Comment fonctionnent les algorithmes de trading boursier ?

Les algorithmes de négociation boursière font des millions chaque jour grâce à l’utilisation pratique de l’apprentissage automatique.

Algorithme de négociation des actions
L’algorithme qui sous-tend les opérations boursières

Le marché boursier peut être une bête vorace pour ceux qui ne le comprennent pas, mais de nos jours, il n’est même pas nécessaire de le comprendre pour gagner de l’argent. L’essor de l’ère de l’information numérique et de l’IA a donné naissance à une nouvelle façon de négocier des actions, appelée trading algorithmique.

Parfois appelé trading automatisé ou black box trading, il s’agit essentiellement d’un programme capable de négocier des actions à grande vitesse et à haute fréquence, en parfaite adéquation avec le marché.

Ces programmes sont assortis de restrictions et d’instructions telles que le calendrier, le prix, la quantité, etc., et l’utilisateur peut régler avec précision la façon dont ils fonctionnent. Alors, comment tout cela fonctionne-t-il… ? Jetons un coup d’œil.

Comment fonctionne le trading algo

Par exemple, prenons un trader moyen. Il achète 50 actions d’une société lorsque la moyenne mobile sur 50 jours passe au-dessus de la moyenne mobile sur 200 jours. Il s’agit essentiellement d’un indicateur technique indiquant que l’action va augmenter à court terme. Ensuite, ce même trader vendra cette action lorsque la moyenne mobile sur 50 jours tombera sous la moyenne mobile sur 200 jours, ou lorsque l’action entrera dans une tendance à la baisse.

Ces deux principes sont des aspects assez simples de la négociation technique, mais le trader doit surveiller en permanence un grand nombre de données et peut souvent être influencé dans la mauvaise direction par ses émotions.

Pour le trading algorithmique, un programme informatique serait conçu pour vendre et acheter en fonction de ces conditions préalables, et le trader n’aurait plus besoin de surveiller constamment les données.

C’est ce principe qui constitue les fondements du trading algorithmique.

L’essentiel

Le trading algorithmique vous permet de vous assurer que les transactions sont exécutées exactement au bon moment, que les montants des ordres sont précis, que vous pouvez vérifier plusieurs indicateurs de marché en même temps et que vous pouvez réduire le risque d’erreurs manuelles.

Cette technique de négociation est devenue populaire lorsque les bourses du monde entier ont incité les entreprises à rendre leurs actions plus liquides, c’est-à-dire plus faciles à vendre. La Bourse de New York, par exemple, compte un groupe de sociétés qui accroissent la concurrence et la liquidité des prix des actions sur le marché. Le NYSE paie une commission pour fournir des actions plus liquides, ce qui l’aide à négocier davantage de transactions.

Une plus grande liquidité des actions donne également aux investisseurs une plus grande sécurité dans leur investissement, sachant qu’ils seront en mesure de sortir rapidement à l’avenir si nécessaire. Cette liquidité élevée est ce qui rend possible le trading à haute fréquence, qui peut être TRÈS rentable.

Le principal avantage de l’introduction du HFT sur tous les marchés est qu’il élargit le spread bid-ask, ce qui permet d’augmenter les profits des investisseurs. Toutefois, le principal inconvénient est que, comme ces algorithmes exécutent des milliers de mouvements par minute, des marchés entiers peuvent monter ou descendre en un instant.

Le 6 mai 2010, par exemple, le DOW Jones a chuté de 1 000 points, soit 10 % de sa valeur, en seulement 20 minutes avant de rebondir. Il s’est avéré par la suite qu’un ordre massif a provoqué la vente rapide d’un certain nombre de traders algorithmiques.

Lorsque nous entrerons un peu plus dans les subtilités du trading algorithmique, nous pourrons commencer à examiner les stratégies. Les plus courantes sont les stratégies de suivi de tendance.

Stratégies de suivi des tendances

Le trading algorithmique de suivi de tendance signifie essentiellement que ces algorithmes achètent et vendent sur la base de moyennes mobiles, de ruptures, de mouvements de prix et d’autres indicateurs hautement techniques. Ces stratégies sont largement utilisées parce qu’elles sont simples et s’appuient sur des données facilement disponibles, sans analyse complexe. Si l’on compare cette stratégie aux mathématiques, ce serait comme de simples additions et divisions pour les ordinateurs.

