L'intelligence artificielle permet-elle de fournir de bonnes prévisions des prix du CAC 40 ?

Dernière mise à jour : 8 mars

Le CAC40, ou indice CAC, est le principal indice boursier de la Bourse de Paris. Son nom, CAC, signifie "Cotation Assistée en Continu" car il s'agit d'un ensemble de valeurs mises à jour toutes les quinze secondes.

Cotation Assistée en Continu" car c'est un ensemble de valeurs qui est mis à jour toutes les quinze secondes. Ces modifications sont effectuées chaque jour ouvrable de 9h à 17h30.

Il représente la valeur des quarante plus grandes entreprises françaises (la valeur de l'entreprise étant déterminée par le volume des échanges d'actions effectués).


L'étude complète ci-dessous :

FINETUDES.IA.FRANCAIS
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Plus concrètement, l'indice CAC reflète la tendance générale de l'économie française. Dans un contexte international, ce n'est pas seulement l'économie nationale qui est représentée mais aussi l'état du marché mondial.

La France représentant environ vingt pour cent de l'économie européenne, le CAC40 a un enjeu international majeur.

CAC40 présente un enjeu international majeur pour les investisseurs. Euronext, le conseil scientifique chargé de déterminer les valeurs représentées dans l'indice, est

composé d'experts du fonctionnement des marchés boursiers. C'est l'indépendance de ce conseil qui permet d'anticiper l'évolution de cet indice.

C'est donc le travail de l'investisseur qui inspire notre problématique. Pouvoir prédire le cours de l'action CAC40 nous permet de générer des profits grâce aux leviers d'action spécifiques de ce métier.

En fonction de la somme d'argent investie, les profits peuvent être importants.

Nous avons limité notre problématique à la prédiction de l'évolution de l'indice CAC.

L'étude consistera dans un premier temps en un état de l'art des techniques de prédiction actuellement utilisées pour prédire les valeurs boursières par les professionnels de la finance. Dans un second temps, nous détaillerons les choix des algorithmes d'intelligence artificielle que nous avons été amenés à utiliser et à mettre en œuvre.

Nous avons implémenté plusieurs modèles tels que le modèle LSTM, ARIMA ou GAN.

Cette étude retrace notre méthode et les résultats obtenus en fonction des modèles utilisés.

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