Trading Quantitatif - page 9

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De l'idée à l'algorithme : le flux de travail complet derrière le développement d'une stratégie de trading quantitatif

De l'idée à l'algorithme : le flux de travail complet derrière le développement d'une stratégie de trading quantitatif

Dans cette vidéo complète, Delaney Mackenzie donne un aperçu détaillé du flux de travail suivi par les traders quantiques lors de l'élaboration d'une stratégie de trading. Le conférencier souligne le rôle crucial de commencer par une hypothèse et de tirer parti des données historiques pour faire des prédictions éclairées sur l'avenir. Le processus implique un raffinement et une exploration continus d'un modèle de trading pour assurer sa corrélation historique avec les rendements futurs tout en maintenant son indépendance par rapport aux autres modèles.

L'un des principaux objectifs est de concevoir un portefeuille qui maximise les rendements attendus tout en respectant diverses contraintes de risque. Pour y parvenir, le conférencier souligne l'importance de tester le modèle sur un petit montant de capital avant de le déployer en direct et de le mettre à l'échelle. De plus, l'intégration de sources de données alternatives et l'utilisation de techniques de gestion des risques sont fortement recommandées.

La vidéo se penche sur les deux étapes du backtesting dans le développement de la stratégie de trading. Premièrement, concevoir un portefeuille et établir des règles d'exécution, et deuxièmement, mettre en œuvre le processus de backtesting lui-même. L'orateur souligne l'importance de construire un portefeuille à risque limité qui préserve l'intégrité des prédictions du modèle et conseille de passer à l'étape suivante uniquement lorsque le modèle surpasse systématiquement les opportunités d'investissement alternatives. De plus, l'orateur encourage l'exploration de nouvelles possibilités au lieu de s'appuyer sur des versions remaniées de modèles existants.

Delaney Mackenzie explique la phase initiale de développement d'une stratégie de trading, qui consiste à formuler une hypothèse économique pour guider la sélection des actifs et le timing. La finance vise à transformer des idées en résultats rentables en prédisant intelligemment l'avenir sur la base d'hypothèses. Chaque décision prise dans le trading représente essentiellement un pari sur les changements futurs du marché, soulignant le rôle essentiel de tirer parti des informations passées pour faire des prédictions intelligentes.

Le conférencier donne un aperçu du flux de travail de développement d'une stratégie de trading quantitative. Le processus commence par la formulation d'une hypothèse et son exploration à l'aide de données d'échantillon. La comparaison de l'hypothèse avec les modèles existants est essentielle pour le raffinement, et une fois que le nouveau modèle démontre sa valeur, il est conseillé de le combiner avec d'autres sous-modèles pour un pouvoir prédictif accru. L'orateur souligne que les hypothèses et les modèles n'existent pas isolément et qu'un modèle agrégé qui intègre de multiples sources d'informations a tendance à donner de meilleures performances. De plus, il est important de tester le modèle sur de nouvelles données pour s'assurer de sa validité.

Le conférencier insiste sur l'importance de tester un modèle sur des données inédites pour éviter le surajustement lors de la phase de développement. Ils notent que si le backtesting d'une stratégie complète est couramment utilisé, il est crucial de reconnaître que la plupart du temps est consacré à l'élaboration de modèles et de prédicteurs plutôt qu'à la construction de portefeuilles. Par conséquent, l'orateur souligne l'importance de la construction et de l'exécution du portefeuille, y compris des facteurs tels que les frais de transaction, avant de procéder à des tests ex post pour assurer la viabilité du portefeuille dans des conditions de marché réelles. De plus, le conférencier souligne que le but du backtesting n'est pas seulement d'évaluer la performance prédictive du modèle, mais aussi d'évaluer si le portefeuille conçu sur la base des prédictions du modèle peut résister aux conditions du monde réel. Enfin, l'orateur souligne l'importance de tester le modèle sur un petit montant de capital avant de passer à l'échelle pour assurer un déploiement efficace du capital.

Le raffinement et l'exploration d'un modèle de trading pour établir sa corrélation historique avec les rendements futurs et son indépendance par rapport aux autres modèles sont discutés par l'orateur. Ce processus est suivi de la construction d'un portefeuille dans les limites de risque définies. L'orateur souligne l'importance de s'assurer que l'exécution du modèle ne déforme pas le signal et ne diminue pas sa corrélation avec les rendements futurs. Un exemple de cahier est fourni pour mettre en évidence l'ajout progressif de contraintes, permettant d'évaluer les performances du modèle dans différentes conditions de risque. Cette section souligne l'importance de tests et de raffinements approfondis pour garantir la robustesse et l'efficacité d'un modèle de trading dans la génération de rendements.

Le processus de conception d'un portefeuille qui maximise les rendements attendus tout en satisfaisant diverses contraintes de risque est expliqué par l'orateur. Initialement, une stratégie d'optimisation naïve est employée, se concentrant sur la maximisation du rendement attendu en investissant la totalité du capital dans une seule action, suivie de l'introduction de contraintes pour limiter les montants d'investissement. Par la suite, des contraintes de concentration de position sont ajoutées, limitant l'investissement dans une chose à un certain pourcentage du portefeuille. La stratégie du portefeuille est encore affinée en intégrant des contraintes d'exposition sectorielle. L'orateur souligne que l'optimisation d'un portefeuille tout en tenant compte des contraintes de risque peut introduire de la complexité, car les pondérations dans la stratégie finale peuvent différer des prédictions du modèle pour l'avenir. Il est crucial de comprendre comment les contraintes de risque influencent les prévisions de modélisation et leur impact sur la construction du portefeuille.

Le conférencier présente le concept d'utilisation des lignes alpha, un logiciel libre développé par Quantopian, pour évaluer la corrélation entre les rendements d'un modèle et les rendements futurs. Les lignes alpha permettent d'encoder n'importe quel modèle, quelle que soit la taille de l'univers qu'il prédit, dans un modèle factoriel. En calculant la corrélation entre les prédictions du modèle au jour T et les rendements de tous les actifs qu'il a prédits au jour T+1, les lignes alpha aident à déterminer si le modèle présente une corrélation positive constante avec les rendements futurs. Cependant, l'orateur note que les données réelles ne présentent pas toujours des schémas de corrélation idéaux.

L'importance de comparer un nouveau modèle à des modèles existants est discutée, en se concentrant sur l'examen des rendements d'un portefeuille pondéré par le facteur et rééquilibré selon une période spécifiée. L'orateur suggère d'effectuer une analyse de régression linéaire, en utilisant les rendements pondérés du portefeuille du nouveau modèle comme variable dépendante et les rendements pondérés du portefeuille des modèles existants comme variables indépendantes. Cette analyse aide à évaluer la dépendance entre le nouveau modèle et les modèles existants, fournissant des informations sur la génération potentielle d'alpha. L'orateur souligne l'importance de la gestion et de la diversification des risques, qui peuvent être obtenues soit en limitant chaque composant individuellement, soit en faisant la moyenne de plusieurs composants risqués pour parvenir à une diversification des risques, en fonction de la stratégie d'investissement.

L'orateur explique la distinction entre les deux étapes du backtesting dans le développement d'une stratégie de trading. La première étape consiste à concevoir un portefeuille et à déterminer les règles d'exécution, tandis que la deuxième étape consiste à effectuer des backtestings pour évaluer la corrélation entre les prévisions du modèle et les prix futurs. La construction d'un portefeuille à risques limités qui intègre efficacement les prédictions du modèle sans compromettre leur intégrité est cruciale. Le conférencier conseille aux investisseurs de ne passer à l'étape suivante que lorsque leurs backtests fournissent systématiquement des preuves substantielles de la supériorité du modèle sur les opportunités d'investissement alternatives. De plus, l'orateur met en garde contre le recours à des versions remaniées de modèles existants et encourage une exploration rigoureuse de nouvelles approches.

Le flux de travail complet de développement d'une stratégie de trading quantitative est discuté par l'orateur. Le processus commence par la génération d'une idée, qui peut provenir de la compréhension du monde, de l'analyse des données ou de l'identification des domaines où la compréhension dominante diffère. Une fois le modèle développé, testé et affiné, il est comparé aux modèles existants pour déterminer son caractère unique et son potentiel de génération de nouveaux alpha. L'étape suivante consiste à effectuer des tests hors échantillon, à construire un portefeuille et à effectuer des simulations d'optimisation sous contrainte de risque. Enfin, la stratégie est soit négociée sur papier, soit testée en utilisant un petit capital avant de passer à l'échelle. L'orateur souligne que s'appuyer uniquement sur les données de tarification fournit rarement suffisamment d'informations pour générer des idées innovantes, et l'intégration de sources de données alternatives est cruciale pour obtenir de nouvelles informations.

L'orateur souligne l'importance d'utiliser des données alternatives pour générer de l'alpha, plutôt que de se fier uniquement aux prix et aux données fondamentales pour la rapidité et la commodité. Ils soulignent également la nécessité de faire la différence entre l'alpha et le bêta bon marché, car tout ce qui est pris en compte dans un modèle de risque est considéré comme ce dernier. Les limites de la validation croisée k-fold dans la réduction du surajustement sont discutées, l'orateur recommandant de véritables tests hors échantillon comme approche plus fiable. Enfin, le conférencier souligne l'importance d'avoir des idées sur le choix de l'ensemble de données pour prédire l'avenir et explorer des approches qui diffèrent des méthodes conventionnelles.

En résumé, la vidéo de Delaney Mackenzie donne un aperçu complet du flux de travail suivi par les traders quantiques lors de l'élaboration d'une stratégie de trading. Il souligne l'importance de commencer par une hypothèse, d'affiner et d'explorer le modèle de trading, de le tester sur de nouvelles données, de construire un portefeuille à risque limité et d'effectuer des backtestings approfondis. L'orateur souligne l'importance d'utiliser des données alternatives, de comparer le modèle aux modèles existants et d'incorporer des techniques de gestion des risques. Ils soulignent la nécessité de s'assurer que les prédictions du modèle sont historiquement corrélées avec les rendements futurs et indépendantes des autres modèles. L'orateur souligne également l'importance de tester le modèle sur une petite quantité de capital avant de passer à un déploiement dans le monde réel.

De plus, le conférencier plonge dans les subtilités de la conception du portefeuille et des règles d'exécution. Ils discutent du processus de construction d'un portefeuille à risque limité qui maximise les rendements attendus tout en satisfaisant à différentes contraintes de risque. Le conférencier souligne l'ajout progressif de contraintes telles que la concentration des positions et les expositions sectorielles pour évaluer la performance du modèle dans divers scénarios de risque. Ils soulignent que l'optimisation du portefeuille implique de faire des compromis entre la maximisation des rendements et la gestion des risques.

Le conférencier présente le concept des lignes alpha et leur rôle dans l'évaluation de la corrélation entre les rendements d'un modèle et les rendements futurs. Ils expliquent comment les lignes alpha permettent l'encodage de n'importe quel modèle dans un modèle factoriel, permettant l'évaluation des prédictions du modèle par rapport aux rendements futurs. L'orateur reconnaît que les données du monde réel peuvent ne pas toujours présenter des corrélations positives cohérentes, ce qui souligne l'importance de comprendre les limites de l'analyse de corrélation.

La comparaison du nouveau modèle avec les modèles existants est soulignée comme une étape cruciale dans l'évaluation de son efficacité. Le conférencier suggère d'utiliser une analyse de régression linéaire pour évaluer la dépendance entre les rendements pondérés du portefeuille du nouveau modèle et ceux des modèles existants. Cette comparaison permet de déterminer l'unicité du modèle et son potentiel de génération d'alpha. L'orateur souligne également l'importance de la gestion des risques et de la diversification dans la construction de portefeuille, soit en limitant les composants individuels, soit en diversifiant les risques sur plusieurs actifs.

L'orateur souligne en outre les deux étapes du backtesting dans le développement d'une stratégie de trading. La première étape consiste à concevoir un portefeuille et des règles d'exécution, tandis que la deuxième étape consiste à effectuer des backtests pour évaluer les prévisions du modèle par rapport aux prix futurs. Il est crucial de construire un portefeuille sous contrainte de risque qui intègre les prédictions du modèle sans compromettre leur intégrité. Le conférencier conseille aux investisseurs de ne passer à la deuxième étape que lorsqu'il existe des preuves cohérentes de la supériorité du modèle sur les opportunités d'investissement alternatives. Ils mettent en garde contre le fait de s'appuyer sur des versions remaniées de modèles existants et encouragent l'exploration de nouvelles approches.

Enfin, le conférencier décrit le flux de travail complet du développement d'une stratégie de trading quantitative. Cela commence par générer une idée et progresse en testant, en affinant et en comparant le modèle à ceux existants. La stratégie est ensuite soumise à des tests hors échantillon, à la construction de portefeuille et à une optimisation sous contrainte de risque. Avant de passer à l'échelle supérieure, la stratégie est soit négociée sur papier, soit testée avec un petit capital. L'orateur souligne l'importance d'intégrer des sources de données alternatives pour acquérir de nouvelles connaissances et souligne la nécessité de faire la différence entre l'alpha et le bêta bon marché. Ils recommandent de véritables tests hors échantillon pour atténuer le surajustement et soulignent l'importance de comprendre le choix de l'ensemble de données pour prédire l'avenir.

En conclusion, la vidéo de Delaney Mackenzie fournit une compréhension complète du flux de travail suivi par les quants dans le développement d'une stratégie de trading. Il met l'accent sur l'importance du développement d'hypothèses, du raffinement du modèle, des tests sur de nouvelles données, de la gestion des risques et d'un backtesting approfondi. Le conférencier encourage l'utilisation de sources de données alternatives, la comparaison avec des modèles existants et l'exploration de nouvelles approches. En suivant ce flux de travail, les traders quantitatifs peuvent améliorer l'efficacité et la robustesse de leurs stratégies de trading.

• 00:00:00 Delaney Mackenzie explique le flux de travail général qu'un quant suivra lors de l'élaboration d'une stratégie de trading. Tout d'abord, il commence par développer une hypothèse économique, qui aidera à décider dans quel actif investir et quand investir. L'hypothèse est une prédiction sur le fonctionnement du monde, et le but de la finance est de prendre des idées et de les transformer en dollars, sur la base de prédictions futures intelligentes. Chaque décision prise est essentiellement un pari sur l'avenir, il est donc crucial d'utiliser les informations passées pour comprendre et parier intelligemment sur les évolutions futures du marché.
  
  
• 00: 05: 00 L'orateur discute du flux de travail impliqué dans le développement d'une stratégie de trading quantitative. La première étape consiste à formuler une hypothèse et à l'explorer à l'aide d'un échantillon de données. La comparaison de l'hypothèse avec les modèles existants est essentielle pour l'affiner, et une fois que le nouveau modèle a de la valeur, les experts recommandent de le combiner avec d'autres sous-modèles pour faire des prédictions. L'orateur insiste sur l'idée que les hypothèses n'existent pas de manière isolée et que les modèles fonctionnent rarement seuls, nécessitant un modèle agrégé qui intègre plusieurs sources d'informations pour obtenir de meilleures performances. Enfin, le modèle doit être testé sur de nouvelles données pour s'assurer de sa validité.
  
  
• 00: 10: 00 L'orateur discute de l'importance de tester un modèle sur de nouvelles données qu'il n'a jamais vues auparavant afin de s'assurer qu'il n'est pas surajusté à la période de développement. Ils notent également que le backtesting d'une stratégie complète est souvent surutilisé, car la plupart du temps, vous développez des modèles et des prédicteurs, plutôt que de construire un portefeuille. Le conférencier souligne l'importance de la construction et de l'exécution du portefeuille, y compris la compréhension des frais de transaction, avant de procéder à des tests ex post pour s'assurer que le portefeuille est capable de survivre aux conditions réelles du marché. L'orateur note également que le but du backtesting n'est pas de vérifier si le modèle fait de bonnes prédictions, mais de voir si le portefeuille conçu sur la base des prédictions du modèle peut survivre aux conditions du monde réel. Enfin, l'orateur souligne l'importance de tester le modèle sur une petite quantité de capital avant de le déployer en direct et d'augmenter les montants de capital pour réellement gagner de l'argent.
  
