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

Points clés

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

• Parmi les stratégies utilisées dans le trading algorithmique figurent le Prix Moyen Pondéré par le Volume (VWAP), le Prix Moyen Pondéré par le 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 potentiel de défaillances du système.

Introduction

Les émotions ont souvent une incidence 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 la définition du trading algorithmique, son fonctionnement, ainsi que ses avantages et ses 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 effectuent des opérations en se basant sur des règles et des conditions spécifiques établies par l'opérateur. L'objectif est de rendre les opérations plus efficaces et d'éliminer le biais émotionnel qui peut avoir un impact négatif sur les résultats.

Comment fonctionne le trading algorithmique ?

Il existe plusieurs façons 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.

Détermination 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 chutent 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 ce but 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 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. Plus précisément, cet algorithme génère un signal d'achat lorsque le prix tombe 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 itère à travers les données, puis imprime un ordre d'achat ou de vente basé sur le signal.

Test rétroactif

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

Voici un exemple de la façon de réaliser le 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 de 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 d'échange pour exécuter des opérations. Les algorithmes surveilleront en continu le marché. Lorsqu'il identifiera une opportunité de trading répondant à ses 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. Le code initialise le client avec une clé API et un secret, puis place un ordre d'achat au 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 requise 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 peut inclure des mécanismes d'enregistrement qui enregistrent 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. Le code crée un fichier de journal nommé trading.log, puis enregistre les actions d'achat et de vente avec l'horodatage et le prix au moment où ces actions se sont produites. Ces journaux aident à maintenir des enregistrements détaillés de toutes les opérations exécutées par l'algorithme pour faciliter l'analyse des performances et diagnostiquer les problèmes qui peuvent survenir.

Stratégies de trading algorithmique

Voici des exemples de certains indicateurs qui peuvent 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 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, puis à les exécuter pendant une certaine période dans le but de s'aligner sur le prix moyen pondéré par le volume du marché.

Prix Moyen Pondéré dans le Temps (TWAP)

La stratégie TWAP est similaire à la VWAP, mais elle se concentre sur l'exécution des opérations de manière uniforme sur une certaine période au lieu 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 inclut l'exécution d'opérations basée sur un pourcentage prédéterminé du volume du marché. Par exemple, un algorithme pourrait viser à 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 pour minimiser l'impact sur le marché.

Avantages du trading algorithmique

Efficacité

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

Opérations sans émotions

Les algorithmes fonctionnent sur la base de règles prédéfinies et ne sont pas influencés par des émotions, comme 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 un obstacle pour de nombreux traders.

Pannes 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.