Qu'est-ce que la stratégie de trading quantitatif

La stratégie de trading quantitatif fait référence à la recherche de stratégies de trading efficaces et à forte probabilité sur le marché, en utilisant de nombreux outils mathématiques et statistiques par le biais de l'analyse des données informatiques, de la construction de modèles, de la vérification des back-tests, de l'exécution des transactions, de l'optimisation et d'autres processus. Il est possible de réaliser un processus de trading rationnel, objectif et automatisé sans s'appuyer sur des jugements subjectifs humains, c'est pourquoi la stratégie de trading quantitative est souvent appelée trading automatisé.

Histoire de la stratégie de trading quantitatif

Avec l'invention des circuits intégrés et le développement de l'informatique, les gens ont commencé à explorer la possibilité d'appliquer le puissant traitement des données et la puissance de calcul des ordinateurs au marché des transactions financières. Harry Max Markowitz, lauréat du prix Nobel d'économie, est également connu comme le père de la stratégie de trading quantitatif. Dans son article représentatif "Portfolio Selection", il a discuté de l'efficacité de la répartition des actifs de manière numérique, et a aidé deux gestionnaires de fonds à exécuter la première transaction d'arbitrage informatique sur le marché financier.

De 1970 à 1980, la stratégie de trading quantitatif a commencé à émerger. La Bourse de New York a adopté le système DOT (Designated Order Turnaround), qui a considérablement réduit le délai des ordres des investisseurs et amélioré l'efficacité opérationnelle. Depuis 1990, les systèmes d'algorithmes sont devenus de plus en plus populaires, et de nombreux fonds spéculatifs ont également investi dans les bras de la stratégie de trading quantitatif. La bulle Internet en 2000 a prouvé l'efficacité et la force du trading de stratégie quantitative. Lorsque le marché était encore plongé dans la dernière fête, la stratégie de trading quantitatif a permis aux institutions d'investissement de réduire leurs positions dans les actions dot-com à haut risque et d'éviter avec succès l'effondrement du marché qui a suivi.

Selon les statistiques, en 2010, plus de 60 % du volume des transactions sur le marché boursier américain provenait d'investisseurs et de teneurs de marché pratiquant le trading à haute fréquence et utilisant des stratégies quantitatives. Après des décennies de développement, les robots de trading automatisés représentent désormais la moitié du marché financier.

Avantages de la stratégie de trading quantitatif

La stratégie de trading quantitatif exécutée automatiquement présente les avantages suivants par rapport aux transactions ordinaires dans lesquelles les utilisateurs effectuent des transactions par eux-mêmes :

Types de stratégie de trading quantitatif

Il existe de nombreux types de stratégies de trading quantitatif. Voici quelques stratégies quantitatives courantes dans le domaine des devises numériques :

1. Grid Trading :

   La stratégie quantitative consiste à diviser les actifs en parties égales selon la quantité de grille fixée, et à suspendre les ordres à différents prix de grille dans la fourchette de prix fixée. Lorsque la fluctuation du marché croise les différents prix du réseau, le programme achète et vend automatiquement par lots, de manière à tirer des bénéfices des différentiels de réseau.

2. Rééquilibrage intelligent :

   La stratégie quantitative est similaire au fonds indiciel, qui combine différents objets d'investissement selon la proportion sélectionnée, vend des actifs avec des positions élevées et achète des actifs avec des positions basses lorsque le prix du marché change, et ajuste dynamiquement les positions pour rétablir la proportion initiale de chaque objet d'investissement, de manière à obtenir des rendements stables à long terme.

3. Arbitrage du futur :

   En raison du taux de capital sur le marché des contrats à perpétuité, lorsqu'il y a une différence entre le prix des contrats à terme et le prix au comptant, la couverture des contrats à terme et au comptant peut être effectuée pour gagner la différence de prix actuelle qui diminue avec le temps. Par exemple, lorsque le taux de capital est positif, l'achat d'une certaine valeur de spot et l'émission d'un ordre à court terme de valeur égale peuvent compenser les gains et les pertes causés par la hausse et la baisse, et obtenir les rendements du taux de capital du marché des contrats à perpétuité.

