Trading algorithmique – Comment ça marche ?

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.

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 ne 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 appelé algo-trading) 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.

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 Jusqu'en 1998, la Securities and Exchange Commission (SEC) des États-Unis autorisait les échanges électroniques, ouvrant la porte au trading 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.

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 le cours des actions et les circonstances du marché.
Un trader, par exemple, peut utiliser le trading algorithmique pour exécuter rapidement des ordres lorsqu'un certain stock 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.

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 dynamiques
• Apprentissage automatique

Cette approche consiste à tirer parti de la mauvaise évaluation 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. En conséquence, 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.

Les techniques d'arbitrage statistique, qui reposent sur l'hypothèse de retour à la moyenne, sont généralement utilisées par paires. Ces méthodes anticipent de profiter de la mauvaise évaluation statistique d'un ou plusieurs actifs en fonction de la valeur projetée.
Le trading par 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.

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. En conséquence, 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.

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.

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 parce qu'il se produit avant l'apparition 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, le bénéfice 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.

L'apprentissage automatique fait référence à l'étude d'algorithmes et d'un ensemble spécifique de modèles que les systèmes informatiques utilisent pour faire des choix de trading 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) de s'améliorer au fil du 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.

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, il existe également des inconvénients. Avant de faire un choix sur l'achat et la vente d'instruments financiers, il est préférable de combiner les techniques de trading algo avec la prise de décision humaine.