#1 28-03-2024 23:45:32

Climax

Administrateur

Inscription: 30-08-2008

Messages: 6 113

Signal vs. bruit dans le day trading

En day trading, il est important de distinguer le signal du bruit pour prendre des décisions de trading éclairées et gérer le risque de manière efficace.

Dans cet article, nous allons passer en revue les concepts, les techniques et les stratégies permettant de filtrer le signal et le bruit.

Principaux enseignements :

• Signal - Il s'agit d'informations exploitables qui suggèrent des opportunités de trading potentielles. Il s'agit notamment d'événements d'actualité significatifs, de données de marché qui laissent entrevoir des mouvements de prix futurs et d'autres liens de cause à effet entre les entrées et les sorties.

• Bruit - Il s'agit des fluctuations aléatoires des cours, des données non pertinentes et des distractions qui ne fournissent pas d'informations exploitables. Le bruit peut conduire à des interprétations erronées et à de mauvaises décisions de trading.

• Comment séparer le signal du bruit ? Nous nous concentrons sur les variables déterministes qui influencent les prix des actifs et sur les différentes techniques.

Concepts de signal et de bruit

Voici quelques concepts importants que les traders doivent connaître concernant le signal et le bruit :

Bruit du marché

Le bruit du marché fait référence aux fluctuations aléatoires et aux mouvements de prix qui se produisent en raison de divers facteurs tels que le trading à haute fréquence, les déséquilibres d'ordres et les actions collectives des participants au marché.

Ces fluctuations ne reflètent pas nécessairement la tendance ou le sentiment sous-jacent et peuvent être trompeuses si elles sont interprétées comme des signaux.

Action sur les prix

L'action des prix représente le mouvement réel des prix sur un graphique, qui peut être analysé pour y déceler des schémas, des tendances et des signaux de trading potentiels.

Les traders expérimentés se concentrent sur l'action des prix comme source principale de signaux.

Ils peuvent filtrer les signaux parasites en utilisant des techniques telles que l'analyse de plusieurs périodes de temps et la confirmation des volumes.

Indicateurs techniques

Les indicateurs techniques sont des calculs mathématiques basés sur les données de prix et de volume, conçus pour identifier des signaux de trading potentiels.

Cependant, les indicateurs peuvent également générer de faux signaux ou du bruit.

Réfléchissez également aux raisons pour lesquelles un indicateur fonctionne et à son historique de réussite (backtesting).

Analyse fondamentale

L'analyse fondamentale consiste à évaluer les facteurs économiques, financiers et géopolitiques sous-jacents qui peuvent influencer le prix d'un actif.

Bien que l'analyse fondamentale soit généralement associée à l'investissement à long terme, elle peut également fournir un contexte et un soutien aux signaux de trading sur des périodes plus courtes.

Flux d'ordres

L'analyse du flux d'ordres consiste à étudier la dynamique de l'offre et de la demande d'un actif en surveillant le carnet d'ordres et les données relatives à l'exécution des transactions.

Elle peut aider les traders à identifier l'activité institutionnelle, qui est considérée comme un signal plus fort que le bruit généré par les traders particuliers.

Analyse du sentiment

L'analyse du sentiment consiste à évaluer le sentiment général du marché en analysant les nouvelles, les médias sociaux et d'autres sources de commentaires sur le marché.

Si le sentiment peut être un signal utile, il est également sensible au bruit et au comportement grégaire.

Gestion du risque

Des techniques de gestion des risques appropriées, telles que l'utilisation d'ordres stop-loss, d'options, de taille de position et de diversification, peuvent aider les traders à séparer le signal du bruit en limitant les pertes et en protégeant le capital lorsque les transactions sont basées sur du bruit plutôt que sur des signaux authentiques.

Backtesting et optimisation

Le backtesting des stratégies de trading et l'optimisation des paramètres peuvent aider les traders à identifier des signaux robustes et à filtrer le bruit en évaluant la performance de leurs stratégies dans différents environnements de marché et à différentes échéances.

Expérience et intuition

Les traders expérimentés développent souvent une compréhension intuitive de la dynamique du marché.

Cela leur permet de mieux distinguer les signaux du bruit en se basant sur leurs connaissances accumulées et leurs compétences en matière de reconnaissance des figures chartistes.

