#1 20-09-2024 11:33:12

Climax

Administrateur

Inscription: 30-08-2008

Messages: 6 299

Pourquoi le trading est-il si complexe ?

La complexité du trading découle de divers facteurs, allant de la nature des systèmes financiers à la psychologie humaine en passant par les avancées technologiques.

Cette complexité n'est pas simplement due à la grande quantité d'informations que les traders doivent traiter, mais provient également des différentes boucles de rétroaction et des dépendances inhérentes aux systèmes financiers.

Nous examinerons plus en détail les raisons de la complexité du trading, des concepts tels que les niveaux dans les systèmes chaotiques, le mécanisme d'escompte sur les marchés, les influences psychologiques humaines et la sophistication croissante des traders au fil du temps.

Points clés :

➡️ Les marchés financiers sont de parfaits exemples de systèmes chaotiques de niveau 2, dans lesquels les prédictions et les actions au sein du système influencent directement son comportement.

• Contrairement aux systèmes chaotiques de niveau 1, tels que les phénomènes météorologiques, où les prévisions n'ont aucune incidence sur les résultats, les systèmes de niveau 2 sont caractérisés par des boucles de rétroaction qui rendent la dynamique du marché intrinsèquement complexe et moins prévisible.

➡️ Le trading implique l'analyse de données multidimensionnelles sur des marchés mondiaux interconnectés.

• Des mesures telles que l'inflation comprennent des données provenant de milliers de variables, nécessitant une interprétation nuancée par rapport aux attentes du marché.

➡️ La psychologie humaine et les comportements algorithmiques introduisent des éléments imprévisibles.

• Les biais cognitifs, la mentalité grégaire et le trading à haute fréquence créent des mouvements de marché qui défient souvent l'analyse purement rationnelle.

• Les marchés sont probabilistes, une forme de pensée à laquelle les humains sont traditionnellement confrontés.

• Il y a un très grand nombre d'inconnues par rapport à l'éventail des connaissances par rapport à ce qui est escompté dans le prix.

➡️ Les limites humaines en matière de prise de conscience, de traitement et la difficulté à penser de manière probabiliste ont conduit à l'essor continu des méthodes quantitatives dans la finance, où les ordinateurs excellent en matière de mémoire, de vitesse de traitement, de calcul et de suivi de la logique de manière disciplinée, tandis que les humains se concentrent davantage sur la créativité et la stratégie.

➡️ Le trading tactique peut être difficile parce que vous essayez d'être plus malin qu'un système très complexe, des professionnels hautement qualifiés et un système automatisé qui peut traiter l'information plus rapidement, avec plus de précision et moins d'émotion que n'importe quel humain ne peut le faire.

➡️ Les approches quantitatives impliquent la modélisation mathématique et la gestion des risques.

• Les traders utilisent diverses mesures du risque et structurent des portefeuilles de qualité afin d'optimiser les performances.

La nature des marchés financiers en tant que systèmes chaotiques de "niveau 2"

Les marchés sont un sujet très public, et les opinions à leur sujet sont donc nombreuses.

Mais il ne s'agit pas seulement d'un grand nombre de documents avec lesquels il faut se familiariser, mais aussi d'une façon de penser très différente de la plupart des choses.

Expliquons-le.

Boucles de rétroaction

Les marchés financiers sont de parfaits exemples de systèmes chaotiques de "niveau 2", dans lesquels les prévisions concernant le système influencent directement son comportement.

Cette caractéristique distingue le trading de beaucoup d'autres domaines, de façons d'étudier d'autres choses, et contribue beaucoup à sa complexité.

Sur ces marchés, les attentes et les prévisions font partie intégrante du système lui-même, créant diverses boucles de rétroaction et dépendances.

Systèmes chaotiques de niveau 1

Les systèmes chaotiques de niveau 1 sont ceux pour lesquels les prédictions concernant le système n'influencent pas son comportement.

Bien qu'ils puissent être incroyablement complexes et sensibles aux conditions initiales, le fait d'observer ou de prédire le système ne modifie pas le système lui-même.

Exemples :

• La météo. Les météorologues peuvent faire des prédictions sur le temps qu'il fera, mais ces prédictions ne changent pas le temps qu'il fera réellement.

• Il en va de même pour de nombreux systèmes techniques : l'intégrité structurelle d'un pont n'est pas influencée par les prévisions relatives à sa stabilité.

• Les lois physiques qui régissent le monde qui nous entoure. Elles ne sont pas influencées par ce que les humains et les entités créées par l'homme pensent d'elles.

Systèmes chaotiques de niveau 2

Les systèmes chaotiques de niveau 2 sont ceux pour lesquels les prévisions concernant le système peuvent directement influencer son comportement.

