Comment sont construits les algorithmes de trading et d'investissement

Climax · 17-10-2023 16:35:24

Comment sont construits les algorithmes de trading et d'investissement ?

La création d'algorithmes de trading et d'investissement implique un mélange de théorie financière, de mathématiques, de programmation et d'analyse de données.

Ces algorithmes sont conçus pour prendre des décisions de trading sur la base de certains critères, qui peuvent inclure n'importe quel nombre de facteurs basés sur les relations de cause à effet sous-jacentes qui régissent les décisions.

L'élaboration d'algorithmes de trading et d'investissement est un processus complexe et itératif qui nécessite une compréhension approfondie des marchés financiers et de l'analyse des données.

Il est important de l'aborder avec une méthodologie systématique et d'être conscient des risques encourus.

Principaux enseignements
➡️ Définition de l'objectif : Déterminer le but de la stratégie.
➡️ Collecte des données : Recueillir des données historiques sur le marché, des données financières ou des données alternatives.
➡️ Nettoyage des données : Supprimer les anomalies, combler les lacunes et assurer la cohérence des données.
➡️ Ingénierie des caractéristiques : Identifier les variables pertinentes (croissance, inflation, taux d'intérêt, ratios financiers).
➡️ Formulation de stratégies : Concevoir des règles de décision ou des conditions d'entrée, de sortie et de gestion du risque.
➡️ Backtesting : Simuler la stratégie sur des données historiques pour évaluer la performance.
➡️ Prévention de l'ajustement excessif : Diviser les données en ensembles de formation/test, utiliser la validation croisée.
➡️ Gestion du risque : Déterminer la taille des positions, l'effet de levier, les stop loss et les take-profit.
➡️ Optimisation : Affiner les paramètres pour améliorer les rendements ou réduire les risques.
➡️ Tests hors échantillon : Valider la stratégie sur de nouveaux ensembles de données.
➡️ Mise en œuvre : Convertir la stratégie en code officiel à l'aide de plateformes ou de systèmes propriétaires.
➡️ Déploiement en direct : Contrôler les performances et les ajuster en fonction de l'évolution des conditions du marché.

Pourquoi créer des algorithmes de trading ?

Les algorithmes de trading, lorsqu'ils sont bien conçus, peuvent traiter les données plus rapidement, plus précisément et de manière moins émotionnelle qu'un être humain.

Ils imposent également une certaine discipline.

Chaque fois que nous prenons une décision, il se passe quelque chose dans notre cerveau.

Il est donc utile d'extraire ce raisonnement, de l'écrire, d'être clair à son sujet, puis de le tester pour voir s'il est valable.

Si c'est le cas, nous pouvons l'utiliser systématiquement dans toute une série de situations potentielles.

En conséquence, il peut s'agir d'un énorme levier pour le trading et d'autres applications.

De quoi avez-vous besoin pour créer des algorithmes de trading ou d'investissement ?

L'élaboration d'algorithmes de trading ou d'investissement nécessite une combinaison de connaissances, de compétences, d'outils et de données.

En voici la répartition :

Connaissances et compétences

Connaissances financières :

Compréhension des marchés financiers, des instruments et des critères.
Familiarité avec les mécanismes de trading, les types d'ordres et les structures de marché.

Compétences quantitatives :

Maîtrise de l'analyse statistique et de la modélisation mathématique.
Capacité à analyser et à interpréter des données financières.

Compétences en programmation :

Maîtrise d'un langage de programmation
Il peut s'agir de Python, R, C++, Java ou autres. Le langage Scala est également très répandu pour les emplois dans le domaine de la technologie financière. (Nous en parlerons plus en détail ci-dessous).
Compréhension des algorithmes et des structures de données.

Analyse des données :

Capacité à travailler avec de grands ensembles de données et à en extraire des informations significatives.
Expérience de la visualisation des données et de la création de rapports.

Apprentissage automatique (facultatif) :

Connaissance des algorithmes et des cadres d'apprentissage automatique.
Expérience dans le développement de modèles prédictifs.

Outils

Environnement de développement :

Environnement de développement intégré (IDE) approprié pour coder et tester les algorithmes.

Plate-forme de trading algorithmique :

Une plateforme qui vous permet de développer, de tester à rebours et de déployer des algorithmes de trading.
QuantConnect et AlgoTrader sont courants.

Contrôle de version :

Outils tels que Git pour suivre les modifications apportées à votre code et collaborer avec d'autres personnes.
Vous serez constamment en train de réfléchir aux critères qui vous permettront de prendre des décisions en matière de trading. Il est donc important de faciliter la compréhension et la modification du code.

Gestion des données :

Systèmes de gestion de base de données pour stocker et gérer les données financières.

