Guide du trader pour le trading quantitatif
Découvrez le trading quantitatif, avec des conseils et des exemples pour trader en utilisant une approche basée sur les données avec Capital.com
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Qu’est-ce que le trading quantitatif ?
Le trading quantitatif, également appelé « quant trading », est une approche basée sur les données qui utilise les mathématiques et la technologie pour orienter les décisions de trading. Contrairement aux méthodes traditionnelles, qui reposent sur l’intuition humaine, l’expérience et les émotions, le trading quantitatif utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour identifier les opportunités de marché.
En d’autres termes, le trading quantitatif est une méthode de trading logique et scientifique qui aide à minimiser les risques d’erreur humaine – en particulier celles causées par des émotions telles que la peur ou la cupidité.
Qu’est-ce qu’un trader quantitatif ?
Un trader quantitatif est un trader qui adopte l’analyse quantitative et des techniques informatiques pour développer et exécuter ses stratégies de trading. Par le passé, le trading quantitatif était l'apanage quasi exclusif des grandes institutions financières, en raison de son besoin impératif en puissance de calcul massive et d'une maîtrise avancée des langages de programmation comme Python, R et C++.
Cependant, la technologie moderne a rendu le trading quantitatif plus accessible. Des outils comme Metatrader 4, Metatrader 5 et TradingView sont proposés sur des plateformes de trading fiables, avec des interfaces conviviales permettant aux traders de mettre en œuvre des stratégies quantitatives sans nécessiter de connaissances approfondies en programmation.
Comment fonctionne le trading quantitatif ?
Le trading quantitatif fonctionne en utilisant des méthodes mathématiques et statistiques pour analyser les données financières. Dans le trading quantitatif, des algorithmes informatiques effectuent automatiquement de l’analyse technique pour identifier les tendances et les modèles de marché, souvent en une fraction de seconde, afin de fournir des informations exploitables.
Par exemple, un trader peut reconnaître une tendance ou un motif graphique grâce à l’analyse quantitative, puis créer un algorithme de trading quantitatif qui analyse les données de prix et de volume pour confirmer le signal ou anticiper des mouvements majeurs du marché.
Le trading à haute fréquence (HFT) et le trading algorithmique sont souvent utilisés en conjonction avec le trading quantitatif. Le HFT permet aux ordinateurs d’exécuter automatiquement des trades en une fraction de seconde, permettant aux traders de réagir rapidement aux changements du marché et de potentiellement profiter des fluctuations rapides des prix.
Trading quantitatif – avantages et inconvénients
Avantages
Il offre une rapidité accrue par rapport aux méthodes traditionnelles, ainsi que la capacité d’analyser les relations entre le prix, le volume et d’autres variables à travers différentes classes d’actifs.
Risques
Les algorithmes sont toujours conçus et configurés par des humains, donc le risque d’erreur subsiste. Une petite erreur, comme des paramètres incorrects ou une calibration légère erronée, peut entraîner une mauvaise interprétation des données et des erreurs coûteuses.
Modèles et techniques de trading quantitatif
Le trading quantitatif combine des algorithmes, l’analyse de données et des modèles statistiques pour anticiper automatiquement les mouvements du marché selon des conditions prédéfinies.
Voici comment cela fonctionne :
Collecte de données
De grands ensembles de données sont collectés à partir de sources comprenant les données historiques de prix et de volume, ainsi que des données alternatives telles que le sentiment des actualités et les indicateurs macroéconomiques.
Analyse
Les algorithmes analysent les données à la recherche de tendances, de motifs et de corrélations entre les prix des actifs. Le machine learning et les techniques statistiques sont souvent utilisés pour révéler des insights plus approfondis.
Développement de stratégie
Les algorithmes créent des stratégies de trading basées sur cette analyse, comme la réversion à la moyenne ou le trading de momentum.
Tests rétroactifs
La stratégie est testée sur des données historiques pour évaluer son succès potentiel. bien que les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.
Exécution
Si le test rétroactif est concluant, la stratégie est appliquée aux données de marché en temps réel. Le suivi continu des performances est essentiel pour que les traders puissent ajuster la stratégie en fonction des besoins.
