Qu'est-ce que le trading algorithmique et comment ça fonctionne ?

Aspectes clés

• Le trading algorithmique utilise des algorithmes informatiques pour automatiser l'achat et la vente d'instruments financiers selon des critères prédéfinis.

• Parmi les stratégies utilisées dans le trading algorithmique, on trouve le Prix Moyen Pondéré par Volume (VWAP), le Prix Moyen Pondéré par Temps (TWAP) et le Pourcentage de Volume (POV).

• Malgré l'augmentation de l'efficacité et l'élimination du biais émotionnel dans les opérations, le trading algorithmique fait également face à des défis tels que la complexité technique et le risque de pannes dans le système.

Introduction

Les émotions ont souvent un impact sur la prise de décisions rationnelles lors de l'opération sur les marchés. Le trading algorithmique offre une solution en automatisant le processus de négociation. Dans cet article, nous explorerons ce qu'est le trading algorithmique, comment il fonctionne et quelles sont ses avantages et limitations.

Qu'est-ce que le trading algorithmique ?

Le trading algorithmique implique l'utilisation d'algorithmes informatiques pour générer et exécuter des ordres d'achat et de vente sur les marchés financiers. Ces algorithmes analysent les données du marché et exécutent des opérations en se basant sur des règles et des conditions spécifiques établies par le trader. L'objectif est de rendre les opérations plus efficaces et d'éliminer le biais émotionnel qui peut affecter négativement les résultats.

Comment fonctionne le trading algorithmique ?

Il existe différentes manières de mettre en œuvre le trading algorithmique, et toutes ne sont pas efficaces ou réussies. Cependant, à titre d'illustration, nous discuterons de quelques exemples simples qui peuvent servir de point de départ et fournir des concepts de base sur leur fonctionnement dans la pratique.

Définition de la stratégie

La première étape du trading algorithmique consiste à déterminer une stratégie de négociation. Ces stratégies peuvent être basées sur divers facteurs, tels que les mouvements de prix ou les modèles techniques. Par exemple, une stratégie de trading pourrait être aussi simple que d'acheter lorsque les prix baissent de 5 % et de vendre lorsqu'ils augmentent de 5 %.

Programmation d'algorithmes

La prochaine étape consiste à convertir cette stratégie en un algorithme informatique. Le processus implique de coder des règles et des conditions dans un programme capable de surveiller le marché et d'exécuter des opérations automatiquement.

Python est un langage de programmation populaire pour cet objectif en raison de sa simplicité et de la disponibilité de bibliothèques puissantes. Voici un exemple illustratif de la façon dont un algorithme de trading simple pourrait être codé en Python pour trader du bitcoin :

Ce code utiliserait la bibliothèque yfinance pour télécharger des données historiques de bitcoin (BTC-USD) et la bibliothèque pandas pour traiter les données. Les stratégies de trading seraient déterminées en créant des signaux d'achat et de vente basés sur les mouvements de prix. Plus précisément, cet algorithme générerait un signal d'achat lorsque le prix chute de 5 % par rapport au prix de clôture de la veille et un signal de vente lorsque le prix augmente de 5 % par rapport au prix de clôture de la veille. La fonction execute_strategy itérerait à travers les données et imprimerait un ordre d'achat ou de vente selon le signal.

Test de rétroaction

Avant le lancement, l'algorithme passerait par un processus de backtesting en utilisant des données historiques du marché pour voir comment il s'est comporté dans le passé. Cela aide à affiner la stratégie et à augmenter son efficacité.

Voici un exemple de la façon de réaliser un backtesting de la stratégie précédente :

Ce code simulerait l'achat et la vente de bitcoins en fonction des signaux générés par un algorithme pour suivre les soldes au fil du temps. La fonction de backtest initialiserait le solde du compte, itérerait à travers les données pour exécuter des ordres d'achat et de vente, et imprimerait les soldes initial et final. Cette fonction aiderait à évaluer la performance passée d'une stratégie.

Exécution

Une fois correctement testé, l'algorithme pourrait se connecter à une plateforme de trading ou un exchange pour exécuter des opérations. Les algorithmes surveilleraient en continu le marché. Lorsqu'ils identifieraient une opportunité de trading qui répondait à leurs critères, l'algorithme placerait automatiquement une opération.