Outils d'analyse :

Logiciels ou bibliothèques pour l'analyse statistique et la visualisation des données.
Matplotlib et Tableau sont très populaires.

Données

Données historiques :

Prix historiques et volumes de transactions des instruments financiers.
Indicateurs économiques historiques et autres données pertinentes.

Données en temps réel :

Accès aux données du marché en temps réel, y compris les prix, les volumes et les données du carnet d'ordres.

Données alternatives :

Données supplémentaires susceptibles d'influencer les marchés financiers.
Il peut s'agir par exemple du sentiment des médias sociaux, d'indicateurs économiques ou de flux d'informations.

Matériel et infrastructure

Puissance de calcul :

Ressources informatiques adéquates pour l'analyse des données, le backtesting et l'exécution des algorithmes.

Infrastructure de réseau :

[*]Une connexion internet stable et rapide.[/*]
[*]Elle garantit le flux de données en temps réel et l'exécution des ordres.[/*]

Informatique en cloud (facultatif) :

Plateformes cloud pour des ressources informatiques et un stockage de données évolutifs.

Considérations juridiques et éthiques

Conformité :

Compréhension des exigences réglementaires liées au trading algorithmique sur les marchés concernés.

Gestion des risques :

Stratégies de gestion et d'atténuation des risques financiers et opérationnels.

Trading éthique :

Veiller à ce que les algorithmes de trading fonctionnent de manière éthique et ne manipulent pas les marchés.

Collaboration

Collaboration d'équipe :

Vous pourriez avoir besoin d'une équipe composée d'experts du domaine, de scientifiques des données et de développeurs.
Cela dépend de la complexité de ce que vous essayez de faire.

Communication :

Outils et pratiques de communication efficaces pour assurer une collaboration harmonieuse entre les membres de l'équipe.

Apprentissage continu

Tendances du marché :

Se tenir au courant des tendances du marché et de l'évolution des réglementations financières.

Mises à jour technologiques :

Se tenir au courant des progrès de la technologie, de l'analyse des données et du trading algorithmique.
L'élaboration d'algorithmes de trading ou d'investissement est pluridisciplinaire et fait appel à plusieurs compétences et outils.

Quel est le langage de codage utilisé pour les algorithmes de trading ?

Différents langages de programmation sont utilisés pour le développement d'algorithmes de trading, chacun ayant ses propres atouts et cas d'utilisation.

Certains langages sont davantage utilisés à des fins d'analyse mathématique et statistique et de visualisation des données que pour le trading en direct sur les marchés.

Voici quelques-uns des langages les plus couramment utilisés pour le trading algorithmique :

1. Python

Popularité : Largement utilisé en raison de sa simplicité et de sa lisibilité. De plus, le travail de codage étant de plus en plus automatisé (soyez prudent si vous suivez cette voie), Python est l'un des langages les plus courants avec lesquels ces types d'outils sont capables de travailler.
Bibliothèques : Riche écosystème de bibliothèques pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et la modélisation financière (par exemple, Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow).
Communauté : Grande communauté et documentation complète, facilitant la recherche d'aide et de ressources en ligne.

2. R

Statistiques et analyses : Solides capacités en matière de calcul statistique, d'analyse de données et de modélisation dans les domaines de la finance et de l'économie.
Bibliothèques : Bibliothèques complètes pour les modèles statistiques et la visualisation des données (par exemple, ggplot2, quantmod).
Utilisations : Souvent utilisé pour l'analyse de données.
Applications : Nous avons discuté des applications du code R dans divers articles, notamment sur Black-Scholes, les simulations Monte Carlo, la finance quantique, etc.

3. C++

Performance : Capacités de haute performance, ce qui est important pour les algorithmes de trading à haute fréquence.
Contrôle de bas niveau : Permet un contrôle précis des ressources du système.
Utilisations : Généralement utilisé dans des scénarios où la vitesse d'exécution est critique.

4. Java

Portabilité : Peut être exécuté sur n'importe quel appareil compatible avec la machine virtuelle Java (JVM).
Évolutivité : Java peut être utilisé pour développer des applications capables de traiter de grands volumes de données et de trafic. C'est important pour les algorithmes de trading, qui doivent pouvoir traiter de grandes quantités de données de marché et exécuter des transactions rapidement et efficacement.
Bibliothèques : Bibliothèques et cadres standard robustes pour le développement d'applications évolutives. De nombreuses bibliothèques spécifiques à la finance comme JQuantLib, Alpacajs, OpenGamma, Tick42.
Concurrence : Solides capacités de programmation simultanée, utiles pour gérer des flux de données multiples.