  
• 00: 15: 00 L'orateur discute du processus d'affinement et d'exploration d'un modèle de trading pour s'assurer qu'il est historiquement corrélé aux rendements futurs et indépendant des autres modèles. L'étape suivante consiste à utiliser ce modèle pour construire un portefeuille qui respecte les contraintes de risque. Le conférencier souligne l'importance de s'assurer que l'exécution du modèle ne détruit pas le signal et réduit la corrélation avec les rendements futurs. Ils mettent en évidence un exemple de bloc-notes où l'ajout progressif de contraintes peut aider à évaluer les performances d'un modèle sous diverses contraintes de risque. Cette section souligne l'importance de tester et d'affiner un modèle de trading pour s'assurer qu'il est robuste et efficace pour générer des rendements.
  
  
• 00:20:00 L'orateur explique le processus de conception d'un portefeuille qui maximise les rendements attendus mais satisfait également différentes contraintes de risque. Ils commencent par une stratégie d'optimisation naïve qui maximise le rendement attendu en investissant tout l'argent dans une seule action et ajoute la contrainte qu'ils ne peuvent pas investir plus d'un certain montant. Ensuite, ils ajoutent une contrainte de concentration de position, qui limite l'investissement de plus de 15% à 30% du portefeuille dans une seule chose. Par la suite, ils affinent la stratégie du portefeuille en limitant les expositions sectorielles. Le conférencier souligne que lors de l'optimisation d'un portefeuille tout en tenant compte des contraintes de risque, les pondérations dans la stratégie finale ne sont pas les mêmes que les prédictions du modèle pour l'avenir et peuvent entraîner beaucoup de complexité. En outre, l'orateur a souligné que certains modèles pourraient ne pas survivre à l'étape de limitation des risques, qui nécessite de comprendre le concept de modélisation des prédictions et la manière dont elles sont influencées par les contraintes de risque.
  
  
• 00:25:00 Le présentateur discute de l'utilisation des lignes alpha, un logiciel open source développé par Quantopian, pour vérifier s'il existe une corrélation entre les rendements d'un modèle et les rendements futurs. Le présentateur note que n'importe quel modèle, quelle que soit la taille de l'univers pour lequel il fait des prédictions, peut être facilement encodé dans un modèle factoriel. Les lignes alpha vérifient si la prédiction d'un modèle est corrélée avec les rendements futurs en calculant la corrélation entre les prédictions du modèle au jour T et les rendements de tous les actifs qu'il a prédits au jour T+1. Le présentateur note qu'une corrélation constamment positive est idéale, mais ce n'est pas toujours le cas dans les données réelles.
  
  
• 00: 30: 00 L'orateur discute de l'utilisation de la lentille alpha pour vérifier si un modèle a une corrélation avec les rendements du passé. Après avoir établi l'utilité du modèle pour prédire les résultats futurs, l'étape suivante consiste à le comparer à d'autres modèles qui existent déjà pour vérifier les similitudes dans les prédictions et les rendements. Cette comparaison est importante pour déterminer l'unicité du modèle et la possibilité de faire de nouveaux alpha. L'orateur explique comment effectuer cette comparaison en utilisant le modèle de risque pour vérifier si la stratégie complète développée sur le modèle est similaire à d'autres modèles et comment elle pourrait être simplifiée avec l'analyse de risque au niveau du facteur individuel.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, l'orateur explique comment évaluer l'efficacité d'un modèle de trading. Ils recommandent de comparer les rendements du modèle avec d'autres modèles connus et d'utiliser des techniques conscientes du risque, telles que le modèle de risque, pour vérifier son efficacité. Ils donnent un exemple d'un modèle simple de retour à la moyenne qu'ils ont évalué en examinant la similarité du risque avec d'autres modèles connus. Ils soulignent également l'importance de comparer le modèle avec les modèles d'alpha existants pour garantir les avantages de la diversification et non les risques de concentration. Enfin, ils discutent de la façon de construire un portefeuille en utilisant une optimisation de portefeuille consciente du risque, qui implique de maximiser les rendements tout en étant soumis à des contraintes de risque. Le conférencier recommande d'utiliser des exemples spécifiques pour décomposer les expositions de chaque action, calculer les expositions au risque d'un portefeuille et déterminer si un portefeuille est trop risqué.
  
  
• 00:40:00 Nous apprenons à limiter les risques, élément crucial du processus de création d'algorithmes. Con n'échange qu'un nombre limité de noms sans détruire l'alpha, il est donc nécessaire de limiter le risque pour éviter une exposition excessive. La corrélation est importante car la prédiction du modèle doit être corrélée avec les prix et les rendements futurs, de sorte que chaque fois que l'on limite le risque, il est plus difficile de maintenir cette corrélation. L'algorithme au bas de l'exemple d'algorithme long/short equity comporte des contraintes, telles qu'une politique neutre en dollars et des expositions sectorielles égales. Il est essentiel de considérer des contraintes intelligentes qui optimiseront les rendements et réduiront les risques.
  
  
• 00:45:00 L'orateur discute du workflow complet de développement d'une stratégie de trading quantitative. La première étape consiste à proposer une idée, qui peut provenir de la compréhension du monde, des données ou de la recherche d'un domaine où le monde n'est pas d'accord avec votre modèle ou votre compréhension implicite. Une fois le modèle testé et affiné, il est comparé aux modèles existants pour déterminer le nouveau matériau et déterminer la pondération entre les modèles. L'étape suivante consiste à effectuer un test hors échantillon, à construire un portefeuille et à exécuter une simulation d'optimisation à risque limité. Enfin, la stratégie est négociée sur papier ou testée avec une petite quantité de capital avant d'être mise à l'échelle. L'orateur souligne que l'utilisation des seules données de tarification ne fournit presque jamais suffisamment d'informations pour générer de nouvelles idées, et que les nouvelles idées proviennent de sources alternatives.
  
  
• 00: 50: 00 L'orateur discute de l'importance d'utiliser des données alternatives pour générer de l'alpha plutôt que d'utiliser uniquement des données de tarification et de fondamentaux, car c'est simple et rapide. L'orateur discute également de la nécessité de factoriser les modèles de risque existants, car tout élément d'un modèle de risque est considéré comme un bêta bon marché et non comme un alpha. L'orateur explique également les limites de la validation croisée k-fold pour réduire le surajustement et recommande plutôt d'utiliser de véritables tests hors échantillon. Enfin, l'orateur souligne l'importance d'avoir un aperçu de l'ensemble de données à utiliser pour prédire l'avenir et en quoi cela différerait de ce que les gens ont fait auparavant.
  
  
• 00: 55: 00 L'orateur explique comment comparer un nouveau modèle à des modèles existants en examinant les rendements d'un portefeuille pondéré par le facteur et rééquilibré selon une règle de période de rééquilibrage, généralement un jour ou un mois. L'orateur suggère d'exécuter une régression linéaire avec les rendements pondérés du portefeuille de votre modèle comme variable Y et les rendements pondérés du portefeuille de vos modèles existants comme variable d'indépendance. Plus il y a de dépendance, plus les modèles existants sont similaires et expliquent les performances de votre nouveau modèle, et plus il y a d'alpha produit. L'orateur souligne également l'importance de la gestion des risques et de la diversification, qui peuvent être réalisées soit en contraignant chaque composant à contrôler le risque, soit en prenant plusieurs composants risqués et en les faisant la moyenne pour diversifier les risques, en fonction de votre stratégie d'investissement.
  
  
• 01:00:00 L'orateur explique la différence entre les deux étapes de backtest dans le développement d'une stratégie de trading. La principale étape de backtest consiste à concevoir un portefeuille et à décider des règles d'exécution, tandis que la deuxième étape consiste en fait à effectuer le backtesting pour voir si les prédictions du modèle sont corrélées avec les prix futurs. Il est important de construire un portefeuille à risque limité qui peut obtenir les prédictions du modèle sans trop les corrompre. L'orateur indique que tout est relatif et que les investisseurs devraient passer à l'étape suivante lorsque leurs backtests fournissent systématiquement suffisamment de preuves pour constituer une meilleure opportunité d'investissement que les alternatives. Enfin, l'orateur met en garde contre l'utilisation de modèles qui ne sont que des versions remaniées de modèles existants et encourage les investisseurs à explorer rigoureusement la possibilité que le modèle suive quelque chose de nouveau.

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Construire des stratégies Quant Equity en Python

Construire des stratégies Quant Equity en Python

La vidéo fournit une exploration approfondie de la création de stratégies d'actions quantitatives en utilisant Python et la plateforme de trading algorithmique Quantopian comme exemple principal. L'orateur commence par se présenter et présenter son expérience en analyse de données et en finance quantitative. Ils expliquent que Quantopian est une plate-forme qui permet aux investisseurs particuliers d'accéder aux données et d'utiliser le backtesting pour construire leurs propres stratégies quantitatives de négociation d'actions. Malgré le scepticisme initial, l'orateur souligne le succès de Quantopian pour attirer une communauté de scientifiques quantitatifs, de hackers et d'investisseurs particuliers qui collaborent pour découvrir des idées d'investissement. Ils mentionnent également que si Quantopian est actuellement soutenu par un capital-risque et qu'il est en pré-revenu, il est prévu d'offrir éventuellement le trading en direct en tant que service payant.

L'orateur se penche sur le concept de création de stratégies quantitatives grâce à des données et des idées de crowdsourcing sur la plate-forme Quantopian. Ils soulignent que Quantopian facilite la messagerie directe entre les utilisateurs, favorisant les connexions et le partage d'idées pour développer des algorithmes quantitatifs. Cependant, l'orateur reconnaît que les limites des données peuvent poser des problèmes aux utilisateurs qui élaborent des stratégies, car ils peuvent ne pas avoir accès à toutes les données de tarification nécessaires. De plus, ils notent que Quantopian se concentre uniquement sur les actions et peut ne pas convenir aux stratégies de trading à haute fréquence ou sensibles à la latence.

Les limites de la plateforme de trading sont discutées en détail. L'orateur souligne que Quantopian n'est pas conçu pour les stratégies à faible latence comme le scalping ou la tenue de marché. Ils mentionnent que la source de données sur les prix détermine l'univers des titres, qui ne comprend actuellement que quelques milliers d'actions nationales. L'orateur aborde brièvement leur modèle de glissement de base open source disponible sur GitHub. Bien que l'inclusion d'options et de contrats à terme soit une possibilité pour l'avenir, l'objectif principal reste de fournir des stratégies rentables et d'assurer la transparence des statistiques de rentabilité. L'orateur classe cinq stratégies quantitatives de base mises en œuvre par les utilisateurs quotidiens de Python sur la plate-forme, notamment la réversion moyenne, l'élan, l'écart du jour au lendemain, la volatilité et l'appariement.

Diverses stratégies quantitatives sont explorées, en se concentrant spécifiquement sur l'interaction et le réglage de la réversion moyenne et de la quantité de mouvement. Le conférencier met en lumière des stratégies populaires telles que l'évaluation et la saisonnalité, les données de ces stratégies étant accessibles via des sources telles que Yahoo Finance ou Google Finance. Ils mettent en garde contre les pièges courants dans le trading de paires, tels que l'extraction aveugle de données pour trouver des titres non liés. L'importance d'identifier les titres liés à la même valeur et d'observer la répartition des spreads entre les deux actifs est soulignée. L'objectif est de capitaliser sur la réversion de l'écart entre les actions.

Les stratégies de négociation de paires et de négociation dynamique sont abordées plus en détail, et l'orateur fournit un exemple de backtesting d'une stratégie de négociation de paires à l'aide de Python. Le trading de paires implique de négocier l'écart entre deux actions et comporte des risques tels que des inversions potentielles. Le trading dynamique, quant à lui, consiste à classer les actions en fonction de leur appréciation précédente des prix. Bien que les données ne puissent pas être directement téléchargées depuis la plateforme, les utilisateurs peuvent exécuter des backtests et des transactions en direct dans un univers limité d'environ 100 actions en raison des contraintes de bande passante.

Le concept d'évaluation en tant que stratégie d'actions quantitative est exploré, nécessitant une analyse systématique des ratios fondamentaux pour identifier les actions sous-évaluées et surévaluées. Cependant, la mise en œuvre de telles stratégies nécessite une couverture étendue des données et une compréhension de la normalisation des données, de l'alignement du calendrier et de la manipulation associée. Le conférencier suggère de mettre en œuvre ces stratégies en utilisant la méthode de récupération, qui permet aux utilisateurs d'obtenir des données CSV à partir d'Internet. L'orateur aborde également le sentiment en tant que stratégie d'actions quantitative, impliquant l'analyse du sentiment du marché et son impact sur les cours boursiers. Cependant, ils avertissent que la mise en œuvre de cette stratégie nécessite une solide compréhension de l'analyse, de la normalisation et de la manipulation des données.

L'utilisation d'actions vendues à découvert comme indicateur de sentiment dans les stratégies d'actions quantitatives est discutée. La vente à découvert d'actions est reconnue comme difficile et risquée, seules des personnes expérimentées étant prêtes à s'y engager. Cependant, les données accessibles au public sur les niveaux d'intérêt à court terme, qui peuvent être obtenues auprès du NASDAQ, peuvent être utiles à cette fin. L'orateur souligne le risque de contraintes de liquidité découlant des short squeezes et suggère d'utiliser un signal basé sur la volatilité pour identifier les actions fortement shortées mais moins risquées. Ils proposent un algorithme qui classe les actions en fonction du signal "jours à couvrir", représentant le nombre de jours qu'il faudrait aux vendeurs à découvert pour dénouer leurs positions en fonction du volume quotidien moyen des transactions. La stratégie consiste à acheter les actions les moins vendues et à vendre les plus vendues.

L'orateur aborde ensuite les étapes intermédiaires du processus et l'open source des algorithmes. Ils reconnaissent les difficultés d'accès à des données précieuses telles que les taux d'emprunt des courtiers et les limites de leurs modèles de glissement. Le conférencier répond aux questions sur les types de commande disponibles et le système de rétroaction pour ajouter plus de fonctionnalités. De plus, ils mentionnent brièvement l'utilisation de la saisonnalité dans le commerce et sa popularité en ligne.

Une stratégie d'équité quantitative simple adaptée aux débutants est présentée. L'utilisation de la saisonnalité pour chronométrer le marché, par exemple, vendre des actions en mai et investir dans des obligations, puis racheter sur le marché boursier en octobre, est mise en évidence comme une règle systématique simple qui permet une analyse facile des performances dans le temps. L'orateur fournit une ventilation des 25 meilleurs algorithmes quantitatifs d'équité partagés sur la plate-forme Quantopian, en fonction du nombre de réponses, de vues et de clones. Notamment, un article sur l'utilisation des termes de recherche Google pour prédire les mouvements du marché, bien que considéré comme surajusté, a attiré l'attention sur les forums. Le conférencier note également que les stratégies avec des acronymes longs et complexes impliquant des concepts mathématiques avancés ont tendance à susciter plus d'intérêt, malgré l'efficacité des stratégies plus simples.

L'importance de la confiance et de la sécurité dans la plateforme est soulignée. L'orateur reconnaît la nécessité d'instaurer la confiance avec les utilisateurs pour les encourager à télécharger leurs algorithmes pour les tester par rapport au marché. Ils assurent que les mesures de sécurité sont prises au sérieux. Bien que les données de performance agrégées en direct ne soient pas encore disponibles, l'orateur mentionne qu'environ un millier d'algorithmes fonctionnent en simulation. Les avantages potentiels d'un réseau social pour les quants sont discutés, en reconnaissant qu'il peut ne pas avoir d'impact direct sur la rentabilité de l'algorithme individuel. Cependant, il existe un désir au sein de la communauté de la finance quantique de se connecter, d'échanger des idées et d'obtenir des informations des autres. La valeur de Quantopian en tant qu'environnement d'apprentissage est mise en évidence, où les gens peuvent apprendre à la fois des succès et des erreurs dans un environnement sans risque.

