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Guide détaillé du trading algorithmique

Pour les débutants qui souhaitent se lancer dans le trading algorithmique, cet article servira de guide pour tout ce qui est nécessaire pour que vous tradiez de manière algorithmique.

Acquérir des connaissances en analyse quantitative, trading, programmation et apprendre de l’expérience des experts du marché dans ce guide étape par étape car il vous guidera à travers les bases et couvrira toutes les questions que vous devriez savoir pour apprendre le trading algorithmique.

Aperçu rapide:

Apprenez à échanger des sgo

Avec la montée des progrès technologiques dans le commerce et les marchés financiers, le trading algorithmique et le trading haute fréquence sont accueillis et acceptés par les bourses du monde entier.

En dix ans, il a été le moyen de commerce le plus courant sur les marchés développés et se propage rapidement dans les économies en développement. Afin de négocier sur des marchés rentables, il est nécessaire d’apprendre le trading algorithmique.


Voici ce que vous devez savoir

Il est important de noter ici que le trading automatisé ne signifie pas qu’il est sans intervention humaine. La traite automatisée a fait passer le centre de l’intervention humaine d’un processus de traite à un rôle en coulisse, qui implique d’inventer de nouveaux. stratégie de recherche alpha à intervalles réguliers.

Dans le passé, l’entrée dans les sociétés de trading algorithmique était limitée aux doctorats en physique, mathématiques ou ingénierie, qui pouvaient construire des modèles quantiques sophistiqués pour le trading. Ces dernières années, cependant, le secteur de l’éducation en ligne a connu une forte augmentation, qui offre des programmes commerciaux algorithmiques wannabe traders algorithmiques. Grâce à cela, il a été possible d’entrer dans ce domaine sans avoir à passer par un long parcours académique (8-10 ans).


La différence entre le trading algorithmique, le trading quantitatif et le trading automatisé

Il existe souvent une confusion entre le trading algorithmique, le trading automatisé et le trading HFT (haute fréquence). Commençons par définir le trading algorithmique.


Trading algorithmique – Le trading algorithmique signifie transformer une idée de trading en une stratégie de trading algorithmique à l’aide d’un algorithme. La stratégie de trading algorithmique ainsi créée peut être testée rétrospectivement avec des données historiques pour vérifier si elle fournira de bons rendements sur les marchés réels. La stratégie de trading algorithmique peut être exécutée manuellement ou de manière automatisée.

Trading quantitatif – Le trading quantitatif implique l’utilisation de modèles mathématiques et statistiques avancés pour créer et mettre en œuvre une stratégie de trading algorithmique.

Trading automatisé – Le trading automatisé signifie une automatisation complète de la génération, de la saisie et de l’exécution des ordres.

Les stratégies de trading peuvent être classées en stratégies de basse fréquence, de fréquence moyenne et de haute fréquence en fonction du temps de détention des transactions.

Trading haute fréquence (HFT)Stratégies de trading à haute fréquence sont des stratégies algorithmiques qui sont effectuées de manière automatisée dans un temps rapide, généralement sur une échelle de temps de secondes. De telles stratégies maintiennent leurs positions de négociation pendant très peu de temps et essaient de gagner des tranches minces par transaction, faisant des millions de transactions chaque jour.


Étapes pour devenir un professionnel de l’échange de droits d’émission

Dans les sections suivantes, nous listons les domaines de base sur lesquels tout trader algorithmique en herbe devrait se concentrer pour apprendre le trading algorithmique. Nous présentons aux lecteurs une image complète des différentes manières et moyens par lesquels ces compétences de base peuvent être acquises.

Étape 1: Domaines de base du trading algorithmique

Le trading algorithmique est un domaine multidisciplinaire qui nécessite des connaissances dans trois domaines, à savoir:

  • Analyse / modélisation quantitative
  • Compétences en programmation
  • Connaissance des marchés commerciaux / financiers

Analyse quantitative

Si vous êtes un commerçant habitué au trading par le biais d’analyses fondamentales et techniques, vous devez commencer à trier pour commencer à penser quantitativement. Les recruteurs de toutes les entreprises apprécient grandement les compétences en résolution de problèmes.

