. À partir de ces caractéristiques, elle étiquette le régime du jour, en choisissant l'un des dix-huit. Cinq exemples : tendance haussière à faible volatilité, correction à forte volatilité, sans direction, valorisation élevée ou creux cyclique.

Elle émet ensuite des prédictions pour le S&P 500 sur six horizons, d'un jour à douze mois. Chaque prédiction est une distribution de probabilité avec un nombre de confiance calibré attaché. Ce n'est pas un nombre unique.

Chaque prédiction est évaluée à sa date de revue. Le registre n'est jamais édité. Le système se juge lui-même par agrégats, non par succès individuels. Un échantillon minimum de trente prédictions par métrique est requis avant qu'un nombre soit considéré comme significatif. Le registre a commencé aujourd'hui. La partie intéressante de cette série commence une fois qu'il cesse d'être petit.