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Il est important pour les traders et les investisseurs de comprendre le caractère aléatoire.
Il influence les stratégies de gestion des risques, l'efficacité des algorithmes de trading et les processus de prise de décision.
La question de la compétence ou de la chance est particulièrement pertinente pour les nouveaux traders, car tout succès ou échec initial peut être attribué à l'un ou à l'autre sans que l'on sache réellement ce qui est à l'origine de quoi.
Nous nous pencherons ici sur le caractère aléatoire du trading, en examinant ses sources, ses implications et les stratégies utilisées par les traders pour y faire face.
Points clés à retenir :
Reconnaître le caractère aléatoire - Les marchés sont imprévisibles et sont influencés par des facteurs qui vont au-delà de la ou des formes d'analyse que vous utilisez.
Compétence vs. chance - Les premiers gains ou pertes peuvent être dus à la chance plutôt qu'à la compétence, en particulier pour les nouveaux traders. Comprendre cela permet d'éviter les erreurs d'attribution. Le trading, quel que soit le cadre temporel (par exemple, day trading, swing trading, investissement), est un jeu de longue haleine.
Gestion du risque - À la lumière de ce qui ne peut être connu, se préparer à des résultats inattendus grâce à des stratégies telles que la diversification, l'utilisation d'options, les ordres stop-loss et le dimensionnement prudent des positions.
Penser en termes de probabilités - Penser en termes de probabilités plutôt qu'en termes de certitudes permet de prendre de meilleures décisions.
Rester résilient sur le plan émotionnel - Les pertes et les baisses sont inévitables. Se concentrer sur une stratégie à long terme permet de maintenir la discipline et de réduire le stress.
Commençons par quelques exemples.
Voici trois graphiques de pertes et profits illustrant les performances d'une stratégie sur une année (environ 252 jours de bourse pour la plupart des actions et des obligations).
Graphique A
Cette stratégie n'a pas été très performante, avec une baisse de plus de 20 % au bout d'un an et un drawdown de près de 30 %.
Graphique B
Cette stratégie a été mitigée.
Elle a progressé à un moment donné de près de 20 %, avant de repasser dans le rouge un peu avant la fin de l'année, pour finir avec une hausse de près de 10 %.
Graphique C
C'est cette stratégie qui s'est le mieux comportée, avec une hausse de plus de 30 % à un moment donné, avant de terminer l'année avec une hausse d'environ 25 %.
Après une baisse initiale au début de l'année, la hausse a été relativement régulière.
De toutes ces stratégies, laquelle choisiriez-vous ?
Nous voulons le Graphique C, quel qu'il soit, n'est-ce pas ?
Le fait est qu'il s'agit de la même stratégie !
Dans ce cas, j'ai simplement codé un exemple dans lequel un trader commence avec 10 000 $, mise 1 % de son solde sur chaque transaction et a une probabilité de 50/50 d'avoir raison ou tort - ce qui n'est pas très éloigné de ce à quoi la plupart des traders doivent faire face.
Ce n'est pas très éloigné de ce à quoi sont confrontés la plupart des traders.
Ce qui peut sembler être de l'habileté peut simplement être une variance favorable.
Faisons une comparaison que nous avons déjà faite : le trading et le poker.
Il s'agit dans les deux cas de jeux consistant à exploiter les avantages, à gérer les risques et à faire face au hasard.
Les traders et les joueurs de poker ont en commun de comprendre la relation entre le signal, les résultats statistiquement pertinents et le hasard.
En voici un aperçu :
Dans le trading...
Signal contre bruit
Les meilleurs traders sont capables d'identifier les signaux réels (indicateurs de l'évolution future des prix) par rapport au bruit des fluctuations aléatoires du marché. (Du moins, le bruit dans le sens où il n'entre pas dans le cadre de leur stratégie de trading).
Ils élaborent des stratégies fondées sur une compréhension des mécanismes de cause à effet de ce qu'ils essaient de faire, sur l'analyse des données et sur des tests rétrospectifs, et non sur des intuitions ou des tendances éphémères.
Ils recherchent quelque chose d'idéalement reproductible au fil du temps.
Ils savent qu'un trading constamment rentable découle de l'exploitation d'avantages statistiquement significatifs.
Gestion des risques
Même avec un signal fort et une transaction à forte probabilité, le hasard peut toujours entraîner des pertes à court terme.
