Série – Trading Algorithmique

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Article original paru le 16 mars 2017

Traduction par @Nicolas Faucheur

Série – Trading Algorithmique – Partie 1


Un trader individuel peut-il réellement concurrencer les institutionnels?

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Ce billet est le premier d’une série de quatre “Trading Algorithmique”, présenté ici.

Un trader se demandera, à un moment ou à un autre, comment en pratique peut-il concurrencer avec les grandes institutions, sur les mêmes marchés.

Car au final, ce sont les “gros” qui ont fait bouger le marché, une fois la journée finie.

La réalité est que les institutions doivent faire face à de multiples contraintes: réglementaires, technologiques, structurelles et de capital. Contraintes auxquelles les individuels n’ont pas à se soumettre.

Egalement, ce sont ces mêmes contraintes qui conduisent à ce que les fonds institutionnels présentent souvent un degré de prédictibilité visible, et potentiellement exploitable par les traders individuels. Ce phénomène sera abordé plus en détail dans l’article 3, «L’approche quantitative de la R&D algorithmique».

La réponse à la question est donc OUI.

Examinons pourquoi, dans les contextes d’évolutivité et d’impact sur le marché, de gestion des risques et de technologie.


Evolutivité & Impact Marché

Les traders individuels peuvent concevoir et exécuter des stratégies de négociation ciblant les petites inefficiences sur le marché.

Ces inefficiences ne peuvent souvent être exploitées que jusqu’à un montant assez limité de capital, avant de perdre leur rentabilité; pouvant varier habituellement de quelques centaines de milliers à quelques millions de dollars, et n’a donc que peu ou pas d’intérêt pour les fonds institutionnels qui négocient des volumes substantiellement plus importants.

Remarque: Pour le bénéfice de la communauté Darwinex, un Attribut Investisseur Evolutivité / Capacité est affiché sur chaque actif DARWIN listé sur le DARWIN EXchange . Il s’agit d’un score allant de 1 à 10 estimant sa capacité à être investi. Plus le score est élevé, et plus le modèle stratégique peut absorber d’actifs sous gestion (AuM).

En outre, la capitalisation des opérateurs individuels est beaucoup plus faible que celle des institutions. C’est un avantage, car les activités de trading “retail” sur des marchés très liquides ne peuvent donc pas avoir d’impact substantiel sur le prix.


Gestion du Risque

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Risk Management
En l’absence de départements “middle” ou “compliance” permettant de se conformer aux normes de l’industrie et à sa surveillance réglementaire, les opérateurs individuels ont la possibilité de créer leur propre modèle de gestion des risques tel qu’ils le jugent approprié, favorisant ainsi la flexibilité qui permettra de générer des rendements additionnels.

Cependant, bien que cela puisse certainement être un avantage pour certains traders expérimentés, c’est une arme à double tranchant.

Sans aucune contrainte opérationnelle, les traders individuels sont plus à risque d’exercer des décisions (en terme de gestion du risque) “non optimales”, conduisant souvent à des résultats négatifs, p. Ex. Des comptes qui explosent en raison de l’utilisation excessive d’un effet de levier ou d’une gestion trop agressive des risques, qui n’auraient pas été autorisés dans un contexte institutionnel.

Remarque: le DARWIN EXchange résout ce problème pour les investisseurs via les DARWINs. Les traders listant des stratégies sur le DARWIN EXchange ne gèrent jamais le capital des investisseurs eux-mêmes.

Darwinex gère tous les actifs DARWIN et applique sa propre gestion des risques pour offrir une Value-at-Risk fixe aux investisseurs, isolé du profil de risque spécifique de la stratégie sous-jacente. Les traders licitent simplement leur propriété intellectuelle à Darwinex en échange de 20% de frais de performance sur les profits générés pour les investisseurs.

De plus, un attribut de Gestion du Risque est affiché sur tous les actifs DARWIN listés. C’est un score allant de 1 à 10, indiquant la capacité de la stratégie sous-jacente d’utiliser un risque stable avec une utilisation cohérente de l’effet de levier. Plus la note est élevée, plus la stratégie est cohérente sur ce point.

Et en l’absence d’application des meilleures pratiques de l’industrie et de la surveillance en matière de gestion des risques, les opérateurs individuels se retrouvent souvent à modéliser le risque au niveau de l’exécution uniquement (cad: SL & TP) sans tenir compte des risques d’exposition globale au niveau portefeuille (cad: diversifier via un mix de stratégies ou d’instruments différents sur le même compte).