5. MATLAB

Modélisation mathématique : Excellent pour la modélisation mathématique et statistique complexe.
Boîtes à outils : Offre des boîtes à outils spécialisées pour la modélisation financière, l'apprentissage automatique et l'optimisation.
Utilisations : Largement utilisé dans le monde universitaire et dans l'industrie pour développer des modèles mathématiques.

6. C#

Cadre .NET : Peut tirer parti du vaste cadre .NET, qui offre un large éventail de fonctionnalités.
Plate-forme : Souvent utilisée avec des plateformes de trading comme MetaTrader pour développer des robots de trading et des indicateurs.

7. JavaScript (et TypeScript)

Développement Web : Essentiel pour les plateformes de trading et les tableaux de bord basés sur le web.
Applications en temps réel : Convient au développement d'applications en temps réel avec WebSockets.
Bibliothèques : Dispose d'un bon écosystème de bibliothèques pour la visualisation de données et le développement frontal (par exemple, D3.js, React).

8. SQL

Gestion des données : Essentiel pour gérer, interroger et manipuler les bases de données financières.
Intégration : Souvent utilisé en conjonction avec d'autres langages de programmation (par exemple, Python, C#, Java) pour gérer le stockage et la récupération des données.

9. Julia

Performance : Bon pour le calcul mathématique. Concis et évolutif.
Facile à apprendre : Relativement facile pour ceux qui sont familiers avec Python ou MATLAB.
Paquets : Il existe des packages spécifiques à la finance, notamment Trading.jl (trading piloté par les événements), QuantFinance.jl (finance quantitative et ingénierie financière) et Backtrader.jl (backtesting).
Utilisations : De plus en plus populaire dans les domaines de la science des données et de la recherche quantitative. Peut être utilisé pour développer des modèles d'apprentissage automatique.

10. Q/Kdb+

Base de données de séries temporelles : Kdb+ est largement utilisé pour la gestion de grandes bases de données de séries temporelles.
Trading à haute fréquence : Couramment utilisé dans le domaine du trading à haute fréquence en raison de ses capacités de haute performance.
- Analyse des données : Q (langage d'interrogation pour Kdb+) est utilisé pour l'interrogation et l'analyse de grands ensembles de données.
Bibliothèques : Exemples : qfin (analyse financière), qquant (finance quantitative), qml (apprentissage automatique).

11. Scala

Performance et compatibilité : La flexibilité, la performance et la compatibilité de Scala avec divers outils en font une compétence recherchée dans le monde de la finance.
Utilisations : La gestion de bases de données, le trading à haute fréquence ou l'analyse de données sont des applications courantes.
Bibliothèques : Par exemple - Scoverage (mesure la couverture du code), Akka (pour les systèmes événementiels réactifs et évolutifs), ScalaSpark (traitement des données et apprentissage automatique), QuantConnect (backtesting des stratégies de trading algorithmique).

12. Un langage propriétaire

Dépend de l'entreprise : De nombreuses entreprises ont utilisé leur propre langage de programmation en raison des lacunes perçues dans les langages de programmation existants.
Exemples : Morgan Stanley (i.e., langage de programmation A+) et Goldman Sachs (i.e., langage de programmation Slang) en ont été des exemples dans le passé.
Utilisations : Slang a été utilisé pour la plateforme de risque et de prix SecDB de Goldman (développée en 1993). A+ a été développé comme une meilleure alternative au C++.
Exigences particulières : Les entreprises peuvent vouloir un langage qui leur permette de mieux manipuler les données entrantes et d'exprimer la logique d'investissement de la manière qu'elles souhaitent.
Inconvénients : Travailler sur un langage propriétaire peut vous empêcher de trouver un emploi ailleurs dans la finance. C'était vrai dans une certaine mesure lorsque les ingénieurs étaient très versés dans l'argot chez Goldman et manquaient d'expérience dans des langages de programmation plus universels.

Chaque langage de programmation a ses propres atouts et est choisi en fonction d'exigences spécifiques, telles que la vitesse d'exécution, les capacités d'analyse des données ou la facilité d'utilisation.

Comment obtenir des données pour alimenter automatiquement les algorithmes de trading ?

L'alimentation automatique des algorithmes de trading en données implique la mise en place d'un pipeline de données qui récupère, traite et diffuse les données en temps réel ou quasi réel.

Ces données peuvent être des données de prix, des volumes de transactions ou toute autre information financière pertinente.

Voici un guide général sur la manière de mettre en place un flux de données pour un algorithme de trading :

1. Identification de la source de données

API publiques : Identifiez les API publiques fournies par les bourses, les plateformes de données financières ou d'autres fournisseurs de données.
API des courtiers : Certains courtiers fournissent des API permettant d'obtenir des données en temps réel ou historiques.
Données alternatives : Identifiez les sources de données alternatives, telles que les flux d'informations, les médias sociaux ou d'autres données économiques/financières.