Dans un autre article, nous nous sommes penchés sur la question de savoir combien de temps il vous faudrait pour tester une stratégie de trading avec différents types d'avantages en fonction de la fréquence des transactions.
Par exemple, un avantage de 51 % sur un pari à gains et pertes égaux - en supposant qu'il se maintienne après les coûts de transaction - est gagnant à long terme. Mais il faut parfois attendre un certain temps avant de voir les résultats.
Pour un casino, une seule main de blackjack peut lui donner un avantage de 1 à 2 % si le client joue une stratégie de base parfaite, mais la variance à court terme peut encore l'exposer.
C'est pourquoi ils envisagent les choses sur le long terme.
Les meilleurs traders le comprennent et gèrent leurs risques.
Ils dimensionnent leurs positions de manière appropriée pour résister aux inévitables séries de pertes et protègent leur capital grâce à diverses mesures - par ex :
Surveiller les corrélations
Utiliser des options pour limiter/éliminer le risque de perte (tail risk)
Disposer de liquidités suffisantes.
Ils se concentrent sur le long terme, sachant que leur avantage se concrétisera au fil du temps si l'analyse est correcte.
Pour les joueurs de poker...
Valeur attendue
Les meilleurs joueurs de poker pensent en termes de valeur attendue.
Ils calculent la rentabilité à long terme de leurs décisions en se basant sur les probabilités et les gains potentiels.
Ils savent que même s'ils ont la meilleure main, ils peuvent parfois perdre à cause de la chance.
Toutefois, en prenant systématiquement des décisions à valeur positive, ils s'assurent d'être rentables à long terme.
Gestion du bankroll
La variance (fluctuations à court terme des résultats) est une constante au poker.
Les meilleurs joueurs en sont conscients et gèrent leur bankroll avec soin.
Ils évitent de trop risquer sur une seule main ou un seul tournoi.
De cette façon, ils peuvent surmonter les baisses et rester dans le jeu.
Le fil conducteur
Il s'agit à la fois des meilleurs traders et des meilleurs joueurs de poker :
Adopter la pensée probabiliste - Ils comprennent que le monde est incertain et prennent des décisions basées sur des probabilités, et non sur des garanties.
Privilégier le processus au résultat - Ils donnent la priorité à la prise de décisions judicieuses fondées sur leur stratégie, sachant que des résultats positifs suivront à long terme.
Avoir conscience de soi - Au début, il est difficile de prendre conscience de soi dans le trading. Il est assez facile de se lancer, d'effectuer des transactions et peut-être même d'avoir un peu de chance au début. Mais les nouveaux traders ne savent malheureusement pas ce qu'ils ne savent pas. Les traders expérimentés savent que l'éventail des connaissances est faible par rapport à l'éventail des inconnues par rapport à ce qui est escompté dans le prix. Ils essaient non seulement de savoir ce qu'ils ne savent pas, mais reconnaissent également qu'ils ne savent pas ce qu'ils ne savent pas.
Gérer efficacement le risque - Ils comprennent le rôle de l'aléa et protègent leur capital contre des résultats inacceptables.
Apprendre et s'adapter en permanence - Ils analysent leurs performances, identifient les domaines à améliorer et affinent leurs stratégies au fil du temps.
Essentiellement, ces deux types d'acteurs sont capables de prendre des décisions calculées dans des environnements caractérisés par une incertitude inhérente, en se concentrant sur la rentabilité à long terme plutôt que sur les résultats à court terme.
Même si le « jour » dans le day trading peut mettre l'accent sur la journée elle-même, il s'agit d'une longue session.
Dans le contexte des marchés financiers, le caractère aléatoire désigne l'absence de modèle prévisible ou d'ordre perceptible dans les mouvements de prix des actifs.
Certains facteurs, tels que les indicateurs économiques et les bénéfices des entreprises, peuvent avoir des influences prévisibles, mais de nombreux événements sont aléatoires ou influencés par des variables qui ne sont même pas prises en compte dans l'analyse.
Cette imprévisibilité est due, par exemple, au comportement humain, à la complexité du trading et de l'économie ou à des événements extérieurs.
Aléatoire et déterminisme dans le trading
Les marchés financiers ne sont ni entièrement aléatoires, ni entièrement déterministes.