Le conférencier explore la popularité de diverses classifications de stratégies d'investissement au sein de la plateforme. Ils notent que les stratégies de momentum et de retour à la moyenne sont actuellement les plus populaires. Ils expriment leur enthousiasme quant au potentiel de la plateforme pour offrir un contenu plus accessible aux investisseurs particuliers. Une démonstration du backtester de la plate-forme en Python est fournie, présentant la méthode d'initialisation et la méthode de gestion des données, qui sont exécutées une fois par jour ou une fois par minute pendant le trading en direct. Les paramètres de l'interface utilisateur permettent de spécifier les dates de backtest, le capital initial et la fréquence des backtests. Le fil communautaire comprend une fonction de recherche pour trouver et utiliser des algorithmes créés par d'autres membres.

Dans la dernière section, l'orateur présente son tableau de bord de trading en direct, déployant un algorithme de base qui achète un portefeuille équipondéré de neuf ETF sectoriels par rapport à son compte Interactive Brokers. Le tableau de bord affiche une courbe d'équité de performance connectée à un indice de référence en rouge, les positions actuelles, les ordres passés et les exécutions. L'orateur mentionne la possibilité de consigner des informations pour le code source déployé. L'indice de référence utilisé est le rendement du SPI, car la sélection d'une large gamme d'actions de manière impartiale n'est pas actuellement proposée. Au lieu de cela, ils fournissent un univers de volume quotidien en dollars qui est mis à jour tous les trimestres.

• 00:00:00 Dans cette section, l'oratrice se présente et donne un aperçu de son expérience dans le domaine de l'analyse de données et de la finance quantitative. Elle explique que Quantopian est une plateforme de trading algorithmique qui permet à quiconque, en particulier aux investisseurs particuliers, d'accéder aux données et aux backtestings pour construire leurs propres stratégies quantitatives et les déployer contre leur propre compte pour négocier des actions. L'oratrice donne un aperçu du fonctionnement de Quantopian et souligne que malgré son scepticisme initial, la plateforme a réussi à attirer une communauté de scientifiques quantitatifs, de hackers et d'investisseurs particuliers qui collaborent pour trouver des idées d'investissement. Elle mentionne également que Quantopian est pré-revenu et soutenu par un capital-risque, avec des plans pour éventuellement facturer le trading en direct en tant que service payant.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur discute du concept de construction de stratégies quantitatives à partir de données et d'idées de crowdsourcing sur sa plateforme chez Quantopian. La plate-forme fournit une messagerie directe peer-to-peer et permet aux utilisateurs de se connecter et de partager leurs idées pour créer des algorithmes quantitatifs. Cependant, l'orateur reconnaît que les limites des données peuvent être un problème majeur pour les individus qui élaborent des stratégies, car ils peuvent ne pas avoir accès à toutes les données de tarification nécessaires à leurs algorithmes. De plus, étant donné que la plate-forme est uniquement axée sur les actions, elle peut ne pas être une plate-forme appropriée pour le trading à haute fréquence ou les stratégies de trading sensibles à la latence.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur discute des limites de sa plateforme de trading, soulignant qu'il ne s'agit pas d'une plateforme à faible latence pour les stratégies de scalping ou de tenue de marché. Ils mentionnent également que leur source de données sur les prix définit leur univers de titres, qui ne comprend actuellement que quelques milliers d'actions nationales. L'orateur discute brièvement de leur modèle de glissement de base, qui est open source et peut être trouvé sur GitHub. Ils évoquent également l'inclusion potentielle d'options et de contrats à terme à l'avenir, mais notent que l'accent est mis sur la fourniture de stratégies rentables et la transparence des statistiques de rentabilité. Enfin, l'orateur catégorise cinq stratégies quantitatives accessibles de base que les utilisateurs quotidiens de Python sur la plate-forme ont mises en œuvre, y compris la réversion moyenne, l'élan, l'écart du jour au lendemain, la volatilité et l'appariement.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'orateur discute de certaines stratégies Quan de base qui sont construites sur l'interaction et l'ajustement de la réversion moyenne et de l'élan. Deux stratégies populaires sont l'évaluation et la saisonnalité, les données de ces stratégies étant accessibles via Yahoo Finance ou Google Finance. L'orateur aborde ensuite les pièges courants du trading de paires, notamment l'exploration aveugle de données et la recherche de deux titres qui n'ont en fait aucun lien l'un avec l'autre. Ils encouragent à comprendre que le trading de paires implique de trouver deux choses qui sont liées à la même valeur, ainsi que d'examiner la distribution de l'écart entre les deux prix d'actifs et de remarquer quand l'écart arrive dans les queues de la distribution. L'objectif est d'acheter le spread, de vendre le spread et de parier que le prix entre les deux actions finira par revenir en arrière.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'orateur discute des stratégies de négociation de paires et de négociation dynamique et montre un exemple de la façon dont une stratégie de négociation de paires peut être backtestée à l'aide de Python. Le trading de paires implique d'échanger l'écart entre deux actions et s'accompagne de certains pièges courants, tels que des inversions potentiellement dévastatrices. Le trading Momentum, quant à lui, consiste à classer les actions en fonction de leur appréciation antérieure des prix sur une période donnée. L'orateur explique également que même si vous ne pouvez pas télécharger de données directement depuis leur site, vous pouvez exécuter des backtests et des transactions en direct dans un univers limité d'environ 100 actions en raison de contraintes de bande passante.
  
  
• 00:25:00 ans cette section, l'orateur discute du concept d'évaluation en tant que stratégie d'actions quantitative et comment il nécessite une analyse fondamentale des ratios de manière systématique pour identifier les actions bon marché et chères. Cependant, il mentionne que de telles stratégies nécessitent une bonne couverture des données et une bonne compréhension de la normalisation des données, de l'alignement des calendriers et de la manipulation des données associées. L'orateur suggère de mettre en œuvre de telles stratégies en utilisant la méthode de récupération, qui permet aux utilisateurs de récupérer des données CSV sur Internet. De plus, il parle du sentiment comme d'une stratégie d'actions quantitative, qui consiste à analyser le sentiment du marché et son impact sur les cours des actions. Cependant, il prévient que la mise en œuvre de cette stratégie nécessite également une solide compréhension de l'analyse, de la normalisation et de la manipulation des données.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, l'orateur discute de l'utilisation des actions vendues à découvert comme indicateur de sentiment dans la construction de stratégies d'actions quantitatives. Court-circuiter des actions est difficile et risqué, et seuls ceux qui savent ce qu'ils font sont prêts à le faire. Le niveau d'intérêt à découvert ou le nombre d'actions à découvert dans les actions cotées en bourse sont des données accessibles au public qui peuvent être extraites du NASDAQ. Cependant, les données sont décalées dans le temps et ont un instantané à basse fréquence. Le conférencier souligne également le risque de contrainte de liquidité lié à la compression des positions courtes et suggère d'utiliser un signal de type volatilité pour identifier les actions fortement vendues mais moins risquées. L'algorithme consiste à classer les actions en fonction du nombre de jours pour couvrir le signal, qui représente le nombre de jours de négociation quotidienne moyenne qu'il faudrait aux vendeurs à découvert pour se détendre. La stratégie achète les actions les moins vendues et vend les plus vendues.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur parle des étapes intermédiaires du processus et de l'open-sourcing des algorithmes. Il évoque également la difficulté d'accéder à des données précieuses telles que les taux d'emprunt auprès des courtiers et les limites de leurs modèles de glissement. Le conférencier répond aux questions sur les types de commande actuellement disponibles et sur le système de rétroaction pour ajouter plus de fonctionnalités. De plus, l'orateur mentionne brièvement l'utilisation de la saisonnalité dans le commerce et sa popularité en ligne.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, l'orateur discute de l'exemple le plus simple d'une stratégie d'équité quantitative pour les débutants. Un tel exemple possible pourrait être d'utiliser la saisonnalité pour synchroniser le marché, par exemple, vendre des actions en mai et investir dans des obligations, puis racheter sur le marché boursier en octobre. Il s'agit d'une règle systématique simple qui permet une analyse facile des performances dans le temps. Ils présentent également une ventilation des 25 meilleurs algorithmes quantitatifs d'équité partagés sur la plate-forme Quantiopian en fonction du nombre de réponses, du nombre de vues et du nombre de fois qu'ils ont été clonés. Parmi ceux-ci, un article sur l'utilisation des termes de recherche Google pour prédire les mouvements du marché, bien qu'il soit considéré comme surajusté, a attiré l'attention sur les forums. Enfin, le conférencier note que les gens ont tendance à trouver des stratégies avec des acronymes longs et compliqués impliquant des concepts mathématiques durs plus attrayantes que des stratégies simples qui fonctionnent efficacement.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, l'orateur discute de l'importance de la confiance et de la sécurité pour s'assurer que les gens sont prêts à télécharger leurs algorithmes rémunérateurs sur une plate-forme en ligne pour les tester par rapport au marché. L'orateur souligne la nécessité d'établir un niveau de confiance avec les utilisateurs afin qu'ils se sentent à l'aise d'utiliser la plateforme, et mentionne qu'ils prennent leurs mesures de sécurité au sérieux. Bien que les données de performance agrégées en direct ne soient pas encore disponibles, l'orateur note qu'ils ont environ un millier d'algorithmes exécutés en simulation. L'orateur considère les avantages potentiels d'un réseau social pour les quants, mais n'est pas sûr qu'il entraînera la rentabilité de l'algorithme individuel. Cependant, il pense qu'il existe une demande refoulée parmi les personnes du monde de la finance quantique pour se parler et comprendre ce que font les autres. Enfin, le conférencier souligne la valeur de la plateforme en tant qu'environnement d'apprentissage où les gens peuvent apprendre des succès et des erreurs des autres dans un environnement sûr et sans risque.
  
  
• 00:50:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur discute de la popularité des différentes classifications de stratégies d'investissement et de la manière dont elles sont représentées au sein de leur plateforme. Ils observent que les stratégies de momentum et de retour à la moyenne sont actuellement les plus populaires. Ils expriment leur enthousiasme quant au potentiel de la plateforme pour ajouter plus de contenu accessible aux investisseurs particuliers. L'orateur montre également comment le backtester de la plateforme fonctionne en Python, avec une méthode d'initialisation et une méthode de traitement des données exécutées une fois par jour ou une fois par minute dans le trading en direct. Les seuls paramètres de l'interface utilisateur sont les dates du backtest, du capital initial et de la fréquence des backtests. Il existe une fonction de recherche disponible dans le fil de la communauté où les membres peuvent trouver différents algorithmes créés par d'autres membres et les copier et les coller dans l'IDE de la plateforme.
  
  
• 00:55:00 Dans cette section, l'orateur présente son tableau de bord de trading en direct où un algorithme de base qui achète un portefeuille équipondéré de neuf ETF sectoriels est déployé sur son compte Interactive Brokers. Le tableau de bord affiche une courbe d'équité de performance connectée à un indice de référence en rouge, les positions actuelles, les commandes et les exécutions passées. L'orateur mentionne également la possibilité de consigner des informations pour un code source déployé. La référence est les rendements du SPI et actuellement, ils n'offrent pas la possibilité de sélectionner un large éventail d'actions de manière impartiale. Au lieu de cela, ils offrent un univers de volume quotidien en dollars qui est mis à jour tous les trimestres.

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Analyse quantitative du marché à l'aide de feuilles de calcul Excel ! Analyse du S&P 500 et idées de trading

Analyse quantitative du marché à l'aide de feuilles de calcul Excel ! Analyse du S&P 500 et idées de trading

La vidéo se penche sur l'utilisation des feuilles de calcul Excel pour l'analyse quantitative du marché, en mettant l'accent sur le S&P 500 à titre d'exemple illustratif. Julie Marchesi montre la création d'un classeur de corrélation dans Excel, en utilisant des cases jaunes comme entrées pour sélectionner l'indice de corrélation parmi 74 groupes et une période rétrospective de 40 jours. Le test de corrélation compare les 40 derniers jours avec toutes les autres périodes de l'ensemble de données, en identifiant la corrélation la plus élevée. Pour valider la corrélation, un deuxième marché est utilisé pour confirmer les résultats et éliminer les points de données non fiables. Le graphique de l'indice de corrélation suit visuellement les changements de corrélation au fil du temps.

L'orateur explique le processus d'utilisation des feuilles de calcul Excel pour l'analyse quantitative du marché, en soulignant spécifiquement l'application au S&P 500. Ils présentent différentes lignes sur un graphique représentant la période rétrospective et l'indice de corrélation. En analysant ces lignes, l'orateur déduit leur biais pour le marché et fait des prédictions sur les tendances futures. Ils introduisent également un graphique affichant la variation moyenne en pourcentage sur une période de temps spécifique et soulignent l'importance de se concentrer sur des indices de corrélation significatifs. L'orateur conclut en démontrant comment cette analyse peut être appliquée à l'état actuel du marché du S&P 500, en soulignant son utilité potentielle pour prendre des décisions commerciales éclairées.

L'examen de différents marchés à la recherche de signaux de confirmation ou de signaux contradictoires par rapport à l'analyse du S&P 500 est au centre de la section suivante. L'orateur souligne que si le pétrole confirme une forte tendance à la hausse sur le marché et suggère le potentiel d'une nouvelle activité haussière, l'euro et l'euro yen ont affiché une activité baissière ou négative au cours des 20 derniers jours. Or, cependant, ne fournit pas de confirmation significative. Sur la base de l'action récente du marché, l'orateur suggère un biais négatif à l'avenir, mais met en garde contre la vente à découvert et recommande d'attendre la confirmation avant de prendre des mesures importantes. Dans l'ensemble, l'orateur conclut qu'il existe un avantage haussier sur le marché, mais qu'il est conseillé de faire preuve de prudence à court terme.

L'orateur discute des conclusions tirées des tests de corrélation sur différents marchés dans la section suivante. Ils notent la possibilité d'une certaine instabilité sur le marché du S&P 500 au cours des cinq prochains jours. Bien que l'analyse historique indique un avantage haussier à long terme dans le S&P 500, l'orateur souligne l'importance d'observer une activité neutre sur le marché avant d'exécuter toute transaction. Ils suggèrent de combiner l'analyse quantitative avec l'analyse sentimentale pour mieux comprendre le marché et souligner l'utilité des feuilles de calcul Excel pour visualiser les données de différentes manières. La vidéo se termine en encourageant les téléspectateurs à explorer ce type d'approche commerciale et à visiter le site Web du conférencier pour plus d'informations sur leur journal et leurs transactions en direct.

• 00:00:00 Dans cette section, Julie Marchesi discute de sa création d'un classeur de corrélation à l'aide d'Excel qui l'aide à analyser les marchés d'un point de vue quantitatif. Les cases jaunes servent d'entrées qui permettent de sélectionner l'indice de corrélation parmi 74 groupes et des périodes rétrospectives de 40 jours. Le test de corrélation compare les 40 derniers jours avec toutes les autres périodes de l'ensemble de données pour trouver la corrélation la plus élevée. Une fois que les corrélations les plus élevées ont été trouvées, le classeur utilise un deuxième marché pour confirmer la corrélation et éliminer tout point de données non fiable. Le graphique de l'indice de corrélation suit l'évolution de la corrélation dans le temps.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment utiliser les feuilles de calcul Excel pour l'analyse quantitative du marché, en utilisant le S&P 500 comme exemple. Il montre différentes lignes sur un graphique qui représentent la période rétrospective et l'indice de corrélation. En analysant ces lignes, il peut déterminer son biais pour le marché et faire des prédictions sur les tendances futures. Il discute également d'un graphique qui montre la variation moyenne en pourcentage sur une certaine période de temps, et quels indices de corrélation sont les plus importants à examiner. L'orateur conclut en montrant comment cette analyse peut être appliquée à l'état actuel du marché du S&P 500 et pourquoi elle peut être utile pour prendre des décisions commerciales.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur explore comment différents marchés peuvent fournir une confirmation ou des signaux contradictoires pour l'analyse S&P 500. Alors que le pétrole confirme que le marché est dans une forte tendance haussière et montre un potentiel d'activité haussière continue, l'euro et l'euro yen montrent une activité baissière ou négative au cours des 20 derniers jours. L'or, en revanche, ne fournit pas beaucoup de confirmation. L'orateur note que l'action récente du marché au cours des 20 derniers jours suggère un biais négatif à l'avenir, mais met en garde contre la vente à découvert et suggère d'attendre la confirmation avant de faire de grands pas. Dans l'ensemble, l'orateur conclut qu'il y a un avantage haussier sur le marché, mais une certaine prudence s'impose à court terme.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur discute des conclusions tirées des tests de corrélation sur différents marchés, indiquant qu'il pourrait y avoir une certaine instabilité sur le marché du S&P 500 au cours des cinq prochains jours. L'orateur déclare que bien que l'analyse historique suggère un avantage haussier à long terme dans le S&P 500, ils recherchent une sorte d'activité neutre sur le marché avant de faire des transactions. L'orateur suggère de combiner l'analyse quantitative et l'analyse sentimentale pour mieux comprendre le marché et d'utiliser des feuilles de calcul Excel pour visualiser les données de différentes manières. Ils encouragent les téléspectateurs à essayer ce type de trading et à visiter leur site Web pour plus d'informations sur leur journal et leurs transactions en direct.