L'acte d'observer ou de prédire le système devient une partie du système lui-même, ce qui conduit à des boucles de rétroaction où les résultats sont influencés par les attentes actualisées, les prévisions et les actions qui en découlent.

Les marchés financiers sont de niveau 2 parce qu'ils sont guidés par des attentes et des décisions.

Cette nature autoréalisatrice des prédictions du marché ajoute des couches de complexité aux décisions de trading.

Les traders ne peuvent pas prendre en compte uniquement les facteurs fondamentaux, les prix théoriques et les valeurs d'équilibre théoriques, mais aussi l'impact des attentes actualisées intégrées dans les prix et les facteurs dérivés que les gens négocient (par exemple, la volatilité, le delta, le gamma, etc.) et les décisions d'autres entités au sein du système qui influencent le résultat.

• Prophéties auto-réalisatrices - Les attentes des traders peuvent être à l'origine des mouvements du marché. Par exemple, si un nombre important de traders pensent que le prix d'une action va augmenter, leurs achats collectifs peuvent effectivement entraîner une hausse du prix.
  Réflexivité - Introduit par George Soros, ce concept suggère que les opinions biaisées des participants au marché peuvent affecter les fondamentaux qu'ils essaient de comprendre, créant ainsi une boucle de rétroaction continue entre la perception et la réalité.

Exemples de systèmes de niveau 2 en dehors des marchés financiers :

1. Tendances des médias sociaux - Les prédictions sur ce qui va devenir viral peuvent influencer le comportement de partage des gens, conduisant à ce que la tendance prédite devienne réalité.

2. Élections - Les sondages et les prédictions sur les résultats des élections peuvent influencer le comportement des électeurs. Les gens peuvent être plus enclins à voter pour un candidat dont ils pensent qu'il a des chances de gagner, ce qui crée une prophétie auto-réalisatrice. Si les gens pensent que leur vote n'aura pas d'importance, ils risquent de ne pas voter.

3. Modèles de trafic - Les applications de trafic en temps réel qui prédisent les embouteillages peuvent influencer les choix d'itinéraires des conducteurs, ce qui peut déplacer les embouteillages vers d'autres zones ou même les atténuer si un nombre suffisant de personnes changent d'itinéraire.

4. Pandémies - Les prédictions concernant la propagation d'une maladie peuvent influencer le comportement des gens (port de masques, distanciation sociale, etc.), ce qui peut à son tour avoir un impact sur la propagation réelle de la maladie.

5. Bulles économiques - Les prédictions de hausse des prix sur un marché (par exemple, l'immobilier, les cryptomonnaies) peuvent alimenter les achats spéculatifs de manière autoréalisatrice, faisant grimper les prix encore plus haut et créant potentiellement une bulle qui finit par éclater.

6. Mouvements sociaux - Les prédictions concernant le succès ou l'échec d'un mouvement social peuvent influencer la participation. Si les gens pensent qu'un mouvement prend de l'ampleur, ils peuvent être plus enclins à y adhérer et donc à alimenter sa croissance.

En bref, la distinction entre les systèmes chaotiques de niveau 1 et de niveau 2 réside dans le fait que les prédictions concernant le système font partie du système lui-même, créant des boucles de rétroaction qui modifient son comportement.

Les systèmes de niveau 2 se trouvent souvent dans des contextes sociaux où le comportement et les attentes de l'homme sont importants.

Contrairement aux systèmes de niveau 1, où les prédictions n'affectent pas les résultats, les marchés financiers sont dans un état constant de flux influencé par l'acte même de prédiction et d'analyse.

Cette nature dynamique rend le trading intrinsèquement plus complexe que les systèmes où la cause et l'effet sont plus directement observables et moins influencés par la prise de décision concernant le système lui-même.

Ainsi, les marchés financiers n'ont pas pour objet de déterminer « comment les choses sont », mais comment les choses se déroulent et comment les conditions actualisées se déroulent par rapport à ce qui est actualisé dans le prix.

Cela signifie également que les marchés sont contradictoires en termes de valeur ajoutée par rapport à une référence représentative (parce que le gain d'une personne est la perte d'une autre).

Dans ce type de systèmes, une petite fraction des acteurs a tendance à être très performante, la plupart d'entre eux ayant des résultats inférieurs à ceux qu'ils pourraient obtenir en se contentant de s'indexer sur les grands indices de marché.

La multitude de variables

Les marchés sont un cas de haute dimensionnalité.

La complexité des mesures

Les indicateurs économiques importants pour les décisions de trading sont souvent bien plus complexes qu'il n'y paraît à première vue.