Connaissance des affaires

Cette connaissance sera cruciale lors de la communication avec les quants et aidera à créer des programmes robustes. Un codeur / développeur professionnel dans une entreprise commerciale devrait avoir une bonne connaissance de base des marchés financiers, tels que:

  • types outils d’affaires (actions, options, devises, etc.),
  • types de stratégies (Suivi des tendances, retournement moyen, etc.),
  • possibilités d’arbitrage,
  • les modèles de tarification des options, et
  • gestion des risques

Ici vous pouvez voir quelques stratégies populaires pour algo -> Stratégies de trading algorithmique, paradigmes et idées de modélisation

Compétences en programmation

Les stratégies créées à l’aide de quantums sont mises en œuvre par des programmeurs sur les marchés en direct.

Si vous voulez exceller dans le domaine technologique du trading automatisé, vous devez être prêt à acquérir de nouvelles compétences et vous ne devez être dans aucun domaine. Donc, si vous n’avez jamais imprimé « hello world » en compilant votre propre programme de programmation, il est temps de télécharger le compilateur qui vous intéresse – C ++/ Java / Python / Ruby et commencez à le faire!

La meilleure façon d’apprendre à programmer est de pratiquer, de pratiquer et de répéter. Bonne connaissance des langages de programmation tels que Krajta/ C ++ / Java / R est une condition préalable au travail de Quant Developer dans des sociétés commerciales. Ci-dessous, vous pouvez lire certains de nos articles de blog préférés dans la section Programmation ci-dessous:

Étape 2: Comment devenir un professionnel du trading Algo?

Nous commençons avec des livres

Les livres de trading algorithmique sont une excellente ressource pour apprendre le commerce des algues. Vous trouverez de nombreux bons livres écrits sur divers sujets de trading algorithmique par des auteurs bien connus. Par exemple,

  • Pour améliorer votre connaissance des dérivés,Options, futures et dérivés«Le livre écrit par John C. Hull est considéré comme une très bonne lecture pour les débutants.
  • Pour le trading algorithmique, vous pouvez lire « Trading algorithmique: stratégies gagnantes et leur justification“Réservez à partir de Dr. Ernest Chan.
  • Voici une liste de bonnes lectures → Livres de base sur le trading algorithmique

Ressources gratuites

En plus des livres de trading algorithmique, les débutants peuvent

Bien que ces ressources gratuites Ils sont un bon point de départ, vous devez vous rendre compte que certains d’entre eux ont leurs propres défauts.

  • Par exemple, les livres de trading algorithmique ne vous donnent pas d’expérience pratique en trading.
  • Cours gratuits sur les portails en ligne, ils peuvent être spécifiques à une matière et peuvent offrir aux étudiants sérieux des connaissances très limitées.
  • Un autre point important est le manque d’interaction avec des professionnels du marché expérimentés lorsque vous optez pour certains de ces cours gratuits.

Apprenez des professionnels / experts / experts du marché

blocs de construction dans l’apprentissage du trading algorithmique sont des statistiques, des dérivés, Matlab / R et des langages de programmation comme Python. Il est essentiel de tirer parti de l’expérience des experts du marché, que vous ne pouvez atteindre qu’en mettant en œuvre des stratégies pratiquement à leurs côtés.

La formation

Vous pouvez rejoindre n’importe quelle organisation en tant que stagiaire ou stagiaire pour en savoir plus sur leur éthique de travail et les meilleures pratiques sur le marché. S’il n’est pas possible de rejoindre une telle organisation, vous pouvez opter pour des cours ou des ateliers en classe ou des cours payants en ligne. La plupart des cours / séminaires en classe sont fournis sous la forme d’ateliers de 2 à 2 semaines ou dans le cadre de programmes d’études en ingénierie financière.

Auto-apprentissage en ligne

Sur le front en ligne se trouvent des portails d’apprentissage en ligne tels que QuantInsti, Coursera, Udemy, Udacity, edX et Open Intro, qui ont une expertise en mathématiques et en informatique qui partagent leurs expériences et leurs idées / tactiques stratégiques avec vous pendant le cours. .

Placement dans un domaine métier algorithmique

On voit souvent que les étudiants qui souhaitent placer dans des sociétés commerciales à haute fréquence ou dans des rôles quantitatifs suivent des programmes MFE.

  • La plupart des programmes MFE fournissent un très bon aperçu des concepts mathématiques, y compris les modèles Calcul, PDE et Tarification.
  • Pour apprendre trading quantitatifCe qui est également requis est la mise en œuvre de ces compétences / théories dans des données de marché réelles dans un environnement simulé.
  • Il vaut toujours mieux apprendre praticiens et les commerçants eux-mêmes si le but est d’y aller et de gagner de l’argent!
  • Si vous souhaitez effectuer des recherches dans ces domaines, prenez une autre parcours académique est recommandé.
  • Il est souvent avantageux d’apprendre des expériences des autres lorsque vous décidez de suivre le cours qui vous semble le mieux. Voici ce que José Carlos dit de son expérience avec l’Executive Program in Algorithmic Trading (EPAT).

