Stratégies guidées par l’IA pour l’investisseur en ETF. Voici ce qu’il faut savoir.

Alors que les investisseurs évaluent ce que l’intérêt croissant pour l’intelligence artificielle signifie pour le marché, un analyste pense que les investisseurs en ETF devraient être prudents lorsqu’ils l’utilisent pour aider à la sélection de stratégies.

« ChatGPT en sait beaucoup sur beaucoup de choses », a déclaré Art Amador, co-fondateur d’EquBot, à Bob Pisani sur « ETF Edge » de CNBC mercredi. « Mais si vous lui demandez de constituer un portefeuille ou quoi que ce soit de hautement sophistiqué ou technique, il est incapable de le faire. »

Amador gère l’AI Powered Equity ETF (AIEQ), un fonds activement géré d’actions américaines sélectionnées avec un modèle qui utilise l’intelligence artificielle.

« Nous nous sommes concentrés et avons appliqué l’IA spécifiquement pour comprendre les signaux critiques du marché », a-t-il poursuivi. « Où ChatGPT est de nature très large. »

Amador a reconnu qu’EquBot et ChatGPT abordent les stratégies de manière similaire. Les deux utilisent un graphe de connaissances convolutionnel, a-t-il dit, qui unit les données structurées et non structurées, et relie les relations entre différents concepts, entités et événements.

« Nous utilisons ces modèles d’apprentissage en profondeur pour faire des prédictions, puis ces prédictions sont mesurées », a-t-il déclaré. « Et ensuite, les informations sont renvoyées au puissant Knowledge Graph, qui est probablement l’un des outils les plus puissants de l’IA à l’heure actuelle. »

Depuis son lancement le 30 novembre, ChatGPT a amassé plus de 100 millions d’utilisateurs actifs par mois, ce qui en fait l’application grand public à la croissance la plus rapide de l’histoire, selon une note UBS publiée ce mois-ci.

« Je dirais que c’est une sorte de moment iPhone », a déclaré lundi Bill Studebaker, président et directeur de l’information de ROBO Global. « Et je pense qu’à mesure que le domaine de l’IA continue de progresser, nous nous dirigeons en quelque sorte vers un territoire inexploré. »

ROBO Global de Studebaker a lancé le ROBO Global Robotics and Automation ETF (ROBO) en 2013 en tant que fonds qui investit dans des entreprises innovantes à la pointe de la robotique, de l’automatisation et des espaces d’IA.

« Avance rapide 10 ans plus tard, nous ne pourrions pas être plus condamnés », a-t-il poursuivi. « Et cette vague d’innovation est sur le point de frapper le monde des affaires et de redéfinir vraiment ce qui est possible. »

Studebaker a expliqué que les entreprises les plus transformationnelles seront celles qui auront la capacité de réaliser une IA en temps réel alimentée par des informations et des données.

« Les données en temps réel sont les plus précieuses de toutes », a-t-il déclaré. « Si vous avez la capacité de synthétiser et de comprendre les données, vous réussirez. »

L’AIEQ est un fonds actif qui, selon Amador, se rééquilibre presque quotidiennement. Ses principales participations comprennent Novavax (NVAX), Oracle (ORCL), Unity (UNTY), Roku (ROKU) et Citigroup (C). Il décrit la sélection de titres comme une approche « ascendante ».

« Ce qui nous intéresse, ce sont les signaux critiques pour chacune de ces entreprises individuelles », a-t-il déclaré.

Amador a expliqué qu’EquBot extrait ces signaux de diverses sources de données, articles de presse, publications sur les réseaux sociaux, rapports de recherche et transcriptions télévisées et les combine avec des données économiques et de marché pour faire des prévisions de prix sur l’évolution de l’action.

« Et puis les 140 noms qui ont le potentiel d’appréciation le plus élevé ou les rendements attendus les plus élevés, ceux-là finissent par entrer dans le portefeuille », a-t-il ajouté.

Parce que l’IA peut analyser une plus grande quantité de données sur une période plus courte, l’utilisation de l’assistant de sélection de titres peut offrir aux investisseurs un avantage concurrentiel par rapport aux moyens plus traditionnels. Mais Amador a précisé que toutes les IA, ni toutes les approches de l’IA, ne sont pas identiques.

« Notre structure technique, utilisant des éléments tels que des connaissances, des graphiques et des modèles d’apprentissage en profondeur, peut être très différente de la façon dont quelqu’un d’autre aborde le problème », a-t-il déclaré. « Vous voulez vous assurer que vous investissez avec des personnes qui ont déjà fait cela auparavant, qui ont une expertise et des connaissances approfondies dans ce domaine. »