Gestion Gradual Security​ – l’investissement intelligent et sécurisé

Application Avnear

Introduction

Dans le paysage en constante évolution des Fintech, l’intelligence artificielle (IA) s’est révélée être un facteur de changement. La capacité de l’IA à analyser des quantités de données importantes et à découvrir des modèles invisibles à l’œil humain en fait un outil puissant pour les investisseurs. Chez IALab, nous avons accompagné Avnear, une start-up dans le domaine de l’investissement dans le développement de leur produit. Notre objectif était de tirer parti de la puissance de la data et de l’IA pour transformer la manière dont les opportunités d’investissement dans les ETF sont identifiées et exploitées. Ce projet n’était pas seulement une question de technologie ; c’était un mélange de connaissances métiers partagé par l’équipe Avnear et de compétences techniques apportées par IALab.
Application Avnear

Aperçu du projet

Objectifs

L’objectif principal de notre projet avec la start-up Avnear était de développer un outil capable de détecter des opportunités d’investissement dans des ETF. Notre but était d’aller au-delà des méthodes d’analyse traditionnelles, en exploitant l’IA pour offrir des produits d’investissements plus performants, nuancés et sécurisés.
In fine, l’investissement, réalisé via un plan épargne retraite (PER) ou une assurance-vie, doit être capable de performer tout en permettant de réduire les risques.

 Gestion Gradual Security

Notre approche impliquait une catégorisation quotidienne de chaque indice dans l’une des quatre couleurs distinctes : rouge, orange, jaune ou vert. Ce système de codage par couleur a été conçu pour fournir une compréhension claire et immédiate du potentiel d’investissement de chaque ETF.

  • Rouge indiquait un risque élevé, déconseillant fortement l’investissement.
  • Orange suggérait une certaine prudence, avec des signes de défis potentiels ou de risques modérés.
  • Jaune représentait une stabilité relative, indiquant une opportunité d’investissement avec une croissance modérée.
  • Vert signalait un fort potentiel de croissance et une recommandation forte pour l’achat.

Innovation : Au-delà de l’analyse standard

L’approche traditionnelle de l’investissement repose souvent fortement sur les données historiques et les projections linéaires. Cependant, le marché financier est un écosystème en constante évolution, influencé par de nombreux de facteurs, prévisibles et imprévus. Notre défi était de construire un système IA qui comprenait non seulement les tendances historiques mais qui pouvait également s’adapter à de nouvelles informations, fournissant des aperçus d’investissement pertinents et opportuns.

Mise en œuvre de l’IA

Exploitation de technologies IA avancées

Pour le projet avec l’entreprise Avnear, nous avons employé une suite de technologies d’analyse de données et d’IA avancées. Chacune de ces technologies joue un rôle crucial dans le décryptage des modèles complexes du marché des ETF.

Analyse de séries temporelles

Un pilier de notre mise en œuvre de l’IA était l’analyse de séries temporelles. Cela impliquait d’examiner les données historiques des ETF pour identifier les tendances, les motifs et les anomalies au fil du temps. En analysant ces données de séries temporelles, notre IA peut prédire les mouvements futurs des prix des indices boursiers, offrant des aperçus inestimables pour les décisions d’investissement.

Algorithmes de classification

Le cœur de notre système de catégorisation était alimenté par des algorithmes de classification sophistiqués. Ces algorithmes passaient au crible plusieurs ensembles de données, classant les ETF dans les catégories vert, jaune, orange ou rouge chaque jour. Cette classification n’était pas seulement basée sur les performances passées, mais intégrait également avec des informations annexes et des analyses prédictives, rendant le système proactif plutôt que réactif.

Back-Testing de stratégie

Un aspect crucial de notre approche était le back-testing de nos stratégies à l’aide de données historiques. Ce processus nous permet de simuler comment nos stratégies dirigées par l’IA auraient performé dans le passé, nous donnant confiance en leur efficacité future potentielle.

Interface pour la prise de décision stratégique

Pour assurer l’application pratique de nos arbitrages, nous avons développé une interface de pilotage pour l’entreprise Avnear. Cette interface présentait les résultats de prévision dans un format accessible, permettant aux équipes de Avnear de prendre des décisions d’investissement éclairées basées sur les recommandations de notre algorithme.
Honnêtement, je ne suis pas un expert en finance, mais j’ai pris le temps de comparer les différentes offres. Ce qui m’a vraiment attiré vers Avnear, est leur Gestion Gradual Security. Le fait qu’ils investissent progressivement, en évitant les périodes risquées, ça me rassure. Et quand je vois qu’on peut avoir les mêmes performances, voire mieux qu’ailleurs, avec en plus cette sécurité supplémentaire, mon choix était vite fait.
Photo thibaut avis client
Thibault, 31 ans
Designer

Une combinaison de l’IA et de l’expertise métier

Notre mise en œuvre de l’IA n’était pas une entreprise isolée ; c’était un mélange d’innovation technologique et d’expertise financière approfondie. En intégrant l’IA avec la connaissance approfondie du marché de l’équipe d’Avnear, nous avons créé une solution qui était non seulement basée sur les données, mais aussi finement accordée aux nuances du marché des ETF.

