#1 22-08-2023 17:00:58

Climax

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Trading et investissement quantitatifs (Vue d'ensemble)

Le trading et l'investissement quantitatifs représentent un domaine de la finance qui s'appuie sur la modélisation mathématique et statistique pour prendre des décisions sur les marchés financiers.

Ces approches sont généralement fondées sur des algorithmes et s'appuient souvent sur des données historiques ou sur la programmation d'un "système expert", ce qui permet de réduire les préjugés et les émotions humaines dans le processus de prise de décision.

Comme elles s'appuient sur des modèles avancés et des systèmes automatisés, elles sont réputées pour leur précision, leur efficacité et leur rapidité.

Principaux enseignements:

Trading quantitatif :

• L'analyse quantitative permet d'identifier les opportunités de trading.

• Elle se concentre sur l'élaboration et la mise en œuvre de stratégies fondées sur les mathématiques et les données.

• Elle prend en compte des facteurs tels que le prix, le volume, la volatilité et les paramètres du marché.

Investissement quantitatif :

• Gère les investissements à l'aide de règles mathématiques.

• Il intègre des variables pour prédire le comportement du marché et guider l'allocation des actifs.

• Généralement entièrement automatisé (mais parfois avec une supervision humaine ou des données discrétionnaires).

Qu'est-ce que le trading quantitatif ?

Le trading quantitatif consiste à utiliser l'analyse quantitative, qui est une méthode de compréhension du comportement par le biais de la modélisation mathématique et statistique, de la mesure et de la recherche, pour identifier les opportunités de trading.

Cette technique se concentre sur l'élaboration et la mise en œuvre de stratégies de trading basées sur des formules mathématiques et des données numériques.

Les modèles utilisés dans le cadre de le trading quantitatif tiennent compte de divers facteurs, notamment le prix, le volume, la volatilité et un grand nombre d'autres paramètres du marché.

Qu'est-ce que l'investissement quantitatif ?

L'investissement quantitatif est une méthode de gestion des investissements qui consiste à utiliser des règles mathématiques pour prendre des décisions d'investissement.

Ces modèles intègrent de nombreuses variables afin de prédire le comportement du marché et d'orienter les stratégies de répartition des investissements.

Comme le trading quantitatif, il est généralement automatisé et piloté par des algorithmes complexes.

Fonds quantitatif

Un fonds quantitatif est un fonds d'investissement qui sélectionne des titres à l'aide d'une analyse quantitative avancée.

Dans ces fonds, les analystes utilisent des algorithmes et des modèles mathématiques et statistiques pour identifier les titres à acheter ou à vendre.

Les modèles peuvent être basés sur des données historiques, des tendances et des modèles, ou sur d'autres règles de décision, et leur objectif principal est de générer des profits et de gérer le risque.

Analyse quantitative en finance

Gestion quantitative des investissements

La gestion quantitative des investissements est une approche de la gestion financière qui utilise la modélisation mathématique et statistique pour guider les décisions de trading et d'investissement.

Ce processus implique l'analyse de données historiques, la création de modèles financiers, l'élaboration de stratégies d'investissement et la mise en œuvre de ces stratégies à l'aide de systèmes de négociation automatisés.

Analyste quantitatif en trading algorithmique

Les analystes quantitatifs en trading algorithmique, également connus sous le nom d'analystes quantiques ou simplement quants, utilisent leurs compétences en mathématiques, en finance et en programmation informatique pour concevoir et mettre en œuvre des algorithmes de trading qui sont intégrés dans des systèmes de trading globaux.

Ces algorithmes sont utilisés pour automatiser les processus de trading, rendre les marchés financiers plus efficaces et générer des profits pour les entreprises d'investissement.

Stratégies de trading en finance quantitative

Trading automatisé

Le trading automatisé, également connu sous le nom de trading algorithmique, utilise des programmes informatiques pour créer et soumettre des ordres de transaction.

L'objectif principal est de générer des profits à une vitesse et à une fréquence impossibles pour un trader humain, en tirant parti des inefficacités du marché et des opportunités d'arbitrage.

Trading à haute fréquence

Le trading à haute fréquence (HFT) est un type spécialisé de trading algorithmique caractérisé par des vitesses élevées, des taux de rotation importants et des ratios ordre/transaction élevés.

Les sociétés de HFT utilisent des algorithmes sophistiqués, des connexions réseau à très haut débit et un accès direct aux bourses pour négocier des titres à très grande vitesse.

