Qu’est-ce que le trading algorithmique et comment fonctionne-t-il ?
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Qu’est-ce que le trading algorithmique et comment fonctionne-t-il ?

Qu’est-ce que le trading algorithmique et comment fonctionne-t-il ?

Avancé
Publié le May 31, 2024Mis à jour le Jul 11, 2024
7m

Points clés à retenir

  • Le trading algorithmique (algo trading) utilise des algorithmes informatiques pour automatiser l’achat et la vente d’instruments financiers en fonction de critĂšres prĂ©dĂ©finis.

  • Les stratĂ©gies utilisĂ©es dans le trading algorithmique incluent le prix moyen pondĂ©rĂ© par le volume (VWAP), le prix moyen pondĂ©rĂ© par le temps (TWAP) et le pourcentage du volume (POV).

  • Bien que le trading algorithmique amĂ©liore l’efficacitĂ© et Ă©limine les biais Ă©motionnels du trading, il est Ă©galement confrontĂ© Ă  des dĂ©fis, tels que la complexitĂ© technique et les dĂ©faillances potentielles du systĂšme. 

Introduction

Les Ă©motions font souvent obstacle Ă  la prise de dĂ©cision rationnelle dans le trading. Le trading algorithmique offre une solution en automatisant le processus de trading. Dans cet article, nous explorerons ce qu’est le trading algorithmique, son fonctionnement, ses avantages et ses limites.

Qu’est-ce que le trading algorithmique ?

Le trading algorithmique consiste Ă  utiliser des algorithmes informatiques pour gĂ©nĂ©rer et exĂ©cuter des ordres d’achat et de vente sur les marchĂ©s financiers. Ces algorithmes analysent les donnĂ©es du marchĂ© et exĂ©cutent des trades en fonction de rĂšgles et de conditions spĂ©cifiques dĂ©finies par le trader. L’objectif est de rendre le trading plus efficace et d’éliminer les biais Ă©motionnels qui peuvent affecter nĂ©gativement les rĂ©sultats de celui-ci.

Comment fonctionne le trading algorithmique ?

Il existe de nombreuses façons de faire du trading algorithmique, et toutes ne sont pas efficaces ou fructueuses. Mais pour illustrer, nous allons passer en revue quelques exemples simples qui peuvent servir de points de départ et donner une idée de base de la façon dont cela fonctionne en pratique.

Définition de la stratégie

La premiĂšre Ă©tape du trading algorithmique consiste Ă  dĂ©finir une stratĂ©gie de trading. Cela peut ĂȘtre basĂ© sur divers facteurs, tels que les mouvements de prix ou les figures techniques. Par exemple, une stratĂ©gie de trading peut ĂȘtre aussi simple que d’acheter lorsque le prix baisse de 5 % et de vendre lorsqu’il augmente de 5 %.

Programmation de l’algorithme

L’étape suivante consiste Ă  traduire cette stratĂ©gie en algorithme informatique. Cela implique de coder les rĂšgles et les conditions dans un programme capable de surveiller le marchĂ© et d’exĂ©cuter automatiquement des trades.

Python est un langage de programmation populaire Ă  cet effet en raison de sa simplicitĂ© et de la disponibilitĂ© de bibliothĂšques puissantes. Voici un exemple illustratif de la façon dont un algorithme de trading simple peut ĂȘtre codĂ© en Python pour trader le bitcoin :

Ce code utilise la bibliothĂšque yfinance pour tĂ©lĂ©charger les donnĂ©es historiques pour le bitcoin (BTC-USD) et la bibliothĂšque pandas pour manipuler les donnĂ©es. La stratĂ©gie de trading est dĂ©finie en crĂ©ant des signaux d’achat et de vente basĂ©s sur les mouvements de prix. Plus prĂ©cisĂ©ment, l’algorithme gĂ©nĂšre un signal d’achat lorsque le prix baisse de 5 % par rapport au cours de clĂŽture de la veille et un signal de vente lorsque le prix augmente de 5 % par rapport au cours de clĂŽture de la veille. La fonction execute_strategy parcourt les donnĂ©es et imprime les ordres d’achat ou de vente en fonction des signaux.

ContrĂŽle ex post

Avant de lancer l’algorithme, il est testĂ© en arriĂšre-plan Ă  l’aide de donnĂ©es historiques du marchĂ© pour voir comment il se serait comportĂ© dans le passĂ©. Cela permet d’affiner la stratĂ©gie et d’amĂ©liorer son efficacitĂ©.

Voici un exemple de test en arriÚre-plan de la stratégie ci-dessus :

Ce code simule l’achat et la vente de bitcoins en fonction des signaux gĂ©nĂ©rĂ©s par l’algorithme, en suivant le solde au fil du temps. La fonction de test en arriĂšre-plan initialise le solde d’un compte, parcourt les donnĂ©es pour exĂ©cuter les ordres d’achat et de vente et imprime le solde initial et final. Cela permet d’évaluer la performance de la stratĂ©gie lors de la pĂ©riode historique.

Exécution

Une fois que l’algorithme est correctement testĂ©, il peut ĂȘtre connectĂ© Ă  une plateforme de trading ou Ă  une plateforme d’échange pour exĂ©cuter des trades. L’algorithme surveille en permanence le marchĂ©, et lorsqu’il identifie une opportunitĂ© de trading qui rĂ©pond Ă  ses critĂšres, il place automatiquement le trade.