2. Intégration des API

Clé API : Obtenez une clé API si nécessaire, en veillant à respecter les limites d'utilisation et les conditions de service.
Récupération de données : utilisez un langage de programmation (par exemple, Python) pour écrire des scripts qui récupèrent des données par l'intermédiaire de l'API.
WebSockets : Pour les données en temps réel, envisagez d'utiliser les WebSockets, qui permettent une connexion persistante à faible latence et peuvent envoyer des données à votre algorithme dès qu'elles sont disponibles.

3. Traitement des données

Nettoyage des données : Assurez-vous que les données sont propres, en traitant les valeurs manquantes, incorrectes ou aberrantes.
Transformation et normalisation des données : Convertir les données dans un format adapté à votre algorithme. Cela peut impliquer le calcul de mesures ou d'indicateurs supplémentaires. Normalisez les données si vous utilisez différentes sources de données afin de garantir leur cohérence.

4. Stockage des données

Base de données : Stockez les données historiques dans une base de données, en veillant à ce qu'elles soient structurées de manière à pouvoir être interrogées efficacement pour le backtesting et l'analyse.
Récupération des données : Mettez en œuvre des mécanismes permettant d'extraire efficacement les données pour les utiliser dans votre algorithme.
Stockage en cloud : Envisagez d'utiliser des solutions de stockage en cloud pour des raisons d'évolutivité et d'accessibilité. AWS est populaire parmi les traders/investisseurs institutionnels. (Voir la vidéo ci-dessous.)

5. Flux de données en temps réel

Architecture de diffusion en continu : Mettez en œuvre une architecture de flux de données qui alimente votre algorithme en données en temps réel.
Gestion de la mémoire tampon et de la latence : Envisagez d'utiliser une mémoire tampon pour gérer les données en cas de latence du réseau ou d'interruptions mineures. Veillez à ce que le pipeline de données ait un faible temps de latence pour permettre l'exécution des transactions en temps voulu.

6. Gestion des erreurs

Contrôles de la qualité des données : Mettre en œuvre des contrôles pour s'assurer que les données introduites dans l'algorithme sont exactes et fiables.
Basculements : Mettre en œuvre des mécanismes de basculement pour gérer les scénarios dans lesquels la source de données devient indisponible.
Alertes : Mettez en place des alertes pour vous informer de tout problème lié au pipeline de données.

7. Backtesting

Données historiques : Utilisez les données historiques pour tester votre algorithme, afin de vous assurer qu'il fonctionne comme prévu avec les données antérieures.
Tests hors échantillon : Veillez à tester l'algorithme avec des données hors échantillon pour valider ses performances.

8. Sécurité

Cryptage des données : Veillez à ce que les données soient cryptées lors de leur transmission et de leur stockage.
Contrôle d'accès : Mettre en place des contrôles d'accès pour s'assurer que seules les personnes autorisées peuvent accéder aux données.

9. Conformité

Utilisation des données et confidentialité : Veillez à ce que votre utilisation des données soit conforme aux exigences légales et réglementaires. Mettez en œuvre des mécanismes pour protéger la confidentialité de toute information sensible.

10. Contrôle et optimisation continus

Contrôle des performances : Contrôler les performances du pipeline de données.
Optimisation : Optimiser régulièrement le pipeline de données en termes de performances, de coûts et de fiabilité.

Examinons maintenant les différentes approches de la création de systèmes de trading algorithmiques.

Exploration de données et systèmes experts

L'exploration de données et les systèmes experts représentent deux approches distinctes du développement de systèmes de trading et d'investissement.

Toutes deux ont leurs propres mérites et défis, en particulier dans le contexte des marchés financiers.

Exploration de données

Construire des systèmes à partir de données historiques

Approche : L'exploration de données consiste à analyser des données historiques afin d'identifier des modèles, des corrélations ou des anomalies qui peuvent être utilisés pour prédire des résultats futurs.
Algorithmes : Divers algorithmes, y compris des modèles d'apprentissage automatique, sont utilisés pour analyser les données et obtenir des informations prédictives.
Backtesting : Les systèmes construits à l'aide de l'exploration de données sont souvent testés à rebours à l'aide de données historiques pour valider leurs performances.

Dangers et défis

Ajustement excessif : Les algorithmes peuvent s'adapter de manière excessive aux données historiques, en capturant le bruit au lieu des modèles sous-jacents, et donc être peu performants sur les nouvelles données.
Qualité des données : La qualité et la pertinence des données historiques utilisées peuvent avoir un impact significatif sur le pouvoir prédictif du modèle.
Évolution des conditions : Les marchés financiers évoluent et les modèles peuvent changer, ce qui rend les données historiques moins indicatives des résultats futurs. Nous avons qualifié les marchés de "systèmes ouverts" pour décrire le fait qu'ils sont dynamiques, sans règles ni contraintes fixes.
Biais : si les données historiques contiennent des biais, les algorithmes peuvent les perpétuer, voire les amplifier.

