Algo-trading : l’essor du trading algorithmique – Principes de fonctionnement
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Aujourd’hui nous allons découvrir un domaine en forte croissance et qui bouleverse de manière considérable les marchés financiers … Evidemment, nous allons parler de trading algorithmique. Nous allons voir au travers de cet article, les avantages que l’algo-trading peut avoir, ses inconvénients mais également quelques exemples de typologie d’algorithmes utilisés.
L’algo-trading, aussi appelé trading algorithmique, est le fait d’automatiser en partie ou totalement son trading. Pour cela, des instructions d’achat et de vente sont codées dans un langage informatique (python, java, C++…).
Les avantages de l’algo-trading
Les algorithmes peuvent travailler jour et nuit et donc augmenter les opportunités de trade. C’est pour cette raison que de nombreux fonds d’investissements, banques, traders indépendants utilisent cette technologie pour accroître les rendements.
Ils ont la capacité d’analyser en simultané de très nombreuses données et prendre des décisions en quelques millisecondes. En effet, sur des périodes de fortes volatilités, les algorithmes ont la capacité d’agir très rapidement à partir de multiples données.
Il leur est possible de déterminer des corrélations que l’humain ne pourrait percevoir grâce à des algorithmes de Machine Learning par exemple. De nombreuses stratégies ont été élaborées à partir de ces corrélations entre différents indices / crypto-monnaies / paires de devises.
Un des plus grands avantages est la suppression des biais psychologiques humains extrêmement présents en trading. En effet, savoir gérer ses émotions est capital pour un trader afin d’éviter d’agir sous des pulsions. L’utilisation d’un algo-trading permet agir selon une stratégie préalablement définie. Ainsi, tous les aspects psychologiques liés à la peur de perdre ou à l’avidité sont supprimés car l’algo-trading suit à la lettre la stratégie qui a été définie.
Les inconvénients de l’algo-trading
L’un des principaux inconvénients est l’overfitting. En effet, en créant une stratégie et en l’optimisant sur le passé, on risque de la rendre totalement inefficace sur les nouvelles données.
Les conditions du marché changent constamment, la volatilité, les tendances de fonds… Un système ayant fait ses preuves dans le passé peut à tout moment ne plus fonctionner à la suite d’un changement de cycle.
Créer un algorithme peut s’avérer onéreux tant dans l’embauche d’une personne qualifiée dans ce domaine qu’en coûts d’infrastructures selon les types de stratégies.
Plateforme d’algo-trading
Plateforme MetaTrader d’algo-trading
La plateforme la plus utilisée par les traders particuliers est la plateforme Metatrader 4. Cette plateforme permet de se connecter directement à des brokers, d’afficher les cotations, d’acheter des robots de trading (EA) ou encore de les coder dans le langage de la plateforme (en MQL).
Les fonds d’investissements ou les traders professionnels utilisent des environnements sur mesure, développés pour eux.
Différentes stratégies d’algo-trading
Arbitrage
Cela consiste à acheter un actif (cryptomonnaie par exemple) à bas prix sur un échange et le vendre sur un autre exchange à un prix plus élevé. Les robots d’arbitrage se basent donc sur les différentiels de prix entre plateformes afin d’y réaliser des profits. Imaginez que vous achetiez 1BTC sur Binance à 25 000$ (eh oui ça aurait été beau) et que vous le revendiez sur Kraken à 25 200$. Le calcul est rapide, l’opération rapporte 200$ !
Principe de l’arbitrage
L’arbitrage est possible et dépend notamment de la liquidité. Plus une plateforme aura de la liquidité, plus elle proposera un meilleur prix pour l’actif en question. Des évènements propres aux pays où se situent les échanges peuvent accroître le différentiel de prix.
Toutefois l’arbitrage est dangereux car il ne faut pas oublier que le prix des cryptomonnaies peut varier de manière spectaculaire et cela peut avoir un fort impact dans l’opération.
Haute Fréquence
Les robots de type Haute Fréquence (THF) sont capables de prendre jusqu’à 1 million d’ordres par jour alors qu’un trader classique passe environ 70 ordres par jour. Ces robots représentent près de 60% des transactions aux Etats-Unis. En comparaison, ils représentent 30% des transactions en France. La réelle plus-value de ces robots est leur vitesse d’exécution qui leur permet d’obtenir de meilleurs prix que des traders humains.
