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Le concours M6 Competition se distingue par son approche unique qui combine prévisions financières et investissements. Organisé sur une base mensuelle, il repose sur la soumission de prévisions pour 100 actifs financiers, comprenant 50 actions du S&P 500 et 50 ETFs internationaux. L’objectif est de prédire les rangs de ces actifs en fonction de leur rendement futur sur une période de quatre semaines.

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

Le processus de prévision est complexe et repose sur l’utilisation de méthodes avancées. Lors de la première phase, il s’agit de prédire les rendements des actifs sur les quatre semaines. Cela implique l’utilisation de diverses fonctionnalités prédictives telles que les données calendaires, les catégories d’actifs, les retours historiques, les taux de change et les prix de l’énergie.

Les prévisions sont classées en cinq quantiles, allant du rang 1 (actifs les moins performants) au rang 5 (actifs les plus performants). Cette classification permet d’identifier avec précision les actifs susceptibles de générer les rendements les plus élevés sur la période prévue.

Measuring the performance

La performance des prévisions est mesurée à l’aide du Ranked Probability Score (RPS). Un score RPS plus bas indique des prévisions plus précises et performantes. L’amélioration continue du score RPS au fil du temps a particulièrement mis en lumière l’importance de la méthodologie de classification.

En outre, la performance des investissements est évaluée par l’Information Ratio (IR). Cet indicateur mesure la performance ajustée au risque des investissements réalisés. Quantmetry, une société participant au concours, a réussi à obtenir un IR global de 24.72, plaçant ainsi l’entreprise en troisième position pour les décisions d’investissement.

Principaux défis rencontrés

Les principaux défis rencontrés dans la prévision incluent :

• La volatilité des données sous-jacentes
• L’influence de facteurs externes comme les conflits géopolitiques
• Les crises économiques

Ces éléments ajoutent une couche de complexité supplémentaire à la rentabilité des prévisions.

Regression approach

La régression est l’une des approches utilisées pour prédire les rendements des actions. Les principaux modèles de régression utilisés incluent LightGBM et Random Forest. Ces modèles permettent de prédire directement les rendements futurs des actifs.

En revanche, les résultats obtenus par les régresseurs ont été modérés, ce qui a rendu nécessaire l’exploration d’autres approches pour optimiser les prévisions. La précision des prédictions par régression n’a pas toujours atteint les niveaux espérés, ce qui a conduit à une adaptation des stratégies de prévision.

Tableau des résultats de la régression

Classification approach

La classification est une autre méthode utilisée pour prédire les rangs des actifs financiers. Cette approche implique l’utilisation d’un modèle de classification multi-classe capable de prédire directement les rangs des actifs.

Le modèle de classification a montré des résultats supérieurs par rapport à la régression, en particulier dans les soumissions finales. L’intégration de données historiques et l’analyse des rangs antérieurs ont contribué à améliorer la performance des prévisions.

Tableau comparatif des performances

Results from both approaches

Les résultats obtenus à partir des deux approches de prévisions varient. Alors que la méthode de régression produit des résultats modérés, la méthode de classification produit des performances nettement meilleures.

Parmi les principaux enseignements tirés des deux stratégies, nous trouvons :

1. La nécessité d’utiliser une combinaison de méthodes pour améliorer la précision des prévisions
2. L’importance des données laggées pour les approches de classification
3. La gestion des facteurs externes pour atténuer les impacts négatifs sur les prévisions

Quantmetry a systématiquement amélioré son score RPS moyen au fil du temps grâce à l’utilisation de l’approche de classification. Cette amélioration est le reflet de l’expertise et de la capacité de l’équipe à adapter ses stratégies en fonction des résultats observés.

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En résumé, le M6 Competition représente une plateforme idéale pour explorer les techniques avancées de prévision et d’investissement. Que vous soyez un passionné d’automobiles ou un analyste financier, les enseignements de cette compétition sont nombreux et riches en perspectives.