L'inflation, par exemple, n'est pas un chiffre simple et singulier, mais une mesure composée, dans certains cas, de plus de 100 000 produits et services, chacun ayant des pondérations, des procédures et des ajustements différents.

Cette composition fait de l'interprétation des données sur l'inflation une tâche complexe nécessitant une compréhension nuancée et une analyse minutieuse.

Et, comme nous l'avons mentionné, les marchés n'évoluent pas en fonction de la valeur actuelle d'un point de données particulier, mais de la façon dont il évolue par rapport à ce qui est escompté.

L'inflation n'est qu'une des nombreuses variables qui influencent le prix des actifs au niveau macroéconomique (par exemple, la croissance actualisée, les variations des primes de risque, les variations des taux d'actualisation), ainsi que leur volatilité et tous les divers facteurs d'ordre multiple que l'on peut négocier par l'intermédiaire de produits dérivés.

Variations mondiales des paramètres économiques

Le fait que les différents pays disposent de diverses versions de ces indicateurs économiques, chacune calculée et pondérée en fonction des conditions et des priorités économiques locales, ajoute à la complexité de la situation.

Les traders doivent comprendre ces différences lorsqu'ils prennent des décisions sur la base de ces indicateurs, ce qui complique encore le processus d'analyse.

Le mécanisme d'actualisation des marchés

Les marchés ne réagissent pas simplement aux points de données actuels, mais à la manière dont ces points de données se comparent à ce qui a déjà été escompté ou attendu au fil du temps par les participants au marché.

Ce mécanisme d'actualisation signifie que les traders doivent constamment évaluer non seulement le point actuel des différentes données et les changements de valeur actualisée, mais aussi leur valeur relative par rapport aux attentes du marché au fil du temps, ce qui ajoute une nouvelle couche de complexité aux décisions de trading.

Il faut vraiment savoir ce qui est déjà intégré dans le prix et comment les nombreuses influences qui influencent les prix interviennent ou sont censées intervenir par rapport à cela.

La fourchette de ce que vous savez sera faible par rapport à la fourchette de ce que vous ne savez pas par rapport à ce qui est pris en compte dans le prix.

La psychologie humaine dans le trading

Exigences mentales

Il est impossible pour le cerveau humain de savoir tout ce qui se passe.

Le cerveau a une conscience et une capacité de traitement limitées, et il est sujet à divers préjugés et émotions néfastes.

Les marchés sont également probabilistes et les êtres humains n'aiment pas nécessairement penser de manière probabiliste.

Lorsque quelqu'un fait une prédiction, il ne s'agit que d'une petite tranche de la distribution parmi les nombreux résultats possibles.

C'est pourquoi les ordinateurs et l'aspect quantitatif de la profession ont pris leur essor.

Ils peuvent être utilisés pour la mémoire, la vitesse de traitement, le calcul brutal et le suivi d'instructions.

Les humains sont au cœur de la partie créative et stratégique.

Biais cognitifs et prise de décision émotionnelle

La psychologie humaine est importante lorsqu'il s'agit de trading.

Les biais cognitifs tels que le biais de confirmation, l'aversion aux pertes et l'excès de confiance peuvent avoir un impact considérable sur les décisions de trading.

Ces facteurs psychologiques introduisent des éléments imprévisibles dans le comportement du marché, ce qui rend l'analyse rationnelle et la prévision encore plus difficiles.

Il y a toujours quelqu'un, quelque part, qui prend des décisions sur les marchés qui ne seront pas reflétées par les modèles qui auraient pu être connus à l'avance.

C'est ce qui rend les marchés probabilistes et non déterministes comme beaucoup le souhaitent.

Mentalité de troupeau et sentiment du marché

La tendance des traders à suivre la foule, connue sous le nom de mentalité grégaire, peut conduire à des mouvements de marché qui défient l'analyse logique.

Les êtres humains ont tendance à se soucier de ce que les autres pensent de leurs opinions, ce qui influe sur ce qu'ils pensent et font.

Comprendre et prédire ces mouvements dictés par le sentiment ajoute une autre couche de complexité aux stratégies de trading.

C'est en grande partie sur cela que reposent les stratégies de trading sur le momentum.

Il ne s'agit pas seulement de tendances humaines, mais aussi de tendances algorithmiques, comme la manière dont les opérations de couverture des teneurs de marché influencent l'actif sous-jacent et des concepts tels que le momentum ignition.

Progrès technologiques et complexité des transactions

Le trading à haute fréquence et les stratégies algorithmiques

L'avènement des stratégies de trading à haute fréquence et l'utilisation d'algorithmes sophistiqués sur les marchés ont considérablement augmenté la vitesse et la complexité des opérations de marché.

