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#1 29-07-2024 19:33:16
- Climax
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Les données synthétiques dans le trading
En finance, les tests de résistance sont une pratique importante pour évaluer la résilience des portefeuilles et des stratégies boursières dans le cadre de divers scénarios défavorables.
Les données historiques peuvent fournir des indications, mais elles sont limitées par le fait que nous ne disposons que d'un seul passage dans l'histoire.
C'est là que les données synthétiques entrent en jeu.
Elles complètent les méthodes traditionnelles de backtesting et de test en direct.
Les données synthétiques permettent aux traders et aux professionnels de la finance de simuler un large éventail de scénarios, y compris des événements courants tels que les récessions et la stagflation, ainsi que des événements plus extrêmes et plus rares tels que les krachs boursiers, les catastrophes naturelles et les crises géopolitiques.
Elle peut également être appliquée à grande échelle.
Les données historiques et en direct sont limitées. Les données synthétiques peuvent être créées en n'importe quelle quantité nécessaire - n'importe quel événement ou scénario et sur n'importe quelle période de temps.
En exploitant ces données, les traders et les gestionnaires de portefeuille peuvent mieux se préparer aux risques potentiels et optimiser leurs stratégies pour une variété d'environnements de marché.
Points clés :
Les données synthétiques permettent de simuler des scénarios au-delà des données historiques limitées.
Elles permettent aux traders de soumettre leurs portefeuilles à des tests de résistance à des événements extrêmes et rares tels que les krachs boursiers, les crises monétaires ou les crises géopolitiques.
La simulation de Monte Carlo et les techniques d'apprentissage automatique comme les GAN peuvent générer des données financières synthétiques réalistes.
Elles aident les traders à élaborer et à tester des stratégies dans un plus large éventail de conditions de marché et sur des périodes plus longues.
Les données synthétiques nécessitent un étalonnage et une validation pour s'assurer qu'elles représentent fidèlement la dynamique des marchés du monde réel et évitent l'ajustement excessif dans les modèles de trading.
Le besoin de données synthétiques en finance
Limites des données historiques
Les données financières historiques, bien qu'importantes pour les backtests, présentent plusieurs limites :
Taille limitée de l'échantillon
Nous ne disposons que d'une seule ligne de temps historique à analyser.
La façon dont les choses se sont déroulées n'était qu'un coup de dés parmi de nombreux autres possibles.
Évolution de la dynamique du marché
Les événements passés peuvent ne pas représenter fidèlement les scénarios futurs.
Événements rares
Les scénarios extrêmes peuvent ne pas être représentés de manière adéquate dans les données historiques.
Évolution des réglementations et des technologies
Les marchés sont en constante évolution (diversité des acteurs, techniques d'analyse, nouvelles technologies, changements dans le monde qui nous entoure).
Bien que l'on pense généralement que l'avenir sera une version légèrement modifiée du passé, cette hypothèse n'est pas toujours valable.
Avantages des données synthétiques
Les données synthétiques répondent à ces limitations en
en fournissant des ensembles de données plus importants pour l'analyse
en permettant la simulation de scénarios uniques ou inédits
en permettant la création de simulations d'événements extrêmes
en facilitant l'exploration d'environnements de marché hypothétiques afin de tester réellement un portefeuille.
