Le Trading Algorithmique et le Trading à Haute Fréquence

Le Trading Algorithmique

Pour conserver leurs investisseurs et en attirer de nouveaux, les entreprises doivent avoir sans cesse des résultats plus élevés que ceux du S&P 500 : la concurrence est plus intense que jamais. Le marché n’évolue plus selon des lois précises, et pourtant les investisseurs attendent des retours toujours plus élevés. Le trading algorithmique apporte des solutions concrètes à ces nouvelles attentes.

trading algorithmique

Utiliser les outils traditionnels et procéder à une simple analyse du marché ne suffisent plus pour rester compétitifs. Les fonds d’investissements doivent conserver leur avance afin de reconnaître rapidement les nouvelles tendances et opportunités. C’est dans ce but qu’ils utilisent les outils les plus avancés en terme de trading.

Le trading algorithmique (ou trading automatique) constitue aujourd’hui une des solutions les plus efficaces et rentables. On considère que près de 70% des achats et reventes sur le marché américain des actions se fait par trading algorithmique. Jusqu’alors, seuls les grands fonds d’investissements et les hedge funds pouvaient profiter de ces modèles mathématiques avancés. Désormais I Know First, start-up financière, propose à tous les types d’investisseurs son algorithme fondé sur l’auto-apprentissage et l’intelligence artificielle.

Toutefois il faut distinguer deux types de trading algorithmique. Le premier est appelé trading à haute fréquence (HFT), dont l’avantage principal est d’être plus rapide que le reste du marché. Il n’est cependant utilisé que par un nombre restreint de traders et il peut avoir des conséquences qui affectent l’ensemble du marché. Le système n’est pas dit « intelligent » et ne donne aucune réelle information aux investisseurs : il se contente de suivre les tendances à court terme. La question de l’éthique de cette forme de trading fait régulièrement débat.

Le second type de trading est celui utilisé par l’algorithme I Know First : c’est le trading quantitatif. Il donne de nombreuses informations aux investisseurs et est toujours accompagné d’une analyse plus traditionnelle. Les traders l’utilisent comme une « seconde opinion » pour vérifier leurs propres analyses ou découvrir de nouvelles opportunités. Cet article a pour but de souligner les nombreuses différences qu’il existe entre ces deux formes de trading algorithmique.

Le Trading à Haute Fréquence (HFT)

Le trading à haute fréquence a pour principal objectif d’engager beaucoup de faibles rendements sur une période de temps assez courte (il peut effectuer des opérations à la milliseconde près). Les coûts du HFT sont considérables, et il existe une concurrence très importante autour de sa technologie.

Le HFT se pratique en ligne et utilise une quantité innombrable de données en temps réel. Pour procéder rapidement, l’algorithme doit s’exécuter au plus vite, ce qui nécessite une excellente performance de processeur (CPU) ainsi qu’une très bonne mémoire. L’algorithme doit ensuite réduire le nombre de données utilisées pour prendre la décision finale.

Les algorithmes de HFT les plus utilisées sont appelés algorithmes à une seule passe (« one pass » algorithms). Comme l’indique leur nom, ils ne lisent qu’une seule fois chaque information avant de la détruire, et les données qu’ils traitent remontent aux 5 minutes précédentes pour créer une projection sur la minute à venir. Cette projection lui permet ensuite de prendre des décisions.

A mesure que la concurrence se fait plus rude autour du HFT, sa performance ne cesse de s’améliorer et son coût ne cesse d’augmenter. Sa performance dépend en effet entièrement de la qualité de l’infrastructure : si l’algorithme perd de la vitesse, sa rentabilité est directement menacée.

La vitesse est essentielle pour le trading à haute fréquence : il consiste à acheter et revendre très rapidement des positions pour définir la tendance générale. A la fin de la journée, toutes les positions sont liquidées. Ces algorithmes sont très controversés car ils ne font qu’augmenter la volatilité du marché, et les investisseurs traditionnels sont incapables de suivre leur rythme.  Les grands fonds d’investissements ont donc un énorme avantage comparatif. En cas de crise, les algorithmes HFT liquident leurs positions en quelques secondes, causant ainsi une énorme fluctuation des prix.

C’est par exemple ce qui s’est passé le 6 Mai 2010 lors du Flash Crash. Alors que le marché boursier américain était affecté par la crise de la dette grecque, le marché a perdu 600 points à 14h42, en plus des 300 points déjà perdus le matin-même, soit une perte totale de près de 1 000 points en une journée. A 15h07, le marché avait déjà presque entièrement récupéré les 600 points. L’erreur a ainsi été rapidement corrigée, mais elle a laissé des traces sur le marché. Plusieurs pays européens ainsi que le Canada ont décidé de limiter le trading à haute fréquence. voire de le bannir dans certains cas.

