Qu'est-ce que le trading algorithmique ?

Les stratégies de trading algorithmiques impliquent de prendre des décisions de trading basées sur des règles prédéfinies qui sont programmées dans un ordinateur. Un traderSix compétences essentielles des Master Traders Presque tout le monde peut devenir trader, mais pour être l'un des maîtres commerçants, il faut plus qu'un capital d'investissement et un costume trois pièces. Gardez à l'esprit qu'il existe une multitude d'individus qui cherchent à rejoindre les rangs des maîtres traders et à ramener à la maison le genre d'argent qui va avec ce titre. ou l'investisseur écrit du code qui exécute les transactions au nom du commerçant ou de l'investisseur lorsque certaines conditions sont remplies.

Exemples d'algorithmes de trading simples

• Short de 20 lots de GBP/USD si le GBP/USD monte au-dessus de 1.2012. Pour chaque hausse de 5 pips en GBP/USD, couvrir le court par 2 lots. Pour chaque baisse de 5 pips en GBP/USD, augmenter la position courte de 1 lot.
• Achetez 100, 000 actions Apple (AAPL) si le prix tombe en dessous de 200. Pour chaque augmentation de 0,1% du prix au-delà de 200, Acheter 1, 000 actions. Pour chaque baisse de 0,1% du prix en dessous de 200, vendre 1, 000 actions.

Exemple d'algorithme de négociation de moyenne mobile

Les algorithmes de trading de moyenne mobile sont très populaires et extrêmement faciles à mettre en œuvre. L'algorithme achète un titre (par exemple, actions) si son prix de marché actuel est inférieur à son prix de marché moyen sur une certaine période et vend un titre si son prix de marché est supérieur à son prix de marché moyen sur une certaine période. Ici, nous considérons un algorithme de trading de moyenne mobile sur 20 jours.

L'algorithme achète des actions Apple (AAPL) si le prix du marché actuel est inférieur à la moyenne mobile sur 20 jours et vend des actions Apple si le prix actuel du marché est supérieur à la moyenne mobile sur 20 jours. La flèche verte indique un moment où l'algorithme aurait acheté des actions, et la flèche rouge indique un moment où cet algorithme aurait vendu des actions.

Avantages du trading algorithmique

1. Minimiser l'impact sur le marché

Une grosse transaction peut potentiellement changer le prix du marché. Un tel commerce est connu comme un commerce de distorsion car il fausse le prix du marché. Afin d'éviter une telle situation, les traders ouvrent généralement des positions importantes qui peuvent faire bouger le marché par étapes.

Par exemple, un investisseur souhaitant acheter un million d'actions Apple pourrait acheter les actions par lots de 1, 000 actions. L'investisseur pourrait acheter 1, 000 actions toutes les cinq minutes pendant une heure, puis évaluer l'impact de la transaction sur le prix du marché des actions Apple. Si le prix reste inchangé, l'investisseur poursuivra son achat. Une telle stratégie permet à l'investisseur d'acheter des actions Apple sans augmenter le prix. Cependant, la stratégie présente deux inconvénients principaux :

• Si l'investisseur doit payer des frais fixes pour chaque transaction qu'il effectue, la stratégie peut entraîner des coûts de transaction importantsCoûts de transactionLes coûts de transaction sont des coûts encourus qui ne reviennent à aucun participant à la transaction. Ce sont des coûts irrécupérables résultant des échanges économiques sur un marché. En économie, la théorie des coûts de transaction est basée sur l'hypothèse que les gens sont influencés par des intérêts personnels concurrentiels.
• La stratégie prend beaucoup de temps pour se terminer. Dans ce cas, si l'investisseur achète 1, 000 actions toutes les cinq minutes, il lui faudrait un peu plus de 83 heures (plus de trois jours) pour terminer la transaction.

Un algorithme de trading peut résoudre le problème en achetant des actions et en vérifiant instantanément si l'achat a eu un impact sur le prix du marché. Cela peut réduire considérablement à la fois le nombre de transactions nécessaires pour terminer la transaction et également le temps nécessaire pour terminer la transaction.

2. Assure une prise de décision fondée sur des règles

Les traders et les investisseurs sont souvent influencés par les sentiments et les émotions et ignorent leurs stratégies de trading. Par exemple, à l'approche de la crise financière mondiale de 2008Crise financière mondiale de 2008-2009La crise financière mondiale de 2008-2009 fait référence à la crise financière massive à laquelle le monde a été confronté de 2008 à 2009. La crise financière a fait des ravages parmi les particuliers et les institutions du monde entier , avec des millions d'Américains profondément touchés. Les institutions financières ont commencé à couler, beaucoup ont été absorbés par des entités plus grandes, et le gouvernement américain a été contraint d'offrir des renflouements, les marchés financiers ont montré des signes qu'une crise était à l'horizon. Cependant, de nombreux investisseurs ont ignoré les signes car ils étaient pris dans la « frénésie du marché haussier » du milieu des années 2000 et ne pensaient pas qu'une crise était possible. Les algorithmes résolvent le problème en veillant à ce que toutes les transactions respectent un ensemble de règles prédéterminé.

Inconvénient du trading algorithmique

1. Manquer des échanges

Un algorithme de trading peut manquer des transactions parce que ce dernier ne présente aucun des signes que l'algorithme a été programmé pour rechercher. Il peut être atténué dans une certaine mesure en augmentant simplement le nombre d'indicateurs que l'algorithme doit rechercher, mais une telle liste ne peut jamais être complète.

Davantage de ressources

Pour continuer à apprendre et à développer vos connaissances du trading algorithmique, nous vous recommandons vivement les ressources supplémentaires ci-dessous :

• Trading à haute fréquenceTrading à haute fréquence (HFT)Le trading à haute fréquence (HFT) est un trading algorithmique caractérisé par une exécution des transactions à grande vitesse, un nombre extrêmement important de transactions,
• Moyenne mobile adaptative de KaufmanMoyenne mobile adaptative de Kaufman (KAMA)La moyenne mobile adaptative de Kaufman (KAMA) a été développée par un théoricien quantitatif américain de la finance, Perry J. Kaufman, en 1998. La technique débute en 1972 mais Kaufman la présente officiellement au public à travers son livre, "Systèmes et méthodes de négociation." Contrairement aux autres moyennes mobiles
• Indicateurs de MomentumIndicateurs de MomentumLes indicateurs de Momentum sont des outils utilisés par les traders pour mieux comprendre la vitesse ou le taux auquel le prix d'un titre change. Élan
• Analyse technique - Un guide du débutantAnalyse technique - Un guide du débutant L'analyse technique est une forme d'évaluation des investissements qui analyse les prix passés pour prédire l'évolution future des prix. Les analystes techniques estiment que les actions collectives de tous les acteurs du marché reflètent avec précision toutes les informations pertinentes, et donc, attribuer continuellement une juste valeur marchande aux titres.