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De la boîte noire à la boîte de verre : Comprendre et attribuer les modèles de machine learning
Les techniques de machine learning sont de plus en plus importantes dans l’investissement quantitatif, grâce à leur capacité à saisir les dynamiques complexes des données financières et à améliorer les prévisions de performances et de risque. Cependant, cette complexité croissante amène souvent à percevoir ces modèles comme de véritables « boîtes noires ». Dans un nouveau livre blanc, les analystes de Robeco nous font découvrir les outils disponibles pour comprendre et interpréter les modèles de machine learning.
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Résumé
- Les modèles de machine learning (ML) apportent une valeur ajoutée aux stratégies de sélection des titres
- Rationaliser les algorithmes de machine learning est crucial pour garantir leur efficacité et renforcer la confiance des clients
- Nous appliquons des techniques spécifiques à Robeco pour comprendre les moteurs des prédictions de ML et attribuer la performance des stratégies de ML
Les techniques de ML, y compris les algorithmes tels que les réseaux neuronaux et les arbres de régression optimisés par le gradient, peuvent aider les investisseurs quantitatifs à comprendre et à exploiter les dynamiques complexes des données financières. Si ces algorithmes saisissent les relations et les interactions non linéaires de manière flexible et sont capables d’améliorer les prévisions de performances et de risque, ils peuvent également accroître le sentiment de complexité et d’opacité.
Prévision et performances
Dans ce nouveau livre blanc, nous vous dévoilons les outils qui nous permettent de mieux comprendre et expliquer les modèles de ML. Il est crucial de comprendre à la fois le lien entre les variables d’entrée et les prédictions générées par le machine learning, ainsi que la performance des stratégies d’investissement qui en découlent. La transparence et la capacité d’interprétation qu’offrent ces outils facilitent l’adoption concrète des techniques de machine learning. Ces dernières années, Robeco a ainsi intégré un large éventail de signaux ML à ses stratégies quantitatives. Bien appliquées, les approches de machine learning ne doivent pas constituer une boîte noire opaque, mais une « boîte de verre » clairement comprise.
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