Systèmes experts

Définir les relations de cause à effet

Approche : Les systèmes experts sont basés sur des règles et une logique prédéfinies. Ils sont souvent dérivés de l'expertise du domaine et des différents critères qu'ils ont développés pour prendre des décisions.
Base de connaissances : Ils utilisent une base de connaissances qui contient des faits et des règles (relations de cause à effet) concernant le domaine.
Moteur d'inférence : Les décisions sont prises en appliquant une inférence logique à la base de connaissances. Il s'agit souvent de règles de type "si-alors".

Un exemple de cette logique "si" pourrait être : "si le taux d'intérêt réel d'un pays augmente, alors sa monnaie est susceptible de s'apprécier".

Défis et limites

Complexité : Il peut être extrêmement difficile de saisir la complexité des marchés financiers au moyen de règles prédéfinies.
Adaptabilité : Les systèmes experts peuvent avoir du mal à s'adapter à l'évolution des conditions du marché sans intervention manuelle.
Biais : les règles et la logique peuvent refléter les partis pris ou les limites des experts qui les ont définies.

Analyse comparative

L'adaptabilité : Les modèles d'exploration de données peuvent mieux s'adapter aux nouvelles données (s'ils sont conçus à cet effet), tandis que les systèmes experts peuvent nécessiter des mises à jour manuelles des règles.
Interprétabilité : Les systèmes experts ont tendance à être plus interprétables et transparents dans leur prise de décision que certains modèles d'exploration de données.
Compréhension : Les approches d'exploration de données peuvent ressembler à une boîte noire si un ensemble de données est introduit et que la machine est chargée de trouver les algorithmes. Cela peut être dangereux s'il n'y a pas de compréhension profonde.
Développement : Le développement des systèmes experts peut nécessiter une expertise approfondie du domaine, tandis que l'exploration de données tire parti de la puissance informatique pour analyser les données.

L'exploration de données et la prévisibilité de l'avenir

Lorsque les algorithmes sont construits sur la base de données historiques par le biais de l'exploration de données, plusieurs risques et défis peuvent survenir, en particulier lorsque l'avenir s'écarte du passé :

Changements de régime du marché : Si le marché subit des changements structurels, les modèles passés peuvent ne plus être pertinents. Cela peut conduire à des prédictions inexactes.
Les cygnes noirs : Des événements sans précédent (crises financières, pandémies, etc.) peuvent modifier radicalement le comportement du marché. Les prévisions basées sur des données antérieures peuvent alors s'avérer peu fiables.
Facteurs externes : Divers facteurs externes (par exemple, des changements de politique, des événements géopolitiques) peuvent influencer les marchés financiers d'une manière qui n'est pas reflétée dans les données historiques.

L'exploration de données peut donner de bons résultats lorsque l'on est pratiquement sûr que l'avenir sera identique au passé.

Par exemple, aux échecs, les règles sont les mêmes et les objectifs sont clairs.

Il s'agit d'un type de "système fermé" où l'on peut être sûr qu'avec suffisamment de données et de puissance de calcul, on peut construire un système capable de jouer le jeu bien au-delà de la capacité des meilleurs joueurs humains.

Cependant, dans les entreprises et les marchés ("systèmes ouverts"), cela ne fonctionne pas aussi clairement.

Approches de l'intelligence artificielle pour le développement d'algorithmes de trading

Examinons quelques approches.

Nous les structurerons en examinant le rôle et l'application de chacune d'entre elles.

1. Apprentissage machine

Rôle : Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux systèmes de trading d'apprendre à partir des données, d'identifier des modèles et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés.
Application : Utilisé pour prédire les prix des actifs, identifier les signaux de trading, optimiser les stratégies de trading et gérer les risques.

2. Apprentissage par renforcement

Rôle : L'apprentissage par renforcement implique des agents qui agissent dans un environnement pour obtenir une récompense cumulative maximale, en apprenant les politiques optimales par essais et erreurs.
Application : Dans les systèmes de trading, l'apprentissage par renforcement peut optimiser les stratégies de trading en apprenant à prendre des mesures (acheter, vendre, conserver) dans différents états du marché afin de maximiser les rendements cumulés ou de minimiser les pertes au fil du temps.

