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Le big data, mieux qu'une boule de cristal pour prévoir les fluctuations boursières

L’analyse des données publiques disponibles sur Internet permet de prédire les évolutions des différentes places financières à travers le monde.

L’analyse des données publiques disponibles sur Internet permet de prédire les évolutions des différentes places financières à travers le monde. - Pixabay

Les récents cracks boursiers ont fait trembler l’économie mondiale. Pourtant le big data permet désormais de prédire les évolutions des marchés financiers, donc d’anticiper leurs impacts.

Entre juin et septembre 2015, le marché chinois a subi trois cracks boursiers, entraînant les places financières japonaises, européennes et américaines dans sa dégringolade, jusqu’à des niveaux proches de ceux de 2009. Les monnaies des pays émergents africains ou asiatiques n’ont pas été épargnées accusant également des chutes record. L’index Bloomberg, regroupant les valeurs de 22 produits de consommation courante (blé, café, cacao, sucre, pétrole, or, etc.) a, quant à lui, atteint son plus bas niveau depuis 1999, perturbant également l’économie des pays du Moyen-Orient et d’Amérique du Sud.

Prédire les cracks boursiers deux jours à l’avance

L’onde de choc de cette secousse financière estivale aurait pu être limitée en étudiant le comportement en ligne des investisseurs. "Les données du web ont en effet un réel pouvoir prédictif, assure Thanh-Long Huynh, fondateur de Quantcube Technology, une start up spécialisée dans l’analyse globale des mégadonnées pour les marchés financiers. En Chine, nous avions prévu chacun des trois cracks avec un à deux jours d’avance. Le 24 juin par exemple, les investisseurs chinois exprimaient déjà leurs craintes notamment sur Weibo, le Twitter local. Le 26 juin le marché chinois perdait 8%".

Utiliser Internet pour créer des indicateurs

Cette jeune pousse injecte dans ses algorithmes, en temps réel, des centaines de millions de données publiques provenant des réseaux sociaux, chinois, américains et européens, de blogs rédigés en arabe, en anglais et en chinois, de sites web des entreprises mais également en analysant des tarifs en ligne, des données météorologiques, etc. Une fois agrégées, ces données permettent de définir des indicateurs à partir desquels les institutions financières (banques, hedge funds, gestionnaires d’actifs, fonds souverains…) peuvent bâtir des stratégies d’investissement.

En analysant les offres d’emploi publiées par les entreprises, Quantcube Technology définit ainsi le niveau de recrutement de différents marchés. "Par exemple, dès novembre 2014, nous avions remarqué que le secteur de l’énergie avait cessé de recruter. Depuis, ce segment de marché a chuté en bourse", témoigne Thanh-Long Huynh. Avoir connaissance de cette tendance suffisamment à l’avance, grâce à des analyses big data, va donc aider les investisseurs à prendre, à l'avenir, les décisions adéquates.

Eddye Dibar