Aspects clés :

• Le trading automatisé utilise des algorithmes informatiques pour exécuter de manière autonome des transactions sur des instruments financiers selon des paramètres définis.

• Les stratégies courantes comprennent le prix moyen pondéré par le volume (VWAP), le prix moyen pondéré par le temps (TWAP) et le pourcentage par rapport au volume (POV).

• Malgré l'augmentation de l'efficacité et l'élimination du facteur émotionnel, le trading automatisé est associé à des complexités techniques et au risque de pannes systémiques.

Introduction au trading automatisé

Les émotions entravent souvent la prise de décisions rationnelles en trading. Le trading automatisé propose une solution à ce problème en robotisant le processus de trading. Examinons plus en détail ce qu'est le trading automatisé, comment il fonctionne, ainsi que ses avantages et ses limites.

Essence du trading automatisé

Le trading automatisé implique l'utilisation d'algorithmes informatiques pour générer et exécuter des ordres d'achat et de vente sur les marchés financiers. Ces algorithmes analysent les données du marché et effectuent des opérations sur la base de règles et de conditions spécifiques définies par le trader. L'objectif est d'améliorer l'efficacité du trading et d'exclure la composante émotionnelle qui pourrait avoir un impact négatif sur les résultats.

Mécanisme de fonctionnement du trading automatisé

Il existe de nombreuses approches pour mettre en œuvre le trading automatisé, et toutes ne sont pas également efficaces. Pour illustrer, examinons quelques exemples typiques qui peuvent servir de point de départ pour comprendre les principes de son fonctionnement.

Développement de la stratégie

La première étape du trading automatisé est la définition de la stratégie de trading. Elle peut être basée sur divers facteurs, tels que la dynamique des prix ou les modèles techniques. Par exemple, la stratégie peut être simple : acheter lorsque le prix baisse de 5 % et vendre lorsqu'il augmente de 5 %.

Réalisation logicielle

La prochaine étape consiste à transformer la stratégie en algorithme informatique. Cela implique de coder des règles et des conditions dans un programme capable de suivre la situation du marché et d'exécuter automatiquement des transactions.

Python est un langage de programmation populaire pour ces objectifs grâce à sa simplicité et à ses bibliothèques puissantes. Voici un exemple de ce à quoi pourrait ressembler un algorithme de trading simple en Python pour le trading de cryptomonnaies :

python import yfinance as yf import pandas as pd

def get_btc_data(): btc = yf.Ticker("BTC-USD") data = btc.history(period="1mo") return data

def générer_signaux(données): data['Signal'] = 0 data.loc[data['Close'] < data['Close'].shift(1) * 0.95, 'Signal'] = 1 data.loc[data['Close'] > data['Close'].shift(1) * 1.05, 'Signal'] = -1 retourner des données

def exécuter_stratégie(données): pour index, ligne dans data.iterrows() : si row['Signal'] == 1: print(f"Achat de BTC au prix {row['Close']} à {index}") elif row['Signal'] == -1: print(f"Vente de BTC au prix {row['Close']} à {index}")

btc_data = obtenir_donnees_btc() signaux = générer_signaux(données_btc) exécuter_stratégie(signaux)

Test sur des données historiques

Avant le lancement de l'algorithme, il est testé sur des données de marché historiques pour évaluer son efficacité dans le passé. Cela aide à optimiser la stratégie et à améliorer ses performances.

Exemple de backtesting pour la stratégie mentionnée ci-dessus :

python def backtest(data, solde_initial=10000): solde = solde_initial btc_holdings = 0

pour index, ligne dans data.iterrows():
    si row['Signal'] == 1 et solde > 0:
        btc_à_acheter = solde / ligne['Fermeture']
        btc_holdings += btc_to_buy
        solde = 0
        print(f"Achat {btc_to_buy:.6f} BTC à {row['Close']} dans {index}")
    elif row['Signal'] == -1 et btc_holdings > 0:
        balance += btc_holdings * row['Close']
        print(f"Vente {btc_holdings:.6f} BTC à {row['Close']} dans {index}")
        btc_holdings = 0

solde_final = solde + btc_détenus * données['Clôture'].iloc[-1]
print(f"Solde initial : {initial_balance}")
print(f"Solde final : {final_balance:.2f}")

backtest(signaux)

Intégration

Après des tests approfondis, l'algorithme peut être intégré à la plateforme de trading pour exécuter des transactions. L'algorithme analyse en continu le marché et effectue automatiquement des opérations lorsque les conditions définies sont remplies.

