Vios Investments – Infrastructure de Trading

Création et déploiement d’un modèle LSTM prédisant le ratio de Sharpe optimal d’un univers boursier donné

Cas d’utilisation : Prédiction de la sélection de valeurs actions maximisant le Sharpe pour Vios Investing

Client : Vios Investing (Taiwan)

Vue d’ensemble :

Vios Investing, une société de gestion d’actifs leader à Taiwan, a cherché à améliorer sa stratégie de sélection d’actions en prédisant la sélection optimale maximisant le ratio de Sharpe des actions cotées à la Taiwan Stock Exchange (TWSE). En s’appuyant sur des techniques statistiques avancées et des modèles d’apprentissage profond, l’objectif était d’améliorer ses rendements d’investissement et d’atteindre des performances ajustées au risque supérieures.

Objectif :

Développer un modèle prédictif utilisant des réseaux LSTM (Long Short-Term Memory) pour prévoir les pondérations futures des actions maximisant le ratio de Sharpe, ce qui permettrait d’améliorer les décisions d’investissement. La solution devait être robuste, évolutive et déployable au sein de l’infrastructure existante de Vios Investing.

Processus de conception de la solution :

Analyse des besoins :

• Collaboration avec les analystes financiers et l’équipe informatique de Vios Investing pour comprendre leurs besoins et objectifs spécifiques.
• Identification des indicateurs clés de performance, notamment le ratio de Sharpe, et des contraintes du marché TWSE.

Préparation des données :

• Collecte de données historiques sur les actions de la TWSE, se concentrant sur les mouvements de prix, les volumes de transactions et autres indicateurs financiers pertinents.
• Application d’améliorations statistiques et de techniques de débruitage pour nettoyer et prétraiter les données, assurant des entrées de haute qualité pour le modèle.

Développement du modèle :

• Développement d’un modèle LSTM pour prédire les pondérations futures des actions visant à maximiser le ratio de Sharpe.
• Implémentation du modèle à l’aide de Python et de bibliothèques d’apprentissage profond, assurant robustesse et précision.

Tests de performance et validation :

• Tests de performance extensifs avec des données historiques pour valider les performances du modèle.
• Évaluation de la capacité du modèle à générer des rendements ajustés au risque supérieurs, en se concentrant particulièrement sur la réalisation d’une alpha élevée par rapport à l’indice TWSE.

Déploiement :

Mise en place de l’infrastructure :

• Mise en place d’un cluster Kubernetes avec support GPU pour fournir la puissance de calcul nécessaire au modèle LSTM.
• Déploiement de l’image Docker contenant le modèle prédictif sur le cluster Kubernetes, assurant une intégration transparente avec l’infrastructure existante de Vios Investing.

Entraînement et ajustement du modèle :

• Entraînement du modèle LSTM sur des données historiques prétraitées, en ajustant les hyperparamètres pour optimiser les performances.
• Intégration des commentaires provenant des tests initiaux pour affiner le modèle et améliorer la précision des prédictions.

Résultats des tests de performance :

• Tests de performance extensifs avec des données de démonstration pour simuler des scénarios de trading réels.
• Réalisation d’une alpha de 22 points par an sur l’indice TWSE, indiquant une amélioration prometteuse des performances d’investissement.

Tests en cours :

• Fourniture à Vios Investing du modèle déployé pour des tests et validations supplémentaires sur des données en temps réel.
• Mise en place d’une boucle de rétroaction pour surveiller en permanence les performances du modèle et apporter les ajustements nécessaires.

Résultats et impact :

• Génération d’alpha : Les résultats des tests de performance ont démontré une alpha impressionnante de 22 points par an par rapport à l’indice TWSE, soulignant le potentiel du modèle à améliorer significativement les rendements d’investissement.
• Optimisation du ratio de Sharpe : Développement réussi d’un modèle prédictif optimisant les pondérations des actions pour maximiser le ratio de Sharpe, fournissant des rendements supérieurs ajustés au risque.
• Déploiement évolutif : Déploiement du modèle à l’aide de Docker et Kubernetes, assurant une évolutivité, une fiabilité et une utilisation efficace des ressources de calcul.
• Prédictions en temps réel : Possibilité pour Vios Investing d’exploiter des données en temps réel pour des prédictions continues, améliorant leurs stratégies de trading et leur processus décisionnel.

Conclusion :

Ce projet a abouti à un modèle prédictif hautement efficace pour Vios Investing, s’appuyant sur des techniques statistiques avancées et l’apprentissage profond pour optimiser la sélection d’actions sur la TWSE. En atteignant une alpha significative par rapport à l’indice, la solution promet d’améliorer les performances d’investissement de l’entreprise. Le déploiement évolutif sur Kubernetes avec support GPU garantit que Vios Investing peut continuer à exploiter la technologie de pointe pour des résultats d’investissement supérieurs.

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