Quantitative Trading

1. Le trading quantitatif : au-delà de l’analyse technique

Le trading quantitatif, également appelé trading algorithmique, consiste à négocier des titres en se basant strictement sur les décisions d’achat/vente prises par des algorithmes informatiques.

Définir le trading quantitatif. Le trading quantitatif, ou algorithmique, utilise des algorithmes informatiques pour prendre des décisions d’achat ou de vente fondées sur des données historiques et des stratégies éprouvées. Il ne se limite pas à l’analyse technique, mais intègre également des données fondamentales telles que le chiffre d’affaires, les flux de trésorerie, voire les événements d’actualité, tous convertis en données quantifiables pour une analyse informatique. Cette approche vise à éliminer l’émotion et la subjectivité dans les décisions de trading.

Quantifier l’information. Le cœur du trading quantitatif réside dans la transformation de l’information en un format compréhensible par les ordinateurs. Cela inclut non seulement les données de prix, mais aussi les données fondamentales, le sentiment des actualités et d’autres facteurs. La capacité à traiter rapidement et systématiquement d’énormes volumes de données constitue un avantage majeur du trading quantitatif.

Objectivité et automatisation. En s’appuyant sur des algorithmes, le trading quantitatif cherche à éliminer les biais émotionnels qui peuvent affecter les traders humains. L’objectif est de créer un système qui exécute de manière constante une stratégie définie, quelles que soient les conditions du marché ou les sentiments personnels. Cela nécessite un haut degré d’automatisation, depuis la collecte des données jusqu’à l’exécution des ordres.

2. La démocratisation du trading quantitatif

Si vous avez suivi quelques cours de niveau lycée en mathématiques, statistiques, programmation informatique ou économie, vous êtes probablement aussi qualifié que quiconque pour aborder certaines stratégies d’arbitrage statistique de base.

Accessibilité du trading quantitatif. Il n’est pas nécessaire d’avoir un diplôme avancé en mathématiques ou en informatique pour débuter dans le trading quantitatif. Une connaissance basique des statistiques, d’Excel, et quelques compétences en programmation suffisent pour explorer les stratégies d’arbitrage statistique. Cela ouvre le domaine à un public beaucoup plus large.

Égaliser les chances. L’essor des traders quantitatifs indépendants remet en question la domination des acteurs institutionnels. Avec des ressources et une puissance de calcul limitées, les particuliers peuvent néanmoins tester et exécuter des stratégies, avec un potentiel de surperformance par rapport aux grandes firmes. Cela passe par la focalisation sur des stratégies simples et rentables, en évitant les théories trop complexes.

L’expérience plutôt que le diplôme. L’expérience pratique et un historique de résultats probants valent souvent plus que les diplômes académiques. De nombreux traders quantitatifs à succès viennent d’horizons variés, incluant la programmation informatique, la finance, voire des domaines sans lien direct comme la biochimie ou l’architecture. L’essentiel est d’adopter une approche systématique des profits et une solide maîtrise de la gestion des risques.

3. L’importance du backtesting et ses écueils

Une différence clé entre un processus traditionnel de gestion d’investissement et un processus quantitatif est la possibilité de backtester une stratégie quantitative pour évaluer ses performances passées.

Valider les stratégies. Le backtesting est essentiel pour évaluer la performance historique d’une stratégie de trading quantitatif. Il consiste à simuler comment la stratégie aurait fonctionné dans le passé en utilisant des données historiques. Ce processus aide les traders à comprendre la rentabilité potentielle, le profil de risque et les faiblesses de la stratégie.

Plateformes courantes. Le backtesting peut s’effectuer sur diverses plateformes, allant d’outils basiques comme Excel à des options plus avancées telles que MATLAB, Python ou R. Chaque plateforme présente ses forces et ses limites : Excel est simple d’utilisation mais limité en complexité, tandis que MATLAB, Python et R offrent des capacités analytiques plus poussées.

Éviter les pièges. Le backtesting comporte des défis. Parmi les écueils fréquents figurent le biais d’anticipation (utiliser des informations futures pour prendre des décisions passées), le biais de survie (exclure les données d’entreprises disparues) et le biais de sur-optimisation (adapter excessivement les paramètres aux données historiques). Un backtesting rigoureux exige une vigilance particulière face à ces erreurs potentielles.

