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Fondements du trading algorithmique: concepts et exemples

Le trading algorithmique (également appelé trading automatisé, blackbox trading ou algo trading) utilise un programme informatique pour exécuter un commerce, qui suit un ensemble défini d’instructions (algorithme). Le commerce peut théoriquement générer des profits à des vitesses et à des fréquences impossibles pour un trafiquant d’êtres humains.

Les jeux d’instructions définis sont basés sur le timing, le prix, la quantité ou un modèle mathématique. En plus des opportunités pour le trader, le trading d’algues permet la liquidité du marché et un trading plus systématique en éliminant l’impact des émotions humaines sur les activités de trading.

Le trading algorithmique en pratique

Supposons qu’un trader respecte ces critères de trading simples:

À l’aide de ces deux instructions simples, le programme informatique surveille automatiquement le cours de l’action (et les indicateurs de moyenne mobile) et passe des ordres d’achat et de vente dès que les conditions définies sont remplies. Le commerçant n’a plus à regarder les prix et les graphiques en direct ni à passer des commandes manuellement. Le système de trading algorithmique le fait automatiquement en identifiant correctement l’opportunité commerciale.

Bases du trading algorithmique

Avantages du trading algorithmique

L’algo-trading apporte les avantages suivants:

  • Les offres sont faites au meilleur prix possible.
  • La passation d’ordres commerciaux est immédiate et précise (les chances d’exécution sont élevées aux niveaux requis).
  • Les transactions sont chronométrées correctement et immédiatement pour éviter des changements de prix importants.
  • Coûts de transaction réduits.
  • Contrôles automatisés actuels des multiples conditions du marché.
  • Risque réduit d’erreurs de trading manuelles.
  • Le trading Algo peut être back-testing en utilisant les données historiques et en temps réel disponibles pour voir s’il s’agit d’une stratégie commerciale viable.
  • Réduire la possibilité d’erreurs chez les trafiquants sur la base de facteurs émotionnels et psychologiques.
  • Les investisseurs ou acheteurs à moyen et long terme – fonds de pension, fonds communs de placement, compagnies d’assurance – utilisent l’algo trading pour acheter des actions en grandes quantités s’ils ne veulent pas influencer les cours des actions par des investissements discrets à grande échelle.
  • Commerçants à court terme et participants à la vente – teneurs de marché (par exemple maisons de courtage), spéculateurs et arbitres – bénéficient de l’exécution automatisée des transactions; De plus, le commerce des algues contribue à créer une liquidité suffisante pour les vendeurs du marché.
  • Traders systématiques – trenders, hedge funds ou pair traders (une stratégie de trading neutre au marché qui combine une position longue avec une position courte dans une paire d’instruments hautement corrélés tels que deux actions, des fonds négociés en bourse (ETF) ou des devises) – Découvrez que il est beaucoup plus efficace de programmer vos règles de trading et de laisser le programme se négocier automatiquement.

Le trading algorithmique offre une approche plus systématique du trading actif que les méthodes basées sur l’intuition ou l’instinct du trader.

Stratégies commerciales algorithmiques

Toute stratégie de trading algorithmique nécessite une opportunité identifiée qui est avantageuse en termes d’amélioration des bénéfices ou de réduction des coûts. Les stratégies de trading courantes utilisées dans le trading de quotas sont les suivantes:

Stratégies de tendance

Opportunités d’arbitrage

Acheter des actions sur deux bourses à un prix inférieur sur un marché et les vendre simultanément à un prix plus élevé sur un autre marché offre une différence de prix comme le profit sans risque ou l’arbitrage. La même opération peut être répliquée pour les actions contre Instruments à terme car des différences de prix existent de temps en temps. La mise en œuvre d’un algorithme pour identifier ces différences de prix et une commande efficace permet des opportunités rentables.

Équilibrer le fonds indiciel

Les fonds indiciels ont défini des périodes de rééquilibrage afin que leurs actions soient comparables à leurs indices de référence respectifs. Cela crée des opportunités rentables pour les traders algorithmiques qui gagnent sur les transactions attendues qui offrent un bénéfice de 20 à 80 points de base en fonction du nombre d’actions du fonds indiciel juste avant de rééquilibrer le fonds indiciel. Ces transactions sont initiées à l’aide de systèmes de trading algorithmiques pour une exécution rapide et les meilleurs prix.

Stratégies basées sur un modèle mathématique

Les modèles mathématiques éprouvés, comme les stratégies de trading neutres en termes de delta, permettent de trader sur une combinaison d’options et de sécurité de base. (Delta neutre est une stratégie de portefeuille à positions multiples compensant les deltas positifs et négatifs – un rapport comparant la variation du prix d’un actif, généralement un titre négociable, avec la variation correspondante du prix de son dérivé – le delta total des actifs concernés est donc nul.)

Périmètre d’activité (rendement moyen)

La stratégie de retournement moyen est basée sur le concept selon lequel les prix élevés et bas des actifs sont un phénomène temporaire qui revient régulièrement à leur valeur moyenne (valeur moyenne). L’identification et la définition de la fourchette de prix et la mise en œuvre de l’algorithme basé sur celle-ci permet le placement automatique des transactions lorsque le prix de l’actif atteint et à partir d’une fourchette définie.

