M6 competition : tout savoir sur les épreuves, les candidats et les résultats surprenants

Le concours « M6 competition » est une épreuve de prévision financière qui teste les compétences analytiques et stratégiques des participants. Il s’agence en deux volets principaux : prévision et investissement. Cet article explore en profondeur les épreuves, les candidats et les résultats surprenants de cette compétition unique.

Step 1 : predict the stock return in 4 weeks for each asset

Dans le cadre de la « M6 competition », la première étape cruciale est de prévoir les rendements des actifs financiers sur une période de quatre semaines. Cette tâche complexe repose sur des analyses de données et des modèles prédictifs avancés.

Les participants devaient prévoir les rangs de 100 actifs financiers, incluant des actions et des Exchange Traded Funds (ETF). Chaque prévision devait être soumise toutes les quatre semaines, pour un total de 12 prévisions au cours de la compétition. Les actifs étaient classés en cinq rangs, allant du pire au meilleur rendement, sur la base des valeurs prédites des rendements.

Quantmetry, une équipe notable dans cette compétition, a utilisé des modèles de séries temporelles pour prédire les rendements. Parmi les modèles testés figuraient le Facebook Prophet, le Random Forest et le LightGBM (LGBM). La précision des prévisions était mesurée à l’aide du « Ranked Probability Score » (RPS), une métrique qui compare les probabilités prédites aux valeurs réelles. Le score RPS est essentiel pour évaluer la justesse des prévisions dans cette compétition.

En plus des modèles mentionnés, Quantmetry a intégré diverses caractéristiques dans ses prévisions. Ces caractéristiques comprenaient :

• Les données calendaires
• La catégorie de l’actif
• Les données historiques avant le jour J
• Les taux de change
• Les prix de l’énergie

Ces différentes variables ont enrichi les modèles prédictifs et ont aidé à affiner les prévisions des rendements des actifs sur les quatre semaines. La rigueur analytique et la diversité des modèles utilisés ont permis à Quantmetry d’optimiser ses prévisions au fil de la compétition.

Step 2 : sorting the predicted stock returns of the 100 assets

Après avoir prédit les rendements des actifs, l’étape suivante consistait à trier ces prévisions pour chaque actif financier. Les actifs étaient rangés du pire au meilleur rendement basé sur les valeurs prédites, ce qui demandait des analyses sophistiquées et des stratégies de classement efficaces.

Pour les neuf premières soumissions, Quantmetry a opté pour une méthode de régression afin de prédire les rendements. Par contre, pour les trois dernières soumissions, elle a utilisé une méthode de classification pour prédire directement les rangs. Cette approche duale a permis d’améliorer la précision des prévisions en fin de compétition.

Voici un tableau comparant les deux approches utilisées :

La méthodologie utilisée par Quantmetry montre une adaptation intelligente aux différents défis de la « M6 competition ». En réponse aux aléas du marché, l’équipe a ainsi pu affiner ses prévisions en utilisant différentes méthodes selon l’étape de la compétition.

Measuring the performance

La performance des participations dans la « M6 competition » se mesurait principalement par deux indicateurs : le Ranked Probability Score (RPS) pour les prévisions et l’Information Ratio (IR) pour les investissements.

Le RPS a été utilisé pour évaluer la précision des probabilités prédites par rapport aux valeurs réelles observées. Ce score permet de juger de la qualité des prévisions des participants. Quantmetry, grâce à l’utilisation de plusieurs modèles de prévision et un ajustement continu de sa stratégie, a obtenu des scores RPS améliorés au fil de la compétition.

Pour le volet investissement, la stratégie consistait à investir 12,5% du budget alloué sur les deux meilleurs et deux pires actifs financiers selon les prévisions de rang. La performance de ces investissements était mesurée par l’Information Ratio (IR), un indicateur de performance ajusté par le risque. Il apporte une vision sur la qualité des choix d’investissement en fonction des rendements obtenus par rapport au risque pris.

Quantmetry s’est distingué dans la composante d’investissement en se classant 3ème avec un IR global de 24.72. L’équipe a adopté une méthode de gestion des risques en investissant uniquement 25% du budget disponible, ce qui a contribué à sa performance stable malgré les fluctuations du marché.

Les données exogènes, telles que les taux de change et les prix de l’énergie, n’ont pas amélioré de manière significative les performances des modèles. Néanmoins, l’équipe a su faire preuve de flexibilité et d’innovation pour s’adapter au contexte de la compétition.

• Participation régulière
• Réponse aux défis du marché
• Adaptation des modèles selon les résultats obtenus

Ces facteurs ont été essentiels pour maintenir une performance compétitive tout au long de l’événement.

Results from both approaches

À la fin de la « M6 competition », les résultats ont mis en lumière les différentes stratégies des équipes participantes. Les approches de régression et de classification utilisées par Quantmetry ont permis d’obtenir des résultats significatifs.

Bien que les données exogènes n’ont pas directement amélioré les modèles prédictifs, l’utilisation de modèles de séries temporelles et d’une méthodologie minimaliste d’investissement a été bénéfique. L’adaptabilité et la capacité à intégrer diverses variables ont montré l’importance de la flexibilité intellectuelle dans un environnement compétitif.

Voici un récapitulatif des résultats notables :

La « M6 competition » a démontré l’importance de l’analyse de données et des stratégies diversifiées pour réussir dans un environnement financier instable. Les performances de Quantmetry montrent que l’innovation, l’adaptabilité et la rigueur sont des piliers essentiels pour exceller dans ce type de compétitions.

Pour finir, cette compétition révèle non seulement le talent des équipes participantes mais aussi l’importance des méthodes analytiques avancées dans la prévision et l’investissement financier. Les résultats surprenants obtenus par Quantmetry soulignent l’efficacité de leurs approches méthodiques et innovantes.