4. Structure d’entreprise : trading de détail vs trading propriétaire

Le choix entre le trading de détail et l’intégration d’une société de trading propriétaire dépend généralement de vos besoins en capital, du style de votre stratégie et de votre niveau de compétence.

Choisir une structure. Lors de la création d’une activité de trading quantitatif, vous pouvez ouvrir un compte de courtage de détail ou rejoindre une société de trading propriétaire. Chaque structure présente ses avantages et inconvénients en termes d’exigences de capital, d’effet de levier, de responsabilité et de restrictions de trading.

Trading de détail. Le trading de détail offre une indépendance totale et une meilleure protection du capital, mais généralement avec un effet de levier plus faible. Les traders sont soumis aux régulations de la SEC et responsables de leur propre gestion des risques. Cette structure convient aux traders expérimentés disposant d’un capital suffisant et préférant l’autonomie.

Trading propriétaire. Les sociétés de trading propriétaire proposent un effet de levier plus élevé et parfois une formation, mais imposent davantage de restrictions et offrent une protection du capital moindre. Les traders doivent respecter les règles de la société et peuvent être amenés à partager leurs profits. Cette structure s’adresse aux traders ayant besoin de plus de capital et d’encadrement, acceptant de trader sous certaines contraintes.

5. Construire et automatiser votre système de trading

Un système entièrement automatisé présente l’avantage de minimiser les erreurs humaines et les délais.

Automatiser le processus. Un système de trading automatisé (ATS) récupère les données de marché, exécute les algorithmes de trading et transmet les ordres à un courtier pour exécution. L’automatisation réduit les erreurs humaines et les délais, ce qui est crucial pour les stratégies à haute fréquence. Le degré d’automatisation peut varier de semi-automatique à entièrement automatique.

Systèmes semi-automatisés. Les systèmes semi-automatisés impliquent des étapes manuelles dans la génération ou la soumission des ordres. Ils conviennent aux stratégies à fréquence plus faible où la rapidité est moins critique. Ils utilisent souvent des outils comme Excel ou MATLAB pour générer les ordres, qui sont ensuite soumis manuellement via une plateforme de courtage.

Systèmes entièrement automatisés. Les systèmes entièrement automatisés gèrent l’ensemble du processus de trading sans intervention humaine. Ils nécessitent un courtier disposant d’une API et sont généralement développés en langages de programmation tels que Java, C# ou C++. Ils sont indispensables pour les stratégies à haute fréquence où la rapidité et la précision sont primordiales.

6. Gestion de l’argent et des risques : le critère de Kelly

Le trader quantitatif indépendant idéal est donc quelqu’un qui possède une expérience préalable en finance ou en programmation informatique, qui dispose d’économies suffisantes pour supporter les pertes inévitables et les périodes sans revenus, et dont l’émotion a trouvé le juste équilibre entre peur et avidité.

Équilibrer risque et récompense. La gestion de l’argent et des risques est cruciale pour la survie à long terme dans le trading quantitatif. L’objectif est de limiter les pertes tout en maximisant la croissance du capital. Cela implique des décisions stratégiques sur l’allocation du capital, l’effet de levier et la taille des positions.

Le critère de Kelly. Le critère de Kelly est une formule utilisée pour déterminer la fraction optimale du capital à allouer à une stratégie de trading. Il vise à maximiser la croissance du capital à long terme tout en évitant la ruine. La formule prend en compte le rendement attendu de la stratégie et son écart-type.

Considérations pratiques. En pratique, les traders utilisent souvent une fraction du levier Kelly (par exemple, la moitié de Kelly) pour tenir compte des incertitudes dans l’estimation des paramètres et de la nature non gaussienne des distributions de rendement. Ils peuvent aussi imposer des contraintes supplémentaires sur la taille du portefeuille pour limiter les pertes potentielles.

7. Stratégies de retour à la moyenne vs stratégies de momentum

Les stratégies de trading ne peuvent être rentables que si les prix des titres sont soit moyennants, soit en tendance.

Deux approches fondamentales. Les stratégies de trading quantitatif se divisent généralement en stratégies de retour à la moyenne et en stratégies de momentum. Les stratégies de retour à la moyenne tirent profit de la tendance des prix à revenir vers leur niveau moyen, tandis que les stratégies de momentum profitent de la tendance des prix à continuer dans la même direction.

