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Comment fonctionnent les algorithmes de négociation d'actions?

Comment fonctionnent les algorithmes de négociation d'actions?

Le marché boursier peut être une bête vorace pour ceux qui ne le comprennent pas, mais de nos jours, vous n'avez même pas besoin de le comprendre pour gagner de l'argent. La montée de l'ère de l'information numérique et de l'IA a entraîné une nouvelle façon de négocier des actions appelée trading algorithmique.

Parfois appelé trading automatisé ou trading boîte noire, il s'agit essentiellement d'un programme qui permet de négocier des actions à des vitesses et des fréquences élevées, parfaitement en phase avec le marché.

Ces programmes reçoivent des contraintes et des instructions telles que le calendrier, le prix, le montant, etc. et un utilisateur peut affiner leur fonctionnement. Alors, comment tout cela fonctionne-t-il alors ...? Nous allons jeter un coup d'oeil.

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Les bases

Grâce au trading algorithmique, vous pouvez vous assurer que les transactions sont exécutées exactement au bon moment, les montants des ordres sont parfaitement précis, vous pouvez vérifier simultanément plusieurs indicateurs de marché et vous pouvez réduire le risque d'erreurs manuelles.

Le trading algorithmique peut être effectué à petite échelle, mais la plupart des échanges d'algo modernes se font d'une manière appelée trading haute fréquence (HFT). Cela signifie que l'algorithme place un grand nombre de transactions en succession rapide, ce qui permet de gagner un peu d'argent sur chaque transaction, ce qui représente ensuite un montant important.

Cette technique de négociation est devenue populaire lorsque les bourses du monde entier ont incité les entreprises à rendre leurs actions plus liquides ou plus faciles à vendre. La Bourse de New York, par exemple, a un groupe de sociétés qui ajoutent de la concurrence et de la liquidité aux cotations boursières sur le marché. Le NYSE paie des frais pour fournir des actions plus liquides, ce qui aide le courtier en bourse à plus de transactions.

Avoir des actions plus liquides donne également aux investisseurs plus de sécurité dans leur investissement, car ils savent qu'ils pourront sortir rapidement à l'avenir si nécessaire. Cette liquidité élevée est ce qui permet le trading haute fréquence, et cela peut être TRÈS rentable.

Le principal avantage de l'introduction du HFT pour tous les marchés est qu'il augmente l'écart acheteur-vendeur, ce qui permet des bénéfices plus élevés pour les investisseurs. Le plus gros inconvénient, cependant, est que, puisque ces algorithmes effectuent des milliers de mouvements par minute, des marchés entiers peuvent augmenter ou diminuer en un instant.

Par exemple, le 6 mai 2010, le DOW Jones a perdu 1000 points, 10% de sa valeur, en seulement 20 minutes avant de remonter. Il a été découvert plus tard qu'une commande massive avait provoqué la vente rapide d'une succession de traders algorithmiques.

Pour entrer un peu plus dans le vif du sujet du trading algorithmique, nous pouvons commencer à examiner les stratégies. Les plus courantes sont les stratégies de suivi des tendances.

Stratégies de suivi des tendances

Le trading algorithmique suivant les tendances signifie essentiellement que ces algorithmes achètent et vendent en fonction de moyennes mobiles, de cassures, de mouvements de prix et d'autres indicateurs hautement techniques. Ces stratégies sont courantes car elles sont simples et reposent sur des données facilement disponibles avec peu d'analyses complexes. En comparant cette stratégie aux mathématiques, ils seraient comme une simple addition et division aux ordinateurs.

Cette simplicité signifie également que votre opportunité de gagner beaucoup d'argent n'est pas aussi élevée avec ces techniques, mais elles offrent une plus grande sécurité.

Négociation d'arbitrage

Une autre technique courante de trading algorithmique est l'arbitrage - ce qui signifie la différence de prix.

