Les vétérans de Wall Street, Alex Popa et Charles Elkan, collectent des fonds pour un fonds spéculatif d'actions géré principalement par des agents et des modèles d'intelligence artificielle. Poesis, auquel appartiennent les deux, tente de faire passer l’IA du statut d’assistant de recherche au cœur de la gestion de portefeuille. (Résumé précédent : il a dit un jour que l'IA était une poubelle ! Le patron de Citadel, Ken Griffin, a été choqué par les faits qui se sont produits « à l'intérieur de l'entreprise ») (Supplément de contexte : le fondateur de Citadel, Ken Griffin, a crié que « l'IA générative est inutile » : Alpha ne peut pas être découvert et Wall Street doit encore battre le marché à la main) Les applications d'IA de Wall Street passent de l'aide aux analystes à lire les données à la participation directe à l'allocation des fonds. Un résumé du rapport Bloomberg du 10 novembre indiquait qu'Alex Popa et Charles Elkan collectaient des fonds pour un nouveau fonds spéculatif en actions, qui sera principalement géré par des agents et des modèles d'intelligence artificielle (IA). Poesis, la société d'investissement à laquelle appartiennent les deux, a déclaré sur son site officiel que ses stratégies d'IA ont été mises sur des marchés réels, avec des agents générant des signaux d'investissement, testant les stratégies, allouant des capitaux et gérant les risques. Cette conception ne consiste pas seulement à organiser des résumés pour les gestionnaires de fonds, mais à regrouper la recherche, le portefeuille et la gestion des risques dans le même système. L'expérience en investissement de Capital Group combinée à l'expérience en apprentissage automatique de Goldman Sachs. Le fondateur de Poesis, Alex Popa, a travaillé chez Capital Group pendant 16 ans en tant qu'associé et a géré son Growth Fund of America. Un autre membre principal, Charles Elkan, est le scientifique en chef de Poesis. Il a été directeur général et responsable mondial de l'apprentissage automatique chez Goldman Sachs, et a également dirigé la recherche et le développement en matière d'apprentissage automatique chez Amazon. La combinaison des deux implique d’un côté une sélection active de titres et une gestion d’actifs, et de l’autre la recherche de modèles et la construction de systèmes. L’objectif de Poesis est de permettre à l’IA d’apprendre en permanence des retours du marché ; l’investissement effectif des fonds devient le terrain pour tester les jugements des modèles. Utilisez d’abord de l’argent réel pour tester si l’agent peut accomplir l’ensemble des tâches. Poesis s'est déjà associé à ASUS et Huida pour mener des expériences. L’introduction publique du cas Asustek montre que deux groupes d’équipes d’investissement en IA ont mené des transactions en argent réel pendant une semaine, adoptant respectivement des stratégies longues uniquement et neutres par rapport au marché. L'expérience a réparti le travail entre différents agents : certains recherchent des signaux, certains gèrent des portefeuilles, certains exécutent des transactions et d'autres encore disposent de contrôles et de barrières de risque indépendants. L'ensemble du processus s'effectue sur un poste de travail local et l'accent est mis sur le test de la capacité des agents à travailler ensemble dans un cadre d'investissement donné, plutôt que sur la simple présentation d'une réponse de sélection de titres. Outre l'efficacité de la recherche, la gestion des fonds doit également résister aux fluctuations du marché. Ce type d'architecture fait progresser la tâche de l'IA, depuis la génération de recommandations jusqu'à l'influence sur la position et la répartition des risques. Pour les sociétés d'investissement, la valeur potentielle réside non seulement dans une lecture plus rapide des informations, mais également dans la possibilité de relier les résultats de la recherche aux transactions et dans la possibilité d'ajuster en permanence les risques après des changements de positions. Toutefois, des expériences à court terme peuvent vérifier si le processus fonctionne, mais elles ne peuvent pas couvrir le cycle complet du marché. Du test du capital réel à la levée de fonds, les questions tests auxquelles Poesis était confronté ont également changé : non seulement si l'agent peut sélectionner des actions, mais si l'ensemble du système d'investissement peut continuer à fonctionner malgré les retournements de marché, les coûts de transaction et les restrictions de risque. Rapports connexes Interactive Brokers a rassemblé trois IA majeures : Claude, ChatGPT et Grok peuvent désormais être utilisées gratuitement pour vous aider à sélectionner des actions, à négocier des options et à répartir les risques. Le moteur de trading d’IA open source d’OpenAlice est devenu populaire et « Wall Street for One » a gagné 3 100 étoiles sur GitHub. Les détails réels des mesures ne sont pas dans le programme. Le premier employé non humain de Wall Street ! Goldman Sachs engage l'ingénieur en IA Devin pour « travailler plus de quatre fois plus efficacement » et pouvoir collaborer avec 12 000 développeurs en même temps. "Ces deux vétérans de Wall Street collectent des fonds pour créer un hedge fund, et ils veulent qu'IA le gère directement." Cet article a été publié pour la première fois dans BlockTempo "Dongqu Trend - le média d'information blockchain le plus influent".