Prix ​​moyen pondéré en fonction du volume (VWAP)

La stratégie de prix moyens pondérés distribue une commande importante et publie de plus petites instructions de marché déterminées dynamiquement en utilisant des profils de volume historiques spécifiques aux actions. L’objectif est de passer une commande proche du prix moyen pondéré en fonction du volume (VWAP).

Prix ​​moyen pondéré dans le temps (TWAP)

La stratégie de prix moyens pondérés en fonction du temps distribue une commande importante et libère des morceaux de commande déterminés dynamiquement sur le marché au moyen de périodes réparties uniformément entre l’heure de début et l’heure de fin. L’objectif est de placer la commande près du prix moyen entre l’heure de début et l’heure de fin, minimisant ainsi l’impact sur le marché.

Pourcentage de volume (POV)

Jusqu’à l’exécution complète de l’ordre de négociation, cet algorithme continue d’envoyer des ordres partiels en fonction de la part de participation définie et en fonction du volume échangé sur les marchés. La « stratégie par étapes » associée envoie des ordres avec un pourcentage défini par l’utilisateur du volume du marché et augmente ou diminue ce taux de participation lorsque le cours de l’action atteint un niveau défini par l’utilisateur.

Manque de mise en œuvre

Le manque de stratégie de mise en œuvre a pour objectif de minimiser le coût d’exécution d’un ordre en négociant en dehors du marché en temps réel, économisant ainsi le coût de l’ordre et bénéficiant du coût occasionnel d’une exécution retardée. La stratégie augmente le taux de participation visé lorsque le cours de l’action évolue favorablement et le diminue lorsque le cours de l’action évolue défavorablement.

Au-delà des algorithmes de trading habituels

Il existe plusieurs classes spéciales d’algorithmes qui tentent d’identifier les « événements » d’autre part. Ces «algorithmes de reniflement» – utilisés, par exemple, par le teneur de marché du côté des ventes – ont une intelligence intégrée pour identifier l’existence de tout algorithme du côté des achats d’une commande importante. Une telle détection algorithmique aidera les teneurs de marché à identifier les opportunités de commandes importantes et leur permettra de bénéficier de l’exécution des commandes à un coût plus élevé. Ceci est parfois appelé avant-garde de haute technologie.

Exigences techniques pour le trading algorithmique

  • Connaissances en programmation informatique pour programmer la stratégie commerciale requise, embaucher des programmeurs ou des logiciels d’entreprise pré-créés.
  • Connexion réseau et accès aux plateformes de trading pour passer des ordres.
  • Accès aux sources de données du marché qui seront surveillées par l’algorithme en termes d’opportunités de commande.
  • Capacité et infrastructure pour sauvegarder le système une fois qu’il est construit avant son lancement sur les marchés réels.
  • Données historiques disponibles pour back-testing selon la complexité des règles implémentées dans l’algorithme.

Exemple de trading algorithmique

Royal Dutch Shell (RDS) est cotée à la Bourse d’Amsterdam (AEX) et à la Bourse de Londres (LSE).ExerciceNous commencerons par créer un algorithme pour identifier les opportunités d’arbitrage. Voici quelques observations intéressantes:

  • L’AEX se négocie en euros, tandis que la LSE se négocie en livres sterling.ExerciceExercice
  • En raison de la différence horaire en heures, l’AEX est ouvert une heure avant le LSE, suivi par le trading sur les deux bourses simultanément pendant quelques heures de plus, puis le trading du LSE pendant la dernière heure une fois l’AEX fermé.

Pouvons-nous explorer la possibilité d’un arbitrage sur les actions Royal Dutch Shell cotées sur ces deux marchés dans deux devises différentes?

  • Un programme informatique qui peut lire les prix actuels du marché.
  • Sources de prix de LSE et AEX.
  • Taux de change Forex (taux de change) pour GBP-EUR.
  • Possibilité de passer des commandes qui peuvent diriger la commande vers le bon échange.
  • Possibilité de back-testing sur les sources historiques de prix.

Le programme informatique doit effectuer les actions suivantes:

  • Lisez le prix d’entrée des actions RDS des deux bourses.
  • Utilisez les taux de change disponibles pour convertir le prix d’une devise dans une autre.
  • S’il y a une inadéquation des prix suffisamment importante (actualisation du coût de l’intermédiation) qui conduit à une opportunité rentable, le programme devrait passer une commande sur un échange de prix inférieur et la vendre sur un échange de prix plus élevé.
  • Si les ordres sont exécutés selon les besoins, un gain d’arbitrage suivra.

Simple et facile! Cependant, la pratique du trading algorithmique n’est pas si facile à maintenir et à mettre en œuvre. N’oubliez pas que si un investisseur peut exécuter une transaction générée par un algo, il peut s’agir d’autres participants au marché. En conséquence, les prix fluctuent en millisecondes et même en microsecondes. Dans l’exemple ci-dessus, que se passe-t-il lorsqu’un achat est effectué mais que la vente ne l’est pas, car les prix de vente changent lorsque la commande arrive sur le marché? Le trader restera dans une position ouverte, grâce à laquelle la stratégie d’arbitrage sera sans valeur.

Il existe d’autres risques et défis, tels que les risques de défaillance du système, les erreurs de connexion réseau, les délais entre les ordres métier et l’exécution, et surtout, les algorithmes imparfaits. Plus l’algorithme est complexe, plus des contre-tests rigoureux sont nécessaires avant de pouvoir être mis en service.

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