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Finance quantitative | Classification des stratégies de trading quantitatif par Radovan Vojtko

Finance quantitative | Classification des stratégies de trading quantitatif par Radovan Vojtko

Radovan Vojtko, PDG de Quantpedia, fournit des informations précieuses sur le processus de sélection des stratégies de trading quantitatives pour leur base de données. Il souligne l'importance de tirer parti de la recherche universitaire pour découvrir des stratégies fiables et applicables pouvant être utilisées par les traders. Malgré les idées fausses courantes, Vojtko souligne qu'il existe encore de nombreuses idées commerciales dans les articles universitaires qui ont du potentiel.

Vojtko explique que la classe d'actifs la plus populaire pour les stratégies de trading est celle des actions, suivie des matières premières, des devises, des obligations et de l'immobilier. Ces classes d'actifs offrent un large éventail d'opportunités pour la mise en œuvre de stratégies quantitatives. Il classe les stratégies quantitatives dans diverses classifications, notamment le timing, l'arbitrage et le momentum, entre autres.

Un aspect clé sur lequel Vojtko insiste est l'existence d'angles morts dans la recherche universitaire, en particulier dans les classes d'actifs moins bien couvertes comme les obligations et les matières premières. Ces angles morts offrent des opportunités de découvrir de nouvelles sources d'alpha, et les traders peuvent en tirer parti. Pour lutter contre des problèmes tels que le P-hacking et la réplication, Vojtko recommande des tests rigoureux et l'utilisation de techniques d'anonymisation dynamique.

Contrairement à la croyance selon laquelle les stratégies de trading publiées ne fonctionnent plus, Vojtko affirme que certaines stratégies continuent de donner des résultats positifs même après avoir été publiées, avec plus de 40% d'alpha restant après cinq ans. Pour sélectionner les stratégies les plus prometteuses, il suggère d'effectuer des tests hors échantillon, d'augmenter le seuil de signification statistique, de créer une base de données complète de stratégies et de choisir celles qui offrent les meilleures performances.

Vojtko aborde en outre des stratégies de trading spécifiques, telles que les approches de retour à la moyenne dans les contrats à terme sur matières premières et les stratégies de risque d'annonce avant les bénéfices. Il souligne l'importance de la désintégration alpha et les défis posés par le piratage P et l'exploration de données. Il est crucial de tester et de valider rigoureusement les stratégies avant leur mise en œuvre.

Répondant à l'idée fausse selon laquelle les stratégies de trading quantitatives perdent de leur efficacité une fois publiées, Vojtko cite des recherches montrant que les stratégies peuvent encore bien fonctionner au fil du temps. Il conseille aux commerçants d'éviter le dragage des données et souligne la nécessité de tests et de validation approfondis.

En termes de réplication dans la recherche universitaire, Vojtko suggère d'augmenter le seuil de signification statistique et d'utiliser des tests hors échantillon pour comparer les portefeuilles en fonction des données publiées. Cette approche assure une réplication plus précise et permet l'identification de stratégies gagnantes.

Pour élargir le pool de stratégies rentables, Vojtko recommande de créer une base de données avec un large éventail de stratégies et de sélectionner celles qui offrent les meilleures performances. Il fournit également des ressources pour trouver des stratégies de trading quantitatives, telles que Social Science Network et Quantpedia.

En ce qui concerne les langages de programmation pour la finance quantitative, Vojtko mentionne la disponibilité de diverses options et conseille de choisir un langage avec lequel on est à l'aise. Python est un langage préféré, mais d'autres options comme Tradestation, Ninjatrader ou Ami Broker peuvent également être efficaces. Vojtko souligne la nécessité de fusionner les compétences financières et technologiques pour un trading algorithmique réussi et propose des programmes éducatifs pour développer une expertise dans les deux domaines.

• 00:00:00 Dans cette section, Arjuna présente Radovan Vojtko, le PDG de Quantpedia, un site Web qui sert d'encyclopédie des stratégies de trading quantitatives. Vojtko est un ancien gestionnaire de portefeuille et a géré plus de 300 millions d'euros de fonds quantitatifs axés sur les stratégies de suivi de tendance ETA multi-actifs, le timing du marché et le trading de volatilité. Vojtko souligne l'importance de prêter attention à la recherche universitaire financière, mentionnant qu'il existe de nombreuses stratégies et idées de trading intéressantes publiées dans la recherche universitaire que les gens peuvent utiliser pour le trading ou les modifier pour leurs propres systèmes de trading. Il partage également certains problèmes communs liés à la mise en œuvre de stratégies qui ne sont pas issues de la recherche universitaire.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, Radovan Vojtko discute du processus de sélection des stratégies de trading pour leur base de données. Il explique qu'ils lisent de nombreux articles universitaires et sélectionnent des stratégies qui sont réalisables et présentent des caractéristiques de performance et de risque fiables. Il donne l'exemple de la stratégie de momentum dans les actions qui a été décrite pour la première fois dans un article de 1993 par Jagadeesh et Titman, et des articles connexes ultérieurs. Vojtko mentionne également qu'ils ne publient pas de code de trading car les clients institutionnels préfèrent tester les stratégies sur leurs propres données. Enfin, il décrit les trois grands groupes qui mènent des recherches quantitatives : les universitaires, la recherche sell-side, les fonds spéculatifs et les sociétés de gestion d'actifs.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur discute de la vue d'ensemble et de la classification des stratégies de trading quantitatives. Selon le conférencier, les actions sont une classe d'actifs bien couverte dans la recherche universitaire, suivies des matières premières, des devises, des obligations et de l'immobilier. La période la plus populaire pour les stratégies de trading est le rééquilibrage mensuel, le trading à haute fréquence étant sous-représenté en raison du besoin de données plus coûteuses et d'exigences de programmation. En termes de sujets, les stratégies actions telles que long-short et momentum sont les plus populaires, suivies par le market timing, la valeur et les effets fondamentaux sur les bénéfices. Le conférencier présente également son point de vue sur la façon de classer et de trouver des stratégies de trading intéressantes dans une base de données.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, le conférencier aborde les différentes classifications des stratégies de trading quantitatives et introduit le concept des angles morts dans la recherche. Les angles morts font référence à des domaines de recherche qui ne sont pas bien couverts, offrant des opportunités pour trouver de nouvelles stratégies alpha ou de trading. L'orateur présente ensuite une répartition des différentes stratégies à travers les classes d'actifs, montrant que les actions dominent, tandis que les obligations et les REIT ne sont pas bien couverts. Parmi les styles bien connus, le momentum et l'arbitrage sont bien couverts, mais le conférencier souligne les opportunités dans les stratégies de timing pour d'autres classes d'actifs et dans le développement de stratégies intéressantes pour le trading des devises.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, Radovan Vojtko aborde la classification des stratégies de trading quantitatives par classe d'actifs, avec un accent particulier sur les stratégies actions. Il souligne qu'il existe plus de styles de négociation d'actions que toutes les autres classes d'actifs combinées, avec six principaux types de stratégies d'actions qui incluent le timing, l'arbitrage et le trading de valeur. Cependant, il existe des angles morts en ce qui concerne les styles populaires et certaines classes d'actifs sont sous-explorées, telles que les obligations et les matières premières. Vojtko met également en évidence certaines lacunes dans les stratégies intrajournalières et courtes uniquement, qui offrent une grande opportunité de trouver des opportunités d'investissement uniques et intéressantes qui n'ont pas été couvertes dans les documents de recherche.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, la vidéo traite de deux stratégies de trading quantitatives. La première stratégie consiste à utiliser une approche de retour à la moyenne pour négocier des contrats à terme sur matières premières. L'approche consiste à regrouper des matières premières ayant des caractéristiques similaires, à calculer l'indice de rendement total des matières premières pour chaque groupe de matières premières et à constituer des paires au sein de chaque groupe. Les paires sont ensuite négociées sur la base de la distance historique et des positions quotidiennes sont prises si la divergence des prix est supérieure à deux écarts-types. La deuxième stratégie est le risque d'annonce avant les bénéfices, qui profite de la tendance des actions à dériver après l'annonce des bénéfices. En créant un portefeuille long-short, les investisseurs peuvent profiter de cette tendance. Alors que la dérive après l'annonce des bénéfices est bien connue, le fait que les actions ont également tendance à dériver avant l'annonce des bénéfices est moins bien connu.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section de la vidéo, Radovan Vojtko explique le concept de désintégration alpha, dans lequel il existe une différence dans les performances dans l'échantillon et hors échantillon d'une stratégie de trading. Il aborde également le problème du piratage P et des problèmes de réplication dans la recherche quantitative, où les chercheurs peuvent tester un grand nombre de variantes d'une stratégie de trading jusqu'à ce qu'ils trouvent quelque chose d'intéressant, conduisant à l'exploration de données. Pour éviter ce problème, Vojtko suggère d'utiliser l'anonymisation du momentum, qui permet au trader de voir si une stratégie est réellement rentable ou s'il s'agit simplement d'un coup de chance statistique. Malgré ces problèmes, il existe diverses stratégies de trading quantitatives qui ont été publiées dans des articles universitaires, par exemple une stratégie d'annonce de pré-bénéfices qui a montré un rendement annuel de 40 %.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, l'orateur discute de l'idée fausse courante selon laquelle les stratégies de trading quantitatives ne fonctionnent plus une fois qu'elles sont publiées et connues des autres, car elles sont arbitrées par d'autres acteurs. Cependant, les recherches de McLean et Pontiff montrent que certaines stratégies fonctionnent toujours même après la publication, avec plus de 40% d'alpha restant après cinq ans de publication. L'orateur parle également de la persistance d'anomalies ou de facteurs dans le trading, soulignant que toute stratégie peut être persistante et avoir de belles performances à l'avenir, mais un mauvais timing des investisseurs peut entraîner des rendements inférieurs. Le conférencier met en garde contre le dragage de données ou la pêche aux données, qui est une utilisation de l'exploration de données pouvant conduire à de fausses découvertes, et souligne l'importance de tester rigoureusement toute stratégie avant de la mettre en œuvre.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, Radovan Vojtko aborde la question de la réplication dans la recherche universitaire, en particulier dans les stratégies de trading quantitatives. Il mentionne le problème des chercheurs qui extraient des données et recherchent des modèles sans hypothèse spécifique au préalable, ce qui entraîne une signification statistique sans utilisation pratique réelle. Vojtko suggère d'augmenter le seuil de signification statistique à 3,0 ou 3,5 pour être aussi dur que possible sur la stratégie trouvée, en utilisant des tests hors échantillon pour comparer des portefeuilles de facteurs d'équité basés sur des données publiées. De cette façon, les données parlent d'elles-mêmes dans la sélection des gagnants, permettant une réplication plus précise et une utilisation potentielle dans les échanges futurs.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, Radovan Vojtko discute d'une stratégie dynamique d'anomalies non publiées où chaque année, les anomalies sont classées en fonction de leur performance et les plus performantes sont négociées l'année suivante. Cette stratégie permet de filtrer les stratégies irréalistes, sous-performantes ou d'arbitrage, augmentant ainsi les chances de découvrir des stratégies rentables grâce à la recherche académique. Cependant, la stratégie n'est pas à l'épreuve des balles et la liquidité et les coûts de transaction doivent être pris en compte. De plus, les performances des anomalies peuvent diminuer et les biais et les angles morts doivent être corrigés. Vojtko recommande de créer une base de données de plusieurs stratégies et de choisir celles qui offrent les meilleures performances pour augmenter les chances de trouver des stratégies rentables.
  
  
• 00:50:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur répond aux questions des téléspectateurs et recommande des ressources pour trouver des stratégies de trading quantitatives. Ils suggèrent de consulter le site Web Social Science Network, car il s'agit d'un référentiel d'articles de recherche en sciences sociales, qui peuvent être recherchés par mots-clés tels que le trading de paires ou le trading dynamique. Le conférencier recommande également son propre site Web, Quantpedia, qui a une section gratuite avec plus de 60 stratégies courantes et bien connues et une section premium avec des stratégies plus uniques. Lorsqu'on lui a demandé quelle stratégie les débutants devraient commencer, l'orateur suggère d'examiner les stratégies de sélection des coûts d'actifs et de momentum sur EPS. Pour le calcul de la désintégration bêta, le conférencier recommande de se référer aux articles universitaires mentionnés dans leur publication ou de faire une recherche Google pour les articles universitaires sur la désintégration alpha.
  
  
• 00:55:00 Dans cette section, l'orateur discute des langages de programmation recommandés pour la finance quantitative, déclarant qu'il y en a beaucoup disponibles en ligne et que cela se résume finalement à une préférence personnelle. Ils fournissent un lien vers leur site Web qui contient plusieurs liens vers une cinquantaine de back-testeurs, et ils préfèrent personnellement Python mais notez que d'autres sont tout aussi valables. Ils suggèrent de choisir une langue avec laquelle vous êtes à l'aise et d'utiliser une solution pré-construite à partir de sources fournies telles que Tradestation, Ninjatrader ou Ami Broker pour commencer à négocier ou à tester. De plus, l'orateur mentionne que le succès du trading algorithmique nécessite une fusion de compétences en finance et en technologie, et ils proposent des programmes de formation pour former des individus dans les deux domaines.

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Se tourner vers les données pour un avantage commercial · Dave Bergstrom, trader quantitatif

Se tourner vers les données pour un avantage commercial · Dave Bergstrom, trader quantitatif

Dans cette vidéo, Dave Bergstrom, un trader quantitatif à succès, partage son parcours dans le monde du trading et souligne l'importance d'utiliser des techniques d'analyse de données pour découvrir les avantages du marché. Il souligne la nécessité d'éviter l'ajustement des courbes et la sur-optimisation, recommande de tirer parti de plusieurs ressources pour apprendre le trading et la programmation, et souligne l'importance d'une bonne gestion des risques et d'avoir des attentes réalistes. Bergstrom discute également du déclin potentiel du trading à haute fréquence et présente son progiciel, Build Alpha, qui aide les traders à trouver et à générer des stratégies de trading rentables.

Dave Bergstrom, initialement un trader à haute fréquence, raconte son parcours depuis presque la poursuite d'études en droit jusqu'à devenir un trader. Au cours de ses études de premier cycle, il s'est plongé dans le trading et a recherché des informations sur des plateformes telles que la finance Twitter et des podcasts pour en savoir plus sur les modèles de trading et les actions dynamiques. Bien qu'il ait connu un succès précoce, Bergstrom reconnaît que ses premières stratégies et techniques diffèrent considérablement de ses méthodes de négociation actuelles. Il met en évidence son utilisation des techniques d'exploration de données lors du développement de la stratégie et présente son progiciel, Build Alpha, qui permet aux traders d'utiliser diverses formes d'analyse abordées dans cet épisode.