3. Apprentissage en profondeur

Rôle : L'apprentissage en profondeur utilise des réseaux neuronaux à couches multiples (réseaux profonds) pour modéliser des modèles et des représentations complexes dans de vastes ensembles de données.
Application : L'apprentissage en profondeur peut être utilisé pour diverses tâches financières telles que la prédiction des prix (par exemple, l'analyse prédictive des prix des actifs à l'aide de réseaux neuronaux LSTM) et la gestion de portefeuille en traitant les caractéristiques complexes des données du marché.

4. Apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé

Apprentissage supervisé

Rôle : implique l'apprentissage d'une fonction à partir de données d'apprentissage étiquetées qui associe l'entrée à la sortie.
Application : Utilisé pour prédire les prix ou les rendements futurs (régression) et pour classer les signaux de trading (classification) sur la base de données historiques étiquetées.

Apprentissage non supervisé

Rôle : il s'agit de modéliser des ensembles de données qui n'ont pas de réponses étiquetées, de trouver des modèles ou des structures cachés dans les données qui ne sont pas perceptibles par l'homme.
Application : Utilisé pour la segmentation du marché, la détection d'anomalies et l'identification de structures ou de modèles cachés sur les marchés financiers.

5. Réseaux neuronaux

Rôle : Les réseaux neuronaux sont des modèles informatiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain et sont capables de modéliser et de traiter des modèles complexes dans de vastes ensembles de données.
Application : Les réseaux neuronaux peuvent être utilisés dans les systèmes de trading pour diverses tâches telles que la prédiction des prix des actifs, le trading algorithmique et la gestion de portefeuille en reconnaissant des modèles dans les données historiques.

Algorithmes d'élagage

Les algorithmes d'élagage améliorent les algorithmes de trading en supprimant les composants inutiles et en les rationalisant pour de meilleures performances.

Ces techniques d'élagage suppriment principalement les caractéristiques, les règles ou les nœuds redondants.

Types d'algorithmes d'élagage

Les types les plus courants sont les suivants:

Élagage coût-complexité : Élimine les éléments complexes ou à coût élevé.
Élagage des erreurs : Élimine les éléments qui provoquent des erreurs dans les données d'apprentissage.
Élagage du gain d'information : Élimine les éléments ayant peu d'impact sur la précision de la prédiction.

Objectif des algorithmes d'élagage

L'intégration de l'élagage dans les algorithmes de trading répond à plusieurs objectifs :

Amélioration des performances : En réduisant la complexité, ils accélèrent l'algorithme, ce qui améliore l'efficacité.
Atténuation du surajustement : Ils limitent les risques de surajustement en éliminant les éléments non pris en charge des données d'apprentissage.
Amélioration de l'interprétabilité : Les algorithmes deviennent plus compréhensibles grâce à l'élimination des éléments inutiles.

Le type de méthode d'élagage dépend de facteurs tels que le type d'algorithme d'échange, la taille des données d'apprentissage et les performances souhaitées de l'algorithme.

Si l'élagage améliore les performances, un élagage excessif peut nuire à la précision.

Par exemple :

Dans les arbres de décision, les nœuds ayant un impact minimal sur la prédiction peuvent être élagués.
Dans les machines à vecteurs de support (algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches de classification et de régression), les caractéristiques non pertinentes peuvent être éliminées.
Dans les réseaux neuronaux, les neurones non contributifs peuvent être supprimés.

L'élagage offre donc des avantages significatifs pour l'optimisation des algorithmes de trading.

Mais il est important de l'appliquer judicieusement pour éviter une dégradation des performances.

Recherche par arbre de Monte Carlo (RAMC)

La recherche arborescente de Monte Carlo (RAMC) est un algorithme de recherche heuristique largement utilisé dans les problèmes de prise de décision, notamment dans les jeux et, dans une certaine mesure, dans les systèmes de trading financier.

Il combine la précision de la recherche arborescente avec la généralité de l'échantillonnage aléatoire.

Voici ce que nous avons appris sur le fonctionnement des RAMC:

Composants clés des RAMC

Sélection : En partant de la racine, sélectionner des nœuds enfants successifs pour descendre dans l'arbre. On utilise généralement une politique d'arborescence qui équilibre l'exploration et l'exploitation (nous étudierons ces concepts plus en détail ci-dessous), jusqu'à ce qu'un nœud feuille soit atteint.
Expansion : En fonction de l'application, un ou plusieurs nœuds enfants sont ajoutés pour développer l'arbre, en partant du nœud feuille.
Simulation : Effectuer une simulation aléatoire (ou déploiement) à partir du nouveau nœud, en adhérant à la dynamique du modèle, pour obtenir un résultat.
Rétropropagation : Mettre à jour la séquence de mouvements actuelle avec le résultat de la simulation, en propageant le résultat vers le haut de l'arbre pour mettre à jour les nœuds parents.

