IA appliquée · Données · Séries temporelles
Décision d'investissement assistée par IA
Un système d'aide à la décision sur données financières, validé hors-échantillon.
Problème
Exploiter l'apprentissage automatique sur des séries financières sans tomber dans le travers classique : un modèle éblouissant sur l'historique, désastreux en conditions réelles. La difficulté n'est pas de prédire, c'est de ne pas se mentir.
Approche
Pipeline d'ingestion de données de marché, calcul de variables sans fuite temporelle, réseaux de neurones, et surtout validation « walk-forward » pour débusquer le surapprentissage. Un garde-fou réactif réduit l'exposition en régime de forte baisse.
Résultat
Une méthodologie qui privilégie la robustesse hors-échantillon plutôt que la performance de vitrine, et un garde-fou qui améliore nettement le rapport rendement / risque. (La stratégie elle-même reste privée.)
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