Comment fonctionne le trading algorithmique ?
Sommaire
Introduction
Le trading algorithmique repose sur l’utilisation d’algorithmes pour exécuter des ordres de manière automatisée. Contrairement au trading traditionnel, où les décisions d’achat et de vente sont prises par des humains en temps réel, le trading algorithmique délègue ces décisions à des programmes informatiques qui suivent des instructions basées, par exemple, sur des modèles mathématiques, des analyses, etc.
Qu'est-ce que le trading algorithmique ?
Le trading algorithmique, également appelé « algo-trading », « trading automatique » ou « robot de trading », est une manière de négocier ou d’exécuter des ordres sur les marchés en utilisant des programmes informatiques pour exécuter les ordres automatiquement. Ces programmes, appelés algorithmes suivent un ensemble d’instructions préétablies basées sur divers critères tels que le prix, le volume, le temps, ou encore des indicateurs techniques. L’objectif du trading algorithmique est d’exécuter les transactions de manière automatique. Certains algorithmes ont plutôt une fonction d’exécution, comme les algorithmes de type iceberg qui ont pour objectif de passer une grande quantité de lots à certains prix, tout cela sans être visibles, afin d’obtenir le bon prix. Enfin, il y a les algorithmes HFT (High Frequency Trading) dont l’objectif est d’exécuter les ordres le plus rapidement possible.
Un des objectifs du trading algorithmique réside dans le fait d’éliminer les biais émotionnels et subjectifs des processus décisionnels, permettant ainsi aux transactions d’être effectuées uniquement en fonction de paramètres quantitatifs et prédéfinis. Cela garantit une exécution optimale des ordres ainsi qu’une cohérence dans la stratégie de trading, indépendamment des conditions du marché.
Les différents types de trading algorithmique
Le trading algo englobe un large éventail de stratégies et de méthodes, adaptées aux besoins spécifiques des acteurs de marché, parmi eux on trouve :
- Algo de suivi de tendance : Ce type d'algorithme suit les tendances des prix en se basant sur des indicateurs techniques comme les moyennes mobiles ou des niveaux de prix. Le trading de suivi de tendance est l'une des stratégies les plus simples.
- L’arbitrage : Les algorithmes d'arbitrage jouent sur des différences de prix entre différents marchés. Par exemple, un algorithme pourrait acheter une action sur une bourse où elle est sous-évaluée tout en la vendant simultanément sur une autre bourse où elle est surévaluée. Ce type de stratégie nécessite une exécution extrêmement rapide et précise pour capter les opportunités d'arbitrage avant qu'elles ne disparaissent. Ce type de stratégie est souvent présent sur de jeunes marchés peu liquides comme celui des cryptomonnaies.
- Les algorithmes d'exécution : Les algorithmes d'exécution ne cherchent pas à faire des écarts de prix sur le marché, mais ont pour objectif d'exécuter une quantité spécifique de lots à des prix eux aussi spécifiques, sans pour autant dévoiler leur réelle intention d'achat ou de vente, pour une raison simple : conserver un prix optimal.
En marge des algorithmes standards, on trouve les systèmes de High-Frequency Trading (HFT). Le HFT est une sous-catégorie du trading algorithmique qui se caractérise par une vitesse de transactions extrêmement élevée. Les HFT exploitent, par exemple de minimes différences de prix qui existent sur de très courtes périodes. Ces stratégies nécessitent de grandes infrastructures, avec des serveurs haute performance et des connexions à faible latence, souvent avec une co-localisation des serveurs de bourses.
Les avantages du trading algorithmique
Le premier avantage est la vitesse et l’efficacité des exécutions d’ordres. Les algorithmes présents sur le marché créent un environnement où, dans certaines stratégies ou situations, le seul moyen d’être compétitif est d’employer la rapidité. La vitesse d’exécution d’un ordre peut faire la différence entre un profit et une perte, comme c’est le cas par exemple pour les algorithmes de HFT. Ceux-ci sont capables d’exécuter des transactions en millisecondes, ce qui permet de capturer des opportunités de marché qui seraient autrement inaccessibles aux traders humains.
Le second avantage est sa précision et son absence d’émotions dans la prise de décision. Contrairement aux humains, qui peuvent être influencés par des facteurs psychologiques tels que la peur ou la cupidité, les algorithmes prennent des décisions basées uniquement sur des données et des règles prédéfinies. Cela élimine le risque d’erreurs liées aux émotions, telles que la surréaction aux nouvelles de marché ou le comportement irrationnel lors de fluctuations de prix.
