#1 02-02-2024 15:52:41

Climax

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Comment concevoir un système de trading institutionnel

La conception d'un système de trading institutionnel comportant des composantes d'allocation d'actifs stratégiques et tactiques, ainsi que des formes sophistiquées d'analyse et un système complet de gestion des risques, nécessite une approche à plusieurs niveaux.

Chaque composante permet au système de s'adapter aux conditions du marché, de gérer efficacement les risques et de viser des rendements optimaux.

Principaux enseignements

• Alignement stratégique et tactique : Créer une base solide grâce à l'allocation stratégique des actifs et, si nécessaire, ajuster dynamiquement les positions grâce à l'allocation tactique des actifs afin de tirer parti des opportunités du marché.

• Analyse avancée et gestion des risques : Utiliser des méthodes d'analyse et de gestion des risques pour gérer les portefeuilles.

• Adaptabilité et apprentissage continu : Utiliser la technologie et les données pour affiner en permanence le système et l'adapter à l'évolution des conditions de marché.

Voici les grandes lignes de la conceptualisation et du développement d'un tel système :

1. Allocation stratégique d'actifs (ASA)

L'objectif de l'allocation stratégique d'actifs est d'établir un cadre de trading/investissement à long terme basé sur la tolérance au risque, les objectifs et les contraintes de l'institution.

Ce cadre sert de base à la construction du portefeuille.

Elle dicte la répartition de base entre les différentes classes d'actifs (actions, titres à revenu fixe, matières premières, allocation en devises, actifs privés, exposition aux taux d'intérêt, etc.)

Cela comprend également l'ingénierie du portefeuille.

Autres informations sur la mise en œuvre :

Modélisation actif-passif

Permet d'aligner la stratégie d'investissement sur les engagements et les objectifs de l'institution.

Techniques d'optimisation

Utiliser des formes d'optimisation moyenne-variance ou d'autres méthodes avancées (par exemple, le modèle Black-Litterman, multi-objectif) pour déterminer la composition optimale des actifs et les techniques d'ingénierie qui maximisent les rendements pour un niveau de risque donné.

Diversification

Assurer une large diversification à travers, au sein et entre les classes d'actifs et les environnements économiques/de marché afin d'atténuer le risque systémique.

Nous expliquons plus en détail comment procéder ci-dessous :

• Bêta équilibré

• Comment construire un portefeuille équilibré

• Portefeuille tous temps

2. Allocation tactique d'actifs

Ajuster l'allocation stratégique des actifs à court et moyen terme sur la base des prévisions de marché, des indicateurs économiques avancés et d'autres analyses prédictives afin d'exploiter les inefficacités du marché ou d'anticiper les tendances du marché.

Analyse du marché

Analyse macroéconomique et microéconomique pour identifier les opportunités et les risques de trading et d'investissement à court terme.

Modèles de prévision

Appliquer des modèles économétriques, des analyses de sentiment et des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les mouvements du marché.

Ajustements de l'allocation

Mettre en œuvre des stratégies basées sur des règles ou discrétionnaires pour modifier l'allocation d'actifs en réponse aux conditions économiques/de marché anticipées.

3. Techniques d'analyse avancées

Ces techniques relèvent davantage de l'aspect tactique, mais peuvent également faire partie de la partie stratégique de l'allocation d'actifs.

Quelques exemples :

Modélisation basée sur les agents

Simuler les actions et les interactions d'agents autonomes (par exemple, des négociants/investisseurs individuels, des banques, des institutions, des gouvernements) afin d'évaluer leur impact sur les différents marchés et leur tarification.

Modèles d'évaluation quantitatifs/théoriques

Utilisés pour la fixation des prix des produits dérivés, l'évaluation des actifs et l'identification des titres mal évalués.

Incorporer des modèles tels que le modèle Black-Scholes pour les options, les modèles d'évaluation des revenus fixes et les simulations de Monte Carlo pour les prévisions.

En rapport:

• Techniques d'analyse mathématique, statistique et probabiliste des marchés

4. Système de gestion des risques

Superviser toutes les activités de trading afin de s'assurer que les risques pris sont conformes à l'appétit pour le risque de l'institution et aux exigences réglementaires.

Évaluation des risques

Contrôler et évaluer en permanence le risque de marché, le risque de crédit, le risque de liquidité et le risque opérationnel.

Tests de résistance et analyse de scénarios

Effectuer régulièrement des tests de résistance et des analyses de scénarios pour évaluer la résilience du portefeuille dans des conditions de marché extrêmes.

Stratégies d'atténuation des risques

Recourir à des stratégies de couverture, d'assurance et à des systèmes de limites pour gérer et atténuer les risques.

Utiliser la valeur à risque (VaR), la valeur à risque conditionnelle (CVaR) et les analyses de sensibilité pour une évaluation complète des risques.

Conformité et rapports

Garantir le respect des normes réglementaires et des directives internes, le cas échéant. Automatisez le reporting pour plus de transparence et de contrôle.

5. Technologie et infrastructure

Calcul haute performance

Permet de traiter de grands ensembles de données, d'effectuer des simulations et d'exécuter des transactions avec un temps de latence minimal.

Langage de programmation et IDE

Le système devra utiliser un certain langage de programmation, dont beaucoup présentent des avantages et des inconvénients.

Le C++ est le plus courant pour les systèmes à faible latence (par exemple, HFT), tandis que Java, Scala, Python et d'autres langages sont utilisés dans d'autres systèmes.

Le système est écrit dans un IDE. (Certaines plateformes tierces peuvent également être utilisées à cette fin, comme QuantConnect).

Il appartient au trader ou à l'institution de décider si la stratégie sera négociée automatiquement - auquel cas l'IDE doit être connecté au courtier ou à la (aux) bourse(s) via une API - ou de manière discrétionnaire (les humains exécutent les transactions sur la base ou en conjonction avec ce que le système recommande).

Gestion des données

Mettre en œuvre des systèmes robustes de gestion des données pour traiter les données structurées et non structurées provenant de diverses sources.

Sécurité et fiabilité

Donner la priorité aux mesures de cybersécurité et à la fiabilité du système pour se protéger contre les menaces et assurer un fonctionnement continu.

6. Évaluation et adaptation continues

La gestion d'actifs est un processus continu qui implique de nombreux apprentissages en cours de route.

Backtesting

Testez régulièrement les stratégies par rapport aux données historiques afin de valider leur efficacité et de les ajuster si nécessaire.

Boucles de rétroaction

Créez des mécanismes permettant de tirer des enseignements des résultats des transactions et de l'évolution du marché afin d'affiner en permanence les modèles et les stratégies.

Conclusion

La conception d'un système de trading institutionnel avec ces composantes implique un investissement important en technologie, en données et en expertise humaine.

Elle nécessite une approche interdisciplinaire, combinant l'économie, la théorie financière, les mathématiques, les statistiques, les probabilités, la programmation et l'informatique.

L'apprentissage et l'adaptation continus sont importants, car les conditions économiques/du marché, les environnements réglementaires et les technologies évoluent.

La collaboration avec des experts dans chaque domaine de la conception du système sera importante pour parvenir à une plateforme de trading solide, flexible et efficace.

Brokers d'options

Investir comporte des risques de perte

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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.