La banque suisse UBS veut surperformer l’indice Standard & Poor’s 500 grâce à l’IA

L’heure est à l’usage de la Data Science dans les banques, mais comme les professionnels de ces nouvelles technologies sont rares sur le marché, une possibilité est de recourir à des hackathons spécialisés. C’est le choix que fait la vénérable banque suisse UBS.

Une compétition en 2 phases

Elle s’adresse à la plateforme Alphien. La compétition organisée pour la banque s’organise en deux phases. Dans une première phase, d’une durée de 4 semaines, 2 thèmes sont proposés aux Data Scientists. Il leur est demandé de construire un portefeuille dynamique et équi-pondéré d’actions américaines qui surperforme l’indice S&P 500, et également de construire un modèle de tarification de produit structuré rapide et précis grâce à l’apprentissage automatique (Machine Learning).

Les 12 meilleures équipes seront sélectionnées pour participer à un 3ème challenge dont le sujet sera dévoilé plus tard

Dans une phase 2, les 12 meilleures équipes seront sélectionnées pour participer à un 3ème challenge dont le sujet sera dévoilé plus tard. Il y aura 4 équipes par grande région, Asie-Pacifique, Europe et Amérique. L’équipe gagnante recevra 10 000 $, la seconde 7 000 $ et la 3ème, 3000 $, les sommes étant indiquées en montant brut, et pouvant être sujettes à des taxes.

Les sujets des compétitions sont choisis par les Assets Managers sponsors sur la plateforme en fonction de leurs besoins. A ce stade, Alphien écarte les compétitions sur des sujets de « trading » à « haute fréquence », c’est-à-dire avec des re-balancements de portefeuilles plus d’une fois par jour. La logique est de se placer dans une logique « d’investissement » et non de « trading ».

Une compétition pour une filiale de la Société Générale

Alphien a déjà hébergé des compétitions pour Lyxor, filiale de la Société Générale, spécialisée dans la gestion d’actifs.  Le thème était la construction de portefeuilles dynamiques d’ETF (Exchange-Traded Fund) de Lyxor avec pour objectif de surperformer l’indice Stoxx 600. L’univers d’investissement était les 18 ETFs sectoriels constitutifs de l’indice Stoxx  600 et 6 ETF pays représentant les grands indices européens ( CAC, DAX, FTSE, EuroStoxx 50 …). La phase de recherche était de 10 semaines.

Autre compétition, celle réalisée pour, Decalia, société de gestion d’actifs. Le thème et l’univers d’investissement était de construire une allocation d’actifs dynamique avec 3 sous-jacents (Obligations d’Etat 10 ans US, Obligations à haut rendement US, actions du secteur bancaire européen). Objectif : une performance robuste dans tout type d’environnement économique et de marché. La phase de recherche était de 12 semaines, la compétition ayant été prolongée en raison de la crise sanitaire.

Une communauté de 2000 Data Scientists

Lancée en septembre 2017, la plateforme d’Alphien est montée lentement en puissance. Elle annonçait 200 Data Scientists en mars 2019, puis 800 Data Scientists en mars 2020, et désormais 2000 Data Scientists, professionnels ou issus du monde universitaire, en septembre 2020.

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