Ces technologies permettent d'exécuter des transactions en quelques microsecondes, réagissant aux changements du marché plus rapidement que n'importe quel trader humain.

Autrefois, les marchés étaient purement discrétionnaires et les humains effectuaient manuellement tous les types de transactions.

Les premières étapes de l'automatisation ont commencé au début des années 1970 avec l'introduction de systèmes électroniques d'acheminement des ordres comme le système DOT de la Bourse de New York.

Les années 1980 ont vu l'essor du trading programmé, qui permet d'acheter ou de vendre automatiquement de larges paniers d'actions sur la base d'instructions préprogrammées. Cette évolution a marqué un tournant vers des transactions plus systématiques et automatisées.

Les années 2000 ont vu la croissance explosive du HFT et du trading algorithmique, grâce aux progrès de la puissance de calcul et de la connectivité.

Au milieu des années 2000, on estime qu'environ la moitié des transactions sur les marchés boursiers américains étaient exécutées par des systèmes automatisés.

Le pourcentage actuel dépend fortement du marché et du pays.

Aujourd'hui, on estime que le trading algorithmique représente entre 60 et 75 % du volume des transactions sur les principaux marchés développés comme les États-Unis, l'Europe et l'Asie. Ce pourcentage est encore plus élevé dans certaines catégories d'actifs comme les contrats à terme et les options.

Big Data et analyse avancée

La disponibilité de vastes quantités de données et de modèles et logiciels analytiques avancés a à la fois amélioré les capacités de trading et accru la complexité.

Les traders doivent désormais naviguer et interpréter d'énormes ensembles de données, en utilisant l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour générer des idées et prendre des décisions.

Le trading pour le trader discrétionnaire, non dépendant des données, est très difficile en conséquence.

Environnement réglementaire et défis en matière de conformité

Des cadres juridiques en évolution

Le paysage réglementaire du trading est en constante évolution, avec l'introduction régulière de nouvelles règles et réglementations.

Rester en conformité avec ces exigences légales changeantes ajoute un niveau de complexité supplémentaire aux opérations de trading.

Défis liés au trading transfrontalier

Pour les traders opérant dans plusieurs juridictions, naviguer dans différents environnements réglementaires ajoute une complexité significative.

Comprendre et respecter les diverses réglementations nationales et internationales exige des connaissances approfondies et une gestion rigoureuse.

La relation entre les différentes classes d'actifs

Corrélations entre actifs

Comprendre les relations entre les différentes classes d'actifs, telles que les actions, les obligations, les matières premières et les devises, peut s'avérer important pour un trading efficace.

Ces corrélations peuvent évoluer dans le temps, ce qui complexifie la gestion de portefeuille et l'évaluation des risques.

Investissements alternatifs et instruments exotiques

La prolifération des investissements alternatifs (par exemple, le capital-investissement, le capital-risque, la réassurance) et des instruments financiers exotiques, tels que les cryptomonnaies, les produits structurés et les produits dérivés complexes, complique davantage le trading.

La plupart des courtiers accessibles à tous ne représentent qu'une fraction des instruments disponibles pour le trading.

Chacune de ces classes d'actifs s'accompagne de son propre ensemble de règles, de risques et de dynamiques de marché.

Microstructure du marché et considérations relatives à la liquidité

Dynamique du carnet d'ordres

Il est essentiel de comprendre la microstructure du marché, y compris la dynamique du carnet d'ordres et les stratégies d'exécution des transactions, pour un trading efficace.

La complexité des structures de marché modernes, avec la multiplicité des lieux d'exécution/des bourses et des dark pools, ajoute des couches aux opérations de trading.

Gestion du risque de liquidité

La gestion du risque de liquidité, en particulier sur les marchés moins liquides ou en période de tensions sur les marchés, nécessite un autre type d'analyse et de gestion des risques.

La capacité d'entrer ou de sortir de positions sans avoir d'impact significatif sur les prix du marché est une considération importante, en particulier lorsque les traders sont de plus en plus nombreux.

Interconnexion mondiale et facteurs géopolitiques

Des marchés mondiaux ouverts 24 heures sur 24, 7 jours sur 7

L'interconnexion des marchés financiers mondiaux signifie que les événements qui se produisent dans une partie du monde peuvent avoir des répercussions immédiates ailleurs.

Cela signifie également que certaines choses sont plus corrélées qu'elles ne l'étaient par le passé.

Évaluation du risque géopolitique

L'évaluation et la tarification des risques géopolitiques ajoutent une couche de complexité supplémentaire à certaines décisions de trading.

