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Beaucoup d'entre nous, y compris les investisseurs, dépendent plus que jamais des ordinateurs et de la technologie. Avec l'aide du trading algorithmique, un nombre croissant d'investisseurs profitent de ce qu'ils croient être des conditions de marché optimales pour devenir beaucoup plus riches.
Le trading algorithmique, souvent connu sous le nom de trading algo, est un type de trading d'actions qui utilise des modèles et des formules mathématiques complexes pour effectuer des transactions financières automatisées à grande vitesse.
Il vise à aider les investisseurs à exécuter certaines stratégies financières le plus rapidement possible afin de maximiser les rendements. Bien que le trading algorithmique présente des avantages significatifs, il existe également certains dangers à prendre en compte.
Lisez la suite pour découvrir tout ce que vous devez savoir sur le trading algo.
Qu'est-ce que le trading algorithmique ?
Le trading algorithmique est une technique de trading qui utilise des outils mathématiques complexes pour aider les traders à prendre des décisions de transaction sur les marchés financiers. La nécessité de la participation d'un commerçant humain est minime dans ce type de système, ce qui entraîne une prise de décision très rapide. Cela permet à l'algorithme de capitaliser sur toutes les opportunités de profit qui se présentent sur le marché bien avant qu'un trader humain puisse les voir.
Parce que les grands investisseurs institutionnels négocient un grand nombre d'actions, ils utilisent largement le trading algorithmique. Il est également connu sous le nom de trading algo, de trading en boîte noire et d'autres titres similaires, et il dépend fortement de la technologie. Il a gagné en popularité au cours des dernières années.
Le trading algorithmique (également connu sous le nom de trading algorithmique) est la pratique consistant à utiliser des modèles mathématiques exécutés par ordinateur pour exécuter des ordres basés sur des critères prédéfinis sans utiliser d'interaction humaine. Le trading algorithmique a d'abord été adopté par les grandes organisations financières telles que les banques d'investissement, mais ce n'est que récemment qu'il a été mis à la disposition des traders réguliers.
History
À la fin des années 1980 et dans les années 1990, des marchés financiers avec une exécution entièrement électronique et des réseaux de communication électroniques comparables ont émergé. Aux États-Unis, la décimalisation, qui a réduit le pas de cotation minimal de 1/16 de dollar (0.0625 USD) à 0.01 USD par action, a peut-être encouragé le trading algorithmique en modifiant la microstructure du marché en autorisant de plus petites différences entre les cours acheteur et vendeur, réduisant les teneurs de marché négocient un avantage et augmentent la liquidité du marché.
Jusqu'en 1998, la Securities and Exchange Commission (SEC) des États-Unis (É.-U.) autorisait les échanges électroniques, ouvrant la porte au commerce informatisé à haute fréquence. HFT peut exécuter des transactions 1000 fois plus rapidement qu'une personne. Depuis lors, le trading à haute fréquence (HFT) a gagné en popularité.
Comment cela fonctionne ?
Une méthode ou un ensemble de règles spécifiées destinées à exécuter un certain processus est appelé un algorithme. Le trading algorithmique utilise des programmes informatiques pour exécuter des transactions à des taux et des volumes élevés en fonction d'un ensemble de paramètres prédéfinis, tels que les cours des actions et les circonstances du marché.
Un trader, par exemple, peut utiliser le trading algorithmique pour exécuter rapidement des ordres lorsqu'une certaine action atteint ou tombe en dessous d'un prix spécifié. Sur la base de telles situations, l'algorithme peut décider du nombre d'actions à acheter ou à vendre. Chaque fois qu'un programme est en place, le trader peut s'asseoir et se détendre, sachant que les transactions seront exécutées automatiquement une fois les critères prédéfinis satisfaits.
Stratégies de trading algorithmique
Les stratégies de trading algorithmique sont plusieurs méthodes pour effectuer les transactions algorithmiques les plus rentables. Bien que chaque stratégie soit distincte, le mécanisme d'exécution du trading Algo reste cohérent. Chaque route est construite de manière à recevoir des flux de données du marché réel de la bourse, puis à générer un ordre commercial à l'aide d'un bloc prédéfini de règles ou de logique. L'ordre commercial comprend toutes les caractéristiques, telles que le tri, le côté et le montant.