    Opinion de José Carlos

Programme puissant de trading algorithmique (EPAT®)

En raison de la nécessité d’un programme en ligne pour les professionnels qui travaillent, nous sommes chez QuantInsti®, propose un cours pratique complet appelé Programme Exécutif en Commerce Algorithmique (EPAT). Les principales caractéristiques de ce cours d’échange de droits d’émission sont présentées dans le tableau ci-dessous. L’objectif du cours est que les étudiants réussissent après avoir réussi le cours.

epat-info

Étape 3: placez-vous, obtenez plus d’informations et mettez-le en œuvre au travail

Une fois arrivé société de trading algorithmique, vous êtes censé appliquer et mettre en œuvre vos connaissances métier algorithmiques sur des marchés réels pour votre entreprise. Un nouvel employé devrait également avoir connaissance d’autres processus qui font partie de votre chaîne de workflow.

Par exemple, les entreprises qui négocient avec des stratégies à faible latence ont généralement leur propre plateforme basée sur C ++, tandis que dans les entreprises où la latence n’est pas un paramètre critique, les plateformes de trading peuvent être basées sur un langage de programmation tel que Python. C’est pourquoi une compréhension des deux mondes est essentielle pour wannabe et les nouveaux développeurs Quant.

Les nouvelles recrues travaillant sur des projets spécifiques peuvent recevoir une courte formation pour bien comprendre le sujet. Les entreprises font généralement passer du temps à leurs nouvelles recrues dans différents lieux de travail (par exemple, Quant Desk, Programmation, Risk Management Desk), ce qui leur donne une bonne compréhension du processus de travail utilisé dans l’organisation.

Autrement dit,

L’apprentissage dans le monde algorithmique ne s’arrête jamais !!


Foire aux questions sur le trading algorithmique

Voici quelques-unes des questions les plus fréquemment posées lors de notre session Ask Me on Algorithmic Trading.

Question: Comment procéder pas à pas au trading algorithmique de 0 à 90?
Réponse: Donc, si vous partez de 0, il convient de noter que le trading algorithmique a généralement 3 piliers principaux sur lesquels repose tout l’algo du trading quantique.

  • Statistiques et économétrie
  • Calculs financiers
  • Stratégie commerciale quantitative

Si vos connaissances dans les trois domaines sont de 0, vous en apprendrez tout d’abord. Il existe de nombreuses ressources. Même sur QuantInsti, il existe de nombreuses ressources qui sont disponibles gratuitement pour démarrer puis automatiser.

  • Si vous êtes en affaires avec de nouvelles stratégies, vous en saurez plus.
  • Si vous négociez déjà mais que vous recherchez l’automatisation, vous pouvez utiliser certaines API de courtage et commencer à automatiser votre stratégie.
  • Mais si vous le faites déjà, vous pouvez avancer et obtenir une stratégie de trading à moyenne fréquence et la coder sur la plate-forme du fournisseur.
  • Si vous êtes vous-même un programmeur professionnel ou si vous avez une équipe de programmeurs professionnels, vous pouvez également créer votre propre API et également créer votre propre plateforme de trading.
  • Sur cette plateforme, vous pouvez coder votre stratégie, et si tout est bien configuré, vous pouvez vous aventurer dans un domaine haute fréquence en tant qu’institution ou maison.

Il s’agit généralement de 0 à 90.


Question: Je suis un homme d’affaires, mais je ne sais pas programmer. Comment démarrer le trading algorithmique?
Réponse: La bonne partie est pour la plupart des tâches que vous auriez à faire dans le trading algorithmique, vous n’avez pas besoin d’expertise en programmation dans des langages comme C ++ ou C, mais si vous l’avez, c’est génial, mais même si vous ne l’avez pas ou n’avez pas une bonne compréhension des langages comme Krajta, ça marche aussi.

Python est sorti comme tout depuis 5 ans. Donc, si vous connaissez un peu de Python mais pas C ++ ou Java qui fonctionnent également, mais vous devez en savoir un peu ou vous serez affecté.