Les stratégies sont définies en amont pour que le robot analyse de multiples signaux en simultané. La proximité des serveurs du robot et ceux des places financières est clé ! Pour passer rapidement les ordres, cette distance doit être minime. La bourse de paris met d’ailleurs en location des serveurs dans le data center de la place financière pour y être au plus proche !
IA
Aujourd’hui c’est la course à celui qui aura le robot le plus performant. Pour cela, les traders / codeurs utilisent les dernières technologies pour avoir les meilleurs rendements et battre les autres robots. L’utilisation de l’intelligence artificielle et notamment des algorithmes de NLP* qui scrappent internet et décortiquent les news permettent de lier les stratégies basées sur l’analyse technique à de l’analyse macro-économique.
* Le natural language processing (NLP) est une branche du machine learning qui vise à doter des programmes informatiques de la capacité de comprendre le langage humain naturel
Les risques liés à l’algotrading
Bien évidemment, l’algo-trading représente un risque conséquent pour les investisseurs. En effet, de très nombreux robots sont utilisés pour réaliser de la manipulation de marché :
Le Quote Stuffing :Cela signifie littéralement « le bourrage de carnet d’ordre » ce qui concerne l’envoie de dizaines de milliers d’ordres par seconde créant de la confusion sur les marchés et permettant de la manipulation.
Le smoking : Cette stratégie consiste à proposer des prix attractifs aux traders « lents » et de les modifier juste avant la transaction. Cette pratique est tout à fait illégale.
L’un des plus gros risques des algo trading est de réduire le trading a une bataille d’algorithmes et de dégouter les investisseurs humains.
Prudence est le mot d’ordre vis-à-vis de toutes les offres alléchantes sur le net. 95% d’entres-elles sont de pures arnaques. Les robots les plus performants ne sont pas vendues, ni utilisées sur des comptes PAMM* ou MAM* mais gardés secrètement par des fonds !
* Un compte PAMM (Percentage Allocation Module Management) est un type de compte qui permet à un algo-trading de partager les pertes/profits de chaque trade automatiquement et proportionnellement selon le capital de chacun entre tous les comptes reliés au PAMM Manager (En gros, vous et d’autres personnes allouaient un pourcentage de votre capital sur un algo-trading géré depuis un compte : le PAMM Manager).
* Le trading MAM (Multi-Account Management) ou trading multi-comptes, implique qu’un trader principal ou un gestionnaire de fonds (master trader) effectue des transactions pour plusieurs utilisateurs via un seul terminal. Les comptes de chaque investisseur et trader individuel sont regroupés en un grand pool géré par le trader principal. Tous les ordres exécutés par le gestionnaire de trading MAM sont répartis entre les comptes associés en fonction de la propension au risque et du capital disponible de chaque utilisateur.
Disclaimer
Les performances passées ne sont pas indicatives des résultats futurs. Différents types d’investissements impliquent des degrés de risque variables, et rien ne garantit que la performance future d’un investissement spécifique, d’une stratégie d’investissement ou d’un produit sera rentable, égalera tout niveau de performance historique indiqué correspondant, ou conviendra à votre portefeuille.
En raison de divers facteurs, notamment l’évolution des conditions du marché, le contenu peut ne plus refléter les opinions ou positions actuelles. En outre, vous ne devez pas supposer que les discussion ou information contenue dans cet article remplace des conseils d’investissement personnalisés. Dans la mesure où un lecteur a des questions concernant l’applicabilité d’un sujet spécifique discuté ci-dessus à sa situation individuelle, il est encouragé à consulter le conseiller professionnel de son choix.
Journaliste économique pour Le journal de l'investisseur.
Clément est au sein du master X-HEC entrepreneur après une école d'ingénieur, l'UTC.
Spécialisé dans la technologie blockchain mais également dans l'algo-trading, il trade depuis maintenant 3 ans et a développé une expertise dans ce domaine.
Journaliste économique pour Le journal de l'investisseur.
Clément est au sein du master X-HEC entrepreneur après une école d'ingénieur, l'UTC.
Spécialisé dans la technologie blockchain mais également dans l'algo-trading, il trade depuis maintenant 3 ans et a développé une expertise dans ce domaine.
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