Publié le 2023-10-27 10:00:00. Un étudiant en biologie, animé par la passion du trading automatisé, a créé une intelligence artificielle capable de développer et de tester des stratégies financières, baptisée Aurora, qui promet de révolutionner l’investissement pour les particuliers.
Le parcours d’Austin Starks, diplômé en biologie de l’Université Cornell, témoigne d’une transition audacieuse du monde académique vers celui de la finance algorithmique. Sa quête d’un robot de trading automatisé l’a mené à développer Aurora, une IA novatrice conçue pour générer et valider des stratégies d’investissement complexes.
Initialement fasciné par l’intelligence artificielle lors de son cursus universitaire, Starks a rapidement vu le potentiel de ces technologies pour optimiser ses propres décisions de trading, souvent coûteuses en tant que débutant. Malgré des débuts infructueux, documentés dans un article où il relate l’échec de son IA à apprendre uniquement des cours boursiers, cette expérience a alimenté sa détermination.
L’une de ses premières tentatives significatives fut l’élaboration d’un système de trading IA, surnommé « Stock-Jarvis », inspiré par le compagnon virtuel d’Iron Man. Ce projet ambitieux visait à créer une IA capable de négocier des actions de manière autonome. Le développement a débuté par la mise en place d’une IA capable de backtester des stratégies de trading sophistiquées, y compris des approches complexes de rééquilibrage de portefeuille.
Starks a également exploré l’utilisation de modèles linguistiques tels que ChatGPT pour générer des idées de trading. Cependant, il a rapidement constaté que ces outils, bien qu’utiles pour proposer des concepts, manquaient de la capacité à former, tester et affiner des hypothèses basées sur des données réelles. Cette observation l’a conduit à développer Aurora.
Aurora : une IA qui pense et agit sur les marchés
Aurora se distingue par son approche proactive : au lieu de répondre à des requêtes spécifiques comme « créer une stratégie », elle est conçue pour comprendre un objectif global, par exemple : « Quelle est la meilleure stratégie pour rééquilibrer entre GLD et UPRO ? ». L’IA décompose ensuite cette requête en étapes logiques, s’inspirant du framework d’agent « ReAct » (Reasoning and Acting).
Le processus d’Aurora commence par la définition d’un objectif, puis l’IA effectue des recherches, analyse des données financières et formule des hypothèses basées sur des principes financiers fondamentaux, tout en tenant compte de la tolérance au risque de l’utilisateur. Ces hypothèses sont ensuite transformées en stratégies concrètes, soumises à des backtests rigoureux sur différentes périodes de marché (haussier, baissier) pour évaluer leur performance et leur risque.
L’algorithme génétique, un concept appris lors de son introduction à l’IA à Cornell, est utilisé pour optimiser ces stratégies. Aurora combine ensuite différentes approches, simulant un processus de sélection naturelle, avant de tester les résultats sur des données inédites. Ce cycle itératif d’hypothèses, de tests et d’analyses permet de développer des stratégies robustes, reproduisant, selon l’auteur, le processus d’un trader professionnel mais exécuté par une IA.
Accès gratuit et perspective d’amélioration continue
Dans une démarche d’accessibilité et d’amélioration continue, Austin Starks a rendu Aurora accessible gratuitement. Les utilisateurs peuvent créer un compte sur nexustrade.io, accéder à la page de l’agent et lui soumettre leurs objectifs de trading. Cette approche vise à affiner l’IA grâce aux retours et aux données générées par une large communauté d’utilisateurs, à l’instar de la manière dont les modèles d’OpenAI sont améliorés.
L’objectif est de créer un système qui transforme la manière dont les investisseurs particuliers abordent le marché boursier, à l’image de l’impact de ChatGPT sur le développement logiciel. Starks envisage d’intégrer des algorithmes avancés, tels que le « Decision Transformer » basé sur l’apprentissage par renforcement hors ligne, pour rendre Aurora encore plus performante.
Le succès personnel de Starks, avec une augmentation de son compte Robinhood de 30 872 $ (plus de 123 %) depuis le début de l’année, témoigne du potentiel de son outil, bien qu’il rappelle que les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs. Des témoignages d’utilisateurs sur le Discord public de NexusTrade font également état de gains significatifs, certains dépassant l’abonnement mensuel.
Malgré les défis et la scepticisme initial, Starks considère ce projet comme l’une de ses plus grandes réalisations, motivé par une passion authentique et un refus d’abandonner. Il anticipe que, dans les cinq prochaines années, son IA sera capable de négocier des actions mieux que le marché mondial.