Cette simplicité signifie également que vos chances de gagner beaucoup d’argent ne sont pas aussi élevées avec ces techniques, mais elles offrent plus de sécurité.

Commerce d’arbitrage

Une autre technique courante du trading algorithmique est l’arbitrage – la différence de prix.

Si une station-service vend une barre de chocolat à un dollar et l’autre à deux, vous pourriez acheter des tonnes de chocolat à la première et les revendre à la seconde avec un bénéfice d’un dollar par barre. C’est le commerce d’arbitrage.

Les algorithmes de trading d’arbitrage achètent une action cotée sur différentes bourses. Comme chaque bourse est un marché différent, les prix ne correspondent pas toujours, mais ils sont généralement proches. La mise en œuvre d’un algorithme pour identifier les différences de prix vous permet de tirer parti de ces opportunités. En général, ces arbitrages changent rapidement et ne sont pas très importants, de sorte qu’un humain ne pourrait jamais le faire assez vite, mais un ordinateur le peut certainement.

Il existe un grand nombre de stratégies différentes pour le trading algorithmique qui dépassent largement l’objectif de cet article d’introduction. On peut supposer que les algorithmes peuvent être personnalisés en fonction des résultats spécifiques que vous souhaitez obtenir, du degré de risque que vous voulez prendre et des indicateurs que vous voulez utiliser.

L’apprentissage automatique est même en train de développer certains algorithmes capables de prendre des données de transaction, de déterminer s’il existe un algorithme derrière ces transactions, de comprendre comment cet algorithme fonctionne, puis de battre cet algorithme concurrent à son propre jeu ou au moins de réduire sa marge.

Mise en place du trading algorithmique

La mise en place d’un algorithme pour le trading requiert certaines compétences techniques et est généralement réservée aux entreprises qui ont les ressources nécessaires pour le faire.

Non seulement vous devez développer le code informatique pour créer l’algorithme, mais vous devez également mettre en œuvre l’algorithme sur votre ordinateur. Le plus grand défi consiste à transformer l’algorithme original en un algorithme qui peut réellement être intégré dans votre compte de trading.

Vous aurez besoin :

  • Compétences en programmation informatique et connaissance des stratégies de négociation ou possibilité d’acheter un algorithme préétabli.
  • Connexion réseau active pour passer des commandes.
  • Accès aux flux de données du marché intégrés dans vos algorithmes.
  • Infrastructure permettant de backtester le système sur les marchés précédents afin de valider qu’il fonctionne réellement sans perdre d’argent.

Pour conclure cette introduction au trading d’algorithmes, nous allons travailler sur un dernier exemple théorique.

Une action particulière, disons celle de Concerning Reality, en abrégé CORE, est négociée sur les bourses de YouTube et de Facebook. Ces bourses ouvrent à des heures différentes et dans des devises différentes. Vous avez besoin d’un algorithme qui négocie dans les deux monnaies (likes contre abonnés) et qui peut tenir compte du décalage horaire en conséquence.

Pour gagner de l’argent en arbitrant la différence de prix des actions sur les différentes bourses, vous avez besoin d’un algorithme qui dispose d’un flux en direct des prix actuels du marché des deux bourses, d’une calculatrice boursière intégrée, d’une intégration du placement des ordres avec un courtier/fournisseur d’actions et d’une capacité de backtesting pour voir comment CORE s’échangeait avant la mise en œuvre de l’algorithme.

L’algorithme lirait les prix entrants des deux bourses, les convertirait par taux de change, déterminerait si l’arbitrage est suffisamment important pour gagner de l’argent (en tenant compte des frais de courtage), puis achèterait et vendrait en conséquence. S’il est correctement mis en œuvre, l’algorithme accumulera lentement de plus en plus de bénéfices.

En théorie, tout cela semble simple, mais en pratique, des problèmes peuvent survenir. Les prix peuvent fluctuer à la milliseconde près. Ainsi, si votre algorithme est lent à traiter les données, il risque de perdre de l’argent en permanence. Vous devez également faire face à des risques tels que les erreurs de système et les pannes de réseau, qui peuvent entraîner un dépassement de votre algorithme ou simplement l’impossibilité de réaliser des transactions.