Voulez-vous savoir comment fonctionnent les stratégies d'intelligence artificielle ? Substrate AI est une société de développement d'IA qui consacre ses efforts de développement à des domaines tels que l'investissement, l'agritech, le quantique, l'énergie, l'automobile et divers autres secteurs à faible impact.
Côté investissement, elle a commencé son développement en 2017 en s'associant au club Zonavalue en Espagne pour développer des modèles de gestion d'actifs, de sélection d'idées d'investissement et d'allocation d'actifs.
Les stratégies exclusives de Substrate AI disposent de modèles de gestion répartis par facteurs ou ensembles d'actifs présentant des caractéristiques spécifiques telles que :
- Modèle de valeur
- Modèle de croissance
- Modèle de qualité
- Modèle ESG
- Modèle Nasdaq100
- Modèle S&P500
- Modèle Star Managers (ETF American Star Managers)
- Modèle de croissance de l'IA (" entreprises moches ")
En décembre 2019, Substrate a mis en place une stratégie de... Gestionnaires vedettes (ETF) sur la plate-forme Collectif2 Le registre public, générant un rendement de 40,6% cumulé jusqu'en novembre 2020 (36,3% 2020 YTD), incluant la chute des marchés boursiers en mars suite à COVID-19.
Dans la vidéo suivante, Bren Worth explique les piliers sur lesquels reposent ces modèles et explique comment les modèles d'investissement sont construits à l'aide de l'intelligence artificielle. Ainsi que le chemin suivi jusqu'à ce que les modèles d'investissement soient suffisamment cohérents pour les mettre en œuvre. Il évoque également les échecs rencontrés en cours de route et les succès qui ont façonné les modèles existants.
Comme information supplémentaire
Les modèles de Substrate AI présentent certains avantages et sont en avance sur les autres concurrents en ce qui concerne les variables Coût et Durabilité :
- S'entraîner à partir de modèles comportant peu ou pas d'ingénierie des caractéristiques, car il apprend cela tout seul.
- Prenant en charge les petits ensembles de données, Substrate AI utilise 98% de données en moins dans la phase d'apprentissage du modèle.
- Les modèles peuvent être construits sur une base quotidienne pour une livraison rapide.
- Supporte les environnements statistiques non stationnaires (le sac est constitué d'un environnement statistique non stationnaire).
- Prise en charge des ensembles de données de bases structurées
- Aucun réglage n'est nécessaire car il apprend tout seul les hyperparamètres RL.
- Supporte les fonctions de récompense multi-cibles
Substrate AI rapproche l'intelligence artificielle de l'investisseur de détail.
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