Les traders doivent tenir compte de la manière dont les événements politiques, les relations internationales et les changements de politique peuvent avoir un impact sur les marchés dans différentes régions et classes d'actifs.

Les risques et réalités géopolitiques peuvent amener certains traders à structurer différemment leurs portefeuilles.

Par exemple, si un trader pense que le renminbi chinois jouera un rôle international plus important, que l'or sera plus valorisé dans les réserves de devises étrangères et que les pays voudront de plus en plus disposer de ressources naturelles clés en plus de leurs réserves financières, cela pourrait modifier la façon dont il structure son portefeuille.

Finance quantitative

La finance quantitative et le trading sont de plus en plus importants au fil du temps.

Ce domaine est l'un des plus difficiles et des plus rigoureux sur le plan mathématique de l'industrie financière.

Les traders quantitatifs s'appuient sur des modèles mathématiques, des techniques statistiques et des algorithmes informatiques pour identifier les opportunités de trading, créer des marchés, gérer les risques et optimiser la performance des portefeuilles.

Complexité des données dans la finance quantitative et le trading

➡️ Complexité des données

• Dimensionnalité élevée - Comme nous l'avons mentionné au début, les traders quantitatifs traitent de grands ensembles de données comprenant de nombreuses variables (prix, volume, indicateurs économiques) sur différents horizons temporels.

• Données bruitées - Les données financières sont intrinsèquement bruitées en raison de la volatilité des marchés, ce qui nécessite des techniques de filtrage sophistiquées (par exemple, des techniques de lissage, des filtres de Kalman).

• Non-stationnarité - Les marchés évoluent dans le temps, ce qui rend difficile l'élaboration de modèles qui restent valables dans des régimes/environnements différents.

➡️ Modélisation mathématique

• Processus stochastiques - La modélisation des prix des actifs implique souvent le calcul stochastique, y compris le mouvement brownien et le lemme d'Ito (qui permet de différencier les fonctions des processus stochastiques, ce qui est important pour la modélisation des prix des actifs financiers et des produits dérivés).

• Équations différentielles partielles (EDP) - Utilisées dans les modèles d'évaluation des options comme l'équation de Black-Scholes.

• Problèmes d'optimisation - L'optimisation de portefeuille nécessite la résolution de problèmes d'optimisation complexes sous contraintes.

➡️ Exigences informatiques

• Trading algorithmique - Les algorithmes de trading à haute fréquence nécessitent des systèmes à faible latence et un traitement des données en temps réel.

• Calculs parallèles - La simulation de modèles (par exemple, les simulations de Monte Carlo) nécessite souvent des ressources informatiques parallèles.

Paramètres spécifiques utilisés par les traders Quant

➡️ Mesure de la performance ajustée au risque

• Ratio de Sharpe - Mesure le rendement excédentaire par unité de risque (écart-type). Il est utilisé pour comparer l'efficacité de différentes stratégies d'investissement. Formule : Ratio de Sharpe = E(Rp - Rf) / σp

• Ratio de Sortino - Similaire au ratio de Sharpe mais axé sur le risque de baisse (écart semi-standard). Il est utilisé pour une meilleure évaluation lorsque la distribution des rendements n'est pas symétrique. Formule : Ratio de Sortino = E(Rp - Rf) / σd

➡️ Mesure du risque

• Valeur à risque (VaR) - Mesure du risque qui estime la perte potentielle de valeur d'un portefeuille sur une période définie pour un intervalle de confiance donné. Elle permet de fixer des limites de risque et d'influencer l'allocation du capital.

• Valeur à risque conditionnelle (CVaR) - Perte attendue dépassant le seuil de la VaR. Comprendre le risque de queue et les événements extrêmes.

• Maximum Drawdown - La plus forte baisse de la valeur d'un portefeuille, d'un pic à un creux. Évaluer le risque historique et la vulnérabilité aux pertes.

➡️ Mesures d'attribution de la performance

• Alpha - Rendement excédentaire d'un portefeuille par rapport à un indice de référence. Mesure le rendement actif de l'investissement.

• Bêta - Mesure la volatilité d'un titre ou d'un portefeuille par rapport au marché. Comprend l'exposition au risque systématique.

• Ratio d'information - Rapport entre les rendements d'un portefeuille supérieurs à ceux d'un indice de référence et la volatilité de ces rendements, ce qui permet d'évaluer la cohérence des rendements excédentaires. Formule : Ratio d'information = (Rp - Rb) / σ(Rp - Rb)

➡️ Mesures statistiques

• Valeurs P et statistiques t - Évaluer la signification statistique des coefficients du modèle. Validation des hypothèses et robustesse du modèle.

