KI-Glossar
Das vollständige Wörterbuch der Künstlichen Intelligenz
Alpha Quantitatif
Mesure de la performance ajustée au risque d'un portefeuille, générée par des modèles quantitatifs et non par le choix du gestionnaire. L'alpha quantitatif représente la surperformance par rapport à un benchmark, attribuable à des facteurs systématiques identifiés par des algorithmes.
Factor Investing
Approche d'investissement systématique visant à capturer les primes de risque associées à des facteurs prédictifs comme la valeur, la taille, le momentum ou la faible volatilité. Les modèles d'IA optimisent l'exposition à ces facteurs pour maximiser le ratio de Sharpe.
Smart Beta
Stratégie hybride entre gestion passive et active, utilisant des règles basées sur des facteurs pour pondérer les actifs différemment des indices traditionnels. L'IA améliore la sélection et la pondération des facteurs pour optimiser le profil rendement/risque.
Risk Parity
Méthode d'allocation d'actifs visant à équilibrer la contribution de chaque classe d'actifs au risque total du portefeuille plutôt qu'à son capital. Les algorithmes d'optimisation déterminent les poids pour atteindre une volatilité cible uniforme.
Mean-Variance Optimization
Fondement mathématique de la théorie moderne du portefeuille, cherchant à maximiser le rendement espéré pour un niveau de risque donné. Les modèles quantitatifs utilisent l'IA pour estimer les matrices de covariance et les rendements attendus.
Reinforcement Learning Trading
Application de l'apprentissage par renforcement où un agent apprend une politique de trading optimale par essais-erreurs pour maximiser une fonction de récompense cumulée. Cette approche adapte dynamiquement les stratégies aux conditions changeantes du marché.
Quantamental Analysis
Fusion de l'analyse quantitative (données structurées) et fondamentale (données non structurées comme les news ou les rapports) via des modèles de NLP. L'IA extrait des signaux d'investissement à partir de textes pour enrichir les modèles quantitatifs.
Alternative Data
Sources de données non traditionnelles (satellites, réseaux sociaux, transactions de cartes de crédit) utilisées pour générer des alpha. Les modèles d'IA traitent ces données hétérogènes pour identifier des indicateurs prédictifs avant leur incorporation dans les prix.
Maximum Drawdown (MDD)
Mesure de risque capturant la plus grande perte d'un portefeuille sur une période, du pic au creux avant un nouveau sommet. Les stratégies quantitives intègrent des contraintes sur le MDD pour contrôler le risque de baisse extrême.
Sharpe Ratio
Métrique de performance ajustée au risque, calculant le rendement excédentaire par unité de volatilité totale. Les modèles quantitatifs optimisent le Sharpe ratio pour équilibrer rendement et risque dans la construction de portefeuille.
Portfolio Turnover
Fréquence de remplacement des actifs dans un portefeuille, impactant les coûts de transaction et l'efficacité fiscale. Les algorithmes quantitatifs cherchent à optimiser le turnover pour capturer l'alpha tout en minimisant les frictions de marché.
Black-Litterman Model
Modèle d'allocation d'actifs combinant les équilibres de marché avec les vues des gestionnaires, pondérés par leur niveau de confiance. L'IA peut générer et calibrer systématiquement ces vues pour améliorer la robustesse de l'allocation.
Monte Carlo Simulation
Méthode numérique utilisant des échantillonnages aléatoires pour évaluer la distribution de probabilité des rendements d'un portefeuille. Les modèles quantitatifs l'emploient pour le stress testing et l'estimation du VaR (Value at Risk).