Investissement dans l'intelligence artificielle : ETMarkets Smart Talk : Atanuu Agarrwal explique le rôle de l'intelligence artificielle dans l'investissement

Investissement dans l’intelligence artificielle : ETMarkets Smart Talk : Atanuu Agarrwal explique le rôle de l’intelligence artificielle dans l’investissement

“En mars 2020, lorsque le marché était en baisse d’environ 30 %, nous avons également baissé d’un montant similaire. C’est à la hausse que nos rendements ont été plus élevés et, par conséquent, nous sommes en mesure de fournir des alphas sur le long terme”, déclare Atanuu Agarrwal. , Co-fondateur, Upside AI.

Dans une interview avec ETMarkets, Agarrwal, qui a plus d’une décennie d’expérience dans l’investissement public et privé en Inde et aux États-Unis, a déclaré: “Au fil du temps, notre alpha se fait par petites bosses, tout en se négociant généralement en ligne avec le marché.” Extraits édités :

L’intelligence artificielle ou l’apprentissage automatique sont devenus populaires il y a quelques années, mais ils semblent avoir pris d’assaut les investisseurs particuliers, du moins pour ceux qui comprennent la technologie. Comment aide-t-il les investisseurs dans une large mesure ?
L’IA/ML ne sont pas de nouveaux concepts, ils existent depuis des décennies. Ce qui est différent, c’est que (i) la puissance de calcul a été multipliée par mille milliards depuis lors, et (ii) la grande disponibilité des données structurées.

Les 5 meilleurs fonds spéculatifs au monde sont des fonds quantitatifs et la majorité de l’activité commerciale aux États-Unis est axée sur le système. En Inde, cependant, nous en sommes encore aux premiers jours.

La plupart des fonds basés sur la technologie se concentrent sur les techniques/HFT et moins sur le côté fondamental, où se concentre la majeure partie de la richesse des investisseurs.

L’investissement basé sur les fondamentaux reste le domaine des humains en Inde. Cela changera au cours des 5 à 10 prochaines années et, espérons-le, chez Upside AI, nous serons à l’avant-garde de cette tendance.

ETMarkets Smart Talk : Atanuu Agarrwal explique le rôle de l’intelligence artificielle dans l’investissement

Atanuu Agarrwal, co-fondateur d’Upside AI, qui a plus d’une décennie d’expérience dans l’investissement public et privé en Inde et aux États-Unis, a déclaré que l’investissement basé sur les fondamentaux reste le domaine des humains en Inde, mais cela changera au cours des 5 prochaines années. 10 années.

Il sera difficile pour les investisseurs probablement ici en Inde de s’adapter à un environnement de type IA et non à une interface humaine. Psychologiquement parlant comment ça marche ici ?
Je pense que nous devons y penser en deux parties – HNI et vente au détail.

Les investisseurs HNI aux États-Unis et dans d’autres marchés développés sont très à l’aise d’investir dans des fonds quantitatifs ou des fonds spéculatifs qui ne révéleront jamais complètement leur approche ou leurs portefeuilles.

Au dernier décompte, 1 gestionnaire de fonds spéculatifs sur 3 aux États-Unis utilise des stratégies quantitatives. En Chine, le quant AUM a doublé pour atteindre près de 100 milliards de dollars en 2020.

Cependant, même là, l’interface est humaine – tous ces fonds ont des forces de vente ou sont distribués par des sociétés de gestion de patrimoine qui ont des MR, etc. Je pense que c’est ce qui se passera également en Inde avec le temps.

Les investisseurs de détail, d’autre part, sont devenus de plus en plus à l’aise pour acheter des choses sans aucune interface humaine.

Il y a 10 ans, ma mère n’aurait même pas envisagé d’acheter des produits d’épicerie ou des vêtements en ligne. Mais aujourd’hui, l’adoption du numérique est extrêmement élevée, même dans le haut de gamme du marché.

En fait, même lorsque les investisseurs individuels achètent un fonds commun de placement, la plupart d’entre eux n’ont aucune idée (ou intérêt à savoir) qui est le gestionnaire du fonds ou quel est le portefeuille sous-jacent.

Combien de nombres de paramètres sont analysés pour prendre une décision d’achat ou de vente ? Et la décision peut-elle aller de côté? Que suggère l’histoire ?
D’emblée, je voudrais préciser que je parle généralement de l’approche d’Upside AI ici – il n’y a aucun moyen pour moi de savoir exactement ce que font les autres acteurs de l’espace.

Chez Upside AI, nous n’utilisons aucun effet de levier – pas de F&O, de marge, etc. Nous ne nous engageons pas non plus dans une vente à découvert de quelque nature que ce soit. Donc, nous n’allons pas avoir de crashs flash, etc.

Nous achetons simplement un portefeuille d’actions/MF/ETF et le rééquilibrons périodiquement en fonction des signaux de l’algorithme. Nous n’échangeons pas très souvent, tout au plus, une fois par trimestre.

Par conséquent, dans nos produits exclusivement constitués d’actions, ce que nous avons constaté dans notre portefeuille en direct ainsi que dans nos tests rétrospectifs, c’est que nous imitons plus ou moins l’indice dans nos mesures de baisse et de volatilité.

En mars 2020, lorsque le marché était en baisse d’environ 30 %, nous avions également baissé d’un montant similaire. C’est à la hausse que les rendements ont été plus élevés et, par conséquent, nous sommes en mesure de générer des alphas sur le long terme.

Au fil du temps, notre alpha se fait par petites bosses, tout en se négociant généralement en ligne avec le marché.

En termes de paramètres, nous alimentons les données fondamentales (P&L, bilan, flux de trésorerie) pour toutes les entreprises cotées à la NSE et les données macro comme le PIB, l’inflation, la liquidité, etc. depuis quand (principalement au début des années 2000) ces points de données sont disponibles .

Nous exécutons ensuite des millions d’itérations basées sur des frameworks propriétaires – nous n’utilisons aucun produit standard ; tous nos algorithmes ont été développés à partir de zéro en interne.

C’est vraiment le cas d’utilisation parfait pour utiliser les techniques ML – il n’est tout simplement pas possible pour un être humain de traiter cette quantité de données et d’en tirer des conclusions.


(Avis de non-responsabilité : les recommandations, suggestions, points de vue et opinions donnés par les experts leur appartiennent. Ceux-ci ne représentent pas les points de vue d’Economic Times)

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