De nombreuses plateformes proposent des API (Interface de programmation d’application) qui permettent aux algorithmes d’interagir avec le marchĂ© de maniĂšre automatisĂ©e. Voici un exemple de placement d’un ordre Market Ă  l’aide de l’API Binance :

Ce code utilise la bibliothĂšque binance pour se connecter Ă  l’API Binance. Il initialise le client avec une clĂ© API et un secret, puis place un ordre d’achat market pour une quantitĂ© spĂ©cifiĂ©e de bitcoin (BTC) contre de l’USDT. La rĂ©ponse de l’API, qui inclut les dĂ©tails de l’ordre, est imprimĂ©e.

Surveillance

Une fois l’algorithme en ligne, il nĂ©cessite une surveillance continue pour s’assurer qu’il fonctionne comme prĂ©vu. Des ajustements peuvent ĂȘtre nĂ©cessaires en fonction de l’évolution des conditions du marchĂ© ou des paramĂštres de rendement.

Cela peut impliquer des mĂ©canismes d’enregistrement qui enregistrent les actions et les mesures de performance de l’algorithme pour examen. Voici un exemple d’ajout d’un mĂ©canisme d’enregistrement Ă  l’algorithme :

Ce code configure un mĂ©canisme d’enregistrement Ă  l’aide de la bibliothĂšque logging de Python. Il crĂ©e un fichier d’enregistrement nommĂ© trading.log et enregistre les actions d’achat et de vente ainsi que l’horodatage et le prix auxquels les actions ont lieu. Cela permet de conserver un enregistrement dĂ©taillĂ© des trades exĂ©cutĂ©s par l’algorithme, ce qui facilite l’analyse des performances et le diagnostic des problĂšmes qui peuvent survenir.

Stratégies de trading algorithmique

Vous trouverez ci-dessous des exemples de certains indicateurs qui pourraient ĂȘtre potentiellement utiles dans les stratĂ©gies de trading algorithmique.

Prix moyen pondéré par le volume (VWAP)

Le VWAP est un indicateur qui peut ĂȘtre utilisĂ© dans une stratĂ©gie de trading visant Ă  exĂ©cuter un ordre aussi prĂšs que possible du prix moyen pondĂ©rĂ© par le volume. L’idĂ©e est de diviser l’ordre total en petits morceaux et de les exĂ©cuter sur une pĂ©riode spĂ©cifiĂ©e, dans le but de correspondre au prix moyen pondĂ©rĂ© par le volume du marchĂ©.

Prix moyen pondéré par le temps (TWAP)

La stratĂ©gie TWAP est similaire au VWAP, mais se concentre sur l’exĂ©cution uniforme des trades sur une pĂ©riode spĂ©cifiĂ©e plutĂŽt que de les pondĂ©rer par le volume. Cette stratĂ©gie vise Ă  minimiser l’impact des ordres importants sur le prix du marchĂ© en les Ă©talant dans le temps.

Pourcentage du volume (POV)

Le POV implique l’exĂ©cution de trades basĂ©s sur un pourcentage prĂ©dĂ©fini du volume du marchĂ©. Par exemple, un algorithme peut avoir pour objectif d’exĂ©cuter des trades reprĂ©sentant 10 % du volume total du marchĂ© au cours d'une pĂ©riode donnĂ©e. Cette stratĂ©gie ajuste le taux d’exĂ©cution en fonction de l’activitĂ© du marchĂ© afin de minimiser l’impact sur celui-ci.

Avantages du trading algorithmique

Efficacité

Le trading algorithmique peut exĂ©cuter des ordres Ă  grande vitesse, souvent en quelques millisecondes, ce qui permet aux traders de capitaliser mĂȘme sur de petits mouvements de marchĂ©.

Trading sans Ă©motion

Les algorithmes fonctionnent selon des rĂšgles prĂ©dĂ©finies et ne sont pas influencĂ©s par des Ă©motions, telles que le FOMO ou la cupiditĂ©. Cela peut rĂ©duire le risque de dĂ©cisions impulsives susceptibles d’avoir un impact nĂ©gatif sur les rĂ©sultats du trading.

Limites du trading algorithmique

Complexité technique

Le dĂ©veloppement et la maintenance d’algorithmes de trading nĂ©cessitent une expertise technique Ă  la fois en programmation et sur les marchĂ©s financiers. Cela peut constituer un obstacle pour de nombreux traders.

DĂ©faillance systĂšme

Les systÚmes de trading algorithmiques sont sensibles aux problÚmes techniques, tels que les bogues logiciels, les problÚmes de connectivité et les défaillances matérielles. Ceux-ci peuvent entraßner des pertes financiÚres importantes s'ils ne sont pas gérés correctement.

Conclusion

Le trading algorithmique consiste Ă  utiliser des programmes informatiques pour exĂ©cuter automatiquement des trades en fonction de rĂšgles et de critĂšres prĂ©dĂ©finis. Bien qu’il offre de nombreux avantages, tels qu’une efficacitĂ© accrue et un trading sans Ă©motion, il s’accompagne Ă©galement de dĂ©fis, tels que la complexitĂ© technique et le risque de dĂ©faillance du systĂšme.

Pour plus d’informations

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