Gestion des données

Pour notre projet avec l’entreprise Avnear, nous avons collaboré avec un leader de l’agrégation de données financières, garantissant un accès à des données complètes et à jour. Cet ensemble de données englobait à la fois les informations de prix historiques et quotidiennes de divers ETF, mais également des ratios et des informations complémentaires sur les ETFs. 

Tout d’abord, nous avons traité cet ensemble de données pour assurer son exactitude et sa pertinence. Cela impliquait de nettoyer les données, d’éliminer les incohérences et de vérifier leur intégrité. Ensuite, nous avons enrichi les données brutes avec nos propres ratios et calculs. Ces métriques sur mesure ont été conçues pour ajouter des couches supplémentaires d’aperçu, adaptant les données spécifiquement aux besoins de nos algorithmes intelligents.

Ce processus de gestion des données était crucial pour développer un modèle d’IA fiable et perspicace. Il nous a permis d’extraire des modèles et tendances significatifs, essentiels pour catégoriser les ETF et formuler des stratégies d’investissement efficaces. 

Résultats et impact

La collaboration entre IALab et l’entreprise Avnear a abouti à une réalisation significative : la création d’un algorithme IA en constante évolution et apprentissage. Cet algorithme est devenu un pilier du processus de prise de décision en matière d’investissement de Avnear, offrant des conseils nuancés sur les investissements en ETF adaptés aux profils uniques de leurs clients. L’impact a été double :

  • Amélioration de la Prise de Décision : Les aperçus dirigés par l’IA ont permis à Avnear de prendre des décisions d’investissement plus informées et soutenues par des données.
  • Adaptabilité : La capacité de l’algorithme à apprendre et à évoluer avec de nouvelles données a assuré que les stratégies d’investissement restaient pertinentes et efficaces dans un marché financier en constante mutation.
  • Performances : Nous avons pu développer des algorithmes capables de maintenir un niveau de performance élevée tout en limitant les risques de perte à court/moyen terme.

Leçons et perspectives

Le projet a été une réussite technologique, mais aussi une expérience d’apprentissage, offrant des aperçus précieux :

  • Cycle de Développement Rapide : L’un des accomplissements les plus notables a été la rapidité du développement. En seulement 45 jours, nous avons réussi à collecter, traiter et analyser les données, et à développer des algorithmes fonctionnels.
  • La Collaboration est Clé : La synergie entre l’expertise technique d’IALab et le savoir-faire du marché de l’entreprise Avnear a été instrumentale. Ce partenariat a souligné l’importance de combiner l’expertise technique et la connaissance spécifique du secteur pour créer des solutions non seulement avancées technologiquement, mais aussi commercialement viables et pertinentes.
  • Flexibilité des Solutions IA : Le projet a souligné l’adaptabilité de l’IA pour répondre à divers besoins commerciaux spécifiques. Il a démontré que les solutions IA pouvaient être adaptées pour s’adapter à différents contextes commerciaux, améliorant leur efficacité et leur impact.

Conclusion

Notre collaboration avec l’entreprise Avnear dans l’exploitation de l’IA pour la prédiction d’investissement se présente comme un témoignage du potentiel transformateur de l’intelligence artificielle dans le secteur financier. Ce projet est allé au-delà de la simple mise en œuvre technologique ; il a été une fusion d’algorithmes IA avancés et de connaissances approfondis du marché, aboutissant à un outil puissant pour la prise de décision d’investissement éclairée.

Cet algorithme amène une double sécurité pour éviter les points d’entrée malheureux auxquels sont souvent confrontés de nombreux particuliers mal accompagnés. De manière à réduire sensiblement le risque à court/moyen terme par rapport aux investissements « one-shot » et « DCA », sans dénaturer la performance à long terme.

Alors, si vous souhaitez épargner comme les plus fortunés grâce à l’IA et à la gestion Gradual Security, on vous donne rendez-vous ici : https://avnear.fr/

Leo Bourrel
Leo Bourrel

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