Le déterminisme suggère que chaque résultat est le fruit de causes spécifiques.
Sur un marché purement déterministe, les traders pourraient prédire les prix avec certitude en se basant sur toutes les variables pertinentes.
Cependant, les marchés présentent des éléments à la fois déterministes et aléatoires.
Nous savons que certaines actions produisent certains résultats - par exemple, l'argent et le crédit dépensés divisés par la quantité disponible déterminent le prix.
Mais il y a beaucoup de variance dans un trop grand nombre de variables pour que nous puissions savoir quoi que ce soit avec précision.
Types d'aléas dans le trading
Le caractère aléatoire du trading peut être classé en deux grandes catégories :
L'aléa systématique - Il découle d'interactions complexes au sein du système financier, comme les taux d'intérêt, les indicateurs macroéconomiques et les événements géopolitiques. Le hasard systématique affecte simultanément plusieurs actifs et marchés.
L'aléa idiosyncrasique - spécifique à des actifs ou à des événements individuels, tels que les résultats d'une entreprise ou la démission d'un PDG. Le hasard idiosyncrasique affecte des actions ou des matières premières individuelles sans nécessairement avoir un impact sur l'ensemble du marché.
Les deux formes d'aléa contribuent à un niveau d'aléa sur les marchés, nécessitant des stratégies pour gérer leurs impacts.
La théorie de la marche aléatoire postule que les cours des actions évoluent selon un schéma imprévisible, ce qui signifie par extension qu'il est impossible de prédire les cours futurs sur la base des performances passées.
Cette théorie a des implications pour les traders, en particulier ceux qui s'appuient fortement sur des données historiques.
Implications de la théorie de la marche aléatoire
Si les cours des actions suivent réellement une marche aléatoire, les formes traditionnelles d'analyse risquent de voir leur efficacité limitée.
Certains partisans de la théorie de la marche aléatoire préconisent des stratégies passives, arguant que les actions étant imprévisibles, il est préférable d'opter pour des portefeuilles diversifiés plutôt que d'essayer de surperformer le marché.
Il s'agit là de l'hypothèse de l'efficience du marché. Bien qu'imparfaite, elle constitue un bon point de départ pour la plupart des acteurs du marché, car il n'est pas du tout facile d'avoir un avantage.
Limites de la théorie de la marche aléatoire
Malgré sa popularité, la théorie de la marche aléatoire a ses limites.
Certains traders ont des avantages reproductibles sur les marchés, qu'ils soient dus à un avantage analytique, à un avantage informationnel, à un avantage technologique ou à autre chose.
Il peut être mesuré à l'aide de plusieurs méthodes analytiques et techniques/concepts/cadres statistiques conçus pour quantifier l'imprévisibilité et évaluer le rôle du hasard dans les mouvements de prix.
Étant donné que le caractère aléatoire et son degré sont si importants pour les résultats des transactions, la compréhension de sa mesure est utile pour la gestion des risques, la formulation de stratégies et la compréhension de la fiabilité des modèles de trading.
Voici quelques méthodes clés pour mesurer le caractère aléatoire des transactions.
1. Analyse de la volatilité
La volatilité est une mesure couramment utilisée pour mesurer le caractère aléatoire et l'incertitude du marché.
Une volatilité élevée indique des fluctuations de prix plus importantes, ce qui suggère un degré plus élevé d'aléa dans les mouvements de l'actif.
La volatilité peut être mesurée à l'aide de la volatilité historique (calculée à partir des données de prix passées) ou de la volatilité implicite (dérivée des prix des options, reflétant les attentes du marché en matière de volatilité future).
Plus un actif est volatil, moins il est prévisible, ce qui signifie que les mouvements de prix à court terme (et potentiellement à long terme) sont plus aléatoires.
Les traders calculent souvent l'écart-type des rendements pour évaluer la volatilité.
Un écart-type plus élevé indique une plus grande dispersion des mouvements de prix, ce qui reflète un caractère plus aléatoire.
De nombreuses stratégies de trading ciblent la volatilité comme une forme de risque.
2. Tests d'autocorrélation
Les tests d'autocorrélation mesurent la corrélation des rendements d'un actif au fil du temps, indiquant si les tendances des mouvements de prix sont statistiquement significatives ou aléatoires.