• Autocorrélation et autocorrélation partielle - Mesure la corrélation d'une série temporelle avec ses propres valeurs passées et futures. Identifier les modèles et le comportement de retour à la moyenne.

➡️ Métriques de portefeuille

• Pondérations de parité des risques - Allocation du capital de manière à ce que chaque actif contribue de manière égale au risque du portefeuille ou de manière égale à divers environnements de marché prédéfinis. Pour la diversification et la gestion des risques.

• Pertes attendues (Expected Shortfall) - Moyenne des pires pertes (au-delà du seuil de la VaR). Comprend les pertes extrêmes potentielles.

Ajustement dynamique de l'effet de levier

Certaines approches quantitatives ajustent dynamiquement l'effet de levier sur la base de critères prédéfinis.

➡️ Mécanisme

• Ratio de levier (L) : Défini comme suit : L = Exposition totale / Fonds propres

Déclencheurs d'ajustement :

• Échelle de volatilité - Augmenter l'effet de levier lorsque la volatilité est faible, le diminuer lorsqu'elle est élevée.

• Considérations sur le risque de queue - Le risque va au-delà de la volatilité et comprend diverses considérations sur le risque de queue, telles que les drawdowns, la prévention de ce qui est inacceptable, l'asymétrie, l'aplatissement et les moments d'ordre supérieur.

• Ciblage du risque - Maintenir un niveau constant de risque dans le portefeuille en ajustant l'exposition.

• Exigences de marge - Ajuster l'effet de levier en réponse aux changements dans les appels de marge.

➡️ Mathématiques de base

• Modèle de volatilité cible : Exposition cible = (Volatilité cible / Volatilité estimée) * Fonds propres

➡️ Considérations

• Coûts de transaction - Les ajustements fréquents entraînent des coûts qui peuvent éroder les rendements.

• Risque de modèle - Des estimations incorrectes de la volatilité peuvent conduire à un effet de levier sous-optimal.

• Contraintes réglementaires - Les limites de levier imposées par les régulateurs doivent être respectées.

➡️ Applications

• Stratégies de suivi des tendances - Ajuster l'effet de levier en fonction de la force d'une tendance.

• Gestion des risques - Réduire l'effet de levier en cas de tensions sur le marché.

Techniques avancées de gestion de portefeuille

➡️ Modèles factoriels

• Modèles multifactoriels - Décomposent les rendements en fonction de l'exposition à divers facteurs (par exemple, taille, valeur, dynamique).

• Modèle à trois facteurs de Fama-French - Incorpore les facteurs de risque de marché, de taille et de valeur. Explique la performance des portefeuilles et la construction de stratégies basées sur les facteurs. (Il s'agit d'un modèle universitaire plus ancien et ce qu'ils font dans l'industrie est plus complexe et nuancé).

➡️ Optimisation du portefeuille

• Optimisation moyenne-variance - Équilibre entre le rendement attendu et la variance (risque).

• Frontière efficiente - Ensemble de portefeuilles optimaux offrant le rendement attendu le plus élevé pour un niveau de risque défini.

• Modèle Black-Litterman - Incorpore le point de vue de l'investisseur dans l'optimisation de la moyenne-variance. Surmonte les limites des approches traditionnelles de la moyenne-variance.

• Optimisation avec d'autres « moments » - Les traders optimisent en fonction de l'asymétrie de la distribution projetée, de l'aplatissement (épaisseur des queues de la distribution) et des moments d'ordre supérieur qui examinent diverses caractéristiques des queues.

➡️ Techniques de gestion des risques

• Test de stress - Simulation de la performance du portefeuille dans des conditions de marché extrêmes.

• Analyse de scénario - Évaluer le portefeuille dans des situations hypothétiques.

• Simulation - Exécution de divers scénarios sur un grand nombre de données historiques et synthétiques.

Stratégies de trading algorithmique

➡️ Arbitrage statistique

• Trading de paires - Transaction de deux actifs corrélés lorsque leur relation de prix diverge.

➡️ Modèles de microstructure du marché

• Analyse de l'impact de l'exécution des transactions sur les prix.

➡️ Modélisation basée sur des agents

La modélisation financière basée sur des agents simule des acheteurs et des vendeurs individuels, en représentant leurs tailles, leurs motivations et leurs comportements, afin de comprendre comment les marchés évoluent dans une large gamme de résultats.

Cette approche révèle comment divers agents interagissent, ce qui conduit à des modèles émergents sur la manière dont les marchés sont susceptibles d'effectuer des transactions et sur la manière d'optimiser votre propre portefeuille en fonction de cela.

Cette approche fait également appel à des éléments tels que la théorie des jeux et d'autres cadres.

