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 critères prédéfinis.
Les stratégies utilisées dans le trading algorithmique incluent le prix moyen pondéré par le volume (VWAP), le prix moyen pondéré par le temps (TWAP) et le pourcentage du volume (POV).
Bien que le trading algorithmique améliore l’efficacité et élimine les biais émotionnels du trading, il est également confronté à des défis, tels que la complexité technique et les défaillances potentielles du système.
Introduction
Les émotions font souvent obstacle à la prise de décision 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 à utiliser des 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 trades en fonction de règles et de conditions spécifiques définies par le trader. L’objectif est de rendre le trading plus efficace et d’éliminer les biais émotionnels qui peuvent affecter négativement les résultats 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 première étape du trading algorithmique consiste à définir une stratégie de trading. Cela peut être basé sur divers facteurs, tels que les mouvements de prix ou les figures techniques. Par exemple, une stratégie de trading peut être 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 à traduire cette stratégie en algorithme informatique. Cela implique de coder les règles et les conditions dans un programme capable de surveiller le marché et d’exécuter automatiquement des trades.
Python est un langage de programmation populaire à cet effet 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 peut être codé en Python pour trader le bitcoin :
Ce code utilise la bibliothèque yfinance pour télécharger les données historiques pour le bitcoin (BTC-USD) et la bibliothèque pandas pour manipuler les données. La stratégie de trading est définie en créant des signaux d’achat et de vente basés sur les mouvements de prix. Plus précisément, l’algorithme génère un signal d’achat lorsque le prix baisse de 5 % par rapport au cours de clôture de la veille et un signal de vente lorsque le prix augmente de 5 % par rapport au cours de clôture de la veille. La fonction execute_strategy parcourt les données et imprime les ordres d’achat ou de vente en fonction des signaux.
Contrôle ex post
Avant de lancer l’algorithme, il est testé en arrière-plan à l’aide de données historiques du marché pour voir comment il se serait comporté dans le passé. Cela permet d’affiner la stratégie et d’améliorer son efficacité.
Voici un exemple de test en arrière-plan de la stratégie ci-dessus :
Ce code simule l’achat et la vente de bitcoins en fonction des signaux générés par l’algorithme, en suivant le solde au fil du temps. La fonction de test en arrière-plan initialise le solde d’un compte, parcourt les données pour exécuter les ordres d’achat et de vente et imprime le solde initial et final. Cela permet d’évaluer la performance de la stratégie lors de la période historique.
Exécution
Une fois que l’algorithme est correctement testé, il peut être connecté à une plateforme de trading ou à une plateforme d’échange pour exécuter des trades. L’algorithme surveille en permanence le marché, et lorsqu’il identifie une opportunité de trading qui répond à ses critères, il place automatiquement le trade.
De nombreuses plateformes proposent des API (Interface de programmation d’application) qui permettent aux algorithmes d’interagir avec le marché de manière automatisée. Voici un exemple de placement d’un ordre Market à l’aide de l’API Binance :
Ce code utilise la bibliothèque binance pour se connecter à l’API Binance. Il initialise le client avec une clé API et un secret, puis place un ordre d’achat market pour une quantité spécifiée de bitcoin (BTC) contre de l’USDT. La réponse de l’API, qui inclut les détails de l’ordre, est imprimée.
Surveillance
Une fois l’algorithme en ligne, il nécessite une surveillance continue pour s’assurer qu’il fonctionne comme prévu. Des ajustements peuvent être nécessaires en fonction de l’évolution des conditions du marché ou des paramètres de rendement.
Cela peut impliquer des mécanismes d’enregistrement qui enregistrent les actions et les mesures de performance de l’algorithme pour examen. Voici un exemple d’ajout d’un mécanisme d’enregistrement à l’algorithme :
Ce code configure un mécanisme d’enregistrement à l’aide de la bibliothèque logging de Python. Il crée un fichier d’enregistrement nommé 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 détaillé des trades exécutés par l’algorithme, ce qui facilite l’analyse des performances et le diagnostic des problèmes qui peuvent survenir.
Stratégies de trading algorithmique
Vous trouverez ci-dessous des exemples de certains indicateurs qui pourraient être potentiellement utiles dans les stratégies de trading algorithmique.
Prix moyen pondéré par le volume (VWAP)
Le VWAP est un indicateur qui peut être utilisé dans une stratégie de trading visant à exécuter un ordre aussi près que possible du prix moyen pondéré par le volume. L’idée est de diviser l’ordre total en petits morceaux et de les exécuter sur une période spécifiée, dans le but de correspondre au prix moyen pondéré par le volume du marché.
Prix moyen pondéré par le temps (TWAP)
La stratégie TWAP est similaire au VWAP, mais se concentre sur l’exécution uniforme des trades sur une période spécifiée plutôt que de les pondérer par le volume. Cette stratégie vise à minimiser l’impact des ordres importants sur le prix du marché en les étalant dans le temps.
Pourcentage du volume (POV)
Le POV implique l’exécution de trades basés sur un pourcentage prédéfini du volume du marché. Par exemple, un algorithme peut avoir pour objectif d’exécuter des trades représentant 10 % du volume total du marché au cours d'une période donnée. Cette stratégie ajuste le 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 quelques millisecondes, ce qui permet aux traders de capitaliser même sur de petits mouvements de marché.
Trading sans émotion
Les algorithmes fonctionnent selon des règles prédéfinies et ne sont pas influencés par des émotions, telles que le FOMO ou la cupidité. Cela peut réduire le risque de décisions impulsives susceptibles d’avoir un impact négatif sur les résultats du trading.
Limites du trading algorithmique
Complexité technique
Le développement et la maintenance d’algorithmes de trading nécessitent une expertise technique à la fois en programmation et sur les marchés financiers. Cela peut constituer un obstacle pour de nombreux traders.
Défaillance système
Les systèmes de trading algorithmiques sont sensibles aux problèmes techniques, tels que les bogues logiciels, les problèmes de connectivité et les défaillances matérielles. Ceux-ci peuvent entraîner des pertes financières importantes s'ils ne sont pas gérés correctement.
Conclusion
Le trading algorithmique consiste à utiliser des programmes informatiques pour exécuter automatiquement des trades en fonction de règles et de critères prédéfinis. Bien qu’il offre de nombreux avantages, tels qu’une efficacité accrue et un trading sans émotion, il s’accompagne également de défis, tels que la complexité technique et le risque de défaillance du système.
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