Si les mouvements de prix d'un actif présentent une autocorrélation faible ou nulle, cela suggère que les rendements sont aléatoires et suivent un modèle similaire à une marche aléatoire, où chaque variation de prix est indépendante de la précédente.
Les tests d'autocorrélation les plus courants sont le test de Ljung-Box et le test de Durbin-Watson.
Ces tests statistiques évaluent s'il existe une autocorrélation significative à différents moments dans les prix des actifs.
Une forte autocorrélation peut indiquer une prévisibilité, tandis qu'une absence d'autocorrélation suggère un caractère aléatoire.
3. L'hypothèse de la marche aléatoire
Pour tester l'hypothèse de la marche aléatoire, les traders et les analystes utilisent souvent des méthodes statistiques telles que les tests de ratio de variance et les tests de racine unitaire (comme le test de Dickey-Fuller augmenté).
Si les tests indiquent que les mouvements de prix ressemblent à une marche aléatoire, cela renforce l'idée que le hasard joue un rôle dominant dans les prix des actifs.
4. Simulations de Monte Carlo
Les simulations de Monte Carlo consistent à générer de multiples scénarios de prix hypothétiques sur la base de données de prix (historiques ou saisies manuellement) et de probabilités, ce qui aide les traders à comprendre l'éventail des résultats possibles et leur distribution (c'est-à-dire ce qui est plus ou moins courant).
Les simulations de Monte Carlo sont utilisées pour modéliser la probabilité de divers scénarios de trading et pour mesurer l'impact de l'aléatoire sur la performance du portefeuille.
En effectuant des milliers de simulations, les traders peuvent comprendre comment le hasard et la variabilité du marché peuvent avoir un impact sur les résultats à long terme.
Par exemple, les simulations Monte Carlo peuvent estimer la probabilité qu'un actif atteigne un certain niveau de prix au cours d'une période donnée, en tenant compte de l'aléa grâce à des trajectoires de prix générées de manière aléatoire.
5. Entropie et théorie de l'information
L'entropie est une mesure issue de la théorie de l'information qui quantifie l'incertitude ou le caractère aléatoire d'un ensemble de données.
Appliquée au trading, l'entropie peut mesurer l'imprévisibilité des mouvements de prix des actifs.
Un niveau d'entropie élevé indique qu'il y a une grande incertitude dans les données, ce qui suggère un caractère aléatoire ou dispersé.
À l'inverse, un niveau d'entropie plus faible implique une plus grande prévisibilité et une plus grande structure dans les mouvements de prix.
Les traders et les analystes utilisent l'entropie pour évaluer si certains modèles ou tendances dans les données de prix contiennent des informations importantes ou s'il s'agit simplement de bruit.
Des techniques telles que l'entropie de Shannon ou l'entropie approximative peuvent aider à comprendre le degré d'aléatoire dans l'historique des prix d'un actif.
6. L'exposant de Hurst
L'exposant de Hurst est une mesure statistique utilisée pour déterminer le degré d'aléa d'une série chronologique.
Des valeurs proches de 0,5 indiquent une marche aléatoire (pur hasard), des valeurs supérieures à 0,5 suggèrent des tendances persistantes, et des valeurs inférieures à 0,5 suggèrent un comportement de retour à la moyenne.
En calculant l'exposant de Hurst pour la série de prix d'un actif, les traders peuvent évaluer si les mouvements de prix sont purement aléatoires ou s'ils présentent des tendances sous-jacentes.
Le caractère aléatoire du trading peut provenir de différentes sources, notamment de facteurs économiques, de la psychologie humaine, d'influences technologiques et d'événements géopolitiques.
Facteurs économiques et de marché
Les données économiques publiées, telles que les rapports sur l'emploi, les chiffres de l'inflation et les annonces de taux d'intérêt, sont souvent imprévisibles (même pour ceux dont le travail consiste à les prédire avec précision), ce qui injecte de l'aléatoire dans le marché.
Par exemple, une augmentation inattendue de l'inflation peut provoquer des changements soudains dans les prix des actions, les traders ajustant leurs attentes en matière de taux d'intérêt et de croissance économique.
Il existe également des effets d'ordre multiple et des interdépendances difficiles à prévoir.
Le marché compte de nombreux types d'acheteurs et de vendeurs différents, qui ont toutes sortes de motivations pour faire ce qu'ils font.
Facteurs psychologiques et comportementaux
La psychologie contribue de manière significative au caractère aléatoire.