Création de données financières synthétiques
Techniques de génération de données
Plusieurs méthodes peuvent être employées pour générer des données financières synthétiques :
Modélisation de séries temporelles (par exemple, ARIMA, GARCH)
Principaux éléments à prendre en compte lors de la génération de données
Lors de la création de données synthétiques pour les tests de résistance des portefeuilles, il convient de tenir compte des facteurs suivants :
Regroupement des volatilités
Changements de régime et transitions de marché
Dynamique des liquidités
Facteurs macroéconomiques
Conception de scénarios de stress
Scénarios de stress courants
Stagflation
Crashs des marchés
Chocs de taux d'intérêt
Événements extrêmes et rares
Catastrophes naturelles et événements climatiques
Guerres et conflits géopolitiques
Extrémisme politique
Pénuries extrêmes de produits de base
Effondrement des monnaies (80 % des monnaies qui ont existé depuis 1850 sont mortes ou ont été profondément dépréciées)
Effondrement de la croissance
Scénarios de chômage extrême
Paramétrage des scénarios
Lors de l'élaboration des scénarios de crise, il convient de tenir compte des paramètres suivants :
Ampleur des chocs
Durée des événements
Vitesse d'apparition
Modes de reprise
Impacts sectoriels
Corrélations entre les actifs pendant les périodes de stress
Mise en œuvre de données synthétiques dans les tests de résistance des portefeuilles
Préparation et nettoyage des données
Assurer la cohérence et la qualité des données
Traiter les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes (qui ne sont pas censées être des valeurs aberrantes)
Normaliser et mettre à l'échelle les données si nécessaire
Aligner les données des séries temporelles entre les différents actifs et facteurs
Sélection et calibrage des modèles
Choisir les modèles appropriés en fonction de la composition et des objectifs du portefeuille
Calibrer les modèles à l'aide de données historiques et de connaissances d'experts
Valider les modèles à l'aide de tests hors échantillon (pour s'assurer qu'ils fonctionnent bien sur des données qu'ils n'ont jamais vues auparavant et qu'ils ne sont pas optimisés sur la base de données historiques).
Incorporer les inconnues du modèle et l'analyse de sensibilité des paramètres
Exécution de la simulation
Mise en place d'un environnement de simulation
Définir les paramètres du scénario et les facteurs de stress
Générer des séries temporelles synthétiques pour les actifs et les facteurs pertinents
Appliquer des stratégies d'allocation de portefeuille et de trading
Calculer les indicateurs de performance et les mesures de risque
Analyse et interprétation
Évaluer la performance du portefeuille à travers les scénarios
Identifier les vulnérabilités et les points de tension
Analyser l'impact des différents facteurs sur les résultats du portefeuille
Comparer les résultats avec les backtests historiques et les données des tests en direct (si la taille de l'échantillon est suffisante).
Dans le cas de nouveaux portefeuilles, il se peut que les tests en direct ne génèrent pas suffisamment de données en temps voulu.
Quelques années peuvent être nécessaires pour obtenir un échantillon statistiquement significatif, mais cela dépend. Le trading de position à long terme peut prendre beaucoup plus de temps à tester que le HFT.
Techniques avancées de génération de données synthétiques
Approches d'apprentissage automatique
Réseaux adversoriels génératifs (GAN) pour la création de données réalistes
Apprentissage par renforcement pour la modélisation basée sur les agents
Apprentissage profond pour la reconnaissance et la génération de modèles complexes
Approches hybrides
Combinaison de données historiques avec des extensions synthétiques (par exemple, bootstrapping ou rééchantillonnage). Cela implique que les données synthétiques futures soient proches des données historiques.
Combinaison de plusieurs techniques de génération de données.
L'intégration des connaissances d'experts dans les approches fondées sur les données. Par exemple, les facteurs de risque d'un portefeuille peuvent souvent être connus avant les tests de résistance.
Défis et considérations
Qualité et réalisme des données
Il est important de s'assurer que les données synthétiques représentent fidèlement la dynamique financière du monde réel.
Cela implique:
Valider les propriétés statistiques des données générées. Par exemple, si vous simulez les prix des obligations, les données doivent correspondre à la liquidité, à la durée, au risque de crédit et à d'autres aspects des obligations.
Comparer les distributions de données synthétiques avec les données historiques
Effectuer des vérifications de la réalité avec des experts du domaine
Affiner en permanence les modèles de génération de données
Surajustement et risque de modèle
Pour éviter le surajustement et gérer le risque de modèle :
Utiliser plusieurs modèles et approches
Mettre en œuvre des techniques de validation croisée
Mettre à jour et recalibrer régulièrement les modèles
Maintenir la transparence des hypothèses et des limites des modèles
Applications au-delà des tests de stress
Optimisation de portefeuille
Utiliser des données synthétiques pour explorer un plus large éventail de stratégies d'allocation
Optimiser les portefeuilles pour qu'ils résistent à divers scénarios et événements
Développer des stratégies adaptatives qui répondent à l'évolution des marchés
Gestion des risques
Améliorer les calculs de la valeur à risque (VaR) et de la perte attendue (parmi d'autres mesures du risque de fuite)
Améliorer l'évaluation et la gestion du risque de contrepartie
Élaborer des tableaux de bord des risques plus complets et, éventuellement, des systèmes d'alerte précoce.