Retour à la moyenne. Les stratégies de retour à la moyenne consistent à acheter des titres lorsque leurs prix sont bas par rapport à leur moyenne et à les vendre lorsqu’ils sont élevés. Elles reposent sur l’hypothèse que les prix finiront par revenir à leur moyenne.

Momentum. Les stratégies de momentum consistent à acheter des titres ayant récemment bien performé et à vendre ceux ayant récemment sous-performé. Elles reposent sur l’hypothèse que les prix continueront à évoluer dans la même direction.

8. Changement de régime et optimisation conditionnelle des paramètres

Le marché n’est pas stationnaire ; pourquoi vos stratégies le seraient-elles ?

S’adapter à la dynamique du marché. Les marchés financiers évoluent constamment, et les stratégies de trading doivent s’adapter pour rester rentables. Les changements de régime, tels que les transitions entre marchés haussiers et baissiers ou les variations de volatilité, peuvent affecter significativement la performance d’une stratégie.

Optimisation conditionnelle des paramètres (OCP). L’OCP est une technique innovante d’apprentissage automatique qui optimise les paramètres de trading en fonction des régimes de marché. Elle consiste à entraîner un modèle d’apprentissage automatique pour prédire le résultat d’une stratégie selon différentes conditions de marché et valeurs de paramètres. Cela permet aux traders d’adapter leurs stratégies aux dynamiques changeantes du marché.

Avantages de l’OCP. L’OCP offre plusieurs bénéfices par rapport aux méthodes traditionnelles d’optimisation des paramètres. Elle permet des ajustements plus fréquents et sensibles des paramètres, améliorant ainsi la performance dans des conditions de marché dynamiques. Elle offre également une plus grande transparence et interprétabilité comparée aux approches d’apprentissage automatique en boîte noire.

9. Modèles factoriels : comprendre les moteurs du marché

Le marché n’est pas stationnaire ; pourquoi vos stratégies le seraient-elles ?

Identifier les influences clés. Les modèles factoriels, aussi appelés théorie de l’arbitrage par les facteurs (APT), cherchent à identifier les principaux moteurs des rendements d’actifs. Ces moteurs, appelés facteurs, peuvent inclure des variables économiques, des données fondamentales ou des indicateurs techniques. En comprenant ces facteurs, les traders peuvent construire des portefeuilles plus susceptibles de surperformer le marché.

Facteurs en séries temporelles. Les facteurs en séries temporelles correspondent aux rendements de portefeuilles long-short spécialement construits, appelés portefeuilles de couverture. Ces rendements factoriels sont les moteurs communs des rendements boursiers, indépendants d’une action particulière, mais variables dans le temps.

Facteurs en coupe transversale. Les facteurs en coupe transversale sont ceux pour lesquels on peut observer directement l’exposition factorielle de chaque action (par exemple, le ratio cours/bénéfices ou le rendement du dividende d’une action).

Le modèle de Fama-French. Le modèle à trois facteurs de Fama-French est un exemple célèbre de modèle factoriel. Il postule que le rendement excédentaire d’une action dépend linéairement de trois facteurs : le facteur marché, le facteur SMB (small-minus-big) et le facteur HML (high-minus-low).

10. L’avantage du trader indépendant : stratégies de niche

Le trader quantitatif indépendant idéal est donc quelqu’un qui possède une expérience préalable en finance ou en programmation informatique, qui dispose d’économies suffisantes pour supporter les pertes inévitables et les périodes sans revenus, et dont l’émotion a trouvé le juste équilibre entre peur et avidité.

Trouver une niche. Les traders indépendants peuvent souvent surpasser les grandes firmes en se concentrant sur des stratégies de niche à faible capacité. Ces stratégies peuvent être trop petites ou spécialisées pour intéresser les investisseurs institutionnels, mais restent rentables pour des particuliers disposant d’un capital limité.

Market making. De nombreuses stratégies à faible capacité consistent à agir en tant que teneurs de marché, fournissant de la liquidité à court terme et tirant profit de petites divergences de prix. Ces stratégies exigent rapidité et précision, mais peuvent générer des rendements réguliers.

Liberté et flexibilité. Les traders indépendants bénéficient de la liberté d’adapter leurs stratégies et de réagir aux évolutions du marché sans les contraintes bureaucratiques des institutions. Cette flexibilité constitue un avantage considérable dans un marché en perpétuelle évolution.

Dernière mise à jour: April 20, 2025