Le MindScore représente une avancée significative dans le domaine de la finance comportementale et de l’investissement réglementé. En intégrant à la fois des éléments comportementaux et réglementaires, il offre une approche holistique pour la prédiction des investissements. Les performances du modèle, bien qu’améliorables, montrent une promesse considérable pour l’avenir des conseils d’investissement personnalisés.

Des recherches et des améliorations continues seront nécessaires pour augmenter la précision et réduire les erreurs prédictives. Cependant, le MindScore établit une base solide pour l’intégration de divers facteurs influençant les décisions d’investissement, ouvrant la voie à des solutions plus sophistiquées et adaptées aux besoins individuels des investisseurs.

Modèle de Régression Logistique et Prédiction d’Investissement

Le MindScore utilise un modèle de régression logistique pour évaluer le poids des biais cognitifs et la dominance cérébrale dans les décisions d’investissement. En se basant sur ces paramètres, le modèle peut prédire la probabilité qu’un client décide d’investir, ainsi que le montant probable de cet investissement.

Facteurs Influents

1. Scores des Biais Cognitifs : Les biais cognitifs, tels que l’aversion aux pertes, la surconfiance ou l’effet de récence, influencent fortement les décisions d’investissement. Le MindScore quantifie ces biais et les intègre dans le modèle prédictif.
2. Dominance Cérébrale : La dominance cérébrale, qui reflète la prévalence des processus cognitifs dans l’hémisphère (limbique et cortical) gauche ou droit du cerveau, est également prise en compte. Cette dominance peut affecter entre 10 et 20 % le resultat de la tolérance au risque des questionnaires traditionnels et les préférences en matière de types de portefeuilles.

Précision et Performance du Modèle

Précision du Modèle d’Investissement

La précision (accuracy) du modèle d’investissement du MindScore a été mesurée à 75% (0.75). Cela indique que le modèle a correctement prédit les décisions d’investissement dans 75 % des cas.

Erreur Quadratique Moyenne (RMSE)

L’erreur quadratique moyenne (RMSE) du montant d’investissement est de 12280.06. Le RMSE est une mesure de la différence moyenne entre les montants prédits et les montants réels investis, une valeur plus faible indiquant une meilleure performance. Une erreur de 10 % est également observée.

Précision du Modèle de Type de Portefeuille

Le modèle de type de portefeuille a atteint une précision de 83% (0.83), indiquant sa capacité à prédire correctement le type de portefeuille que choisirait un investisseur donné dans 83% des cas.

Conclusion

Le MindScore apporte une nouvelle dimension à la prédiction d’investissement en intégrant des aspects comportementaux et réglementaires au-delà des facteurs financiers traditionnels. Cette intégration permet d’obtenir une vision plus complète et personnalisée des décisions d’investissement, bien que des améliorations soient nécessaires pour perfectionner la précision des prédictions.

La capacité du modèle à prédire avec une haute probabilité les décisions d’investissement des clients, influencée par les scores des biais cognitifs et la dominance cérébrale, constitue une base prometteuse pour des conseils financiers plus adaptés et efficaces.