Développement de stratégies de trading
Backtester les stratégies dans un plus grand nombre d'environnements de marché
Identifier les vulnérabilités des stratégies et les modes d'échec
Développement de produits et tarification
Simuler les conditions du marché pour de nouveaux produits financiers
Tests de résistance des produits structurés dans le cadre de divers scénarios
Développer des modèles de tarification plus précis pour les produits dérivés complexes/exotiques
Orientations futures des données synthétiques pour la finance
Intégration aux flux de données en temps réel
Développer des systèmes qui génèrent automatiquement des données synthétiques basées sur des flux de données historiques/en temps réel
Mise en œuvre d'un suivi continu et d'un ajustement du portefeuille sur la base de projections synthétiques
IA explicable dans la génération de données synthétiques
Fournir des explications claires sur les hypothèses des scénarios et les processus de génération
Permettre aux parties prenantes de comprendre et de faire confiance aux données synthétiques.
Exemple de données synthétiques
Prenons le code suivant (veillez à l'indenter aux endroits appropriés, car Python y est sensible) :
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def generate_synthetic_stock_prices(initial_price, mu, sigma, days, num_simulations):
"""
Generates synthetic stock prices using Monte Carlo simulation.
Parameters:
initial_price (float): The initial stock price.
mu (float): The expected return (mean).
sigma (float): The volatility (standard deviation).
days (int): The number of days to simulate.
num_simulations (int): The number of simulations to run.
Returns:
DataFrame: A DataFrame with simulated stock prices.
"""
dt=1/252# daily time step assuming 252 trading days in a year
prices=np.zeros((days, num_simulations))
prices[0] =initial_price
fortinrange(1, days):
random_shocks=np.random.normal(mu*dt, sigma*np.sqrt(dt), num_simulations)
prices[t] =prices[t-1] * (1+random_shocks)
returnpd.DataFrame(prices)
# Parameters - Model this after whatever you're trying to simulate
initial_price = 100
mu = 0.0005 # daily expected return
sigma = 0.02 # daily volatility
days = 252 # 1 year of trading days
num_simulations = 1000
# Generate synthetic stock prices
synthetic_prices = generate_synthetic_stock_prices(initial_price, mu, sigma, days, num_simulations)
# Plot the first 10 simulations
plt.figure(figsize=(14, 7))
for i in range(10):
plt.plot(synthetic_prices.iloc[:, i], label=f'Simulation {i+1}')
plt.title('Monte Carlo Simulations of Synthetic Stock Prices')
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.show()Et voici ce que nous obtenons :
Vous pouvez le modifier à votre guise. Par exemple, au lieu de faire une année, on peut faire 100 ans :
Cela montre que quelques-uns n'ont pas très bien réussi, que d'autres ont moyennement bien réussi et que l'un d'entre eux a très bien réussi, avec beaucoup de fluctuations en cours de route.
Exemple de données synthétiques avec stress périodique périodiques codés
Dans cet article, nous avons mentionné comment les données synthétiques peuvent être essentielles pour comprendre comment un actif peut se comporter lors d'événements de stress rares.
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def simulate_stress_event(event, prices, day):
"""
Applies the impact of a specific stress event to the stock prices.
Parameters:
event (str): The name of the stress event.
prices (ndarray): The array of stock prices.
day (int): The day on which the stress event occurs.
Returns:
ndarray: The modified stock prices after the event.