Trading algorithmique

Le trading algorithmique utilise des modèles mathématiques avancés pour prendre des décisions de trading à grande vitesse.

De nombreux types de fonds, y compris les fonds de pension, les fonds communs de placement et d'autres véhicules d'investissement, utilisent le trading algorithmique pour diviser les transactions importantes en plusieurs transactions plus petites afin de gérer l'impact du marché et le risque.

Trading programmé

Le trading programmé est un type de trading dans lequel un ensemble de transactions sont exécutées simultanément.

Il est souvent utilisé pour atteindre des objectifs de trading ou d'investissement spécifiques, tels que le maintien d'un portefeuille équilibré ou la gestion d'une grande quantité de titres.

Trading systématique

Le trading systématique consiste à prendre des décisions de trading sur la base de règles préétablies créées par l'analyse quantitative.

Elle est conçue pour éliminer les émotions du trader grâce à des règles préétablies à suivre.

Cela permet de réduire le risque de mauvaises décisions dues à la peur ou à la cupidité.

L'analyse technique dans le trading systématique

L'analyse technique est une discipline de trading utilisée pour évaluer les investissements et identifier les opportunités de trading en analysant les tendances statistiques recueillies à partir de l'activité de trading, telles que le mouvement des prix et le volume.

Dans le cadre du trading systématique, les méthodes d'analyse technique telles que les moyennes mobiles, les lignes de tendance et les oscillateurs sont souvent incorporées dans les règles de trading.

Tenue de marché

Les teneurs de marché utilisent des modèles mathématiques pour déterminer les prix optimaux à l'achat et à la vente, garantissant ainsi la liquidité et des écarts serrés.

Ces algorithmes analysent les données du marché en temps réel, gérant le risque d'inventaire et capturant l'écart entre les cours acheteur et vendeur.

Cela améliore l'efficacité du marché et facilite les opérations de trading.

Stratégie de trading

Une stratégie de trading est un plan fixe conçu pour obtenir un rendement rentable en se positionnant à l'achat ou à la vente sur les marchés.

Les personnes qui conçoivent la stratégie s'intéressent à sa vérifiabilité, sa quantification, sa cohérence et son objectivité.

Trading miroir

Le trading miroir est une méthode de trading dans laquelle les traders copient les stratégies et les transactions d'autres traders qui ont réussi.

L'idée est de refléter ou de copier le comportement de stratégies de trading réussies dans le passé.

Le trading en miroir est populaire dans certains contextes car il est généralement plus facile et moins coûteux de copier que d'innover.

Copy trading

Le copy trading, similaire au mirror trading, permet aux traders de copier les transactions et les stratégies d'un autre trader.

La principale différence entre le copy trading et le mirror trading est que le copy trading permet généralement des transactions proportionnelles.

Trading social

Le trading social est une forme d'investissement qui permet aux investisseurs d'observer le comportement de leurs pairs et des traders experts.

L'objectif est de suivre leurs stratégies d'investissement en utilisant le copy trading ou le trading miroir.

VWAP

Le prix moyen pondéré en fonction du volume (VWAP) est un indice de référence utilisé par les traders qui donne le prix moyen auquel un titre a été négocié tout au long de la journée, sur la base du volume et du prix.

Lorsqu'un bloc important d'actions est vendu, un algorithme VWAP est souvent utilisé.

Sa principale utilité est d'exécuter des ordres plus importants sans perturber le cours du marché.

TWAP

Le Time Weighted Average Price (TWAP) est un autre algorithme de trading basé sur la moyenne pondérée du prix dans le temps. Son objectif est similaire à celui du VWAP.

Plate-forme de trading électronique

Une plate-forme de trading électronique est un logiciel qui permet de passer des ordres sur des produits financiers via un réseau avec un intermédiaire financier.

Ces plateformes sont très efficaces et offrent aux traders la possibilité d'exécuter rapidement des transactions.

Arbitrage statistique

L'arbitrage statistique est une situation de profit résultant de l'inefficacité des prix entre les titres.

Les traders tirent parti des écarts de prix entre des titres corrélés.

C'est ce qu'on appelle communément l'arbitrage statistique.

Optimisation de portefeuille

Méthodes d'optimisation de portefeuille

Les méthodes d'optimisation de la gestion de portefeuille visent à trouver le meilleur portefeuille (au sens de la moyenne-variance, c'est-à-dire le rendement (moyenne) par rapport au risque (variance)) compte tenu d'un ensemble de contraintes et d'une fonction objective définie.