Remarque: Darwinex traite également ce problème pour les investisseurs sur DARWINs. Notre Plateforme Investisseur permet de visualiser la corrélation marché ainsi que la diversification de tout actif DARWIN avant de prendre des décisions d’investissement.


Technologie

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Financial Trading Technology
Les opérateurs institutionnels ne bénéficient pas non plus de la même souplesse que les opérateurs individuels, en ce qui concerne leur choix technologique pour le trading et le développement de stratégies.

Les traders “retail” peuvent choisir parmi un grand choix de serveurs, de matériel, de plates-formes de trading, de langages de programmation et de boîtes à outils, sans politique informatique d’entreprise ou une liste prédéterminée de «systèmes autorisés» affectant leurs préférences technologiques.

Le seul inconvénient qui accompagne cette flexibilité, cependant, est que cela lui reviendra souvent très cher (par rapport à la taille de ses capitaux disponibles) pour acheter des abonnements de matériel, de logiciel et de serveur. Ces coûts doivent donc être payés par le trader lui-même, tandis que dans les établissements ils seraient très probablement atténués par les frais de gestion facturés.



Dans le prochain post, nous discuterons des principaux avantages et inconvénients du trading algorithmique / quantitatif. N’hésitez pas à visiter notre forum et y laisser vos avis et commentaires!

Votre Equipe Darwinex — Joignez-vous au Mouvement des Traders Darwinex!

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Source : Blog Darwinex

Article original paru le 20 mars 2017

Traduction par @Nicolas Faucheur

Série – Trading Algorithmique – Partie 2


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Quantitative Trading
Au cas où vous ne l’auriez pas encore fait, je vous invite à lire le premier post de la série Trading Algorithmique ici.

Beaucoup de traders individuels entendront souvent le terme «Quant» et peuvent visualiser soit:
  1. Un trader de la City très habillé travaillant dans un hedge fund, assis devant ses terminaux Bloomberg ou Thomson Reuters Eikon, ou .
  2. Un bonhomme en t-shirt Batman, avec des téléscopes en guise de lunettes, un doctorat en physique nucléaire, assis dans sa salle de marché personnelle en sous-sol, travaillant sur des modèles mathématiques tout en suivant un régime à base de fast-food.
Afin de dissiper tout doute: vous n’avez pas besoin d’un diplôme universitaire pour devenir un Trader Quantitatif (bien que l’obtenir ne soit pas surhumain SI vous faisiez attention en classe!).

Maintenant, ces deux individus ci-dessus ont probablement suivi un cursus universitaire semblable (ou d’apprentissage autodidacte).

Il est même possible que ce trader de la City fut lui-même trader en sous-sol, avant d’être repéré par un recruteur et propulsé au 39ème étage.

Cela pose quelques questions:


Dans un premier temps, pourquoi les Quants deviennent Quants?

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Quantitative Trader
Il y a de nombreux avantages au trading quantitatif; des avantages qui non seulement permettent de réduire l’impact d’une mauvaise prise de décision discrétionnaire, mais aussi d’aider à mesurer la performance pour un apprentissage futur efficace. Afin de bien distinguer, il faut noter que contrairement au trading algorithmique qui emploie l’analyse technique, l’approche quantitative du trading algorithmique implique principalement les méthodes “Bayesian Statistics” et “Time Series Analysis”. Ce sont des méthodes efficaces pour générer des rendements non corrélés à risque ajusté, trop souvent ignorés par l’analyste fondamental ou technique “retail”. Ceux qui reconnaissent leurs avantages, progressent naturellement sur le chemin pour devenir Quants.

Le trading quantitatif est-il réservé aux institutionnels?

En un mot, non. Comprenez pourquoi en relisant la première partie de cette série ici.


Pourquoi cela est intéressant pour les traders individuels?

Le monde du trading quantitatif va bien plus loin qu’un croisement de moyennes mobiles, configurations de chandeliers martingales & grid, ou tous ces “secrets de trading” délivrant de super résultats… en backtests sur-optimisés. Car les mouvements de marché sont des phénomènes plus complexes que nous tendons à le penser, et dont la micro-structure est continuellement changeante.
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Darwinex – The Open Trader Exchange
Note: Afin de protéger les investisseurs contre ce type de systèmes suroptimisés, toutes les stratégies listées en tant que DARWINs sur le DARWIN EXchange sont analysées selon leur niveau de compétence sur 12 attributs investisseurs. Les investisseurs ont donc la capacité d’estimer si la dynamique que suit la courbe de progression a des chances de se poursuivre ou non, chose qu’un backtest standard ne saurait révéler. En effet, on pourrait aller jusqu’à dire que le marché est un processus stochastique en soi. Générer des rendements non corrélés ajustés en fonction des risques dans un environnement stochastique comme celui-ci est donc un gigantesque défi. Le “pourquoi” plus de traders individuels n’ont pas encore adopté des méthodes quantitatives (qui permettent la découverte et l’exploitation récurrente des inefficiences au sein des processus stochastiques) se trouve sans doute dans le manque de sensibilisation à des ressources d’apprentissage “accessibles”. Nous allons aborder cette question dans la partie 3 de cette série, “L’approche quantitative du trading algorithmique” et tous les articles ultérieurs qui appartiennent à la même catégorie.