Se concentrer sur les facteurs déterministes

Voici quelques-uns des facteurs/critères/variables déterminants qui influencent le prix des actifs :

Fondamentaux

• Bénéfices et rentabilité

• Croissance du chiffre d'affaires

• Flux de trésorerie

• Niveau d'endettement

• Position concurrentielle

• Qualité de la gestion

Facteurs macroéconomiques

• Croissance économique

• Taux d'intérêt

• Inflation

• Données sur l'emploi

• Confiance des consommateurs

• Événements géopolitiques

Offre et demande

• Volume des transactions

• Sentiment

• Flux de fonds

• Intérêt pour la vente à découvert

Politiques monétaires et fiscales

• Actions des banques centrales

• Masse monétaire

• Dépenses publiques

• Fiscalité

Tendances industrielles et sectorielles

• Prix des produits de base

• Perturbations technologiques

• Changements réglementaires

Événements propres à l'entreprise

• Rapports sur les bénéfices

• Lancement de produits

• Fusions et acquisitions

• Changements au niveau de la direction

• Questions juridiques

Facteurs techniques

• Modèles de prix

• Niveaux de support et de résistance

• Indicateurs de momentum

• Volume des transactions.

Les prix des actifs sont influencés par tous ces facteurs, ainsi que par le comportement humain, la psychologie du marché et les événements inattendus, qui peuvent introduire des éléments non déterministes et de la volatilité.

Les marchés sont intrinsèquement stochastiques en raison de la variance de toutes ces variables.

Stratégies pour filtrer le bruit et se concentrer sur les signaux

Élaborer un plan de trading

L'élaboration d'un ensemble de règles et de stratégies prédéfinies guide la prise de décision.

Cela permet de limiter les réactions impulsives aux bruits du marché.

Consommation sélective d'informations

Limiter l'exposition aux nouvelles et aux médias sociaux pendant les heures de négociation permet de se concentrer sur des sources crédibles et pertinentes.

Les opinions sont nombreuses et les contenus des médias sociaux abondants.

Mais s'agit-il d'une bonne utilisation du temps et d'une distraction par rapport à des tâches quotidiennes plus importantes ?

Pleine conscience et discipline

L'utilisation de techniques permettant de rester concentré et d'éviter les transactions guidées par les émotions améliore l'efficacité des transactions.

Approches quantitatives et techniques de filtrage du signal et du bruit

Ces approches se concentrent sur l'identification des tendances, le débruitage, l'analyse des fréquences, le filtrage statistique, la détection des signaux et la reconnaissance des formes.

Moyennes mobiles

Les moyennes mobiles sont utilisées en analyse financière pour lisser les fluctuations de prix sur une période donnée afin de fournir une vision plus claire de la direction de la tendance.

En établissant une moyenne des données relatives aux prix, elles aident les traders et les analystes à identifier les tendances sous-jacentes du marché.

Il existe différentes formes de moyennes mobiles, telles que les moyennes mobiles simples (une moyenne de base des X derniers points de données) et les moyennes mobiles pondérées (qui accordent plus d'importance aux données de prix récentes).

Bandes de Bollinger

Les bandes de Bollinger sont constituées d'une moyenne mobile comme ligne centrale, flanquée de deux lignes d'écart-type.

Ces bandes s'élargissent et se contractent en fonction de la volatilité des données de prix.

Elles sont utilisées pour identifier les périodes de forte volatilité (indiquant un bruit et une agitation potentielle du marché) et de faible volatilité (suggérant un signal ou une tendance potentielle).

Filtres statistiques

Les filtres statistiques, y compris les méthodologies telles que le filtre de Kalman, sont utilisés pour estimer le véritable état sous-jacent d'une série chronologique financière à partir d'observations bruitées.

Ces techniques sont capables de s'adapter dynamiquement aux nouvelles données.

Elles sont donc précieuses pour les prévisions financières et pour distinguer les véritables signaux du marché des fluctuations aléatoires.

En relation avec:

• Techniques de filtrage adaptatif

• Théorie du filtrage

• Filtres à particules en finance

Analyse en composantes principales (ACP)

L'analyse en composantes principales (ACP) est une procédure statistique qui convertit un ensemble d'observations de variables éventuellement corrélées en un ensemble de valeurs de variables linéairement non corrélées appelées composantes principales.

En finance, l'ACP permet d'identifier les composantes principales qui représentent la plus grande partie de la variance d'un portefeuille.

Il s'agit de l'une des techniques les plus courantes pour séparer les signaux significatifs du bruit du marché.