Le trading algorithmique excelle également dans sa capacité à traiter un grand nombre de données en temps réel. Les marchés sont saturés d’informations provenant de diverses sources, comme des données de prix, des volumes, des nouvelles, ou encore les réseaux sociaux. Les algorithmes peuvent analyser simultanément ces flux de données, identifier les tendances et les signaux, et exécuter des transactions en conséquence, le tout en une fraction de seconde.
Enfin, le trading algorithmique contribue à une meilleure liquidité des marchés. Par exemple, un algorithme d’exécution qui va fragmenter ses ordres de grande taille et les exécuter sur plusieurs plateformes augmente le nombre de transactions, ce qui réduit les écarts entre les prix d’achat (ask) et de vente (bid). Cette liquidité supplémentaire rend les marchés plus efficaces et réduit la volatilité, car les transactions sont exécutées de manière plus fluide et moins sujette à des mouvements de prix brusques.
Les inconvénients du trading algorithmique
L’un des principaux inconvénients du trading algorithmique réside dans les risques liés aux défaillances technologiques. Étant donné que l’exécution des transactions repose entièrement sur des systèmes informatiques, toute panne de logiciel, de matériel, ou de réseau peut entraîner des catastrophes.
Les algorithmes exécutent des milliers d’ordres en une fraction de seconde, et une simple erreur de codage ou une interruption de la connexion peut déclencher une avalanche de transactions incorrectes.
Par exemple, l’incident bien connu de Knight Capital en 2012 a montré à quel point une erreur logicielle peut être dévastatrice : en l’espace de 45 minutes, une défaillance du logiciel de trading a coûté à l’entreprise plus de 460 millions de dollars, l’obligeant finalement à vendre une partie de ses activités pour survivre.
Même en faisant abstraction de la complexité des algorithmes, leur coût de mise en œuvre et de développement est élevé. Les algorithmes de trading, comme ceux développés pour un investisseur particulier, nécessitent des connaissances en programmation et en modélisation, qui ne sont pas à la portée du grand public, car ils nécessitent des ressources de fonctionnement et une programmation complexes. Développer, tester, et maintenir ces systèmes est un processus coûteux.
Le trading algorithmique est également associé à un potentiel de manipulation du marché, un problème qui a attiré l’attention des régulateurs. Les techniques telles que le spoofing, où des ordres de grande taille sont placés puis rapidement annulés pour manipuler les prix, sont facilitées par la rapidité et l’automatisation des algorithmes. Même illégale, cette pratique, bien que détectable, est difficilement réprimée. Sans compter les problèmes de conformité associés à ce type de trading. Les régulateurs ont commencé à imposer des règles de plus en plus strictes pour surveiller et contrôler son utilisation.
Outre ses avantages et inconvénients, le trading algorithmique doit être considéré comme un outil ou une alternative intelligente à vos propres méthodes ou stratégies. Derrière chaque algorithme se trouve une idée, un concept ou un modèle développé qui a identifié une récurrence ou une opportunité exploitable. Créer un algorithme sans objectif précis n’a pas de sens. La première étape du développement d’un algorithme performant consiste à tester vos idées en paper trading manuel, afin de définir les critères et les paramètres à utiliser.
Le trading haute fréquence (HFT)
Le trading à haute fréquence (HFT) peut être qualifié de sous-catégorie du trading algorithmique. Le trading HFT a profondément modifié les marchés en permettant l’exécution d’un grand nombre de transactions en une fraction de seconde. Le concept du trading HFT repose sur des algorithmes et des infrastructures à la pointe de la technologie afin d’aller toujours plus vite.
Le principal objectif du HFT est de profiter des petites inefficacités de prix présentes sur le marché. Par exemple, l’arbitrage est une stratégie courante, où l’algorithme détecte des différences de prix entre deux places de marché et les exploite instantanément. Un autre rôle majeur des HFTs est celui de market makers, facilitant les transactions pour les autres participants en proposant des prix d’achat et de vente. Cette activité accroît la liquidité des marchés, réduit les écarts entre prix d’achat et de vente, et assure une exécution plus rapide des ordres.
Le HFT offre des avantages indéniables, notamment en augmentant la liquidité du marché et en améliorant la découverte des prix. En réagissant instantanément aux nouvelles informations, les HFTs permettent aux marchés de s’ajuster plus rapidement et de mieux refléter la valeur réelle des actifs.