En commençant par ses humbles débuts, Bergstrom révèle sa première incursion dans le commerce en vendant des maillots et des sacs à main contrefaits de la NFL. Par la suite, il a financé un compte de trading et s'est engagé dans le trading d'actions sur la base de l'élan et de l'analyse technique, en particulier des modèles de graphiques. Cependant, il a fait face à des incohérences et a eu du mal à comprendre pourquoi son solde de capitaux propres revenait systématiquement à zéro. Avec plus d'expérience, Bergstrom s'est rendu compte que l'absence d'une approche systématique entravait sa capacité à obtenir des rendements constants. Ce n'est qu'après avoir déménagé en Floride et travaillé comme assistant commercial dans une société de trading à haute fréquence qu'il a découvert le domaine de l'analyse quantitative, ouvrant la voie à la cohérence de ses efforts commerciaux.

Bergstrom discute plus en détail de sa transition vers un rôle qui exigeait une analyse des données. Pour exceller dans ce poste, il a appris la programmation en autodidacte et s'est concentré sur l'analyse technique objective, car son entreprise croyait en l'identification d'anomalies ou de modèles dans les données qui pourraient conduire à des transactions rentables. Il explique le processus de test et de backtesting des stratégies avant de pouvoir les utiliser, un parcours qui a nécessité plusieurs années d'essais et d'erreurs pour obtenir un succès constant. Les vues de Bergstrom sur l'analyse technique ont évolué, favorisant une analyse objective qui utilise des données pour identifier des modèles plutôt qu'une analyse subjective reposant sur l'intuition.

La programmation joue un rôle important dans le parcours commercial de Bergstrom, qu'il considère comme une superpuissance. Reconnaissant qu'Excel était insuffisant pour gérer la grande quantité de données dans le trading à haute fréquence, il a appris la programmation pour passer d'un rôle d'assistant commercial à un rôle de trade desk. Bergstrom considère la programmation comme un excellent investissement en raison de ses gains asymétriques et de son risque minimal. Il conseille aux programmeurs en herbe d'explorer différentes ressources, de rester diligents et de demander conseil à des personnes compétentes pour accélérer le processus d'apprentissage.

Bergstrom souligne l'importance de rechercher plusieurs ressources lors de l'apprentissage du commerce et du programme. Il recommande d'utiliser des plates-formes telles que Stack Exchange pour la programmation et encourage l'apprentissage de plusieurs langages de programmation, tels que Python, C++ et Java. Tout en discutant de son approche commerciale, Bergstrom s'identifie comme un mineur de données et pense que de nombreux avantages du marché peuvent être découverts grâce à l'analyse des données. Alors que certains perçoivent l'exploration de données comme sujette au surajustement, il soutient que cela peut être un outil précieux lorsque des mesures sont prises pour empêcher le surajustement et la suroptimisation.

Bergstrom explique comment il découvre les avantages commerciaux grâce à l'exploration de données et utilise une fonction de fitness qui recherche des stratégies rentables en fonction de critères spécifiques. Il souligne l'importance d'éviter l'ajustement de courbe en employant des techniques telles que le maintien d'un nombre minimum de transactions et l'utilisation de la validation croisée. Il explique qu'un avantage fait référence à quelque chose avec une attente positive, qui peut être identifiée par l'analyse des données. En fin de compte, il recherche des stratégies rentables, même si elles ne sont pas basées sur des hypothèses préexistantes, mais il accorde plus de confiance aux stratégies qui s'alignent sur le raisonnement logique.

Selon Bergstrom, avoir un nombre important de transactions est crucial lors du test d'une stratégie. Il met l'accent sur les risques de l'ajustement des courbes et déconseille d'optimiser les paramètres avec des périodes rétrospectives. Au lieu de cela, il préfère utiliser des métriques non paramétriques comme les mesures de comptage. En outre, Bergstrom souligne l'importance des régimes de marché, ainsi que du volume et de la volatilité, pour comprendre le comportement du marché. Il mentionne un graphique puissant qu'il a partagé sur Twitter qui illustre l'importance de fixer des attentes réalistes et d'utiliser l'analyse de Monte Carlo pour éviter de sous-allouer des fonds à un système commercial.

Les attentes réalistes en matière de trading sont explorées plus en détail, car Bergstrom souligne que même si un backtest montre une stratégie rentable, il est crucial de comprendre que les résultats réels peuvent différer. Des outils tels que les simulations de Monte Carlo et les tests de variance aident les traders à créer une distribution des résultats possibles et à établir des attentes réalistes pour les transactions futures. Bergstrom présente ses trois lois du trading, la première loi favorisant les ratios risque/récompense asymétriques. Cela signifie qu'il préfère un pourcentage de gains inférieur mais un gain plus élevé, plutôt que l'inverse.

Une bonne gestion des risques occupe une place centrale dans la philosophie de trading de Bergstrom, en particulier en ce qui concerne la taille des paris. Il explique qu'il n'est pas avantageux pour un commerçant d'avoir un commerce avec une taille nettement plus importante que les autres dans le même modèle ou système. Bergstrom met en garde contre un investissement excessif dans des transactions "excitantes", car cela empêche les probabilités mathématiques de se jouer sur un grand nombre de transactions, ce qui est nécessaire pour que la loi des grands nombres entre en vigueur. Il suggère que la négociation d'une manière plus conservatrice et cohérente sur un nombre important de transactions garantit que l'avantage positif se manifestera. Alors que les échanges intrajournaliers et à haute fréquence s'alignent mieux sur la loi des grands nombres, Bergstrom pense que les délais quotidiens peuvent également être efficaces si les tests de variance sont satisfaisants.

Bergstrom se penche sur l'importance de la robustesse de la stratégie sur les marchés. Bien qu'il reconnaisse la valeur de la création de stratégies qui fonctionnent sur plusieurs marchés, il a tendance à éviter celles qui génèrent des transactions insuffisantes. En ce qui concerne les coûts de transaction et la recherche de bénéfices plus élevés dans chaque transaction, Bergstrom pense qu'une approche équilibrée est réalisable. La stratégie ne doit pas être alourdie par des coûts de transaction excessifs, mais en même temps, elle ne doit pas être conçue pour générer un nombre excessif de transactions. En changeant de vitesse, Bergstrom aborde les idées fausses courantes entourant le trading à haute fréquence (HFT), déclarant qu'il a souvent été injustement vilipendé en raison de personnes cherchant un bouc émissaire. Il croit fermement que le HFT est bénéfique et n'a pas d'intentions prédatrices.

Enfin, Bergstrom évoque le déclin potentiel du trading à haute fréquence, qu'il attribue à une concurrence accrue et à l'exposition des stratégies. Le débat tourne autour de la question de savoir si la baisse est due à un marché sursaturé ou aux politiques monétaires mises en œuvre par les banques centrales, qui ne soutiennent pas le marché biface nécessaire au trading à haute fréquence. Bergstrom présente son progiciel, Build Alpha, qui permet aux utilisateurs de sélectionner des signaux et de rechercher différentes stratégies en fonction de critères de sortie et d'une fonction de fitness. Le logiciel identifie les meilleures stratégies et génère un code échangeable pour chacune, permettant la création de portefeuilles et une analyse approfondie. Les personnes intéressées peuvent visiter le site Web buildalpha.com ou contacter Dave Bergstrom par e-mail à [e-mail] ou sur Twitter @Deeper_DB.

En conclusion, le parcours de Dave Bergstrom pour devenir un trader prospère montre l'importance des techniques d'analyse de données pour trouver des avantages sur le marché. Son accent sur la prévention de l'ajustement des courbes, l'utilisation de multiples ressources pour l'apprentissage, la pratique d'une bonne gestion des risques et le maintien d'attentes réalistes fournissent des informations précieuses aux futurs traders. De plus, ses réflexions sur le trading à haute fréquence et l'introduction de Build Alpha démontrent son engagement à faire progresser les stratégies de trading et à autonomiser les traders grâce à des solutions logicielles innovantes.

• 00:00:00 Dave Bergstrom, un trader à haute fréquence, parle de son parcours depuis presque l'école de droit jusqu'au trading. Il a commencé à négocier pendant le premier cycle et a recherché des informations sur Internet, telles que la finance Twitter et des podcasts, pour en savoir plus sur les modèles de négociation et les actions dynamiques. Il a eu du succès au début, mais reconnaît que ses premières stratégies et techniques de trading qu'il utilisait alors sont très différentes de la façon dont il négocie maintenant. Dave explique également comment il utilise les techniques d'exploration de données lors de l'élaboration de stratégies et suggère des moyens de réduire l'ajustement des courbes. Il a même développé un progiciel appelé Build Alpha, qui permet aux traders d'effectuer de nombreuses techniques et différentes formes d'analyse discutées dans cet épisode.
  
  
• 00:05:00 Dave Bergstrom, un trader quantitatif, partage ses humbles débuts dans le trading, en commençant par gagner de l'argent en vendant des maillots et des sacs à main contrefaits de la NFL. Il a ensuite financé un compte de trading, négociant initialement des actions sur la base de l'élan et de l'analyse technique, en particulier des modèles de graphiques. Cependant, il a lutté contre l'incohérence et n'a pas pu comprendre pourquoi il revenait sans cesse à un solde de capitaux propres nul. Avec plus d'expérience, Bergstrom s'est rendu compte qu'il n'avait pas de système et a continué à redémarrer, empêchant tout retour cohérent. Ce n'est que lorsqu'il a déménagé en Floride et est devenu assistant commercial dans une société de trading à haute fréquence qu'il a découvert l'analyse quantitative et trouvé une nouvelle voie vers la cohérence dans le trading.
  
  
• 00:10:00 Dave Bergstrom, un trader quantitatif, parle de sa transition vers un rôle qui l'obligeait à analyser des données. Bergstrom a dû apprendre lui-même la programmation et se concentrer sur une analyse technique objective, car l'entreprise pour laquelle il travaillait croyait en la recherche d'anomalies ou de modèles dans les données qui pourraient conduire à des transactions rentables. Il explique qu'il existe un processus de test et de backtesting avant qu'un avantage ou un modèle puisse être utilisé pour le trading, et qu'il a dû entreprendre des essais et des erreurs sur quelques années pour obtenir un succès constant. Les opinions de Bergstrom sur l'analyse technique ont changé et il pense que l'analyse objective, qui utilise des données pour déterminer des modèles, est meilleure que l'analyse subjective, qui dépend de l'intuition pour identifier des modèles.
  
  
• 00:15:00 Dave Bergstrom explique comment il a appris à programmer et pourquoi il le considère comme une superpuissance. Il a appris à programmer parce qu'il voulait passer d'un rôle d'assistant de formateur à un rôle de trade desk car il s'est rendu compte qu'Excel ne pouvait pas gérer la quantité de données impliquées dans le trading à haute fréquence. Bergstrom considère que la programmation est la meilleure transaction que quiconque puisse faire, car les gains sont asymétriques alors que le risque est minime. Il conseille à tous ceux qui envisagent d'apprendre à programmer d'examiner différentes ressources, de faire preuve de diligence et de trouver des personnes capables de répondre aux questions pour accélérer le processus.
  
  
• 00: 20: 00 Dave Bergstrom discute de l'importance de rechercher plusieurs ressources lors de l'apprentissage du commerce et de la programmation. Il recommande d'utiliser Stack Exchange pour la programmation et suggère d'apprendre plusieurs langages, tels que Python, C++ et Java. Interrogé sur son approche commerciale, Bergstrom admet être un mineur de données et estime qu'il existe de nombreux avantages sur le marché qui ne demandent qu'à être découverts grâce à l'analyse des données. Alors que certains peuvent considérer l'exploration de données comme un surajustement, il soutient qu'il s'agit d'un outil utile tant que l'on prend des mesures pour empêcher le surajustement et la suroptimisation.
  
  
• 00: 25: 00 Dave Bergstrom explique comment il trouve des avantages dans le trading grâce à l'exploration de données et à l'utilisation d'une fonction de fitness qui recherche des stratégies rentables en fonction de critères spécifiques. Il souligne l'importance d'empêcher l'ajustement de la courbe en utilisant des techniques telles que le nombre minimum de transactions et la validation croisée. Il explique également qu'un avantage est quelque chose qui a une attente positive, qui peut être identifiée par l'analyse des données. En fin de compte, il recherche des stratégies rentables même si elles ne reposent pas sur une hypothèse préexistante, mais si cela a du sens, il y accorde plus de confiance.
  
  
• 00:30:00 Dave Bergstrom discute de l'importance d'avoir un grand nombre de transactions lors du test d'une stratégie. Il mentionne également les risques d'ajustement de courbe et comment l'éviter en n'optimisant pas les paramètres avec des périodes rétrospectives. Au lieu de cela, il préfère utiliser des métriques non paramétriques comme les mesures de comptage. Il souligne également l'importance des régimes de marché ainsi que du volume et de la volatilité pour comprendre le comportement du marché. De plus, il explique un graphique puissant qu'il a publié sur Twitter qui montre l'importance d'avoir des attentes réalistes et d'utiliser l'analyse de Monte Carlo pour éviter de sous-allouer des fonds à un système commercial.
  
  
• 00:35:00 Nous découvrons des attentes réalistes en matière de trading. Même si un backtest peut montrer une stratégie rentable, il est important de comprendre que ces résultats peuvent ne pas être les mêmes dans la vraie vie. Des outils tels que les simulations de Monte Carlo et les tests de variance peuvent aider les traders à créer une distribution des résultats possibles et à déterminer des attentes réalistes pour les transactions futures. Le conférencier invité présente également ses trois lois du trading, dont la première est qu'il préfère le risque asymétrique à la récompense, ce qui signifie qu'il préfère avoir un pourcentage de gains inférieur mais un gain plus élevé que l'inverse.
  
  
• 00:40:00 Le trader quantitatif Dave Bergstrom souligne l'importance d'une bonne gestion des risques dans le trading, en particulier en ce qui concerne la taille des paris. Il explique qu'il n'est pas dans l'intérêt d'un trader d'avoir un trade avec une taille significativement plus importante que les autres dans le même schéma ou système. Bergstrom met en garde contre le fait de trop parier sur des transactions "excitantes", car cela ne permet pas aux mathématiques de jouer sur un grand nombre de transactions, ce qui est nécessaire pour que la loi des grands nombres entre en jeu. Bergstrom suggère qu'il est préférable de négocier ennuyeux et de rester dans le jeu sur un grand nombre de transactions pour s'assurer que l'avantage positif se produira. Alors que les échanges intrajournaliers et à fréquence plus élevée se prêtent mieux à la loi des grands nombres, Bergstrom pense que les délais quotidiens peuvent également fonctionner si les tests de variance sont satisfaisants.
  
  
• 00:45:00 Dave Bergstrom discute de l'importance de la robustesse sur les marchés pour une stratégie de trading. Bien qu'il pense que c'est une bonne approche pour créer une stratégie qui fonctionne sur plusieurs marchés, il a tendance à éviter quelque chose qui ne génère pas suffisamment de transactions. Lorsqu'on lui a demandé comment les coûts de transaction peuvent avoir un impact sur une stratégie de trading et s'il est rentable de rechercher plus de profit dans chaque transaction, Bergstrom pense qu'un juste milieu est réalisable, où la stratégie ne vous tue pas avec les coûts de transaction, mais ne génère peut-être pas mille métiers non plus. Dans un autre ordre d'idées, Bergstrom affirme que les HFT (trading à haute fréquence) sont mal compris et souvent mal perçus en raison de personnes à la recherche d'un bouc émissaire. Il pense que le HFT est bénéfique et qu'il n'y a rien de prédateur là-dedans.
  
  
• 00:50:00 Dave Bergstrom discute du déclin potentiel du trading à haute fréquence alors qu'il devient de plus en plus difficile à exécuter en raison de la concurrence et de l'exposition des stratégies. Il y a un débat pour savoir si cela est dû à un trop grand nombre d'acteurs sur le marché ou à la politique monétaire définie par la Fed et d'autres banques centrales qui ne soutiennent pas un marché bilatéral, ce que nécessite le trading à haute fréquence. Bergstrom travaille sur un progiciel appelé Build Alpha qui permet aux utilisateurs de choisir parmi une liste de signaux et de rechercher différentes stratégies en fonction de leurs critères de sortie et de leur fonction de fitness. Il trouve ensuite les meilleures stratégies et génère un code échangeable pour chacune, permettant la création de portefeuilles et leur analyse. Le site Web de Build Alpha est buildalpha.com, que les utilisateurs peuvent contacter Dave à [e-mail] ou sur Twitter @Deeper_DB.
  