4. Stratégie du Commodity Trading Advisor (CTA) :

   La stratégie quantitative fait référence à l'utilisation d'un seul ou de plusieurs indicateurs techniques pour le suivi du marché. Lorsque les données de transaction collectées répondent aux conditions fixées par les indicateurs, le signal de transaction est déclenché et le programme effectue automatiquement les transactions.

5. Vendre haut et acheter bas pour l'arbitrage

   La plupart des devises peuvent être échangées sur différentes plateformes. En raison des différences de méthodes de tarification, de volume d'échange et de profondeur de marché, il arrive que la même devise ait des cotations différentes sur différentes plateformes. L'arbitrage (Sell high buy low) désigne un comportement consistant à acheter sur une plateforme de prix inférieure et à vendre sur une plateforme de prix supérieure pour gagner une différence de prix. L'opportunité de vendre haut et d'acheter bas pour l'arbitrage est fugace, et de multiples plates-formes de négociation doivent être surveillées en temps réel, de sorte qu'elle est généralement réalisée par le calcul du trading à haute fréquence.

Comment élaborer une stratégie de trading quantitative

La formulation d'une stratégie de trading quantitative comprend généralement les étapes suivantes :

1. Conception de la stratégie

   Toute stratégie quantitative doit avoir des moyens et des dimensions de profit clairs, tels que l'écart de gain, la volatilité, la valeur temporelle, l'arbitrage, etc. L'idée stratégique permet de collecter une grande quantité de données de marché pour des paramètres spécifiques en vue d'une analyse statistique et de la construction de modèles.

2. Établissement du modèle

   Après avoir collecté suffisamment de données, nous pouvons commencer l'exploration des données. À ce stade, des outils statistiques mathématiques seront utilisés pour effectuer un tri des valeurs aberrantes, un regroupement, une analyse de la variance (ANOVA), une analyse de régression ou des algorithmes d'apprentissage automatique, etc., afin de découvrir les règles et les formules cachées dans les big data qui peuvent être utilisées comme stratégies de trading.

3. Backtesting de données

   Le backtesting des données est un processus nécessaire avant le lancement et l'exploitation officiels de toute stratégie quantitative. Il peut évaluer diverses données de performance de la stratégie quantitative, notamment le taux de gain, le rapport bénéfices/pertes, la courbe de performance, le repli maximal, le facteur d'invalidité, etc. Un bon backtesting de données peut aider les concepteurs de stratégies quantitatives à trouver les problèmes potentiels le plus tôt possible, afin d'optimiser et d'itérer le modèle ultérieur.

4. Marché ferme

   Si la stratégie de trading quantitative ne passe pas par l'expérience pratique du marché du trading, elle finira par devenir un point de non-retour. Certaines plateformes proposent des échanges sur papier, afin que les utilisateurs puissent utiliser les fonds MIMIK pour enregistrer les profits et les pertes en fonction des conditions réelles du marché, et confirmer si la stratégie quantitative construite répond aux bénéfices stables attendus.

Gestion des risques et de la stratégie

Bien que le trading de stratégies quantitatives ait apporté de nombreuses commodités et avantages à ses utilisateurs, il est toujours nécessaire de prêter attention à la possibilité que d'autres facteurs de risque puissent faire échouer les stratégies de trading quantitatives. La stabilité des prestataires de services est un maillon très important. En cas de défaillance de l'équipement ou d'interruption du réseau, le programme de stratégie quantitative ne pourra non seulement pas fonctionner normalement, mais entraînera même une exposition au risque et des pertes matérielles en raison de l'impossibilité de clôturer les positions. La source des données de citation est la même que celle de l'attaque du pirate de réseau. Les données de cotation erronées entraîneront une mauvaise appréciation du programme, et les failles et les défauts d'algorithme du code du programme seront attaqués par d'autres participants du marché et provoqueront des pertes.