Les avantages du Trading Quantitatif
  1. L’insaisissable Alpha
    . L’alpha est difficile à découvrir, perd graduellement en profitabilité à mesure que du capital est alloué à son exploitation, et la source de profit à risque stable finit inévitablement par se transformer en source de risque. Les méthodes quantitatives permettent non seulement de découvrir de l’alpha et de l’exploiter, mais aussi de le faire d’une façon à maximiser son horizon de rentabilité et à minimiser le risque de dégradation. L’analyse quantitative facilite également la création de cadres de tests statistiques qui peuvent prévoir le risque de dégradation d’alpha par anticipation. Remarque: les investisseurs de DARWIN bénéficient d’un attribut investisseur “Capacité” affiché sur chaque actif listé sur le DARWIN EXchange. C’est un score allant de 1 à 10 indiquant combien de capital la stratégie sous-jacente peut supporter sans décroissance. Plus le score est élevé, le plus d’actifs sous gestion (AuM) peuvent être supportés. .
  2. Robustesse statistique vs. Backtest standard
    . Les traders quantitatifs peuvent utiliser des outils statistiques qui ajoutent une autre couche de validité aux backtests. En termes simples, si vous examinez actuellement un backtest et que vous observez ses résultats avec un «grain de sel», substituez ce dernier par des tests quantitatifs rigoureux et vous avez en main un suivi beaucoup plus crédible (ou pas). .
  3. Le trading quantitatif encourage à penser “Portfolios”
    . Les comportements communs parmi un grand segment de traders individuels incluent le déploiement d’une stratégie de trading unique sur un seul actif, ou le déploiement de la même stratégie sur un éventail d’actifs, sans considérer attentivement la pondération de l’allocation comme ce serait le cas dans un contexte institutionnel. Dans le cas du premier, le trader a mis tous ses œufs dans un panier. Le deuxième trader a utilisé une logique qui ressemble à “une stratégie robuste, qui fonctionnera bien sur tous les marchés, dans toutes les conditions du marché”. Malheureusement, cette logique est susceptible de conduire les traders dans des situations complexes voire insolubles, où le manque d’une gestion appropriée de l’allocation pourrait entraîner une sous-performance inexpliquée. .
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    Construct DARWIN Portfolios
    L’analyse quantitative permet aux traders de construire des portefeuilles d’actifs ou de stratégies (ou les deux) afin de maximiser leur rentabilité globale tout en minimisant leur risque global. Ce qui n’est tout simplement pas possible de réaliser sans méthodes quantitatives. Note: Les investisseurs sur le Darwin Exchange peuvent construire des portefeuilles non corrélés de DARWINS en utilisant notre “boîte à outils” de diagnostic propriétaire: 12 Attributs Investisseurs permettant non seulement de sélectionner les DARWINS qui correspondent à leurs critères d’investissement, mais aussi de réduire le risque global du portefeuille grâce à une diversification adéquate. Depuis le lancement de Darwinex Reloaded, les investisseurs sont même récompensés pour diversifier leurs portefeuilles de DARWIN, grâce à l’introduction de Rétrocessions sur Diversification.
L’un des inconvénients les plus fréquemment exprimés du trading quantitatif en revanche, est que c’est une discipline complexe à maîtriser. C’est donc apprendre à conduire une voiture pour la toute première fois. Le bon instructeur peut aussi faire la différence entre un futur conducteur confiant et un nerveux. Le commerce quantitatif n’est pas différent. Au cours de ces publications (qui visent à rendre simple le complexe), le meilleur matériel éducatif le plus abordable sera toujours référencé pour le bénéfice du lecteur. Les fruits du travail d’un Quant sont beaucoup plus doux qu’on ne l’imagine. Vous pourrez compléter votre inspiration en visitant le Leaderboard Darwin Exchange. La prochaine publication commencera notre cheminement dans l’Approche Quantitative du Trading Algorithmique.

Bon trading à tous, et restez rigoureux! – Rejoignez le Mouvement des Traders Indépendants sur Darwinex!

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