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AI Powered International Equity ETF (AIIQ)
Il y en a plusieurs qui suivent les supers dirigeants qui ont fait leurs preuves et qui partent un nouveau projet. Et bien le grand Watson qui a plusieurs exploits a son actif (champion d'échec et de Jeopardy) gère maintenant un fond mondial. (AIIQ)
Son algorithme de départ a été créer par la startup EquBot et a partir de là Watson peut utiliser toutes les donnés du monde disponibles pour investir dans une centaine de compagnie sur les 15000 disponibles, toutes capitalisations et pays confondus avec un horizon de 1 an.
Si on se fie au passé il devrait apprendre très vite a battre toutes les équipes humaines existantes. Je ne peut m'empêcher de penser à ce qui pourrait arriver si il lui était permis de jouer les produits dérivés. Il pourrais par exemple saisir avant tout le monde qu'une crise se prépare dans un pays et jouer sa devise avec plus de succès que Soros. Ou bien apprendre a bluffer ceux qui le copient.
En tout cas je crois que nous n'avons pas le choix de suivre sa performance, ses choix de titres et la croissance de son actif sous-gestion.
Son algorithme de départ a été créer par la startup EquBot et a partir de là Watson peut utiliser toutes les donnés du monde disponibles pour investir dans une centaine de compagnie sur les 15000 disponibles, toutes capitalisations et pays confondus avec un horizon de 1 an.
Si on se fie au passé il devrait apprendre très vite a battre toutes les équipes humaines existantes. Je ne peut m'empêcher de penser à ce qui pourrait arriver si il lui était permis de jouer les produits dérivés. Il pourrais par exemple saisir avant tout le monde qu'une crise se prépare dans un pays et jouer sa devise avec plus de succès que Soros. Ou bien apprendre a bluffer ceux qui le copient.
En tout cas je crois que nous n'avons pas le choix de suivre sa performance, ses choix de titres et la croissance de son actif sous-gestion.
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Réponses
https://www.businesswire.com/news/home/20180606005191/en/EquBot-Announces-Launch-AI-Powered-International-Equity
AIIQ is an actively managed ETF that focuses on equity securities of companies located in developed markets outside the U.S.
Donc il n'investit pas dans les compagnie américaine. Je me demande pourquoi.
Ça sera effectivement très intéressant à suivre à long terme. Un autre combat de l'homme contre la machine.
AIIQ has an expense ratio of 0.79 percent. La première étape c'est de voir s'il peut récupéré ses frais de gestion pour surpasser un indice.
http://www.aiiqetf.com/fund-info/
J'ai téléchargé le CSV pour voir quels seront les changements dans un mois.
Rien de très ésotérique dans ses choix. Toyota et SAP en tête et BAM est à 1.06%. plusieurs titres canadiens. Pas de Couche-tard mais Sodastream y est.
Le portefeuille a 150 titres et la plus grosse pondération est de 3%. J'ai hâte de voir comment on peut battre significativement un indice avec un tel portefeuille.
Moi qui me fais des screeners custom et des mini-algos de sélection de titre, je trippe en ce moment, c'est clair que je vais le suivre!
Je ne sais pas si c'est vraiment plus difficile avec beaucoup de titres. J'ai un portefeuille probablement plus concentré et stable que la plupart des investisseurs. Toutefois je me suis toujours dit qu'il devrait être possible de battre le S&P 500 avec un portefeuille de 400 titres bâti en éliminant les 100 «pires» titre de l'indice.
https://cours.edulib.org/courses/course-v1:IVADO+IA-101+P2018/about
Sauf que malgré son rendement incroyable de 66%/an sur 30 ans!!! (39% après frais) Simons ne peut pas expliquer les décisions de son ordinateur et ne comprend rien au marché ce qui est fascinant.
La lecture m'a permis de comprendre que Watson a bien moins de chance de réussir à faire mieux à cause de son horizon temporel de 12 mois. Il dispose de peu de périodes de 12 mois à analyser depuis le début des données boursières disponibles pour bâtir son apprentissage.
Le système Simons consiste à anticiper le mouvement des actions relativement à d'autres titres, index, industries et facteurs. Il ne réussi, malgré les meilleurs talents, la puissance de calcul et l'immense quantité de donnés à n'avoir raison qu'un peu plus de 50% du temps, malgré des horizons temporels historiques comparatifs de quelques heures. Il doit donc transiger d'innombrables fois par jour pour empiler les profits.
Mais bon, à ce jour, malgré son départ assez récent et les limitations de ses bornes, Watson fait 10% de mieux que le marché (IXUS) malgré la correction récente et celle fin 2018.
Clin d'oeil pour les fans de Shopify, c'est maintenant sa plus grosse position.
Finalement, ça marche pas pantoute...
Effectivement, une AI qu’on laisse libre de déceler des corrélations pour les transformer en rendement supérieur au marché ne réussit pas d’emblée. Je lis justement en ce moment le dernier Kaneheman ,« Noise » et je ne suis pas d’accord avec la conclusion de l’article.
L’ IA qui possède une super base de données contenant tous les rendements boursiers passés, va évidemment trouver plein de corrélation qui ne fait pas la cause. Sauf qu’elle va aussi pouvoir trouver les jambes cassées.
L’exemple provient de l’évaluation de tous les facteurs que tu peux utiliser pour prévoir la probabilité qu’un individu fasse une sortie au cinéma qui s’effondrent à partir du moment où il se casse une jambe la veille. Elle devrait donc beaucoup mieux éliminer au fur et à mesure et rapidement les tendances dues au pur hasard.
Alors pourquoi elle n’y parvient pas? Il y a une autre méthode, la simplification extrême, qui peut battre des modèles super lourds qui tentent d’intégrer sans succès toute la complexité du monde. Dans un autre livre de ma bibliothèque (je crois que c’est Superforcasting ou Algorithms we live by) on mentionnait qu’un simple facteur, comme la fréquence des relations sexuelles par semaine d’un couple battait toutes les prévisions de psychologues qui passaient de longues évaluations pour prévoir la probabilité du divorce dans l’année à venir.
L’explication pourrait donc être qu’avec quelques facteurs de sélection du style Graham-and-Doddsville auquel on ajoute beaucoup de patience, un humain puisse battre une super IA qui trade de façon frénétique sur une infinité de facteurs qu’elle identifie et élimine au gré des changements du monde.
ça ne marche pas pantoute comme tu dis.
Ceci dit, il y a toujours une exception qui confirme la règle:
https://www.visualcapitalist.com/growth-of-100-invested-in-jim-simons-medallion-fund/
Cependant, il me semble que ce fonds retourne tous ces gains chaque année aux investisseurs. Donc, on ne peut pas calculer de rendement composé. Si on fait l'hypothèse que chaque année depuis 20-25 ans (soit depuis qu'ils retournent 100% de leur rendement annuel aux investisseurs) les investisseurs réinvestissent dans le SPY leur rendement, les rendements de ces fonds avec le réinvestissement annuel dans le SPY deviennent beaucoup moins exceptionnel et on peut sans doute trouver des gestionnaires avec qui l'hypothèse de rendement annuel composé tient qui ont battu ce fonds.