Processus décisionnels

➡️ Apprentissage automatique et IA

• Apprentissage supervisé - Prédire les prix ou les rendements futurs des actifs à l'aide de données historiques.

• Apprentissage non supervisé - Identifier des modèles ou des groupes cachés dans les données.

• Apprentissage par renforcement - Développer des stratégies de trading qui s'adaptent et apprennent de l'environnement.

Considérations sur le trading à haute fréquence

• Arbitrage de latence - Capitaliser sur les avantages de la vitesse pour agir sur l'information avant les concurrents.

• Dynamique du carnet d'ordres - Analyser l'offre et la demande à différents niveaux de prix. Placement stratégique des ordres pour améliorer la qualité d'exécution.

Intégration de la finance comportementale

• Analyse du sentiment du marché - Utilisation du traitement du langage naturel pour évaluer le sentiment à partir des nouvelles et des médias sociaux.

• Biais cognitifs - Reconnaître et atténuer les biais (par exemple, l'excès de confiance, le troupeau) dans les hypothèses du modèle.

Considérations réglementaires et éthiques

• Conformité - S'assurer que les stratégies de trading respectent les exigences légales et réglementaires.

• Réglementation - Quel est l'impact de la réglementation sur les activités des traders ? Qui achète et vend pour des raisons non économiques ?

Comment les traders peuvent-ils gérer la complexité ?

En raison de la complexité des marchés financiers, les traders peuvent adopter des stratégies qui équilibrent le risque et la récompense tout en naviguant dans l'inconnu.

Voici les principales mesures qu'ils peuvent prendre :

Diversification

La répartition des investissements entre différentes catégories d'actifs (actions, obligations, matières premières, etc.) permet de réduire l'exposition à la volatilité d'un marché ou d'un secteur en particulier et de créer un portefeuille plus stable.

Vous trouverez ici des exemples de structures de portefeuille.

Les traders actifs effectuent souvent leurs transactions dans le contexte d'une structure plutôt que de penser au trading comme à une poursuite individuelle, l'une après l'autre.

Gestion du risque de queue

Les traders doivent examiner le potentiel d'événements de marché extrêmes et rares qui pourraient avoir un impact significatif sur leurs portefeuilles.

Pour ce faire, ils peuvent procéder à des tests de résistance, se diversifier et se couvrir à l'aide d'options afin de réduire le risque de pertes excessives.

Mesures ajustées au risque

Pour les traders actifs, l'utilisation de mesures de performance telles que le ratio de Sharpe, le ratio de Sortino, entre autres, permet d'examiner les rendements par rapport au risque.

Les traders savent ainsi qu'ils ne prennent pas de risques inutiles pour des gains marginaux.

Rééquilibrage régulier

Les marchés fluctuant constamment, le rééquilibrage des portefeuilles permet de s'assurer qu'ils restent alignés sur la tolérance au risque et les objectifs du trader.

Conscience comportementale

Reconnaître les biais psychologiques tels que la mentalité grégaire, l'excès de confiance ou l'aversion aux pertes aide les traders à éviter les décisions irrationnelles.

La combinaison de ces techniques peut aider les traders à optimiser leurs performances et leur gestion des risques.

Le trading est-il une carrière raisonnable compte tenu de ce que nous venons d'évoquer ?

Gagner sa vie en négociant sur les marchés est une activité à la fois difficile et fascinante.

Ce n'est pas impossible, mais cela exige une combinaison de compétences, de discipline et de résilience que peu de gens maîtrisent rapidement.

Le trading actif et tactique consiste à prendre des décisions fréquentes pour tirer parti des mouvements à court terme du marché. Cela contraste fortement avec l'allocation stratégique d'actifs et l'indexation, qui sont des approches passives et à long terme conçues pour construire un patrimoine de manière régulière en suivant les performances du marché.

Le trading actif exige beaucoup plus de temps, d'efforts et d'expertise, car vous êtes en concurrence dans un espace dominé par des professionnels et des algorithmes qui peuvent traiter les informations plus rapidement, avec plus de précision et sans les préjugés émotionnels de l'homme.

Si vous êtes vraiment intéressé par le trading, la meilleure façon d'apprendre est d'essayer.

Commencez modestement et considérez cela comme une expérience d'apprentissage.

Attendez-vous à faire des erreurs et à perdre de l'argent - cela fait partie de la formation.

Chaque perte peut vous apprendre des leçons importantes sur la gestion des risques, la maîtrise des émotions et le comportement des marchés.

En commençant avec un capital gérable, vous pouvez minimiser l'impact financier tout en maximisant les opportunités d'apprentissage.