Cela implique généralement la sélection d'investissements et la proportion de chacun d'entre eux à inclure dans un portefeuille.

Outils mathématiques pour l'optimisation de portefeuille

Les outils mathématiques de l'optimisation de portefeuille comprennent l'algèbre linéaire, le calcul et les algorithmes d'optimisation.

Ces outils permettent de trouver la meilleure répartition des actifs dans un portefeuille afin de maximiser les rendements et de minimiser les risques.

Modèles d'optimisation de portefeuille

Modèle Black-Litterman

Le modèle de Black-Litterman est un modèle mathématique d'allocation de portefeuille qui utilise une approche bayésienne pour combiner les opinions subjectives d'un investisseur concernant les rendements attendus d'un ou plusieurs actifs avec le vecteur d'équilibre du marché (le portefeuille de marché).

Algorithme du portefeuille universel

L'algorithme du portefeuille universel, développé par Thomas M. Cover, est une approche algorithmique de la gestion de portefeuille.

Il consiste à rééquilibrer le portefeuille afin de maintenir une répartition fixe de la richesse entre les actifs.

Modèle de Markowitz

Le modèle de Markowitz, ou théorie moderne du portefeuille, est une théorie financière qui vise à maximiser le rendement attendu d'un portefeuille pour un niveau de risque donné, ou à minimiser le risque pour un niveau de rendement attendu donné, en choisissant soigneusement les proportions des différents actifs.

Modèle Treynor-Black

Le modèle Treynor-Black est un modèle d'optimisation de portefeuille qui cherche à maximiser le ratio de Sharpe d'un portefeuille en combinant un portefeuille géré activement composé de quelques titres mal évalués et un portefeuille d'indice de marché géré passivement.

Autres modèles

Il existe de nombreux autres modèles utilisés dans l'optimisation des portefeuilles, notamment le modèle à indice unique :

• le modèle à indice unique

• les modèles multifactoriels

• l'assurance de portefeuille à proportion constante (CPPI), et bien d'autres encore.

Chacun d'entre eux a une approche et des hypothèses qui lui sont propres, et tous visent à maximiser les rendements pour un niveau de risque donné.

Investissement factoriel

L'investissement factoriel est une approche d'investissement qui consiste à cibler des caractéristiques quantifiables de l'entreprise ou des "facteurs" qui peuvent expliquer les différences dans les rendements des actions.

Investissement à faible volatilité

L'investissement à faible volatilité est une stratégie d'investissement factoriel qui consiste à investir dans des actions dont la volatilité est inférieure à la moyenne.

La recherche a montré que les actions à faible volatilité peuvent produire des rendements supérieurs à la moyenne avec un risque moindre, ce qui en fait une option intéressante pour les investisseurs qui ont une aversion pour le risque.

Il s'agit généralement d'entreprises plus matures dont les flux de trésorerie sont stables, comme les biens de consommation courante et les services publics.

Investir dans la valeur

L'investissement axé sur la valeur est une stratégie qui consiste à choisir des actions qui semblent se négocier à un prix inférieur à leur valeur intrinsèque ou comptable.

Les investisseurs axés sur la valeur recherchent activement des actions qui, selon eux, sont sous-estimées par le marché boursier.

Investissement sur le momentum

L'investissement sur le momentum est une stratégie d'investissement factoriel dans le cadre de laquelle les investisseurs achètent des actions dont le cours est orienté à la hausse et vendent celles dont le cours est orienté à la baisse.

Le principe est que les actions dont le prix a récemment augmenté sont plus susceptibles de continuer à le faire, et vice versa pour les actions dont le prix a baissé.

Plate-forme de génération Alpha

Une plateforme de génération alpha est une solution technologique utilisée par les gestionnaires d'actifs quantitatifs pour développer, backtester et mettre en œuvre des stratégies d'investissement conçues pour générer de l'alpha, c'est-à-dire des rendements ajustés au risque supérieurs à ceux d'un indice de référence.

Critère d'optimisation du portefeuille

Critère Kelly

Le critère de Kelly est une formule mathématique utilisée pour déterminer la taille optimale d'une série de paris.

Dans le domaine de l'investissement, il est utilisé pour déterminer le pourcentage de capital à risquer pour un ensemble donné d'investissements.

Critère de sécurité de Roy

Le critère de sécurité de Roy est une technique de gestion du risque qui quantifie les rendements minimums nécessaires pour éviter un désastre financier.