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Les choses à faire et à ne pas faire du trading quantitatif

Les choses à faire et à ne pas faire du trading quantitatif

Le Dr Ernie Chan, figure éminente du trading quantitatif, évoque les défis et prodigue de précieux conseils aux traders dans ce domaine. Il souligne la difficulté croissante du trading quantitatif, comme l'ont noté les experts du secteur et la sous-performance de nombreux fonds d'apprentissage automatique. Pour réussir, les commerçants doivent élever leurs compétences et apprendre des leçons importantes. S'inspirant de ses expériences personnelles, le Dr Chan partage ce que les traders devraient éviter de faire et propose des conseils pour réussir à long terme.

L'un des principaux avertissements sur lesquels le Dr Chan insiste est la tentation de surendettement, en particulier pendant les périodes de forte performance stratégique. Bien que la formule de Kelly soit souvent utilisée pour la gestion des risques, il prévient qu'elle peut conduire à des attentes trop optimistes et qu'elle est sensible aux périodes d'échantillonnage. Au lieu de cela, il suggère d'utiliser la volatilité comme mesure plus prévisible pour déterminer l'effet de levier. En ciblant la volatilité attendue d'une stratégie, les traders peuvent déterminer les niveaux d'effet de levier appropriés, en se concentrant sur le risque plutôt que sur les seuls rendements prévus.

Le Dr Chan fournit deux conseils essentiels pour le trading quantitatif. Premièrement, il souligne l'importance de considérer le risque de perte d'une stratégie (c'est-à-dire combien peut être perdu) plutôt que de se focaliser sur les gains potentiels, qui sont imprévisibles. Deuxièmement, il met en garde contre l'utilisation de la performance à court terme comme seule base pour sélectionner les gestionnaires ou déterminer l'effet de levier. Au lieu de cela, il conseille de rechercher des antécédents plus longs et d'utiliser les performances à court terme à des fins de gestion des risques et de réaffectation progressive. En outre, il encourage les commerçants à adopter un état d'esprit axé sur les affaires, en réinvestissant les bénéfices dans l'infrastructure de leur entreprise commerciale plutôt que de se livrer à des luxes personnels.

Investir dans l'infrastructure de l'entreprise commerciale est un sujet sur lequel insiste le Dr Chan. Il suggère de donner la priorité aux investissements dans des données de haute qualité, des machines plus rapides et un personnel qualifié. Des données de qualité sont essentielles pour garantir des résultats de backtesting précis, tandis que des machines plus rapides améliorent la productivité de la recherche. L'embauche de personnel possédant les compétences nécessaires renforce encore les capacités de l'entreprise. Le Dr Chan met l'accent sur les avantages à long terme de ces investissements, traitant le commerce comme une entreprise commerciale sérieuse.

Pour améliorer la productivité de la recherche, le Dr Chan souligne l'importance d'investir dans des machines multicœurs et des logiciels informatiques parallèles appropriés. Cet investissement peut augmenter considérablement la productivité de cinq à dix fois. Il recommande également de se concentrer sur son avantage comparatif et de combler ses lacunes en s'associant à des personnes possédant des compétences complémentaires, telles que le codage, la stratégie, le marketing ou les opérations.

Le Dr Chan préconise une approche collaborative du commerce quantitatif. Il souligne que la collaboration peut prendre diverses formes, y compris des groupes commerciaux virtuels formés par des étudiants universitaires. Partager des idées et enseigner aux autres des stratégies peut générer des commentaires précieux et améliorer les performances globales. S'il est important de protéger son avantage concurrentiel, le partage d'idées commerciales de base peut entraîner un afflux net de connaissances et d'idées.

De plus, le Dr Chan conseille aux débutants de commencer par des stratégies de trading simples basées sur de solides justifications intuitives. Il met l'accent sur l'importance d'éliminer les mauvaises transactions plutôt que de rechercher uniquement des transactions plus rentables. Savoir quand ne pas trader et quand ne pas appliquer certaines idées contribue au succès à long terme. Il encourage également l'apprentissage continu et l'amélioration des stratégies de trading.

Au cours d'une session de questions-réponses, le Dr Chan partage ses idées sur la construction de dérivés financiers, recommande d'utiliser Python comme point de départ sur le terrain et discute de stratégies efficaces telles que le momentum trading et la parité des risques. Il insiste sur la nécessité d'une meilleure gestion des risques pour soutenir une stratégie même lorsque les rendements diminuent.

En résumé, le Dr Ernie Chan fournit de précieux conseils aux traders quantitatifs. Il met en garde contre le surendettement et la dépendance aux performances à court terme, soulignant l'importance de prendre en compte les risques de baisse et de se concentrer sur des antécédents plus longs. Il met l'accent sur l'investissement dans l'infrastructure de l'entreprise, y compris les données, les machines et le personnel. La collaboration, en commençant par des stratégies simples, et l'apprentissage continu sont la clé du succès à long terme.

• 00:00:00 Le Dr Ernie Chan parle des défis auxquels le trading quantitatif est actuellement confronté et de la façon dont l'industrie mûrit. Il mentionne que le trading quantitatif devient de plus en plus difficile d'année en année, comme l'ont cité De Sha et le Dr Lopez de Prado, qui gère 13 milliards de dollars de fonds quantitatifs. La plupart des fonds d'apprentissage automatique échouent et la performance des plus grands programmes de trading de devises investissables a été uniformément attaquée au cours des deux dernières années. Le Dr Chan pense que pour survivre et réussir dans ce domaine, les commerçants doivent améliorer leur jeu et apprendre des leçons de haut niveau. Il partage également certaines choses que les commerçants devraient éviter de faire, car il a violé la plupart d'entre eux et a appris sa leçon.
  
  
• 00:05:00 L'orateur met en garde contre la tentation de surendettement dans le trading, en particulier pendant les périodes où une stratégie fonctionne bien. Alors que les traders peuvent être tentés de s'appuyer sur la formule de Kelly pour la gestion des risques, l'orateur note qu'elle peut conduire à des attentes trop optimistes et être très sensible aux périodes d'échantillonnage. Au lieu de cela, il suggère d'utiliser la volatilité pour la détermination de l'effet de levier comme une donnée plus prévisible, car prédire avec précision les rendements peut être très difficile. Ainsi, les traders devraient viser à cibler la volatilité attendue de leur stratégie et déterminer leur effet de levier en fonction de cette quantité plutôt que des rendements prévus.
  
  
• 00:10:00 L'orateur donne deux conseils importants pour le trading quantitatif. Premièrement, il est essentiel de se concentrer sur le côté langue de la stratégie pour déterminer l'effet de levier, c'est-à-dire combien peut être perdu avec une stratégie, plutôt que combien peut être gagné car cela est imprévisible. Deuxièmement, il est crucial de ne pas utiliser la performance à court terme pour choisir les gérants ou déterminer le levier de portage car, selon une étude académique, cela ne sert à rien. Au lieu de cela, l'orateur conseille de rechercher des antécédents plus longs et d'utiliser les performances à court terme à des fins de gestion des risques et de réallocation progressive. De plus, il encourage les commerçants à adopter un état d'esprit axé sur les affaires, où les commerçants réinvestissent leurs bénéfices dans des équipements de données au lieu de les dépenser dans des extravagances comme des voyages et des articles de luxe.
  
  
• 00:15:00 L'orateur souligne l'importance d'investir les bénéfices dans le commerce. Plutôt que d'investir dans un portefeuille plus important, il est préférable d'investir dans l'infrastructure de l'entreprise, comme les données, l'équipement ou le personnel. En ce qui concerne les données, il est crucial d'investir dans des données de bonne qualité car les données bon marché comportent souvent des mises en garde qui peuvent compromettre la précision du backtest. De même, il est important d'avoir des machines plus rapides pour améliorer la productivité de la recherche et embaucher le bon personnel qui possède les compétences nécessaires pour le travail. Cet investissement dans l'entreprise peut améliorer la capacité de survie à long terme de l'entreprise. L'orateur conclut que la gestion d'une entreprise commerciale comme n'importe quelle autre entreprise peut être bénéfique à plus long terme.
  
  
• 00: 20: 00 L'orateur discute de l'importance d'investir dans une machine multicœur et un logiciel de calcul parallèle approprié afin de multiplier par cinq à dix la productivité de la recherche, ce qui est un excellent investissement étant donné que les machines sont beaucoup moins chères que la main-d'œuvre. De plus, investir dans une machine locale est plus rentable et productif que d'investir dans le cloud computing, qui présente une barrière psychologique et nécessite des transferts de données et un paiement pour le stockage. Le conférencier insiste sur la nécessité de se concentrer sur son avantage comparatif et de combler ses éventuelles lacunes en investissant dans du personnel aux compétences complémentaires, telles que le codage, la stratégie, le marketing ou les opérations.
  
  
• 00:25:00 Le conférencier discute de l'importance d'investir dans le personnel pour combler vos lacunes et étendre vos stratégies. Il souligne que le commerce doit être traité comme une activité sérieuse et que si l'on n'a pas le capital à investir dans le personnel, il existe des moyens de faire face à la situation. Les meilleurs fonds quantitatifs utilisent désormais une approche d'équipe où la stratégie créée n'est pas le travail d'un individu mais plutôt un effort d'équipe. Par conséquent, il est avantageux d'étudier les phénomènes financiers plutôt que les stratégies de trading, car cela améliore la qualité des stratégies de trading. Le conférencier note également que l'approche du commerçant indépendant devient obsolète et que les jeunes commerçants adoptent une approche unique qui est prometteuse.
  
  
• 00:30:00 L'orateur discute des avantages d'étudier le marché au-delà de la simple génération de stratégies de trading rentables. En adoptant une approche scientifique et en étudiant le phénomène pour sa propre curiosité et son intérêt intrinsèques, les traders peuvent découvrir des artefacts intéressants du marché qui sont reproductibles et pas uniquement le résultat d'un ajustement excessif des données passées. L'orateur préconise de commencer par des stratégies de trading simples avec une bonne justification intuitive et note qu'une stratégie réussie implique souvent d'éliminer les mauvaises transactions plutôt que d'en trouver des plus rentables. De plus, le commerçant qui sait quand ne pas négocier et quand ne pas appliquer une certaine idée est susceptible d'avoir plus de succès à long terme.
  
  
• 00: 35: 00 L'importance de commencer par une stratégie simple dans le trading est soulignée, car elle aide à percer la quantité écrasante d'informations et permet d'acquérir une expérience personnelle. Cependant, il est également important de ne pas rester à ce niveau et d'ajouter continuellement plus de prédicteurs pour prolonger la durée de vie des prédicteurs uniques. Plusieurs prédicteurs peuvent être combinés de manière exponentielle de diverses manières, telles que linéairement ou en couches, ce qui les rend difficiles à reproduire et contribue à une décroissance alpha plus lente. L'apprentissage automatique est souvent nécessaire lors de la combinaison de prédicteurs, mais le risque de surajustement existe. Malgré ces défis, l'orateur conclut sur une note optimiste, encourageant les traders à apprendre et à améliorer continuellement leurs stratégies.
  
  
• 00:40:00 Ernie parle de l'importance de la collaboration dans le trading quantitatif. Il souligne que la collaboration peut prendre diverses formes, et pas seulement dans les grandes entreprises ou entreprises. Par exemple, les étudiants universitaires peuvent collaborer et former un groupe de trading virtuel où différentes personnes peuvent apporter diverses compétences pour créer une stratégie de trading réussie. Ernie encourage également les traders à partager leurs idées et à ne pas hésiter à enseigner aux autres leurs stratégies. Bien qu'il pense que la plupart des idées de trading ne sont pas originales, c'est l'exécution, la gestion des risques et d'autres avantages concurrentiels ajoutés à la stratégie qui la font mieux fonctionner et durer plus longtemps. Par conséquent, les commerçants n'ont pas besoin de donner leur avantage concurrentiel, mais le partage d'idées commerciales de base peut entraîner un afflux net, car d'autres fournissent des commentaires qui peuvent affiner et améliorer la stratégie.
  
  
• 00: 45: 00 L'orateur discute de son expérience dans le commerce quantitatif et mentionne son modèle Forex réussi qui a donné un ratio de Sharpe supérieur à trois lors de son apogée. Il conseille aux ingénieurs logiciels de commencer par examiner les modèles d'autres personnes, de les tester et de les échanger, et de s'associer à des personnes possédant des connaissances fondamentales mais manquant de compétences en codage. Il propose diverses méthodes pour prédire la volatilité et recommande des stratégies de trading uniquement dans des régimes favorables. Interrogé sur les qualifications pour embaucher des développeurs quantitatifs, il met l'accent sur les compétences en codage et une compréhension de base du marché et de ses subtilités.
  
  
• 00:50:00 L'orateur discute des choses à faire et à ne pas faire du trading quantitatif. Il souligne que si une stratégie de trading ne rapporte pas d'argent, il faut diminuer son effet de levier jusqu'à ce qu'il devienne du bruit dans le portefeuille. L'orateur souligne l'importance de rechercher des modèles et des phénomènes dans le commerce, apparentés à la physique et à l'ingénierie. En tant que débutant, il recommande d'identifier un avantage concurrentiel et de s'associer à une personne aux compétences complémentaires. L'orateur envisage ensuite d'utiliser plus de données dans les algorithmes ML, expliquant que plus de données n'est pas toujours mieux, et suggère d'utiliser le bagging pour simuler les données sans s'étendre plus loin dans l'histoire. Enfin, l'orateur affirme qu'une meilleure gestion des risques est cruciale car elle permet de continuer à mener une stratégie sans perdre d'argent, même si les rendements commencent à diminuer.
  
  
• 00:55:00 Ernie Chan répond aux questions des téléspectateurs concernant le trading quantitatif. Il suggère que la construction de dérivés financiers est une bonne opportunité pour ceux qui ont de l'expertise, mais cela nécessite de chercher dans des créneaux. Il recommande d'utiliser Crisp Data et Tech Data pour le back-test des données sur les actions, mais prévient que de bonnes données ont un coût élevé. Chan discute également du momentum trading et de la parité des risques en tant que stratégies efficaces dans l'environnement actuel, et suggère que Python est une bonne source ouverte à utiliser pour démarrer sur le terrain.

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Quel langage de programmation pour le trading quant et HFT

Quel langage de programmation pour le trading quant et HFT

Cette vidéo fournit un aperçu complet des langages de programmation couramment utilisés dans le trading quantitatif et le trading haute fréquence (HFT). L'orateur classe ces langages en langages de recherche de prototypage et de script interprétatif, ainsi qu'en langages compilés hérités tels que Java, C#, C et C++. Les avantages et les inconvénients des langages populaires pour la modélisation des idées de trading, notamment Python, R, MATLAB et Microsoft Visual Studio, sont discutés en détail. De plus, la vidéo met en évidence des considérations importantes lors de la sélection d'un langage de programmation, telles que la colocalisation, le prototypage rentable et la prise en charge des courtiers. Il met l'accent sur l'importance d'utiliser des outils de productivité et de prendre en compte l'ensemble du système de négociation, y compris la gestion des risques et la gestion de portefeuille.

L'orateur commence par classer les langages de programmation en différents groupes en fonction de leur aptitude à la recherche de prototypes et à la scénarisation interprétative. Dans le contexte du trading quantitatif, il aborde spécifiquement Python et MATLAB comme des choix populaires pour modéliser des idées de trading. Cependant, il souligne le défi des versions éclatées de Python (2.7 et 3.x) et met en évidence les problèmes de compatibilité et de performances de R. Python, d'une part, offre de nombreuses options, qui peuvent être accablantes pour les développeurs et nécessitent une formation supplémentaire. D'autre part, R a certaines limites en termes de compatibilité et de performances.