"""
ifevent=='Recessions':
impact=np.random.uniform(-0.2, -0.1)
elifevent=='Stagflation':
impact=np.random.uniform(-0.15, -0.05)
elifevent=='Market crashes':
impact=np.random.uniform(-0.3, -0.2)
elifevent=='Interest rate shocks':
impact=np.random.uniform(-0.1, -0.05)
elifevent=='Currency fluctuations':
impact=np.random.uniform(-0.05, 0.05)
elifevent=='Severe debt crises':
impact=np.random.uniform(-0.25, -0.15)
impact=np.random.uniform(-0.2, -0.1)
elifevent=='Natural disasters':
impact=np.random.uniform(-0.1, -0.05)
elifevent=='Wars and geopolitical conflicts':
impact=np.random.uniform(-0.2, -0.1)
elifevent=='Hyperinflation':
impact=np.random.uniform(-0.15, -0.05)
elifevent=='Political extremism':
impact=np.random.uniform(-0.1, -0.05)
elifevent=='Extreme commodity shortages':
impact=np.random.uniform(-0.2, -0.1)
elifevent=='Currency collapses':
impact=np.random.uniform(-0.3, -0.2)
elifevent=='Growth collapses':
impact=np.random.uniform(-0.2, -0.1)
elifevent=='Extreme unemployment scenarios':
impact=np.random.uniform(-0.15, -0.05)
else:
impact=0
prices[day:] *= (1+impact)
returnprices
def generate_synthetic_data_with_stress_events(initial_price, mu, sigma, days, num_simulations, events):
"""
Generates synthetic stock prices with periodic stress events using Monte Carlo simulation.
Parameters:
initial_price (float): The initial stock price.
mu (float): The expected return (mean).
sigma (float): The volatility (standard deviation).
days (int): The number of days to simulate.
num_simulations (int): The number of simulations to run.
events (list): List of stress events to simulate periodically.
Returns:
DataFrame: A DataFrame with simulated stock prices.
"""
dt=1/252# daily time step assuming 252 trading days in a year
prices=np.zeros((days, num_simulations))
prices[0] =initial_price
fortinrange(1, days):
random_shocks=np.random.normal(mu*dt, sigma*np.sqrt(dt), num_simulations)
prices[t] =prices[t-1] * (1+random_shocks)
ift% (days//len(events)) ==0:
event=np.random.choice(events)
prices=simulate_stress_event(event, prices, t)
returnpd.DataFrame(prices)
# Parameters
initial_price = 100
mu = 0.0001 # daily expected return
sigma = 0.02 # daily volatility
days = 50400 # 200 years of trading days
num_simulations = 10
events = ['Recessions', 'Stagflation', 'Market crashes', 'Interest rate shocks',
'Currency fluctuations', 'Severe debt crises'
'Natural disasters', 'Wars and geopolitical conflicts', 'Hyperinflation',
'Political extremism', 'Extreme commodity shortages', 'Currency collapses',
'Growth collapses', 'Extreme unemployment scenarios']
# Generate synthetic data with stress events
synthetic_prices_with_stress = generate_synthetic_data_with_stress_events(initial_price, mu, sigma, days, num_simulations, events)
# Plot the first simulation
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(synthetic_prices_with_stress.iloc[:, 0], label='Simulation 1')
plt.title('Monte Carlo Simulation with Periodic Stress Events')
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.show()Nous voyons ici les différents événements de stress épisodiques au fil du temps et la manière dont ils peuvent nuire au prix d'un actif.
Ci-dessous, le code est retravaillé pour inclure un biais de rendement plus positif et une plus grande volatilité structurelle de l'actif.
Les événements de stress affectent toujours l'actif, mais le graphique semble plus normal.
Conclusion
Les données synthétiques permettent d'approfondir les tests de résistance, la gestion des risques et l'élaboration des stratégies.
En complétant les méthodes traditionnelles de backtesting et de live testing, les données synthétiques permettent d'explorer une grande variété de scénarios de marché, y compris des événements extrêmes et rares qui peuvent ne pas être représentés de manière adéquate dans les données historiques.
L'importance des procédures sophistiquées de simulation de crise ne fera que croître avec le temps.
Les données synthétiques constituent un moyen souple de se préparer à un avenir incertain, en aidant les traders et les gestionnaires de portefeuille à élaborer des stratégies plus résistantes et à mieux gérer les risques.
Cependant, l'utilisation de données synthétiques s'accompagne également de défis, notamment en ce qui concerne la qualité des données et la gestion du risque de modèle.
Les applications potentielles des données synthétiques en finance continueront à se développer à mesure que les techniques d'apprentissage automatique et d'intégration de données alternatives progresseront.
En fin de compte, l'utilisation réussie des données synthétiques dans les tests de résistance des portefeuilles et au-delà nécessite une combinaison d'expertise technique et de connaissance du domaine.
En utilisant des données synthétiques, les professionnels de la finance peuvent mieux comprendre les risques et les opportunités potentiels et comment construire des portefeuilles plus résistants au fil du temps.
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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