Cette technique permet d'évaluer les performances d'un portefeuille en fonction de la probabilité que ses rendements tombent en dessous d'un niveau minimum acceptable.

Risques liés au trading et à l'investissement quantitatifs

Meilleure exécution

En finance, la meilleure exécution fait référence au devoir d'une entreprise de services d'investissement d'exécuter les ordres pour le compte de ses clients aux meilleures conditions possibles.

Déficit de mise en œuvre

Le déficit d'exécution est la différence entre le prix de décision et le prix d'exécution final d'une transaction.

Bordure de trading

Un frein au trading, également connu sous le nom de coupe-circuit, est un instrument de régulation financière mis en place pour empêcher les krachs boursiers de se produire.

Impact sur le marché

L'impact sur le marché est l'effet qu'a un participant au marché lorsqu'il achète ou vend un actif.

Il s'agit de la mesure dans laquelle l'achat ou la vente fait varier le prix en défaveur de l'acheteur ou du vendeur.

Profondeur du marché

La profondeur de marché est une propriété des ordres contenus dans le carnet d'ordres à cours limité à un moment donné.

Il s'agit de la quantité qui sera négociée pour un ordre limité à un prix donné (s'il n'est pas limité par la taille), ou du prix le moins favorable qui permettra de négocier une certaine quantité.

Slippage

Le slippage est la différence entre le prix attendu d'une transaction et le prix auquel la transaction est exécutée.

Le slippage peut se produire à tout moment, mais il est plus fréquent pendant les périodes de forte volatilité, lorsque les ordres de marché sont utilisés.

Pour éviter les slippages, il est préférable d'utiliser des ordres à cours limité dans lesquels vous spécifiez le prix que vous souhaitez.

Coûts de transaction

En économie et dans les disciplines connexes, un coût de transaction est un coût lié à la réalisation d'une opération économique dans le cadre d'une participation à un marché.

Dans le domaine du trading, il s'agit de dépenses telles que les frais de courtage, les commissions et les spreads.

Discussion et controverses dans le domaine du trading et de l'investissement quantitatifs

Perturbation et manipulation du marché

Certains craignent que le trading algorithmique et à haute fréquence ne perturbe le marché.

Des pratiques manipulatrices, notamment le spoofing et le layering, où les traders à haute fréquence passent des ordres qu'ils annulent avant leur exécution, ont été couramment signalées.

Risques et controverses liés au trading à haute fréquence

Les critiques soutiennent que le trading à haute fréquence peut donner un avantage injuste à un petit groupe d'entreprises, et on s'inquiète de son potentiel de déstabilisation du marché.

Le trading à haute fréquence peut également contribuer à la fragmentation des marchés financiers, ce qui, selon certains experts, pourrait entraîner des pénuries de liquidités en période de tensions sur les marchés.

Enjeux et évolutions du trading algorithmique

Le trading algorithmique pose des problèmes permanents, notamment la manipulation du marché et la possibilité de "flash crash" en cas de dysfonctionnement d'un algorithme.

En outre, le manque de transparence peut rendre difficile l'évaluation de l'impact de ces stratégies de trading sur la santé globale des marchés financiers.

Risque systémique et rétroaction positive

Le trading et l'investissement quantitatifs peuvent contribuer au risque systémique sur les marchés financiers, en particulier lorsque les stratégies impliquent un effet de levier ou des positions concentrées.

En outre, les stratégies qui impliquent des mécanismes de rétroaction positive, telles que les stratégies de suivi de tendance, peuvent exacerber les tendances du marché et contribuer aux bulles et aux krachs des prix des actifs.

Principaux krachs boursiers

Des krachs boursiers notables, tels que le Flash Crash de 2010 et le Lundi noir de 1987, ont été en partie attribués à l'utilisation de stratégies de trading avancées.

Par exemple, lors du Flash Crash de 2010, des algorithmes de trading à haute fréquence ont rapidement vendu un grand nombre de contrats E-Mini S&P 500, entraînant une chute soudaine des prix.

Stat Arb et risque systémique : les événements de l'été 2007

Les événements de l'été 2007 rappellent les risques systémiques associés aux stratégies de trading quantitatif.

Au cours de cette période, plusieurs fonds spéculatifs quantitatifs, dont l'éminent Global Alpha Fund de Goldman Sachs, ont subi des pertes importantes en raison d'une augmentation soudaine de la corrélation de leurs positions.