Si une station-service vendait une barre chocolatée pour un dollar et l'autre en achetait pour 2, vous pourriez acheter des tonnes de bonbons de la première et la vendre à cette dernière avec un bénéfice d'un dollar par barre. C'est le trading d'arbitrage.

Les algorithmes de négociation d'arbitrage achètent une action cotée sur différentes bourses. Étant donné que chaque bourse est un marché différent, les prix ne sont pas toujours alignés, mais ils sont généralement proches. La mise en œuvre d'un algorithme pour identifier les différences de prix vous permet d'exploiter ces opportunités. Habituellement, ces arbitrages changent rapidement et ne sont pas très volumineux, donc un humain ne pourrait jamais le faire assez rapidement, mais un ordinateur le peut certainement.

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Il existe une tonne de stratégies différentes pour le trading algorithmique qui vont bien au-delà du but de cet article d'introduction. Il est prudent de supposer que les algorithmes peuvent être ajustés en fonction des résultats spécifiques que vous souhaitez, du degré de risque que vous souhaitez être et des indicateurs sur lesquels vous souhaitez négocier.

Grâce à l'apprentissage automatique, certains algorithmes sont même en cours de développement qui peuvent prendre des données commerciales, déterminer si un algorithme était derrière ces transactions, comprendre comment fonctionne cet algorithme, puis battre cet algorithme concurrent à son propre jeu ou au moins réduire sa marge.

Configurer le trading algorithmique

La mise en place d'un algorithme pour faire votre trading nécessite des prouesses techniques, et elle est généralement reléguée aux entreprises ayant les moyens de le faire.

Non seulement vous devez développer du code informatique pour construire l'algorithme, mais vous devez ensuite implémenter l'algorithme sur votre ordinateur. Le plus grand défi consiste à transformer l'algorithme initial en un algorithme qui peut réellement être intégré à votre compte de trading.

Voici ce dont vous aurez besoin:

  • Compétences en programmation informatique et connaissance de la stratégie de trading ou capacité d'acheter un algorithme préfabriqué.

  • Connectivité réseau active pour passer des commandes.

  • Accès aux flux de données de marché intégrés à vos algorithmes.

  • Infrastructure pour backtester le système sur les marchés antérieurs pour valider qu'il fonctionne réellement sans perdre d'argent.

Pour clore cette introduction au trading d'algorithmes, travaillons sur un dernier exemple théorique.

Une action donnée, disons pour Concerning Reality, en abrégé CORE, se négocie sur les bourses YouTube et Facebook. Ces bourses ouvrent à des moments différents et dans des devises différentes. Vous aurez besoin d'un algorithme qui négocie dans les deux devises (j'aime par rapport aux abonnés) et d'un algorithme capable de tenir compte des différences de temps en conséquence.

Afin de gagner de l'argent grâce à l'arbitrage, la différence du prix de l'action sur les bourses de différence, vous aurez besoin d'un algorithme qui a un flux en direct des prix actuels du marché des deux bourses, un calculateur d'échange intégré, une intégration de placement de commande avec un courtier / fournisseur et capacité de backtesting pour voir comment CORE a négocié avant de mettre en œuvre l'algorithme.

L'algorithme lit les prix entrants des deux bourses, les convertit par le biais des taux de change, détermine si l'arbitrage est suffisamment important pour gagner de l'argent (en tenant compte des frais de courtage), puis achète et vend en conséquence. S'il est mis en œuvre correctement, l'algorithme amassera lentement de plus en plus de bénéfices.

Tout cela semble simple en théorie, mais en pratique, des problèmes peuvent survenir. Les prix peuvent fluctuer à la milliseconde, donc si votre algorithme est lent à traiter les données, il pourrait finir par perdre de l'argent de manière constante. Vous avez également des risques tels que des erreurs système et des pannes de réseau qui pourraient amener votre algorithme à dépenser trop d'argent ou tout simplement ne plus pouvoir négocier.

Le trading d'algorithmes n'est probablement pas dans votre avenir, mais j'espère que vous en comprenez maintenant un peu plus sur le processus qui anime les marchés modernes.


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