Une autre bonne partie est que nous avons vu tellement de gens qui n’ont pas de formation en programmation mais qui ont été en mesure de choisir des langages de programmation comme Python beaucoup plus facilement par rapport aux difficultés rencontrées avec C ++ ou Java. Cependant, si la programmation n’a jamais été faite dans votre vie, cela prendra beaucoup d’efforts, de temps et d’engagement de votre part.


Question: L’EPAT peut-il m’aider à développer les trois compétences (statistiques et économétrie, stratégies de calcul financier et stratégies de trading quantitatives) pour devenir un trader algorithmique?
Réponse: Oui! C’est certainement possible.


Question: Dans quelle mesure le programme EPAT est-il complet? Aurais-je une stratégie de profit d’EPAT?
Réponse: Je pense que c’est assez complexe. Une partie intéressante d’EPAT est que nous partirons de la base pour chacun de ces piliers du trading quantitatif et algorithmique, dont nous avons discuté plusieurs fois dans les questions précédentes. Mais cela va assez vite et touche un nombre décent de sujets avancés et plus de détails sur la façon statistique de négocier.

Une autre partie intéressante est que la plupart des membres de la faculté EPAT sont des praticiens, ce qui signifie que vous apprenez plus en termes d’orientation pratique, la théorie est parfois requise et doit être couverte, mais il y a un certain niveau de contact pratique que nous essayons de maintenir.

Nous ne prétendons pas donner à nos étudiants des stratégies rentables. Ce n’est pas que nous vous donnions 10 à 20 stratégies et échangeons avec eux et que nous gagnions beaucoup d’argent, ce n’est certainement pas l’idée du programme.

Le fait est qu’il existe une stratégie pour vous qui ne fonctionne pas pour vous. Je pourrais avoir une infra différente, des paramètres différents, des tolérances au risque différentes, un système différent, il y a trop de variables.

Il ne s’agit donc pas de stratégies rentables, mais de la façon de modéliser ces stratégies, de proposer des idées stratégiques et de les essayer, de les optimiser, de les mettre en œuvre et de les compléter.

L’idée est qu’à la fin du cours, vous devriez être en mesure de créer des centaines de vos propres stratégies de trading et ensuite c’est à vous de mettre en œuvre ce que vous ne faites pas. Il s’agit donc davantage du pouvoir du savoir que du pouvoir des stratégies.


Question: Offrez-vous un réseau social professionnel de diplômés?
Réponse: Nous préparons actuellement une communauté exclusive à tous les participants et anciens élèves de l’EPAT. Il y a donc deux choses, l’une qui leur est exclusive, et qui y est déjà connectée, et l’autre qui est déjà ouverte à tous, mais nous l’améliorons un peu pour une meilleure expérience qui viendra cette année seule.


Conclusion

Cet article donne un aperçu du trading algorithmique, des principaux domaines sur lesquels se concentrer et des ressources que les traders en herbe sérieux peuvent explorer et apprendre le trading algorithmique.

C’était vraiment important pour moi d’aller à un cours avec des capacités exceptionnelles. Pour le trading algorithmique, QuantInsti avait Ernest P. Chan, Euan Sinclair et d’autres professeurs de classe mondiale. Et c’est pourquoi je savais que l’EPAT était pour moi.

Il est vraiment important d’acquérir des connaissances de qualité exceptionnelle et de pouvoir appliquer rapidement de nombreuses stratégies avec lesquelles investir. De plus, je suis ravi de pouvoir postuler pour les différentes opportunités d’emploi que j’ai reçues de l’équipe de placement. Grâce à EPAT, j’ai développé de très bonnes stratégies et je crée également ma propre application pour investir dans des courtiers interactifs.

Je suis vraiment reconnaissant à EPAT et à Subash, mon responsable du support, qui ont vraiment aidé à développer le cours.

– Jose Carlos | EPAT | 2020

Donc, si vous voulez contrôler ce nouveau domaine et construire une carrière passionnante dans le trading algorithmique, rejoignez EPAT aujourd’hui et devenez un trader algorithmique performant.

Avis de non-responsabilité: toutes les données et informations contenues dans cet article sont fournies à titre informatif uniquement. QuantInsti® ne fait aucune déclaration concernant l’exactitude, l’exhaustivité, l’actualité, l’adéquation ou la validité des informations contenues dans cet article et ne sera pas responsable des erreurs, omissions ou retards dans ces informations ou des pertes, blessures ou dommages causés par leur affichage ou leur utilisation. Toutes les informations sont fournies telles quelles.

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