Chaque stratégie fonctionne d'une manière prédéterminée pour fournir au commerçant une exécution exacte des algorithmes pour effectuer une transaction. Examinez la liste suivante de méthodes populaires et leurs explications pour une meilleure compréhension :
- Stratégies d'arbitrage
- Stratégies statistiques
- Stratégies de création de marché
- Stratégies de trading basées sur les sentiments
- Stratégies de momentum
- Machine Learning Stratégies de trading
Stratégies d'arbitrage
Cette approche consiste à profiter de la mauvaise valorisation d'un instrument financier ou d'un actif sur deux marchés distincts. Un actif qui se négocie à un prix sur un marché mais à un prix sensiblement plus élevé sur un autre marché est un exemple de stratégie d'arbitrage. Par conséquent, si vous aviez acheté l'article à un prix inférieur, vous pouvez maintenant le vendre à un prix plus élevé sur le marché.
De cette manière, vous finirez avec un profit sans prendre de risques. En conséquence, il s'agit d'un scénario dans lequel vous exécutez de nombreuses transactions sur un actif en même temps pour un profit, sans risque associé en raison des disparités de prix.
Stratégies statistiques
Les techniques d'arbitrage statistique, qui reposent sur l'hypothèse de retour à la moyenne, sont généralement utilisées par paires. De telles méthodes prévoient de profiter de la mauvaise évaluation statistique d'un ou de plusieurs actifs en fonction de la valeur projetée.
Le trading de paires est un exemple d'arbitrage statistique dans lequel nous examinons un ratio ou un écart entre les prix de deux actions cointégrées. Si la valeur du spread dépasse la fourchette prévue, vous achetez l'action qui a sous-performé et vendez celle qui a excellé en pensant que le spread reviendra à son niveau habituel. L'arbitrage statistique peut fonctionner avec une centaine d'actions ou plus dans son portefeuille qui sont classées en fonction d'une variété de variables et peuvent être entièrement automatisées en ce qui concerne à la fois l'analyse et l'exécution.
Stratégies de création de marché
Cette technique contribue à accroître la liquidité du marché. Un teneur de marché, souvent une grande institution, permet un énorme volume d'ordres d'achat et de vente. La raison pour laquelle les teneurs de marché sont des institutions majeures est qu'il y a un grand nombre de titres impliqués. Par conséquent, un intermédiaire individuel peut ne pas être en mesure de faciliter le volume nécessaire.
Au cours de ce processus, les teneurs de marché achètent et vendent des actions d'un certain ensemble d'entreprises. Le travail de chaque teneur de marché consiste à afficher les prix d'achat et de vente d'un nombre spécifique d'actions. Lorsqu'un acheteur passe un ordre, le teneur de marché l'exécute en vendant des actions de son propre stock. En conséquence, les marchés financiers restent liquides, ce qui simplifie l'achat et la vente pour les investisseurs et les commerçants. Cela résume l'importance des teneurs de marché pour garantir un commerce suffisant.
Stratégies de trading basées sur les sentiments
Une technique de trading de sentiment consiste à prendre des positions sur le marché selon que le marché est dominé par des haussiers ou des baissiers. Cette technique de trading peut être basée sur le momentum, ce qui signifie que nous investissons haut et vendons haut si le marché est haussier, ou vice versa si le marché est baissier.
La technique de trading de sentiment pourrait même être à contre-courant ou à retour à la moyenne, c'est-à-dire opposée au sentiment du marché. Un anticonformiste profite de l'idée que lorsqu'il y a un certain comportement de foule en matière de sécurité, cela donne naissance à certaines erreurs de tarification exploitables (surévaluer une hausse déjà répandue de la sécurité) et qu'un gros haussier est suivi d'une baisse des prix des titres en raison de corrections ou vice-versa. versa.
Stratégies de momentum
Ces méthodes profitent des fluctuations du marché en analysant la tendance du marché. En conséquence, il tente d'acheter à prix élevé et de vendre à prix élevé afin de rentabiliser l'investissement en actions. Lorsqu'il s'agit d'investir dans la valeur, il tente de revenir à la moyenne ou à la moyenne chaque fois qu'il s'en écarte.