À l’inverse, la concurrence croissante a entraîné une baisse des marges de profit, rendant les opportunités d’arbitrage plus rares pour les sociétés développant le trading HFT, tout en faisant face aux risques technologiques, comme les défaillances de systèmes automatisés. Par ailleurs, le HFT est sous surveillance réglementaire, les autorités s’inquiétant de son impact sur la stabilité du marché.
Les stratégies de trading algorithmique
Le trading algorithmique offre une gamme de stratégies sans limite. Dans un développement normal, chaque stratégie est conçue pour exploiter des conditions spécifiques du marché, en utilisant des algorithmes qui exécutent automatiquement les transactions en fonction de règles prédéfinies. Ces stratégies peuvent varier considérablement en complexité, allant des simples suivis de tendance aux modèles mathématiques plus avancés.
Stratégies de suivi de tendance
Les stratégies de suivi de tendance sont parmi les plus couramment utilisées dans le trading algorithmique. Elles reposent sur l’idée que les prix, qu’il s’agisse d’actions, de devises ou d’autres instruments, ont tendance à évoluer selon des tendances discernables. Plutôt que de tenter de prédire un retournement de marché, ces stratégies s’efforcent de tirer profit de la continuité des tendances existantes.
Un exemple classique de suivi de tendance est l’utilisation des moyennes mobiles. Un algorithme peut être programmé pour acheter un actif lorsque sa moyenne mobile à court terme croise celle à long terme. Ces stratégies sont populaires chez les traders particuliers parce qu’elles sont relativement simples à mettre en œuvre et ne nécessitent pas de prévisions complexes, mais elles sont efficaces dans des marchés où les tendances sont prononcées. Comme la plupart des stratégies publiques accessibles et populaires, leur efficacité est souvent remise en question.
Stratégies basées sur des formules mathématiques
Les stratégies de trading algorithmique peuvent également s’appuyer sur des modèles mathématiques plus ou moins complexes pour exploiter les marchés. L’un des modèles les plus connus est le modèle delta-neutre, utilisé dans le trading d’options. Le delta-neutre est une stratégie qui cherche à maintenir une position où les changements dans le prix de l’actif sous-jacent n’affectent pas la valeur du portefeuille. Cette approche nécessite par exemple l’utilisation simultanée d’options et de l’actif sous-jacent pour créer une position équilibrée.
Par exemple, vous pouvez acheter des options d’achat (call) et vendre un nombre approprié d’options de vente (put) tout en prenant une position correspondante sur l’actif sous-jacent pour neutraliser l’effet des variations de prix. Les algorithmes sont utilisés pour ajuster continuellement ces positions afin de maintenir la neutralité du delta, optimisant ainsi les rendements tout en minimisant les risques liés aux fluctuations de prix.
Le but de cet article n’est pas de lister les différentes stratégies, car il y a autant de stratégies que d’investisseurs. Mais gardez à l’esprit qu’il est très peu probable de trouver une stratégie rentable sans risque sur internet. Le trading algorithmique peut vous offrir une vaste palette de stratégies qu’il faut adapter aux différents styles de trading.
Les stratégies de trading algorithmique chez Sigmas7
Le trading algo est inexistant à ce jour chez Sigmas7. En revanche, les backtests, les stress tests et nos investissements sont réalisés à l’aide d’outils et d’algorithmes. Nos investissements sont réalisés sur des périodes de plusieurs jours, un algorithme de trading HFT n’y trouve donc pas sa place, car nous n’avons pas besoin de rapidité dans l’exécution de nos stratégies.
Conclusion
Le trading algorithmique est devenu essentiel au fil des années. Il offre des avantages sans précédent, comme une rapidité d’exécution, la précision dans les transactions, ou encore l’élimination des biais émotionnels et une amélioration de la liquidité du marché. Cependant, il comporte des inconvénients, comme ceux liés aux risques de défaillances, les coûts élevés de développement de maintenance, ainsi que les préoccupations réglementaires concernant la manipulation potentielle du marché.
Le trading algorithmique n’est pas nécessairement une solution miracle pour un investisseur particulier, mais un outil complémentaire. Chaque stratégie algorithmique doit être soigneusement conçue, testée et adaptée à vos objectifs.
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https://fr.wikipedia.org/wiki/Trading_algorithmique
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