{"id":1151,"date":"2023-01-10T09:24:04","date_gmt":"2023-01-10T14:24:04","guid":{"rendered":"https:\/\/finaix.vascoweb.biz\/?page_id=1151"},"modified":"2023-01-13T15:52:27","modified_gmt":"2023-01-13T20:52:27","slug":"recherche","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/finaix.vascoweb.biz\/fr\/recherche\/","title":{"rendered":"Recherche"},"content":{"rendered":"\t\t
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RECHERCHE<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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AI\/ML EN FINANCE<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Les Big data et donn\u00e9es alternatives constituent un riche compl\u00e9ment aux donn\u00e9es traditionnelles utilis\u00e9es par les gestionnaires d\u2019actifs. La recherche et la pratique ont montr\u00e9 que l\u2019int\u00e9gration de ces donn\u00e9es aux donn\u00e9es plus traditionnelles et leur prise en compte dans les d\u00e9cisions de gestion des investissements am\u00e9liorent la performance des portefeuilles et des strat\u00e9gies dans des proportions importantes. Les outils et techniques quantitatifs traditionnels constituent toujours une partie dominante des approches d\u2019investissement standard, mais ils ne peuvent pas s\u2019adapter ou extraire des signaux des Big data. Les algorithmes d\u2019IA\/ML, quant \u00e0 eux, offrent une vari\u00e9t\u00e9 d\u2019approches efficaces pour traiter des ensembles de donn\u00e9es volumineux et identifier des signaux d\u2019investissement importants. Jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, le d\u00e9faut des algorithmes d\u2019IA\/ML est qu\u2019ils ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s pour les disciplines de l\u2019informatique et de l\u2019ing\u00e9nierie et qu\u2019ils ne sont pas adapt\u00e9s au monde financier avec ses rapports dificiles signal\/bruit.<\/p>

Gr\u00e2ce \u00e0 des ann\u00e9es de R&D et de collaboration entre des praticiens de la finance et des informaticiens, FinAIx a d\u00e9velopp\u00e9 et continue de raffiner une nouvelle classe de mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9riques AI\/ML pour la gestion de portefeuilles. Nous diffusons des exemples de ces mod\u00e8les via notre portail public ouvert et une initiative de recherche visant \u00e0 d\u00e9velopper l\u2019expertise en IA en finance \u00e0 Montr\u00e9al.<\/p>

Nous pr\u00e9sentons \u00e9galement nos mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9riques d\u2019IA lors de certaines des conf\u00e9rences les plus prestigieuses au monde pour les universitaires et les industriels. Cela permet une validation par les pairs de classe mondiale, d\u00e9montrant la comp\u00e9titivit\u00e9, la transparence et la validit\u00e9 de notre nouvelle approche.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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The investment management industry needs to evolve from a Big Data approach to decision-making to a Smart Data approach; one that adapts to market dynamics and complexities on a real-time basis. While humans cannot possibly process the massive volume of noisy signals to identify a handful of valuable ones in a timely manner, machines are ideally suited to the task. Machine learning has proven its value across a multitude of industries and applications, but the realm of finance remains frontier territory. At FIRM Labs, we are breaking this ground in the asset management industry, and finance in general<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Russ Goyenko, fondateur et directeur scientifique de FIRM Labs, cofondateur de FinAIx<\/i>
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\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tLearn more \t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n <\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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