L'investissement dynamique se produit pendant cette période car il se produit avant l'émergence du retour à la moyenne. Momentum fonctionne en raison du nombre élevé de jugements émotionnels émis par d'autres commerçants sur le marché alors que les prix s'écartent de la moyenne. En conséquence, l'avantage se produit en raison des biais comportementaux et des erreurs émotionnelles des autres.
Le seul problème ici est que les tendances peuvent rapidement s'inverser et détruire les gains d'élan, ce qui rend ces méthodes extrêmement volatiles. Par conséquent, il est essentiel d'organiser de manière appropriée les achats et les ventes pour éviter les pertes. Cela peut être accompli en utilisant des stratégies de gestion des risques appropriées qui peuvent surveiller correctement l'investissement et prendre des mesures pour se protéger contre les mauvais mouvements de prix.
Stratégies de négociation d'apprentissage automatique
Machine Learning fait référence à l'étude d'algorithmes et d'un ensemble spécifique de modèles que les systèmes informatiques utilisent pour faire des choix commerciaux basés sur des données de marché. Ce terme est dérivé de la science de la « reconnaissance de formes » et il met l'accent sur le fait que les ordinateurs apprennent sans être explicitement enseignés.
Notez que les humains créent/initialisent le logiciel, et c'est ensuite à l'IA (Intelligence artificielle) pour s'améliorer avec le temps. Par conséquent, l'intervention humaine est toujours nécessaire. L'avantage ici est que les modèles basés sur l'apprentissage automatique évaluent des quantités massives de données à des vitesses rapides et s'engagent dans l'auto-amélioration.
Les pré-requis techniques
La mise en œuvre de l'approche à l'aide d'un programme informatique, suivie d'un backtesting, est la dernière étape du trading algorithmique (tester l'algorithme sur des périodes historiques de performances boursières passées pour voir si son utilisation aurait été rentable).
L'objectif est de transformer la méthode décrite en une opération automatisée intégrée qui comprend l'accès à un compte de trading où les ordres peuvent être passés. Les exigences suivantes doivent être satisfaites pour le trading algorithmique :
- Des développeurs embauchés ou des logiciels de trading prêts à l'emploi sont toutes des options pour créer le plan de trading nécessaire.
- Accès aux flux de données du marché, que l'algorithme surveillera pour les chances potentielles de placement d'ordres.
- Accessibilité aux systèmes de négociation et aux connexions Internet pour passer des ordres.
- La capacité et l'infrastructure pour tester le système une fois qu'il a été créé avant qu'il ne soit mis en production sur des bourses réelles.
- Sur la base de la complexité des règles de l'algorithme, les données historiques sont disponibles pour le backtesting.
Les meilleures plateformes de trading algorithmique
1. Quelque choseTrader
La technologie Blockchain transforme les marchés financiers et les besoins des clients. Leur plate-forme de négociation de qualité institutionnelle permet aux banques, aux fonds discrétionnaires et quantitatifs de réaliser le plein potentiel des actifs numériques et cryptographiques.
Ils offrent la meilleure exécution à vos clients en défragmentant la liquidité grâce à des connexions d'exécution à l'échelle du marché. AlgoTrader est le leader du marché des infrastructures de négociation et d'exécution institutionnelles, ainsi que de la gestion de portefeuille pour les actifs numériques et traditionnels, grâce à des interfaces transparentes avec les principaux fournisseurs de services bancaires de conservation et de base.
2. Kuants
Kuants est la première et la seule Financial-Tech de l'Inde Plate-forme de négociation d'actions, offrant aux clients particuliers et institutionnels le développement et l'automatisation de stratégies de négociation et d'investissement.
Kuants fournit un système complet de backtesting pour développer des stratégies de trading en quelques clics et une structure basée sur l'expression qui permet aux négociants en actions et aux investisseurs de créer et de mettre en œuvre des méthodes de trading en quelques minutes.
3. Algobulles
Fournisseur d'une plateforme de trading qui propose un trading algorithmique entièrement automatisé ainsi que des informations boursières prêtes à l'emploi. La technologie de la société offre un trading algorithmique systématique avec une automatisation complète et aucune implication de l'opérateur, permettant aux stratèges et aux traders d'effectuer un trading automatisé sans passion.