Application aux systèmes de trading

Prise de décision : Les RAMC peuvent être utilisés pour prendre des décisions séquentielles dans le domaine du trading, en explorant les scénarios futurs possibles.
Gestion des risques : En simulant divers scénarios de marché, les RAMC aident à évaluer les risques et les bénéfices potentiels.
Optimisation de la stratégie : Les traders peuvent utiliser les RAMC pour optimiser les stratégies de trading en explorant différentes voies de décision et en évaluant leurs résultats par le biais de simulations.

Avantages des RAMC

Flexibilité : Les RAMC ne nécessitent pas de connaissances spécifiques et peuvent être appliqués à différents problèmes.
Recherche équilibrée : Il établit un équilibre entre l'exploration de nouveaux chemins (exploration) et l'optimisation des chemins connus (exploitation).
Algorithme à tout moment : Il peut être interrompu à tout moment pour fournir la meilleure réponse trouvée jusqu'à présent.

Défis en matière de trading

Marchés stochastiques : Les marchés financiers sont influencés par de nombreux facteurs. Cela peut rendre difficile la réalisation de simulations précises.
Complexité informatique : Les simulations approfondies et les explorations d'arbres peuvent être très gourmandes en ressources informatiques.
Biais de modèle : la qualité des décisions dépend de la qualité et du réalisme des simulations et du modèle utilisé.

Dans les systèmes de trading, les RAMC peuvent être un outil viable pour naviguer dans le vaste espace de recherche des actions et des résultats possibles.

C'est particulièrement vrai dans le domaine du trading algorithmique, où ils peuvent contribuer à l'optimisation et au backtesting des stratégies de trading dans diverses conditions de marché simulées.

Toutefois, en raison de la complexité et de la stochasticité des marchés financiers, une mise en œuvre prudente et une validation approfondie sont importantes pour garantir la robustesse et la fiabilité.

Exploration ou exploitation

Dans les systèmes de trading algorithmiques, le dilemme entre l'exploration et l'exploitation est important lorsqu'il s'agit de décider s'il faut essayer de nouvelles stratégies de trading (exploration) ou s'en tenir aux stratégies connues et performantes (exploitation).

Sur les marchés, tout ce qui est connu est déjà pris en compte dans le prix.

Par conséquent, lorsque quelque chose devient bien connu, c'est dans le prix, et tout avantage concurrentiel lié à une règle de décision - une fois qu'elle est largement utilisée - disparaît.

Il est important d'équilibrer l'exploration et l'exploitation pour optimiser les bénéfices à long terme tout en gérant les risques à court terme.

Exploration

Définition : Tester de nouvelles stratégies ou effectuer des transactions dans des conditions de marché peu familières afin de découvrir des opportunités potentiellement plus rentables.
Avantages : Découvrir de nouvelles opportunités ou stratégies de trading. S'adapter à l'évolution des conditions du marché et éviter l'obsolescence.
Risques : Possibilité de pertes dues à des stratégies non testées ou spéculatives. Augmentation de l'incertitude et de la variabilité des rendements.

Exploitation

Définition : Utilisation systématique de stratégies connues qui se sont avérées rentables dans le passé.
Avantages :Stabilité et prévisibilité des rendements, sur la base des performances historiques. Risque réduit par rapport à l'essai de stratégies non testées.
Risques : Risque d'obsolescence si les conditions du marché changent et que la stratégie n'est plus performante. Manquement à des opportunités potentiellement plus rentables.

Équilibrer l'exploration et l'exploitation dans les systèmes de trading

Algorithmes adaptatifs : Mise en œuvre d'algorithmes capables d'équilibrer de manière adaptative l'exploration et l'exploitation sur la base de données de performance historiques et en temps réel.
Algorithmes de bandit multibras : Utilisation d'algorithmes tels que le Bandit multibras. Celui-ci gère systématiquement le compromis entre l'exploration de nouvelles stratégies et l'exploitation de stratégies connues afin de maximiser les récompenses cumulées au fil du temps.
Apprentissage par renforcement : Utilisation de l'apprentissage par renforcement, qui gère intrinsèquement le compromis exploration-exploitation en apprenant la valeur des actions au fil du temps et en choisissant des actions qui équilibrent les récompenses immédiates et les gains futurs. (AlphaZero de DeepMind a fait cela aux échecs pour apprendre par lui-même les bons mouvements afin de battre d'autres moteurs d'échecs de haut niveau).
Gestion des risques : Mettre en œuvre une solide gestion des risques pour contrôler les pertes potentielles pendant l'exploration. Veiller à ce que le niveau de risque pris soit conforme aux objectifs globaux du système de trading.
Contrôle continu : Contrôler en permanence les performances des stratégies exploitées pour s'assurer qu'elles restent rentables et s'adapter lorsque des signes d'obsolescence apparaissent.
Diversification : Diversifier les stratégies et les actifs pour gérer les risques associés à la fois à l'exploration et à l'exploitation. Veiller à ce que le système de trading ne soit pas trop dépendant d'une seule stratégie ou d'une seule condition de marché.
Backtesting : Tester rigoureusement les nouvelles stratégies sur des données historiques avant de les intégrer dans l'environnement de trading réel afin de gérer les risques associés à l'exploration.
Simulations : Exécution de simulations pour estimer l'impact potentiel et la rentabilité de nouvelles stratégies dans diverses conditions de marché afin d'éclairer le processus d'exploration.