Modèles d'apprentissage automatique

Les modèles d'apprentissage automatique en finance sont des algorithmes formés sur des données historiques (et parfois des données synthétiques) pour reconnaître des modèles et des anomalies complexes.

Ces modèles peuvent aller de simples classificateurs à des réseaux neuronaux profonds (entre autres).

Lorsqu'ils sont bien entraînés à ces fins spécifiques, ils sont capables de filtrer le bruit du marché et de mettre en évidence des signaux de trading exploitables.

Analyse par ondelettes

L'analyse par ondelettes est une technique mathématique qui permet de décomposer les séries temporelles financières en composantes de différentes fréquences.

Cette méthode est utile pour le débruitage des données financières, car elle permet d'isoler et d'éliminer les composantes à haute fréquence (bruit) tout en préservant les tendances et les modèles significatifs (signal).

Méthodes d'ensemble

Les méthodes d'ensemble consistent à combiner les prédictions de plusieurs modèles afin d'améliorer la performance et la fiabilité globales.

En finance, ces techniques permettent d'éliminer le bruit inhérent aux modèles individuels, améliorant ainsi la détection et la force des signaux dans des ensembles de données complexes.

Modèles à changement de régime

Les modèles de changement de régime sont utilisés pour prendre en compte les changements entre différents environnements ou régimes de marché, tels que les marchés haussiers, baissiers ou latéraux, ou les changements dans la croissance actualisée, l'inflation actualisée, les primes de risque, etc.

Ces modèles permettent d'identifier les transitions entre les régimes.

Modèles de Markov cachés (HMM)

Les modèles de Markov cachés (HMM) sont des modèles statistiques qui peuvent être appliqués à la négociation des marchés financiers pour modéliser et prédire les états ou régimes sous-jacents qui déterminent les mouvements des prix des actifs, même si les véritables états ne sont pas directement observables.

Dans le cadre du trading algorithmique, les HMM peuvent être utilisés pour identifier les régimes cachés du marché, tels que les tendances haussières, les tendances baissières ou les conditions d'écart, sur la base de séquences de données observées sur les prix et les volumes.

Les traders ajustent dynamiquement leurs stratégies en fonction de l'état du marché déduit.

Filtrage par apprentissage automatique

Le filtrage par apprentissage automatique utilise des algorithmes pour passer au crible les données financières afin d'identifier des modèles spécifiques ou de classer les mouvements de prix.

Ces modèles excellent dans l'extraction de signaux pertinents à partir de l'énorme quantité de bruit du marché.

Modèles ARMA et GARCH

Les modèles ARMA (AutoRegressive Moving Average) et GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) sont des outils spécialisés d'analyse des séries temporelles conçus pour capturer et prévoir la dynamique des données des marchés financiers.

Ils sont plus performants pour certaines formes de données que pour d'autres.

Les utiliser exclusivement pour prédire le cours des actions n'est pas susceptible de donner de bons résultats.

Toutefois, ces modèles permettent d'identifier les comportements autorégressifs, ce qui peut s'appliquer au regroupement de la volatilité dans les séries temporelles. (La volatilité a tendance à avoir une "mémoire").

Défis dans le filtrage du signal du bruit

• Surajustement - Création de modèles trop complexes qui s'adaptent au bruit des données plutôt qu'au signal sous-jacent. Le trading consiste à faire les choses correctement à l'avenir et non pas à optimiser sur la base de données passées.

• Risque de modèle - Risque que le modèle quantitatif soit basé sur des hypothèses erronées ou des données incorrectes.

• Hypothèse des marchés adaptatifs - Suggère que l'efficacité du marché évolue et que les stratégies efficaces pour trouver des signaux dans le passé peuvent ne pas fonctionner à l'avenir en raison des changements dans la dynamique du marché. Grâce à la puissance de calcul actuelle, les bons algorithmes peuvent généralement faire l'objet d'une rétro-ingénierie rapide.

• Il n'y a pas de filtre parfait - Chaque méthode a ses limites et peut fausser le signal dans certaines conditions. Plusieurs méthodes sont utilisées pour la triangulation.

• Dynamique du marché - La dynamique du marché évolue et un filtre qui fonctionne bien dans un environnement donné peut être moins performant dans un autre.

• Backtesting et validation - Les stratégies qui s'appuient sur le filtrage font l'objet d'un backtesting approfondi afin d'évaluer leur robustesse et d'éviter l'adaptation aux courbes.

---

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.