Transcriptomique : libre accès
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Abstrait

Exploiter l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux artificiels pour prédire le cours des actions

Caroline Hoffmann-Becking

La présentation commence par une introduction sur les raisons pour lesquelles l'IA est pertinente aujourd'hui, en remontant aux avancées algorithmiques, au Big Data et à la puissance de traitement. Elle définit ensuite le contexte d'exemples pratiques d'IA dans la finance. Au cœur de la présentation se trouve la présentation des algorithmes d'apprentissage automatique pour la prévision du cours des actions et de ses limites telles que la stationnarité statistique et les ensembles de données de séries chronologiques menant à l'introduction et à l'architecture des réseaux neuronaux récurrents. Enfin, la présentation se termine par la théorie d'ensemble, l'approche d'optimisation dans le domaine de l'IA.