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Projets Ingénieurs

#PI²5 Prédire les rendements futurs d’actions boursières mondiales



Projet d’Innovation Industrielle d’année 5 (PI²5) du cycle ingénieur ESILV, 2023-2024.

Le Machine Learning occupe de nos jours une place centrale dans la vie quotidienne, mais également dans le monde professionnel. Ces dernières années, l’essor du Machine Learning a affecté de nombreux secteurs et particulièrement la finance. Ce projet est en partenariat avec le groupe La Française, qui est une société de gestion d’actifs et d’investissement française de renom. Elle se distingue par son expertise dans la gestion d’actifs et par ses solutions innovantes qui en fait un acteur majeur de la scène financière française, mais aussi internationale.

Notre équipe, composée de 4 étudiants en ingénierie financière et 2 étudiants en Data et Intelligence Artificielle nous a permis d’avoir une bonne combinaison entre compétences financières et compétences techniques.

L’objectif de ce projet a été de prédire les rendements futurs d’actions boursières mondiales en obtenant trois types de sorties : performant (bull), sous-performant (bear) ou neutre. Pour cela, nous avons utilisé les modèles d’apprentissage supervisé XGBoost Classifier, Logistic Regression, Random Forest Classifier, Support Vector Machine Classifier et Multilinear Regression. Nous avons entrainé ces modèles sur un dataset fourni par La Française que nous avons nettoyée. Nous avons optimisé la prédiction en modifiant les paramètres des modèles, les features et l’horizon de temps à prédire.

Enfin, nous avons testé rétroactivement notre solution afin de voir si les modèles utilisés permettent de surperfomer l’indice de référence (STOXX Europe 600). Le meilleur horizon de temps nous a permis d’obtenir une performance 2 fois meilleure par rapport à l’indice de référence, mais également avec un risque (volatilité) plus élevée.


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