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

Points 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 employées figurent le Prix Moyen Pondéré par le Volume (VWAP), le Prix Moyen Pondéré par le Temps (TWAP) et le Pourcentage de Volume (POV).

• Bien qu'il augmente l'efficacité et élimine le biais émotionnel, le trading algorithmique fait également face à des défis tels que la complexité technique et le risque de pannes du système.

Introduction

Les émotions ont souvent tendance à interférer dans la prise de décisions rationnelles lors du trading. Le trading algorithmique offre une solution en automatisant le processus. Dans cet article, nous explorerons sa définition, son fonctionnement, ses avantages et ses limites.

Qu'est-ce que le trading algorithmique ?

Le trading algorithmique utilise 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 opèrent sur la base de règles spécifiques établies par le trader. Leur objectif est d'augmenter l'efficacité et d'éliminer le biais émotionnel qui peut affecter négativement les résultats.

Comment fonctionne le trading algorithmique ?

Il existe diverses manières d'implémenter le trading algorithmique, pas toutes efficaces ou réussies. Cependant, à titre illustratif, nous aborderons quelques exemples simples qui peuvent servir de point de départ et fournir des concepts de base sur leur fonctionnement pratique.

Définition de la stratégie

La première étape consiste à déterminer une stratégie de trading. Celles-ci peuvent être basées sur divers facteurs, tels que les mouvements de prix ou les modèles techniques. Par exemple, une stratégie simple pourrait consister à acheter lorsque les prix chutent de 5 % et à vendre lorsqu'ils augmentent de 5 %.

Programmation des 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 à cette fin en raison de sa simplicité et de la disponibilité de puissantes bibliothèques. Voici un exemple illustratif de la façon dont un algorithme de trading simple pourrait être codé en Python pour trader du bitcoin :

Ce code utilise la bibliothèque yfinance pour télécharger des données historiques de bitcoin (BTC-USD) et la bibliothèque pandas pour traiter les données. Les stratégies de trading sont déterminées en créant des signaux d'achat et de vente basés sur les mouvements de prix. En particulier, cet algorithme génère un signal d'achat lorsque le prix baisse de 5 % par rapport à la clôture de la veille et un signal de vente lorsque le prix augmente de 5 % par rapport à la clôture de la veille. La fonction execute_strategy itère à travers les données et imprime un ordre d'achat ou de vente selon le signal.

Backtesting

Avant le lancement, l'algorithme est soumis à un backtesting en utilisant des données historiques du marché pour évaluer sa performance passée. 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 simule l'achat et la vente de bitcoins en se basant sur les signaux générés par un algorithme pour suivre les soldes au fil du temps. La fonction backtest initialise le solde du compte, itère à travers les données pour exécuter des ordres d'achat et de vente, et imprime les soldes initial et final. Cette fonction aide à évaluer la performance passée d'une stratégie.

Exécution

Une fois correctement testé, l'algorithme peut se connecter à une plateforme de trading ou un exchange pour exécuter des opérations. Les algorithmes surveilleront en continu le marché. Lorsqu'ils identifieront une opportunité de trading qui répond à leurs critères, l'algorithme placera automatiquement une opération.

De nombreuses plateformes offrent des APIs (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 utilise la bibliothèque Gate_api pour se connecter à l'API de Gate. Il initialise le client avec une clé API et un secret, puis passe un ordre d'achat au prix du marché pour une quantité spécifique de bitcoin (BTC) en utilisant USDT. La réponse de l'API sera imprimée, incluant les détails de l'ordre.

Surveillance

Une fois que l'algorithme est en fonctionnement, une surveillance continue est nécessaire pour garantir 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 peut inclure des mécanismes d'enregistrement qui documentent les actions de l'algorithme et les mesures de performance pour votre examen. Voici un exemple de la façon d'ajouter un enregistrement à un algorithme :

Ce code configure un mécanisme d'enregistrement en utilisant la bibliothèque de journalisation Python. Il crée un fichier de journal nommé trading.log et enregistre ensuite les actions d'achat et de vente avec l'horodatage et le prix au moment où ces actions ont eu lieu. Ces enregistrements aident à maintenir un historique détaillé de toutes les opérations exécutées par l'algorithme, facilitant l'analyse des performances et le diagnostic des problèmes qui pourraient survenir.

Stratégies de trading algorithmique

Voici des exemples de certains indicateurs qui peuvent 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 cherchant 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 pendant une période déterminée 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 elle se concentre sur l'exécution des opérations de manière uniforme sur une période déterminée plutôt que de les pondérer par volume. Cette stratégie vise à minimiser l'impact des grandes commandes sur les prix du marché en les répartissant dans le temps.

Pourcentage de Volume (POV)

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

Avantages du trading algorithmique

Efficacité

Le trading algorithmique peut exécuter des ordres à haute vitesse, souvent en millisecondes, permettant même aux petits mouvements du marché d'être exploités par les traders.

Opérations sans émotions

Les algorithmes fonctionnent sur la base de règles prédéfinies 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 du trading.

Limitations du trading algorithmique

Complexité technique

Le développement et la maintenance des algorithmes de trading nécessitent 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 logicielles, des problèmes de connectivité et des pannes matérielles. 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 prédéfinis. Bien qu'il offre plusieurs 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.