De nombreuses plateformes offrent des API (Interfaces de Programmation d'Applications) qui permettent aux algorithmes d'interagir avec le marché de manière programmatique. Voici un exemple de la façon de passer un ordre de marché en utilisant l'API de Gate :

Ce code utiliserait la bibliothèque Gate_api pour se connecter à l'API de Gate. Il initialiserait le client avec une clé API et une clé secrète, puis passerait un ordre d'achat au prix du marché pour un montant spécifique de bitcoin (BTC) en utilisant des USDT. La réponse de l'API serait imprimée, incluant les détails de l'ordre.

Surveillance

Une fois que l'algorithme est en fonctionnement, une surveillance continue est nécessaire pour s'assurer qu'il fonctionne comme prévu. Des ajustements peuvent être nécessaires en fonction des changements dans les conditions du marché ou des métriques de performance.

Cette surveillance pourrait inclure des mécanismes d'enregistrement qui enregistrent les actions de l'algorithme et les métriques de performance pour votre révision. Voici un exemple de la façon d'ajouter un système d'enregistrement à un algorithme :

Ce code configurerait un mécanisme d'enregistrement en utilisant la bibliothèque d'enregistrement de Python. Il créerait un fichier de journal nommé trading.log, puis enregistrerait les actions d'achat et de vente avec l'horodatage et le prix lorsque ces actions se sont produites. Ces enregistrements aideraient à maintenir un historique détaillé de toutes les opérations exécutées par l'algorithme pour faciliter l'analyse des performances et diagnostiquer les problèmes qui pourraient survenir.

Stratégies de trading algorithmique

Voici des exemples de certains indicateurs qui pourraient être potentiellement utiles dans des stratégies de trading algorithmique.

Prix Moyen Pondéré par le Volume (VWAP)

Le VWAP est un indicateur qui peut être utilisé dans des stratégies de trading visant à exécuter des ordres aussi près que possible du prix moyen pondéré par le volume. Le concept consiste à diviser l'ordre total en petits fragments et à les exécuter sur une certaine période dans le but qu'ils correspondent au prix moyen pondéré par le volume du marché.

Prix Moyen Pondéré dans le Temps (TWAP)

La stratégie TWAP est similaire au VWAP, mais elle se concentre sur l'exécution des transactions de manière uniforme sur une certaine période plutôt que de les pondérer par volume. Cette stratégie vise à minimiser l'impact des grandes ordres sur les prix du marché en les répartissant dans le temps.

Pourcentage de Volume (POV)

Le POV implique l'exécution d'opérations basées sur un pourcentage prédéterminé du volume du marché. Par exemple, un algorithme pourrait avoir pour objectif d'exécuter des opérations représentant 10 % du volume total du marché pendant une certaine période. Cette stratégie ajuste les taux d'exécution en fonction de l'activité du marché afin de minimiser l'impact sur celui-ci.

Avantages du trading algorithmique

Efficacité

Le trading algorithmique peut exécuter des ordres à grande vitesse, souvent en millisecondes, de sorte que même de petits mouvements du marché peuvent être exploités par les traders.

Opérations sans émotions

Les algorithmes fonctionnent sur la base de règles prédéterminées et ne sont pas influencés par des émotions telles que le FOMO ou la cupidité. Les algorithmes peuvent réduire le risque de décisions impulsives qui peuvent avoir un impact négatif sur les résultats des opérations.

Limitations du trading algorithmique

Complexité technique

Développer et maintenir des algorithmes de trading nécessite une expertise technique en programmation et en marchés financiers. Cela peut constituer une barrière pour de nombreux traders.

Défaillances du système

Les systèmes de trading algorithmique sont susceptibles à des problèmes techniques, tels que des erreurs de logiciel, des problèmes de connectivité et des pannes de matériel. Ce problème peut entraîner des pertes financières significatives s'il n'est pas géré correctement.

Conclusion

Le trading algorithmique implique l'utilisation de programmes informatiques pour exécuter automatiquement des opérations basées sur des règles et des critères prédéterminés. Bien qu'il offre une série d'avantages, tels qu'une plus grande efficacité et des opérations sans émotions, le trading algorithmique fait également face à des défis, tels que la complexité technique et le risque de défaillance du système.