Les émotions humaines telles que la peur, la cupidité et l'excès de confiance peuvent entraîner un comportement du marché qui n'a pas de sens du point de vue de l'analyse traditionnelle.
Les études sur la finance comportementale, telles que celles qui se concentrent sur le comportement grégaire ou la réaction excessive, montrent comment le comportement humain collectif ajoute une couche d'imprévisibilité aux marchés.
Par exemple, lors d'une hausse du marché, les traders peuvent suivre la foule et acheter simplement parce que c'est ce que tout le monde fait, ce qui entraîne des mouvements de prix qui ne correspondent pas aux fondamentaux.
Influences technologiques
De nombreux algorithmes réagissent aux données du marché en l'espace de quelques millisecondes, ce qui entraîne des variations de prix rapides que les traders discrétionnaires ne peuvent pas anticiper.
Événements géopolitiques
Les événements géopolitiques, tels que les élections, les conflits commerciaux, les conflits militaires ou les tensions diplomatiques, sont difficiles à prévoir mais ont un impact sur les marchés financiers.
Par exemple, l'annonce inattendue de droits de douane peut entraîner des fluctuations monétaires et avoir un impact sur les prix des matières premières.
Les aléas géopolitiques déclenchent souvent une forte volatilité, en particulier dans des secteurs sensibles comme l'énergie et la défense.
Gestion du risque
Les traders doivent admettre la possibilité de résultats défavorables, même s'ils ont pris des décisions en connaissance de cause.
Des stratégies telles que la diversification, l'utilisation d'options, les ordres stop-loss et le dimensionnement des positions permettent de limiter les pertes potentielles causées par des événements imprévisibles.
La gestion des risques tient compte du caractère aléatoire en se préparant aux mouvements attendus et inattendus du marché.
Importance de la pensée probabiliste
Les traders ont tout intérêt à penser de manière probabiliste plutôt que de s'appuyer sur des certitudes.
La pensée probabiliste consiste à estimer la probabilité de divers résultats et à se préparer à de multiples scénarios.
Cet état d'esprit aide les traders à éviter l'excès de confiance et leur permet de mettre en balance les gains potentiels et les risques éventuels.
Par exemple, les traders peuvent utiliser des simulations de Monte Carlo pour modéliser différents scénarios de marché et comprendre l'éventail des résultats possibles.
Ils peuvent utiliser ces informations pour mieux agir, par exemple en se diversifiant de manière à équilibrer les différents résultats.
Limites des modèles prédictifs
Les modèles prédictifs sont importants, mais leur efficacité est limitée par le caractère aléatoire inhérent aux marchés.
Même les modèles les plus sophistiqués sont des simplifications de la réalité et ne peuvent prendre en compte toutes les variables, en particulier celles qui sont influencées par le comportement humain ou par des événements inattendus.
Dans un article précédent, nous avons expliqué que les marchés sont ce que la théorie du chaos appelle des systèmes de « niveau 2 », dans lesquels les prévisions et les attentes humaines font partie du système lui-même. C'est ce qui rend les prévisions des marchés si différentes des prévisions des systèmes de « niveau 1 » comme la météo.
Le hasard peut avoir un impact psychologique sur les traders, car il peut affecter leur prise de décision et leur résistance émotionnelle.
Il est important de comprendre l'influence du hasard sur les émotions pour s'en tenir à son plan.
Excès de confiance et hasard
L'excès de confiance est un biais psychologique courant dans le monde des affaires, qui pousse les traders à croire qu'ils peuvent prédire les résultats avec certitude.
Le caractère aléatoire du marché peut exacerber ce biais, c'est-à-dire que les traders peuvent attribuer les succès aléatoires à leur habileté plutôt qu'à la chance.
L'expérience tend à apprendre aux traders à rester humbles et à éviter de surestimer leurs capacités.
Gérer les pertes et l'incertitude
Le hasard peut être source de frustration et de stress émotionnel, en particulier après des pertes inattendues.
Les traders qui comprennent le rôle de l'aléa et de la variance sont mieux à même de considérer les pertes comme faisant partie du processus de trading plutôt que comme des échecs personnels.
Avoir un état d'esprit probabiliste aide les traders à rester résilients et à se concentrer sur le succès à long terme plutôt que sur les résultats individuels.
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.
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