Avantages
- Augmentation de la vitesse: L'un des principaux avantages du trading algo est la vitesse accrue qu'il offre. Les algorithmes sont capables d'analyser un large éventail de caractéristiques et d'indicateurs techniques en une fraction de seconde et d'exécuter la transaction instantanément. La vitesse accrue devient très essentielle car les fluctuations de prix peuvent être détectées par les commerçants dès qu'elles se produisent.
- Précision accrue: Un autre avantage important du trading algo est qu'il nécessite moins d'interaction humaine. Cela réduit considérablement le risque d'erreurs. Les algorithmes sont vérifiés et revérifiés, et les erreurs humaines n'ont aucun effet sur eux. Il est concevable qu'un trader se trompe et évalue de manière erronée les indicateurs techniques ; mais, dans des situations idéales, les algorithmes informatiques ne font pas de telles erreurs. En conséquence, les transactions sont effectuées avec précision.
- Coût réduit: Le trading Algo permet l'exécution de grandes quantités de transactions en peu de temps. En conséquence, de nombreuses transactions sont conclues et les coûts de transaction sont réduits.
- Automatisation du processus de sélection des actifs : Dans l'ensemble, la sélection des actifs, l'exécution des ordres et l'entrée et la sortie deviennent plus systématiques à l'aide du trading algo. Elle se décline en une procédure pas à pas d'exécution des consignes. Le trading devient beaucoup plus objectif et simplifié à cause de cela.
- Capacité de backtesting: Les nouveaux algorithmes sont initialement backtestés à l'aide de données historiques. Cela aide à déterminer si le plan sera efficace ou non. La stratégie peut être modifiée et affinée en fonction des résultats du backtest pour répondre aux besoins du commerçant. L'approche est rendue viable, et toutes les lois sont absolues et ne peuvent être interprétées.
Inconvénients
- Dépendance à la technologie : Le principal inconvénient du trading algo est sa dépendance à la technologie. Dans de nombreuses situations, les ordres de trading sont stockés sur l'ordinateur plutôt que sur le serveur. Cela implique qu'en cas de panne de la connexion internet, la commande ne sera pas exécutée. Cela sape tout le concept de trading algo. Dans de tels cas, les commerçants perdent des chances et risquent de perdre de l'argent. Il existe d'importants problèmes systémiques avec le trading d'algo, qui peuvent entraîner des effondrements massifs de l'ensemble du marché.
- Besoins en ressources: Bien que le trading algo contribue à réduire les coûts de transaction, il ajoute également une quantité importante de dépenses. Les commerçants doivent être équipés de ressources haut de gamme, avoir accès au serveur et créer des algorithmes utilisant des technologies coûteuses. Un autre coût important est le coût des flux de données, qui aident à la formulation de stratégies intrajournalières.
- Comprendre le processus de programmation: Le trading algo nécessite le développement d'algorithmes par les traders. Tous les investisseurs ne sont pas techniquement avertis. En conséquence, ils peuvent avoir besoin d'apprendre de nouveaux processus ou d'employer quelqu'un. En raison de l'exigence de connaissances techniques, le trading algo est extrêmement complexe pour le public.
- Les algorithmes ont une durée de vie extrêmement courte: Près de 98 % des algorithmes ont une durée de vie très courte. Ils travaillent jusqu'à ce qu'ils conviennent, puis cessent brusquement de travailler dans un marché en évolution rapide. En conséquence, ils doivent être réparés ou reconstruits. Le développement d'algorithmes et de stratégies est un processus continu qui comprend une surveillance, une amélioration et une réinvention constantes.
- Surveillance constante requise: L'image idéale du trading algo est que les algorithmes sont préprogrammés et que le trader peut être éloigné de son ordinateur pendant de longues périodes. Cependant, ce n'est pas le cas . Le commerçant doit continuer à vérifier le système pour toute difficulté mécanique telle que les connexions, les pannes de courant, etc.
Conclusion
Le trading Algo est un secteur hautement concurrentiel dans lequel la technologie joue un rôle essentiel. L'activité de trading augmente plus rapidement à l'aide du système de trading algorithmique. Cependant, il dépend entièrement de la technologie.
Bien qu'il présente plusieurs avantages, certains inconvénients sont également en jeu. Avant de faire un choix d'achat et de vente d'instruments financiers, il est préférable de combiner les techniques de trading algo avec la prise de décision humaine.
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