Il est important d'équilibrer l'exploration et l'exploitation pour développer un système de trading algorithmique robuste et adaptatif, capable de gérer efficacement les risques tout en s'adaptant à l'évolution des conditions du marché.

Cet équilibre permet au système de découvrir et d'exploiter en permanence de nouvelles opportunités, tout en s'appuyant sur des stratégies éprouvées pour générer des rendements réguliers.

Étapes généralisées du développement d'algorithmes de trading

1. Définir la stratégie et les objectifs

Définition de l'objectif : Définissez clairement ce que vous souhaitez réaliser avec votre algorithme, par exemple maximiser le profit, minimiser le risque ou exploiter certaines conditions de marché.
Formulation de la stratégie : Développez une stratégie de trading basée sur des données historiques, des théories financières, ce que vous pensez être vrai, et/ou les comportements du marché. Efforcez-vous de comprendre en profondeur les mécanismes de cause à effet sous-jacents.

2. Collecte et prétraitement des données

Collecte des données : Recueillir des données historiques et en temps réel, qui peuvent inclure les prix, les volumes et d'autres indicateurs financiers pertinents.
Prétraitement des données : Nettoyer et prétraiter les données pour traiter les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes, et s'assurer qu'elles sont dans un format utilisable.

3. Recherche et développement

Backtesting : Utiliser les données historiques pour tester votre stratégie et s'assurer qu'elle aurait été rentable dans le passé.
Développement de modèles : Utiliser des modèles statistiques et d'apprentissage automatique pour prédire les mouvements de prix futurs ou pour identifier les signaux de trading.
Gestion des risques : Développer des mécanismes pour gérer et limiter les pertes potentielles.

4. Développement d'algorithmes

Génération de signaux : Créer une logique qui détermine le moment d'acheter, de vendre ou de conserver des actifs en fonction de votre stratégie.
Gestion du risque : Mise en œuvre d'algorithmes de gestion du risque, tels que la VaR, l'expected shortfall et d'autres mesures du risque intégrées dans le système.
Exécution : Développer des algorithmes qui déterminent comment les ordres doivent être placés pour minimiser l'impact et le dérapage.
Optimisation : Veillez à ce que votre algorithme soit optimisé pour les données à haute fréquence et qu'il puisse exécuter les ordres en temps voulu (s'il est utilisé de cette manière).

5. Mise en œuvre

Sélection de la plateforme : Choisissez une plateforme de trading qui vous permettra de mettre en œuvre et d'exécuter votre algorithme, en vous assurant qu'elle dispose des fonctionnalités nécessaires et qu'elle prend en charge les flux de données et les courtiers requis.
Codage : Mettez en œuvre votre algorithme en utilisant un langage de programmation pris en charge par la plateforme choisie (par exemple, Python, C++).
Intégration API : Intégrez les API des courtiers pour permettre le trading en temps réel (là encore, si l'algorithme est utilisé de cette manière).

6. Test

Trading sur papier : Testez votre algorithme dans un environnement simulé avec des données en temps réel, mais sans risquer de l'argent réel.
Test de stress : Assurez-vous que votre algorithme peut gérer des conditions de marché extrêmes et des données à haute fréquence.
Débogage : Identifier et corriger tout problème ou bogue dans l'algorithme.

7. Déploiement

Trading en direct : Déployez votre algorithme sur le marché réel, initialement avec un petit montant de capital pour gérer le risque.
Suivi : Contrôler en permanence les performances de l'algorithme et s'assurer qu'il fonctionne comme prévu.
Ajustement : Effectuez les ajustements nécessaires en fonction des performances, de l'évolution du marché ou d'autres facteurs pertinents.

8. Évaluation et ajustement

Analyse des performances : Évaluer régulièrement les performances de l'algorithme par rapport à des critères de référence et à des objectifs prédéfinis.
Amélioration continue : Mettre à jour et affiner l'algorithme sur la base des données de performance et de tout changement dans les conditions du marché.

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