La gestion des risques est essentielle pour les traders quantitatifs. Des outils comme les ordres stop-loss ferment automatiquement les positions à une limite de perte prédéfinie, limitant ainsi l’exposition à des pertes supplémentaires*. Les ordres take-profit sécurisent les gains en fermant les positions lorsque l’objectif de profit prédéfini est atteint. Ces outils aident à minimiser les risques, en particulier lors des sessions de trading à haute fréquence.
*Les stop-loss ne sont pas garantis
Trading quantitatif vs trading algorithmique
Le trading quantitatif et le trading algorithmique utilisent tous deux l’automatisation, mais le trading quantitatif se concentre sur le développement de stratégies basées sur les données, tandis que le trading algorithmique met l’accent sur l’exécution des ordres conformément à ces stratégies. En d’autres termes, tout trading quantitatif est algorithmique, mais le trading algorithmique ne repose pas systématiquement sur des modèles quantitatifs.
| Dénomination | Trading quantitatif | Trading algorithmique |
|---|---|---|
| Champ | Développement de stratégie basé sur les données | Exécution automatique des transactions |
| Outils | Modèles statistiques, algorithmes, backtesting | Règles d'exécution de transactions préprogrammées |
| Utilisation | Souvent utilisées par les grandes institutions, mais de plus en plus accessibles aux particuliers | Utilisé par les traders particuliers, les institutions et les fonds spéculatifs |
Stratégies de trading quantitatif avec des exemples
Les stratégies de trading quantitatif reposent sur des modèles mathématiques, des algorithmes et une analyse statistique pour aider les traders à prendre des décisions disciplinées. Ces techniques minimisent les décisions émotionnelles et peuvent être personnalisées en fonction des préférences de trading, des objectifs de profit et de la tolérance au risque.
Voici deux stratégies populaires de trading quantitatif.
Stratégie de réversion à la moyenne
La stratégie de réversion à la moyenne suppose que les prix des actifs reviendront à leur moyenne historique avec le temps.
Dans cette stratégie, les traders quantitatifs recherchent les situations où le prix du marché s’écarte significativement de sa moyenne à long terme. Par exemple, si un actif se négocie en dessous de sa moyenne historique, un trader peut prendre une position longue en anticipant que le prix remontera vers la moyenne. Inversement, une position courte pourrait être prise si le prix est au-dessus de la moyenne.
Une version plus avancée est le trading de paires, où les traders comparent deux actifs corrélés. Si le ratio de prix entre eux diverge de sa moyenne historique, c’est une version plus avancée de la stratégie de réversion à la moyenne. Les traders comparent les mouvements de prix de deux actifs corrélés et confrontent le ratio de prix actuel à sa moyenne historique. Ils peuvent alors prendre une position longue sur l’actif sous-évalué et une position courte sur l’actif surévalué, en s’attendant à ce que le ratio se normalise.
Exemple : le cours d’une action baisse de 15 % en dessous de sa moyenne mobile sur 200 jours, indiquant une opportunité d’achat potentielle. En utilisant l’analyse quantitative, ils confirment que l’action revient historiquement vers sa moyenne, puis entrent en position en se basant sur cette attente.
Stratégie de suivi de tendance / momentum
La stratégie de suivi de tendance, ou stratégie de momentum, suppose que lorsqu’un actif évolue dans une direction donnée, il continuera dans cette voie. Les traders utilisent des indicateurs de momentum pour mesurer la force d’une tendance. Si une tendance haussière présente un momentum important, ils peuvent prendre une position longue en s’attendant à ce que la tendance se poursuive. De même, si une tendance baissière présente un fort momentum, ils peuvent prendre une position courte.
Les algorithmes identifient généralement le momentum en utilisant des indicateurs techniques tels que les moyennes mobiles, l’indice de force relative (RSI) et la convergence divergence des moyennes mobiles (MACD).
Exemple : un trader momentum identifie une matière première dont le prix augmente régulièrement, soutenue par un volume de trading important. Il utilise un algorithme qui achète lorsque le prix franchit une moyenne mobile clé et sort de la position lorsque le momentum ralentit, minimisant ainsi le risque de retournements soudains.