Au fil du temps, les essais et les erreurs vous permettront de mieux comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Si vous abordez la négociation avec humilité, curiosité et volonté d'adaptation, vous pourrez développer vos compétences.

Bien qu'il soit difficile de gagner sa vie avec le trading, pour ceux qui sont passionnés et persévérants, le défi lui-même peut être gratifiant.

Même si vous ne faites pas carrière sur les marchés, l'expérience acquise peut vous être utile dans un grand nombre de domaines.

Ceci étant dit, examinons les deux principales approches du trading sur les marchés.

Allocation stratégique d'actifs

L'allocation stratégique d'actifs est souvent l'approche la plus réaliste et la plus durable pour se constituer un patrimoine au fil du temps, en particulier pour les investisseurs individuels.

Contrairement au trading tactique, qui consiste à essayer d'être plus malin que les marchés et les professionnels dans un environnement hautement compétitif et complexe, l'allocation stratégique se concentre sur les objectifs à long terme et sur une stratégie d'investissement disciplinée.

Cette méthode consiste à définir une combinaison cible de catégories d'actifs (actions, obligations et liquidités) qui corresponde à votre tolérance au risque, à votre horizon d'investissement et à vos objectifs financiers.

En vous en tenant à cette répartition et en la rééquilibrant périodiquement, vous évitez la prise de décision émotionnelle qui conduit souvent à des résultats médiocres dans le cadre de la négociation active.

L'indexation passive est un moyen courant et efficace de mettre en œuvre l'allocation stratégique d'actifs.

En investissant dans des fonds indiciels ou des fonds négociés en bourse (ETF) à faible coût, vous bénéficiez d'une large exposition au marché sans essayer de choisir des gagnants individuels.

Cette approche vous permet de capter les rendements moyens du marché au fil du temps, qui ont été historiquement élevés sur le long terme.

Le principal facteur de réussite de cette stratégie est votre taux d'épargne.

En contribuant régulièrement à vos investissements, quel que soit le marché, vous bénéficiez de la puissance de la capitalisation.

Au fil des décennies, cette combinaison d'épargne disciplinée et d'indexation passive peut contribuer à générer de la richesse avec beaucoup moins de stress et de complexité que le trading tactique.

La difficulté du trading tactique

En négociant de manière tactique sur les marchés financiers, vous entrez dans l'un des jeux les plus compétitifs au monde.

Les marchés sont des systèmes très complexes qui fonctionnent grâce aux connaissances et aux actions combinées d'innombrables participants, qu'il s'agisse de traders individuels ou d'entreprises institutionnelles.

En termes de génération d'alpha, vous n'êtes pas seulement en concurrence avec d'autres individus, mais aussi avec des professionnels hautement qualifiés qui consacrent leur carrière à comprendre les mouvements du marché et à en tirer profit - ainsi qu'avec des programmes informatiques, étant donné qu'une grande partie des opérations est automatisée de nos jours.

Il s'agit notamment de gestionnaires de fonds spéculatifs, d'analystes quantitatifs et de négociateurs pour compte propre, qui disposent de ressources et de systèmes avancés et ont accès à d'énormes quantités de données.

La complexité du système financier, telle que nous l'avons abordée ici, ne peut être sous-estimée.

Les prix sont influencés par une multitude de facteurs qui interagissent de manière très difficile à prévoir.

Le trading tactique implique souvent de prendre des décisions rapides sur la base des tendances du marché, des modèles ou des nouvelles.

Toutefois, ce qui peut vous sembler une opportunité évidente a probablement été analysé par d'autres personnes disposant de plus de ressources, d'une meilleure analyse et d'une vision plus approfondie.

En outre, le trading consiste également à gérer efficacement les risques en cas d'erreur.

Les professionnels excellent dans ce domaine grâce à des stratégies rigoureuses de gestion des risques (diversification, utilisation d'options pour couvrir les risques, équilibrage des positions, dimensionnement minutieux des positions) et à des tests rétrospectifs approfondis de leurs méthodes.

Ils ont également la capacité psychologique de rester disciplinés sous la pression, ce que de nombreux traders particuliers ont du mal à faire.

Il est également important de comprendre que la négociation tactique signifie que vous êtes en concurrence avec des algorithmes capables de traiter des informations et d'exécuter des transactions plus rapidement que n'importe qui, ainsi qu'avec des experts chevronnés qui ont souvent accès à des informations d'initiés et à des ressources qui font bouger le marché.

Pour réussir dans cet environnement, il ne suffit pas d'avoir de l'intuition ou des connaissances de base.

Reconnaître l'ampleur de la concurrence est la première étape pour aborder le trading tactique avec le respect et la prudence qu'il exige.

---

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.