À l'avenir, le conférencier se plongera dans divers langages de programmation couramment utilisés dans le commerce quantitatif et HFT. Python est abordé, en insistant sur ses atouts en termes de paquets de données, mais aussi sur ses inconvénients tels qu'une exécution plus lente et des capacités de gestion des commandes limitées. L'intervenant mentionne également MATLAB 2015 et Microsoft Visual Studio 2015, qui permettent l'intégration de Python. Les langages compilés hérités tels que Java, C #, C et C ++ sont mis en évidence, Java étant recommandé comme point de départ approprié pour les débutants en programmation. C# est loué pour sa facilité de compréhension et ses techniques avancées, tandis que les performances optimales avec C# sont limitées aux environnements Windows.

La vidéo explore en outre les langages de programmation adaptés au trading quantitatif et à haute fréquence, notamment Java, C/C++ et MATLAB. Java et C# sont réputés pour leur intégration facile aux bases de données, mais des limitations peuvent survenir en raison de l'impact de la récupération de place sur les performances. C et C++ sont considérés comme des langages offrant une vitesse et un contrôle de la mémoire optimaux, mais ils peuvent être plus complexes à apprendre. MATLAB est reconnu comme une plate-forme puissante et polyvalente avec diverses boîtes à outils pour l'acquisition de données, l'analyse, l'exécution de transactions et la gestion des risques. Sa prise en charge avancée des mathématiques et de l'apprentissage automatique, ainsi que la possibilité de générer du code en C/C++ via MATLAB Coder, sont mises en évidence. L'orateur mentionne également la possibilité d'intégrer MATLAB dans un serveur Web hautes performances à l'aide de MATLAB Production.

Les considérations relatives à la sélection d'un langage de programmation dans le trading quantitatif et HFT sont discutées en détail. L'orateur souligne l'avantage de la co-localisation dans les échanges commerciaux, en particulier dans le trading HFT, et mentionne MathWorks comme un fournisseur qui facilite la co-localisation. Le prix abordable de Lab Home Edition, à partir de 150 $, est mentionné comme un environnement de prototypage rentable. De plus, le choix du courtier est souligné comme un facteur critique influençant le choix du langage de programmation. Interactive Brokers est présenté comme un courtier prenant en charge les langages hérités tels que Java, C++ et C#. Le conférencier conseille aux nouveaux arrivants d'utiliser des outils de productivité et souligne la nécessité de prendre en compte les aspects plus larges du système commercial, y compris la gestion des risques, l'évaluation et la gestion de portefeuille.

Dans l'ensemble, la vidéo fournit des informations précieuses sur les différents langages de programmation utilisés dans le trading quantitatif et le HFT, leurs forces et leurs limites, ainsi que les facteurs clés à prendre en compte lors de la sélection d'un langage à des fins de trading. Il souligne l'importance de comprendre l'ensemble du système commercial et d'utiliser des outils appropriés pour des opérations commerciales efficaces et efficientes.

• 00:00:00 L'orateur discute des différentes options de langage de programmation pour le trading quantitatif et à haute fréquence. Il classe les langages en langages de recherche de prototypage et de script interprétatif, ainsi qu'en langages compilés hérités. L'orateur couvre Python et MATLAB, qui sont généralement utilisés pour modéliser des idées de trading, et en particulier, il souligne le problème d'éclatement dans les deux versions principales de Python (2.7 et 3.x). L'orateur donne également un aperçu des avantages et des inconvénients de R et Python, et il suggère que R a des problèmes de compatibilité et de performances. Pendant ce temps, Python a trop d'options, ce qui peut être déroutant pour les développeurs, et cela nécessite un peu plus de formation.
  
  
• 00:05:00 L'orateur discute de plusieurs langages de programmation utilisés pour le trading quantitatif et HFT, à commencer par Python, qui est connu pour ses packages de données mais qui est également lent et a une capacité de gestion des commandes limitée. Il mentionne également MATLAB 2015 et Microsoft Visual Studio 2015, qui permettent l'utilisation de Python, puis passe aux langages hérités comme Java, C#, C et C++, qui sont tous des langages compilés. Il souligne que Java est un bon point de départ pour les débutants en programmation, bien qu'il soit limité en termes d'exécution correcte et native, et il recommande C # pour sa facilité de compréhension et ses techniques avancées. Cependant, des performances optimales avec C# ne sont possibles que sous Windows.
  
  
• 00:10:00 La vidéo traite de divers langages de programmation utiles pour le trading quantitatif et à haute fréquence, notamment Java, C/C++ et MATLAB. Java et C# peuvent s'intégrer facilement à d'autres bases de données, mais les performances peuvent être limitées avec les récupérations de place. C et C++ sont les langages les plus performants pour le contrôle de la vitesse et de la mémoire, mais ils peuvent être compliqués à apprendre. MATLAB est une plate-forme puissante et universelle avec de nombreuses boîtes à outils pour l'acquisition et l'analyse de données, l'exécution de transactions et la gestion de l'eau. Il dispose également d'une prise en charge avancée des mathématiques et de l'apprentissage automatique, et de la capacité de générer du code en C/C++ avec une stricte conformité via le codeur MATLAB. Il peut également être intégré à un serveur Web hautes performances avec MATLAB Production.
  
  
• 00:15:00 L'orateur discute des considérations pour choisir un langage de programmation pour le trading quantitatif et HFT. Il mentionne comment MathWorks permet la colocalisation dans une bourse de trading, ce qui est avantageux pour le trading HFT. Il poursuit en parlant de Lab Home Edition en tant qu'environnement de prototypage rentable à partir de 150 $. En outre, il souligne que le choix du courtier affectera considérablement le langage à utiliser, Interactive Brokers prenant en charge les langages hérités tels que Java, C++ et C#. L'orateur conseille aux débutants d'utiliser des outils de productivité et d'être conscients de la plus petite partie de l'ensemble du système, qui comprend la gestion des risques, l'évaluation et la gestion de portefeuille.

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"Arbitrage statistique de base : comprendre les mathématiques derrière le trading de paires" par Max Margenot

"Arbitrage statistique de base : comprendre les mathématiques derrière le trading de paires" par Max Margenot

Dans la vidéo intitulée "Basic Statistical Arbitrage : Understanding the Math Behind Pairs Trading" présentée par Max Margenot, le concept d'arbitrage statistique est expliqué en détail. Margenot décrit comment l'arbitrage statistique consiste à créer des transactions basées sur des déséquilibres identifiés par une analyse statistique et un modèle de comportement du marché. La vidéo se concentre sur le trading de paires, qui repose sur des concepts statistiques fondamentaux tels que la stationnarité, les ordres d'intégration et la cointégration.

Margenot commence par présenter Quantopian, la plate-forme de son entreprise qui propose des statistiques gratuites et des conférences sur la finance pour aider les individus à développer des algorithmes de trading. Il se penche ensuite sur l'importance de la stationnarité, des ordres d'intégration et de la cointégration dans les échanges de paires. La stationnarité fait référence à tous les échantillons d'une série chronologique tirés de la même distribution de probabilité avec les mêmes paramètres, souvent supposés être normalement distribués dans les applications financières. Le test de Dickey-Fuller augmenté est présenté comme un moyen de tester la stationnarité.

L'orateur met l'accent sur l'incertitude associée aux données du monde réel, soulignant le potentiel de faux positifs dans les tests d'hypothèses, en particulier lorsqu'il s'agit de relations subtiles ou sournoises entre les variables. Il le démontre en générant une relation pathologique dans une série chronologique qui peut ne pas être détectée par un test d'hypothèse. Margenot souligne l'importance d'une interprétation prudente des résultats et rappelle au public que même l'inspection visuelle d'un graphique peut ne pas révéler les propriétés statistiques sous-jacentes.

Les limites de la modélisation des séries chronologiques et la possibilité de faux positifs sont discutées. Bien qu'une série chronologique puisse présenter un comportement de retour à la moyenne, elle n'indique pas toujours la stationnarité. La stationnarité représente un scénario dans lequel une série chronologique est à la fois inverse de la moyenne et suit une distribution stationnaire, déterministe et aléatoire. Le concept d'ordres d'intégration est introduit, où l'intégration d'ordre zéro n'implique pas la stationnarité, mais la stationnarité implique l'intégration d'ordre zéro. Les sommes cumulées sont également expliquées, illustrant comment de multiples intégrations d'ordre zéro entraînent des ordres d'intégration plus élevés.

L'hypothèse de rendements stationnaires en finance et la difficulté de trouver des séries chronologiques stationnaires sont abordées. Les retours sont supposés être distribués normalement, indiquant la stationnarité. La notation intégrée d'ordre et de différence est utilisée pour tester la stationnarité. L'orateur note que théoriquement, les séries de prix devraient être intégrées d'ordre un en raison de leur relation avec les rendements, qui sont intégrés d'ordre zéro. Un exemple est fourni en utilisant les données de tarification d'une entreprise.

Margenot poursuit en expliquant le concept de cointégration, qui implique l'intégration de séries chronologiques de manière spécifique et définie pour produire une combinaison linéaire qui est stationnaire. Bien qu'il puisse être difficile de trouver deux séries chronologiques intégrées qui sont stationnaires ensemble, la cointégration peut être utile lors de l'exploration de séries de prix qui ont une base économique raisonnable. L'orateur souligne que les paris peuvent être placés sur la base de la valeur actuelle du spread stationnaire, même sans modèle temporel spécifique pour le retour à la moyenne.

Le processus de création de données simulées est démontré pour illustrer le calcul et l'estimation de la propagation à l'aide de la régression linéaire. Margenot souligne que les données financières sont rarement aussi simples que de soustraire une variable d'une autre, ce qui nécessite une régression linéaire pour estimer la relation entre les variables. L'objectif est de déterminer la valeur bêta, qui indique la composition du portefeuille en termes de rendements du marché. Cette information permet des positions longues et courtes dans le trading de paires. Un exemple impliquant une paire de titres d'énergie alternative est fourni pour illustrer le concept.

La construction d'une régression linéaire entre deux titres potentiels pour l'arbitrage statistique de base est expliquée. Margenot recommande de trouver deux titres au sein du même secteur qui présentent une relation comme point de départ pour identifier les relations de co-intégration potentielles, qui peuvent indiquer des opportunités d'arbitrage. Si la stationnarité entre deux titres est bénéfique, le conférencier insiste sur la nécessité de négocier sur autant de paris indépendants différents que possible plutôt que de se fier uniquement à une seule paire.

Le calcul des paires et des offres dans le cadre de l'arbitrage statistique est basé sur les rendements logarithmiques des paires examinées. La régression linéaire entre les retours logarithmiques, connue sous le nom de méthode d'Engle-Granger, est utilisée pour déterminer si la régression est stationnaire. Une fois qu'un modèle raisonnable du monde est établi, un trader peut gagner un avantage en ayant plus d'informations que les autres et en faisant des paris relativement informés. Pour négocier activement et mettre à jour le spread glissant, une notion glissante de la moyenne et de l'écart type est nécessaire. Différentes méthodes telles que les moyennes mobiles et les filtres communs peuvent être utilisées pour itérer et améliorer la stratégie de trading.

L'orateur souligne que l'arbitrage statistique peut être une stratégie unitaire simple ou complexe. Cela implique d'identifier la stationnarité, la cointégration et les relations entre les paires d'actions à échanger. Plus on a d'informations par rapport aux autres, mieux on peut capitaliser sur ces relations. Construire un portefeuille diversifié nécessite des paris indépendants qui ne dépendent pas les uns des autres. La fréquence de rééquilibrage dépend des paires individuelles et de la durée de stationnarité observée dans les données.

La vidéo aborde ensuite la simulation du trading algorithmique avec des données en temps réel. Les hypothèses sous-jacentes aux régressions linéaires, telles que l'hétéroscédasticité, sont mentionnées comme des facteurs pouvant affecter leur viabilité. La cointégration est préférée à la corrélation lors de la modélisation des relations entre les paires d'actions, car elle représente une condition plus forte indiquant la stationnarité. La taille des paris peut être systématiquement déterminée à l'aide de la moyenne et de l'écart type de l'écart hypothétique, contrairement aux corrélations, qui peuvent ne pas se prêter à des approches systématiques.

En résumé, la vidéo fournit une explication complète de l'arbitrage statistique et du trading de paires. Il couvre des concepts essentiels tels que la stationnarité, les ordres d'intégration et la cointégration. L'importance d'une interprétation prudente des résultats statistiques et la nécessité de paris indépendants sont soulignées. L'orateur souligne le rôle de la régression linéaire dans l'estimation des relations entre les paires d'actions et l'importance du retour à la moyenne dans l'identification des opportunités d'arbitrage. La vidéo se termine par une discussion sur la simulation du trading algorithmique et les considérations pour construire un portefeuille diversifié en arbitrage statistique.

• 00:00:00 Max Margenot présente le concept d'arbitrage statistique et comment il peut être utilisé pour exploiter les inefficacités du marché à l'aide de l'analyse statistique. Il explique que l'arbitrage statistique consiste à utiliser un modèle de comment le monde devrait être et à effectuer des transactions basées sur le déséquilibre créé par l'analyse statistique. Il explique ensuite la plate-forme de son entreprise, Quantopian, et comment ils proposent des statistiques gratuites et des conférences sur la finance pour aider les gens à écrire des algorithmes de trading. Margenot poursuit en discutant de l'utilisation de la stationnarité, des ordres d'intégration et de la cointégration lors de la construction des métiers de Paris, qui reposent sur des concepts statistiques fondamentaux.
  
  
• 00: 05: 00 L'orateur discute du concept de stationnarité dans les données de séries chronologiques et de son importance dans les modèles statistiques, tels que les modèles autorégressifs et à moyenne mobile. L'orateur note que la stationnarité signifie que tous les échantillons des données de la série chronologique sont tirés de la même distribution de probabilité avec les mêmes paramètres, et que cela est généralement supposé être normalement distribué dans les applications financières. L'orateur présente le test de Dickey-Fuller augmenté comme test d'hypothèse pour la stationnarité et démontre son utilisation sur des données de séries chronologiques stationnaires et non stationnaires.
  
  
• 00: 10: 00 L'orateur discute de l'incertitude inhérente au travail avec des données du monde réel, car on n'est jamais sûr du processus de génération de données qui les fait se comporter d'une manière particulière. Cela conduit à la possibilité de faux positifs dans les tests d'hypothèse, en particulier avec des relations subtiles ou sournoises entre les variables. L'orateur le démontre en générant une relation pathologique avec une série chronologique qui a une petite tendance périodique dans la moyenne, qui pourrait éventuellement être manquée par le test d'hypothèse. L'orateur souligne l'importance de la prudence lors de l'interprétation des résultats des tests d'hypothèses et souligne que même l'examen du graphique peut ne pas révéler les propriétés statistiques sous-jacentes.
  
  
• 00:15:00 L'orateur discute des limites de la modélisation des séries chronologiques et de la possibilité de faux positifs. Il explique que même si une série chronologique peut revenir à la moyenne (retour à la moyenne), cela n'implique pas toujours la stationnarité. Au lieu de cela, la stationnarité représente une instance d'une série chronologique qui revient à la moyenne et suit une distribution stationnaire, déterministe et aléatoire. L'orateur introduit ensuite la notion d'ordres d'intégration, où l'intégration d'ordre zéro n'implique pas la stationnarité, mais être stationnaire implique l'intégration d'ordre zéro. La discussion se termine par le concept de sommes cumulatives, où l'ajout d'une série intégrée d'ordre zéro plusieurs fois produit une série intégrée d'ordre un et ainsi de suite.
  
  
• 00:20:00 Le concept d'ordre intégré et l'hypothèse de rendements stationnaires en finance sont discutés. L'orateur explique qu'il est difficile de trouver des séries chronologiques stationnaires et que les retours sont supposés être distribués normalement, ce qui signifie qu'ils sont stationnaires. Pour tester la stationnarité, l'orateur démontre l'utilisation de la notation intégrée d'ordre et de différence. De plus, l'orateur déclare que théoriquement, les séries de prix devraient être intégrées d'ordre un en raison de leur relation avec les rendements, qui sont intégrés d'ordre zéro. Un exemple est donné en utilisant les données de tarification d'une entreprise.
  
