Système de trading automatique et prédiction de cours à l'aide de réseaux de neurones
Résumé
Avec l'avènement du trading algorithmique sur les places financières mondiales, de nouvelles technologies voient le jour dans les institutions financières. Ce mémoire propose une étude sur une des catégories de ce type de trading : le trading haute fréquence. Après y avoir détaillé les fonctions et les stratégies utilisées par cette technologie, nous mettons au point le prototype d'un tel type de système permettant d'investir de manière automatique sur les marchés. Nous y fournissons les spécifications fonctionnelles et techniques en mettant l'accent sur une particularité du système : les réseaux de neurones. Enfin, nous y présentons des premiers résultats d'investissement fictif.
Mots clés
Bourse
courtier
marchés financiers
fonds d'investissements
analyse quantitative
analyse technique
analyse fondamentale
trading électronique
trading algorithmique
algotrading
trading haute fréquence
protocole Fix
ratio de perte maximale
stratégies d'investissement
réseau de neurones
perceptron
perceptron multicouches
feedforward
retro propagation
reconnaissance de modèles
prédiction
sigmoïde
moyenne absolue de l'erreur
symétrie directionnelle
gestion du risque
value at risk
Domaines
Génie logiciel [cs.SE]
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