En raison de l'augmentation du nombre de stratégies quantitatives et de la complexité du modèle, il peut y avoir des corrélations et des interactions inattendues entre les différentes stratégies et les différents paramètres de trading. Une maintenance régulière des mises à jour et un contrôle du backtesting sont nécessaires. Dans certaines transactions avec un grand volume de capitaux ou un risque élevé, la stratégie quantitative n'est utilisée que comme base de référence pour que les opérateurs ouvrent et ferment des positions, plutôt qu'un fonctionnement entièrement automatique. Pour de telles opérations auxiliaires quantitatives, il doit y avoir un processus opérationnel standard parfait ainsi qu'une éducation et une formation pour éviter la négligence de l'opération manuelle.

Limites de la stratégie de trading quantitatif

1. Non applicable à tout marché ou cotation

Avant d'utiliser la stratégie de trading quantitative, nous devons comprendre que la stratégie de trading quantitative n'est pas une panacée pour tout marché ou cotation. Si l'indice de paramètre effectif du marché financier traditionnel est changé pour le marché des crypto-monnaies, il peut échouer. En outre, les résultats historiques de backtesting de toute stratégie de trading quantitatif ne peuvent être utilisés comme une garantie de performance future. Par exemple, lorsqu'une stratégie commerciale attire de nombreux investisseurs en raison de ses excellentes performances, de nombreux traders sur le marché se précipiteront pour acheter et vendre au même moment, rendant non rentable la stratégie qui aurait dû générer des bénéfices.

2. Impossible d'effectuer la démonstration des données du sentiment de stock abstrait

En outre, le trading est non seulement une connaissance profonde, mais aussi un art. Certains traders professionnels de haut niveau ne se fient pas entièrement aux données objectives de l'indice lorsqu'ils effectuent des jugements d'entrée et de sortie, mais se fient aussi parfois à un "sentiment d'action" abstrait. Bien que le développement rapide de l'intelligence artificielle ait atteint un niveau bien supérieur à celui de l'être humain dans les domaines des jeux à information complète, tels que les échecs, les échecs japonais et le Go, il est encore impossible de démontrer la soi-disant "intuition" et le "sixième sens" dans le marché chaotique des transactions à information incomplète.

3. Des connaissances et une expérience professionnelles suffisantes sont requises

Les performances des traders dépendent de leur expérience et de leur capacité personnelle, et le trading de stratégie quantitative ne fait pas exception. Une stratégie de trading quantitative écrite par des développeurs sans connaissances professionnelles suffisantes et sans expérience est difficile à avoir de bonnes performances. La conception d'une stratégie quantitative implique de nombreux domaines différents. Nous devons donc avoir des connaissances professionnelles considérables en mathématiques, statistiques, finance, informatique, etc. afin de développer d'excellentes stratégies de trading quantitatif.

Quand est-il approprié d'utiliser une stratégie de trading quantitative ?

La stratégie de trading quantitatif ne doit pas nécessairement utiliser des algorithmes complexes haut de gamme. En fait, tant qu'il existe une logique de transaction fixe dans tout comportement commercial, les développeurs peuvent écrire du code pour automatiser son processus d'exécution. La plus courante est la stratégie de négociation en grille, qui convient très bien aux procédures automatisées pour remplacer les opérations manuelles, car elle accroche mécaniquement les ordres d'achat et de vente dans les deux sens.

Les stratégies quantitatives conviennent également comme référence auxiliaire pour le jugement manuel du trading. Les marchés financiers modernes évoluent rapidement, et il est inapproprié de se fier à ses propres efforts pour digérer une grande quantité d'informations afin de prendre des décisions d'investissement. En faisant bon usage de l'énorme capacité d'agrégation d'informations et des outils statistiques des ordinateurs, les utilisateurs peuvent bénéficier d'une vision plus large pour trouver de meilleures opportunités de trading.