  
• 00: 25: 00 Margenot explique le concept de cointégration, qui implique l'intégration de séries chronologiques de certaines manières définies résultant en une combinaison linéaire de ces séries qui devient stationnaire. Bien qu'il soit difficile de trouver deux séries chronologiques intégrées qui soient stationnaires ensemble, la cointégration peut être utile dans les cas où il existe une base économique raisonnable pour explorer un ensemble particulier de séries de prix. Le spread stationnaire est utilisé pour parier sur le fait que quelque chose reviendra ou non à la moyenne, et bien qu'il n'y ait pas de modèle temporel spécifique de la façon dont ces retours peuvent se produire, les paris peuvent toujours être placés en fonction de la valeur actuelle du spread.
  
  
• 00:30:00 Max Margenot explique le processus de création de données simulées pour illustrer le calcul d'un écart et comment l'estimer à l'aide d'une régression linéaire. Il souligne que les données financières ne sont jamais aussi simples que d'avoir une instance d'une variable moins une instance de l'autre, de sorte que la régression linéaire est nécessaire pour estimer la relation entre les deux variables. Le but est de trouver la valeur bêta, qui nous dira comment le portefeuille est composé des rendements du marché. En trouvant la valeur bêta, nous pouvons déterminer ce qui est long et ce qui est court, ce qui nous permet d'acheter un X 2 et un bêta court X 1 en échangeant des paires. Margenot utilise un exemple spécifique d'une paire de titres d'énergie alternative pour expliquer le concept.
  
  
• 00:35:00 L'intervenant explique comment construire une régression linéaire entre deux titres potentiels pour un arbitrage statistique de base. L'orateur conseille que trouver deux titres dans le même secteur qui ont une relation l'un avec l'autre fournit une bonne base pour sauter et voir s'il existe une relation de co-intégration qui pourrait indiquer une opportunité d'arbitrage potentielle. L'orateur prévient que si la stationnarité entre deux titres est grande, ce n'est qu'une prévision et que construire un actif basé sur une paire est une idée terrible si l'on veut échanger des paires, soulignant la nécessité d'échanger autant de paris indépendants différents que possible.
  
  
• 00:40:00 Max Margenot explique que le calcul des paires et des transactions dans l'arbitrage statistique est basé sur les rendements logarithmiques des paires examinées. La régression linéaire entre les retours logarithmiques, connue sous le nom de méthode d'Engle-Granger, est utilisée pour déterminer si la régression linéaire est stationnaire ou non. Une fois qu'un modèle raisonnable de la façon dont le monde est construit, un pari peut être placé sur la base d'un minimum d'informations plus que quelqu'un d'autre, ce qui donne un avantage pour faire un pari relativement raisonnable. Pour négocier activement et mettre à jour le spread glissant, nous avons besoin d'une notion glissante de la moyenne et de l'écart type. Différentes méthodes peuvent être utilisées, telles que les moyennes mobiles et les filtres communs, pour itérer et améliorer la stratégie de trading.
  
  
• 00:45:00 L'orateur explique comment l'arbitrage statistique est une stratégie unitaire qui peut être simplifiée ou rendue complexe. La stratégie consiste à identifier la stationnarité, la cointégration et les relations entre les paires d'actions à échanger. Plus on a d'informations que d'autres, mieux on peut échanger sur ces relations. Tant que ces relations sont indépendantes les unes des autres, le conférencier recommande d'avoir le plus de paris indépendants possible afin de se constituer un portefeuille diversifié. De plus, l'orateur explique que la fréquence de rééquilibrage dépend de la paire individuelle et de la durée de stationnarité trouvée dans les données.
  
  
• 00:50:00 Le conférencier explique comment simuler le trading algorithmique avec des données en temps réel. Il parle également des hypothèses qui entrent dans les régressions linéaires, telles que l'hétéroscédasticité, qui pourraient la rendre non viable. L'orateur partage sa préférence pour la cointégration par rapport à la corrélation lors de la modélisation des relations entre les paires d'actions, car la première est une condition plus forte qui représente la stationnarité. Il note que les tailles de pari peuvent être construites systématiquement avec la moyenne et l'écart type de l'écart hypothétique, alors que cela peut ne pas être fait aussi systématiquement avec des corrélations.

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Aperçu complet de la programmation pratique en C++ pour la finance quantitative et HFT

Aperçu complet de la programmation pratique en C++ pour la finance quantitative et HFT

La vidéo fournit un aperçu complet de l'utilisation de la programmation C++ dans la finance et le trading haute fréquence (HFT), offrant des informations précieuses sur divers aspects de ce domaine. Il commence par discuter du livre "Practical C++ Financial Programming", soulignant son importance dans le secteur financier. Le livre couvre des sujets essentiels tels que les actions à revenu fixe et fournit des exemples pratiques avec des sections de code bien structurées. Il suppose un niveau de confort avec la programmation C++ et fournit des conseils sur l'utilisation efficace des modèles C++. L'orateur met l'accent sur l'utilisation appropriée des bibliothèques STL et Boost, ainsi que sur l'utilisation de bibliothèques open source telles que New plot pour le traçage et QT pour la conception d'interface.

À l'avenir, la vidéo explore l'utilisation de QT, un outil puissant pour développer des interfaces utilisateur en C++. Alors que QT permet la création d'interfaces graphiques sophistiquées, il s'écarte de la méthodologie C++ traditionnelle, et la vidéo met en lumière cet aspect. La présentation se penche ensuite sur des concepts mathématiques tels que l'algèbre linéaire, l'interpolation et l'intégration numérique, en les décomposant en algorithmes et équations de base pour faciliter la compréhension. Les algorithmes populaires et les techniques de modélisation pertinentes pour la finance sont également abordés, avec un aperçu de leur implémentation en C++. La vidéo souligne l'importance des simulations de Monte Carlo pour les applications financières, consacrant un chapitre à ce sujet critique. De plus, l'utilisation de Lua et Python pour étendre les bibliothèques financières est explorée, ainsi qu'un aperçu des langages de programmation les plus populaires pour les postes HFT.

Au fur et à mesure que la vidéo progresse, elle met en évidence l'intégration de Python et Lua avec C++ et montre comment Lua peut être utilisé efficacement avec Redis, en tirant parti de son intégration dans une application C++. Diverses techniques C++ sont également couvertes, notamment le multithreading à l'aide de Plaza et l'utilisation des fonctionnalités C++ 11 et 14. La vidéo constitue une excellente ressource d'introduction pour les personnes qui s'aventurent dans la programmation C++, en abordant certains des défis de gestion de la mémoire associés au langage. Il fournit une feuille de route complète pour l'apprentissage de la programmation C++, englobant un large éventail d'options et de techniques disponibles pour les utilisateurs.

Vers la fin, l'orateur partage une critique positive d'un livre récemment publié sur la programmation C++ pour les applications financières et de trading haute fréquence. Ce livre couvre spécifiquement les nouvelles fonctionnalités introduites dans C++ 17 qui traitent des problèmes matériels de bas niveau, ce qui en fait une ressource inestimable pour ceux qui s'intéressent à ce domaine spécialisé. Bien que l'orateur reconnaisse n'avoir aucune affiliation avec le livre, il le recommande fortement comme un complément précieux aux ressources existantes dans ce domaine.

• 00:00:00 Le conférencier donne un aperçu du livre "Practical C++ Financial Programming", mettant l'accent sur l'importance du C++ dans l'industrie financière. Le livre couvre les actions à revenu fixe et fournit des exemples avec un format utile qui décompose le code en sections. Le livre suppose que le lecteur est à l'aise avec C++ et fournit des conseils sur la façon d'utiliser efficacement les modèles C++, tout en soulignant les bonnes façons d'utiliser STL et de booster les bibliothèques. L'orateur aborde également l'utilisation de bibliothèques open source comme le nouveau tracé pour le traçage et QT pour la conception d'interface.
  
  
• 00:05:00 La vidéo traite de l'utilisation de QT, un outil de développement d'interfaces utilisateur en C++. Bien que QT soit utile pour créer des interfaces utilisateur graphiques sophistiquées, il rompt avec la méthodologie C++ traditionnelle. La vidéo passe ensuite à des sujets plus mathématiques, tels que l'algèbre linéaire, l'interpolation et l'intégration numérique, qui sont tous décomposés en algorithmes et équations de base pour une compréhension facile. La vidéo couvre également les algorithmes et les techniques de modélisation populaires, et comment ils peuvent être implémentés en C++. Le livre comprend un chapitre sur Monte Carlo, qui est essentiel pour les applications financières. Enfin, la vidéo traite de l'utilisation de Lua et Python pour étendre les bibliothèques financières, et des langages les plus populaires pour les postes HFT.
  
  
• 00:10:00 La vidéo couvre l'intégration de Python et Lua avec C++ et comment Lua peut être utilisé avec Redis, notamment en raison de sa capacité à être intégré dans une application C++. La vidéo explore également diverses techniques C++, y compris le multithreading à l'aide de Plaza et l'utilisation des fonctionnalités C++ 11 et 14. La vidéo constitue une excellente introduction pour ceux qui cherchent à se lancer dans la programmation C++, et elle couvre également certains des défis de gestion de la mémoire associés à C++. Dans l'ensemble, la vidéo offre une excellente feuille de route pour apprendre la programmation C++ et couvre une variété d'options et de techniques disponibles pour les utilisateurs.
  
  
• 00:15:00 L'orateur donne une critique positive d'un nouveau livre sur la programmation C++ pour les applications financières et de trading haute fréquence. Le livre couvre les nouvelles fonctionnalités de C++ 17 qui traitent du matériel de bas niveau, ce qui en fait une ressource précieuse pour ceux qui s'intéressent à ce domaine. L'orateur recommande fortement le livre et souligne qu'il n'a aucune affiliation avec lui, mais a trouvé que c'était un excellent ajout au domaine.

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Principes de base du trading algorithmique : exemples et didacticiel

Principes de base du trading algorithmique : exemples et didacticiel

Cette vidéo fournit un aperçu complet du trading algorithmique, couvrant divers aspects tels que les styles de trading, les marchés et les systèmes. Le conférencier commence par expliquer les principes fondamentaux du trading algorithmique, en mettant l'accent sur l'utilisation de l'analyse technique basée sur l'évolution des prix, le volume et les indicateurs mathématiques. Il est souligné que le trading algorithmique implique l'exécution de transactions et le back-testing d'algorithmes à l'aide d'ordinateurs, ce qui le distingue de l'analyse technique traditionnelle.

Différents types de trading quantitatif/algorithmique sont introduits, y compris le trading à haute fréquence, l'arbitrage statistique et le trading de tendance/réversion moyenne/momentum. L'orateur se concentre spécifiquement sur le swing et le day trading sur le marché à terme. L'arbitrage statistique consiste à capitaliser sur les différences de prix en achetant et en vendant simultanément un actif, tandis que le trading de tendance/réversion moyenne/momentum utilise des ordinateurs pour exécuter des transactions directionnelles à des fins lucratives. Pour illustrer ces concepts, un exemple de programme de trading algorithmique est présenté à l'aide du logiciel TradeStation. Le programme est conçu pour acheter un jour bas avec une bougie rouge et vendre le jour positif suivant, en incorporant un objectif et un stop en dollars. L'orateur présente l'intégration de ce programme algorithmique dans un graphique des E-minis S&P 500 à des fins de back-testing.

Le segment suivant explore une stratégie de trading sur TradeStation. L'orateur utilise un tableau pour montrer les cas où la stratégie aurait réussi ou échoué en fonction des couleurs des bougies. Ils effectuent un zoom arrière pour présenter les rapports de performances générés par TradeStation, fournissant des mesures telles que le bénéfice net, le bénéfice total, le taux de gain, les transactions moyennes et le retrait. L'optimisation de la stratégie est également abordée en ajustant les arrêts et les cibles pour évaluer la performance avec différentes entrées. L'orateur met l'accent sur l'aspect gain de temps du trading algorithmique, car il peut fournir des informations précieuses qui auraient autrement pris des mois à découvrir.

Les avantages et les inconvénients du trading algorithmique sont discutés dans la section suivante. Les avantages comprennent une réduction des erreurs humaines et émotionnelles, un back-test rapide des idées de trading, une saisie plus rapide des ordres et la possibilité de tester plusieurs idées et de constituer des portefeuilles. Cependant, des inconvénients tels que l'excès de confiance, la suroptimisation et l'incapacité à prendre en compte les événements géopolitiques ou les techniques de trading fondamentales sont également reconnus. Bien qu'un algorithme puisse être programmé pour éviter les échanges lors de journées politiques ou économiques importantes, il fonctionne généralement dans toutes les conditions de marché.

La vidéo se termine en résumant son contenu. Il clarifie la distinction entre le trading quantitatif et le trading technique fondamental ou régulier, en soulignant la puissance du trading algorithmique à travers un exemple d'algorithme simple. Les avantages et les inconvénients du trading algorithmique sont réitérés pour une compréhension globale. L'orateur encourage les téléspectateurs à poser des questions et exprime l'espoir que la vidéo a été informative et utile.

• 00:00:00 Dans cette section, l'instructeur fournit une introduction au trading algorithmique, y compris les différents styles de trading, marchés et systèmes. Le trading algorithmique se concentre principalement sur l'analyse technique, en utilisant l'évolution des prix, le volume et des indicateurs mathématiques pour informer les transactions. L'instructeur explique que l'analyse technique elle-même n'est pas nécessairement algorithmique, car le trading algorithmique implique l'utilisation d'un ordinateur pour exécuter des transactions et des algorithmes de back-testing. L'instructeur identifie également différents types de trading quantitatif/algorithmique, y compris le trading à haute fréquence, l'arbitrage statistique et le trading de tendance/réversion moyenne/momentum, expliquant que sa société se concentre sur le swing et le day trading sur le marché à terme.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le conférencier aborde deux types de trading algorithmique : l'arbitrage statistique et le trading de tendance/réversion moyenne/momentum. L'arbitrage statistique implique l'achat et la vente simultanés d'un actif pour profiter d'une différence de prix, tandis que le trading de tendance/réversion moyenne/momentum implique l'utilisation d'ordinateurs pour placer des transactions directionnelles afin de générer des bénéfices. L'orateur fournit ensuite un exemple de base d'un programme de trading algorithmique utilisant le logiciel TradeStation. Le code est basé sur l'achat sur une bougie rouge un jour bas et la vente le jour positif suivant avec un objectif en dollars et un stop. Le programme est ensuite ajouté à un graphique du S&P 500 E-minis à des fins de back-testing.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur donne un exemple de stratégie de trading sur TradeStation. Ils utilisent un graphique pour montrer des exemples de cas où la stratégie aurait fonctionné et quand elle n'aurait pas fonctionné en fonction des couleurs des bougies. L'orateur fait ensuite un zoom arrière pour montrer comment TradeStation remplit les rapports de performance, donnant le bénéfice net et le bénéfice total de la stratégie, ainsi que le taux de gain, les transactions moyennes et le retrait. Ils montrent également comment optimiser la stratégie en modifiant les arrêts et les cibles pour voir comment la stratégie aurait fonctionné avec différentes entrées. L'orateur souligne que le but de l'utilisation d'algorithmes pour le trading est de fournir des informations qui auraient pris des mois à comprendre sans eux.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, les avantages et les inconvénients du trading algorithmique sont discutés. Les avantages incluent le risque réduit d'erreur humaine et d'erreur émotionnelle, la possibilité de tester rapidement des idées de trading, une saisie d'ordres plus rapide et la possibilité de tester plusieurs idées et de créer des portefeuilles. Les inconvénients incluent un sentiment d'excès de confiance et de sur-optimisation, ainsi que le trading algorithmique ne prenant pas en compte les événements géopolitiques ou les techniques de trading fondamentales. Bien qu'un algorithme puisse être programmé pour ne pas accepter de transactions les jours politiques ou économiques clés, il fonctionne généralement dans toutes les conditions du marché.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'intervenant conclut en résumant le contenu de la vidéo. Ils examinent d'abord la différence entre le trading quantitatif et le trading technique fondamental ou régulier, puis donnent un exemple d'algorithme simple pour montrer la puissance du trading algorithmique. Les avantages et les inconvénients du trading algorithmique sont également abordés. L'orateur encourage les téléspectateurs à contacter s'ils ont des questions et espère que la vidéo a été utile.