Sociétés leaders dans le domaine du trading et de l'investissement quantitatifs

Prediction Company

La Prediction Company, fondée en 1991 et rachetée par UBS en 2005, utilise des stratégies de trading automatisées pour négocier sur divers marchés financiers.

Elle a finalement été fermée en 2018 et n'a connu qu'une seule année de baisse (2007) dans son histoire.

Bien qu'elle n'existe plus, son utilisation de la technologie et de la théorie de l'apprentissage statistique a influencé le trading quantitatif moderne et l'investissement basé sur l'apprentissage automatique.

Renaissance Technologies

Renaissance Technologies, fondée par James Simons en 1982, est l'une des sociétés de trading quantitatif les plus performantes.

D. E. Shaw & Co

D.E. Shaw & Co est une société internationale d'investissement et de développement technologique.

Elle a été fondée en 1988 par David E. Shaw et a apporté des contributions significatives au domaine de la finance informatique.

AQR Capital

AQR Capital est une société mondiale de gestion d'investissements qui utilise une approche systématique et basée sur la recherche pour gérer des fonds spéculatifs, des fonds communs de placement et d'autres produits d'investissement.

Barclays Investment Bank

Barclays Investment Bank fournit aux grandes entreprises, aux gouvernements et aux clients institutionnels une gamme complète de conseils stratégiques, de solutions de financement et de gestion des risques, y compris des opérations quantitatives.

Cantab Capital Partners

Cantab Capital Partners, qui fait désormais partie de GAM Systematic, est un gestionnaire systématique de macroéconomie mondiale, spécialisé dans le développement et l'application de techniques quantitatives à la gestion d'actifs.

Robeco

Robeco est une société de gestion d'actifs néerlandaise qui propose une large gamme d'investissements actifs, des actions aux obligations, et qui est connue pour ses modèles quantitatifs.

Jane Street Capital

Jane Street Capital est une société de trading mondiale et un fournisseur de liquidités qui met l'accent sur la technologie et la résolution collaborative des problèmes.

L'entreprise est connue pour l'importance qu'elle accorde à la technologie et aux techniques quantitatives pour résoudre des problèmes complexes.

Réussir dans le trading et l'investissement quantitatifs

Le trading quantique est sans doute la partie la plus innovante de la finance. Il utilise les nouvelles technologies et les nouvelles méthodes d'analyse des marchés pour prendre des décisions.

Toute stratégie qui devient largement utilisée sur les marchés entraîne l'érosion de l'avantage qu'elle possède.

Si vous n'êtes pas au fait de toutes les nouveautés et que vous n'allez pas plus loin en créant continuellement de nouvelles choses et/ou en adoptant de nouvelles méthodes que les autres ne font pas, vous ne pourrez pas vous en sortir.

Bien que de nombreux traders quantiques aient un niveau d'études impressionnant, ce n'est pas strictement nécessaire dans de nombreux cas.

Il faut faire preuve d'originalité, de créativité, de synthèse, de vision, de génération d'idées, d'intuition et de qualité dans la prise de décision, autant de compétences qui ne se développent pas particulièrement bien dans les environnements académiques. Il est beaucoup moins important d'avoir une bonne mémoire et une bonne vitesse de traitement (ce qui est fortement valorisé à l'école parce qu'il est plus facile de les mesurer et de les noter).

La mentalité selon laquelle il faut suivre des instructions et apprendre à apprendre ce que l'on nous enseigne peut être bénéfique dans certains environnements (par exemple, ceux qui sont employés dans un rôle où le travail est statique au fil du temps) et horrible dans d'autres (par exemple, dans un rôle créatif et dynamique où le jeu est en constante évolution).

Conclusion

Le trading et l'investissement quantitatifs ont transformé les marchés financiers de diverses manières, en offrant de nouvelles opportunités de profit, mais aussi en introduisant de nouvelles formes de risque.

L'utilisation de modèles mathématiques avancés et d'algorithmes de trading automatisés confère à ces stratégies rapidité, précision et évolutivité, leur permettant de traiter de grandes quantités de données et de prendre des décisions rapides.

Toutefois, la complexité de ces stratégies présente également des risques et des défis importants, nécessitant une gestion des risques et une surveillance réglementaire rigoureuses.

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Le trading de CFD implique un risque de perte significatif, il ne convient donc pas à tous les investisseurs. 74 à 89% des comptes d'investisseurs particuliers perdent de l'argent en négociant des CFD.