Commerce à haute fréquence

L'émergence du trading quantitatif a également contribué au développement du trading à haute fréquence.

Le trading à haute fréquence fait référence au fait que le programme automatique effectue de nombreuses opérations de trading dans un temps très court. Selon les changements du marché, le robot de trading à haute fréquence peut même faire le jugement de conversion long et court en un millième de seconde, et effectuer une série d'ordres en attente et d'annulations. C'est-à-dire le trading à haute fréquence, qui maximise l'efficacité de l'utilisation du capital par un grand nombre de transactions instantanées en faisant tendre le temps de détention vers le risque zéro.

L'objectif du trading à haute fréquence est de trouver des opportunités commerciales fugaces et de petits profits que l'être humain ne peut pas saisir à partir des fluctuations quotidiennes des prix. En raison du développement rapide de l'informatique, le trading à haute fréquence est un domaine très exigeant et compétitif, et il existe de nombreuses exigences en matière de mise à niveau des équipements et d'optimisation des algorithmes. Même si le programme d'arbitrage utilise le même code, si le taux d'échantillonnage des informations sur le marché est différent, ou si les performances de l'équipement sont différentes, cela peut conduire à des résultats différents : une personne gagne et l'autre perd. D'une manière générale, plus le taux d'échantillonnage des informations du marché est élevé et plus la vitesse d'exécution du programme est rapide, plus les algorithmes haute fréquence sont avantageux sur le marché des transactions.

Le trading à haute fréquence a représenté une proportion considérable du volume des transactions sur le marché financier mondial. Il réduit l'écart du marché et fournit beaucoup de liquidités. Cependant, la concurrence entre les différentes procédures de trading à haute fréquence a également augmenté la fluctuation des prix du marché. Les algorithmes de trading à haute fréquence sont généralement complexes et difficiles à développer. Habituellement, seules les grandes institutions financières ou les teneurs de marché disposent de tels outils de stratégie de trading quantitatif.

Conclusion

Avec le développement du domaine informatique et l'innovation des produits financiers dérivés, les équipes professionnelles de gestion des investissements et les teneurs de marché ont commencé à adopter des procédures automatisées pour le trading quantitatif. Par rapport à la transaction générale de la transaction manuelle traditionnelle, la stratégie de trading quantitatif présente de nombreux avantages, tels que le respect de la discipline, la rapidité d'exécution, la logique cohérente, la prise de décision objective, la non-stop tout au long de l'année, la vérification facile des performances, le suivi synchrone d'un grand nombre de marchés de trading, l'auto-apprentissage, etc.

Cependant, les connaissances inter-domaines nécessaires au développement de stratégies quantitatives et la concurrence de plus en plus féroce rendent le seuil de la stratégie de trading quantitatif de plus en plus élevé, et les fautes et défauts sur l'équipement, le réseau, le code et le modèle pendant son fonctionnement sont également des facteurs à prendre en compte.

Actuellement, le trading quantitatif occupe une place sur le marché financier mondial. L'objectif de la plupart des stratégies et équipes quantitatives de haut niveau est de faire croître régulièrement la courbe d'actifs à long terme et d'éviter que les performances ne soient ballottées comme des montagnes russes en raison des fluctuations du marché. Outre l'itération des algorithmes et le développement de nouveaux marchés, la haute fréquence, le taux de gain élevé, le faible risque et l'accumulation d'arbitrage deviendront la future tendance de développement des stratégies quantitatives.

La stratégie de trading quantitatif n'est pas le saint graal, et il n'y a pas de garantie de profit. Comme le trading ordinaire traditionnel, il comporte un risque de perte. Ce n'est qu'après avoir connu les avantages et les inconvénients que nous pouvons bien maîtriser cet outil.