Le Trading Quantitatif

La deuxième forme de trading algorithmique est appelée trading quantitatif. Ce sont des algorithmes qui analysent les tendances du marché, qui cherchent la répétition de motifs, et qui donnent la possibilité aux investisseurs de mieux peser leurs décisions. Cette forme de trading convient à tous les types d’investisseurs (professionnels ou non). L’algorithme I Know First repose sur cette seconde forme de trading.

S’il nous est impossible d’évaluer l’efficacité de l’ensemble de algorithmes utilisés dans le trading quantitatif, nous pouvons toutefois expliquer plus en détails le fonctionnement de l’algorithme I Know First. Ce dernier utilise l’intelligence artificielle (IA), l’auto-apprentissage ainsi que des éléments de réseaux neuronaux artificiels. L’auto-apprentissage permet à l’algorithme d’apprendre sans cesse de sa propre expérience, et il n’est ainsi jamais en contact avec un biais humain.  Il génère et vérifie lui-même des hypothèses statistiques sur l’évolution des marchés, ce qui lui permet d’affiner ses théories un peu plus chaque jour : il teste celles-ci sur des données historiques avant de les valider ou non, et obtient ainsi une fonction de pertinence. Le but de l’algorithme est de trouver le minimum de cette dernière.

trading algorithmique

D’un point de vue mathématique, il est très délicat de trouver un minimum global, celui-ci risquant effectivement d’être confondu avec un minimum local. La figure ci-dessus montre la différence entre les deux. Afin d’augmenter les chances de trouver le minimum global, l’algorithme combine de multiples procédures. Une fois qu’il a validé ses résultats sur les données témoins, il passe à l’analyse des données réelles.

Le Trading Algorithmique et le Système I Know First de Prédictions du Marché

Beaucoup d’investisseurs ne savent pas comment mettre à profit le trading algorithmique. Nous proposons ici une variété de stratégies simples à mettre en place avec l’algorithme I Know First. L’algorithme génère deux indicateurs pour chacune des positions: la prévisibilité et le signal. La prévisibilité représente la « force » de la prédiction et le signal la direction de celle-ci (augmentation ou diminution). La prévisibilité correspond au coefficient de corrélation historique  entre la prédiction de l’algorithme et le mouvement du marché pour chacun des actifs. Nous conseillons d’examiner les deux indicateurs en même temps pour profiter au mieux des prédictions de l’algorithme.

L’algorithme I Know First propose des prédictions pour 6 durées différentes (du court au long terme), et chaque investisseur peut bénéficier d’une vingtaine de recommandations sur l’évolution des actions, des monnaies, des matières premières et autres. Nous proposons aussi d’adapter les prédictions selon vos besoins en ajoutant à votre abonnement des prédictions spécifiques. I Know First peut ainsi aider les investisseurs à diversifier leur portefeuille et à découvrir de nouvelles opportunités.

Toutes les technologies que nous utilisons au quotidien reposent sur des algorithmes, notamment les applications mobiles, les réseaux sociaux ou encore les moteurs de recherche. Il est donc naturel que les investisseurs y fassent eux aussi appel. Certains sont encore sceptiques quant à la qualité de tels algorithmes. Il suffit de regarder les résultats de l’algorithme I Know First pour avoir la preuve de son efficacité : en 2013, son rendement a été de 60.66%, soit un résultat 30% supérieur à celui du S&P 500. Et ces résultats ne vont cesser de s’améliorer au fur et à mesure que l’algorithme apprend de sa propre expérience et s’améliore.

L’algorithme est le fruit de 20 ans de recherches menées par le Dr Lipa Roitman, un scientifique avec plus de 20 ans d’expérience dans le domaine de l’intelligence artificielle. Le système qu’il a mis en place prédit l’évolution du marché en analysant les mouvements des différents flux financiers. Il utilise pour cela les données des 15 dernières années, qui sont quotidiennement mises à jour.

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L’algorithme prédit l’évolution de plus de 1 400 positions sur une durée de 6 mois. Il sépare les parties prévisibles des éléments stochastiques (aléatoires) propres à un marché et crée ensuite un modèle qui en projette la trajectoire future dans un espace multidimensionnel comprenant les autres marchés. Le modèle renvoie la tendance prévue sous la forme d’un nombre, positif ou négatif, au sein d’un tableau plus général qui prédit aussi comment les autres tendances vont l’affecter.  Cela permet aux traders de décider dans quelle direction aller, à quel moment entrer sur le marché et à quel moment en sortir. L’algorithme peut être utilisé au jour le jour, mais la prévisibilité des positions est plus fiable sur des périodes plus longues (1mois, 3 mois ou 1 an par exemple).

I Know First Research est le département d’analyse de I Know First, une start-up spécialisée dans la prédiction des flux du marché. Cet article a été écrit par Joshua Martin & Alice Peková. Nous n’avons reçu aucune contrepartie financière pour la rédaction de cet article, et nous n’avons aucun lien professionnel avec une des compagnies mentionnées ci-dessus.

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