De nombreuses plateformes offrent des interfaces API ( permettant aux algorithmes d'interagir avec le marché par voie logicielle. Voici un exemple de passation d'un ordre de marché en utilisant l'API Gate:

python de Gate_api importer ApiClient, Configuration, SpotApi, Order

Initialisation du client API

config = Configuration)key='VOTRE_CLÉ_API', secret='VOTRE_SECRET_API'( client = ApiClient)config( spot_api = SpotApi)client(

Passer un ordre de marché

order = Order)amount='0.001', currency_pair='BTC_USDT', side='buy', type='market'( essayer: response = spot_api.create_order)order( print)f"Commande placée : {response}"( sauf GateApiException comme ex: print)f"Erreur lors de la passation de l'ordre : {ex}"(

) Surveillance

Après le lancement de l'algorithme, un contrôle constant de son fonctionnement est nécessaire pour garantir un fonctionnement correct. Des ajustements des paramètres peuvent être nécessaires en fonction des changements des conditions du marché ou des indicateurs de performance.

Cela peut inclure des mécanismes de journalisation pour enregistrer les actions de l'algorithme et les indicateurs de performance. Exemple d'ajout de journalisation à l'algorithme :

python import logging

logging.basicConfig###filename='trading.log', level=logging.INFO, format='%(asctime(s - %)message(s', datefmt='%d-%b-%y %H:%M:%S')

def execute_strategy)data(: pour index, row dans data.iterrows)(: if row['Signal'] == 1: logging.info)f"Achat de BTC au prix de {row['Close']} à {index}"( elif row['Signal'] == -1: logging.info)f"Vente de BTC au prix {row['Close']} à {index}"(

exécuter_stratégie)signaux(

Stratégies de trading automatisé

Considérons quelques indicateurs qui peuvent être utiles lors de l'élaboration de stratégies de trading automatisé.

) Prix moyen pondéré par le volume ###VWAP(

VWAP – un indicateur utilisé dans les stratégies visant à exécuter des ordres aussi près que possible du prix moyen pondéré par le volume. Cela aide à minimiser l'impact des gros ordres sur le prix du marché.

) Prix moyen pondéré dans le temps ###TWAP(

La stratégie TWAP est semblable à la VWAP, mais se concentre sur la distribution uniforme des transactions dans le temps, plutôt que sur leur pondération par volume. L'objectif est de réduire l'impact des gros ordres sur le prix du marché en les répartissant dans le temps.

) Pourcentage du volume ###POV(

Le POV implique l'exécution des transactions sur la base d'un pourcentage déterminé du volume total du marché. Par exemple, l'algorithme peut être configuré pour effectuer des opérations représentant 10 % du volume total du marché sur une période donnée. Cette stratégie adapte la vitesse d'exécution à l'activité du marché afin de minimiser l'impact sur le marché.

Avantages du trading automatisé

) Efficacité accrue

Le trading automatisé peut exécuter des ordres à grande vitesse, souvent en quelques millisecondes, ce qui permet de tirer profit même des fluctuations de marché mineures.

Exclusion du facteur émotionnel

Les algorithmes fonctionnent sur la base de règles prédéfinies et ne sont pas influencés par des émotions telles que le FOMO ou la cupidité. Cela réduit le risque de décisions impulsives pouvant avoir un impact négatif sur les résultats du trading.

Limitations du trading automatisé

Difficulté technique

Le développement et le soutien des algorithmes de trading nécessitent des connaissances techniques tant en programmation que sur les marchés financiers. Cela peut représenter une difficulté pour de nombreux traders.

Risque de défaillance système

Les systèmes de trading automatisés sont sujets à des problèmes techniques, y compris des bogues logiciels, des problèmes de connexion et des pannes matérielles. Une mauvaise gestion peut entraîner des pertes financières substantielles.

Conclusion

Le trading automatisé implique l'utilisation de programmes informatiques pour effectuer automatiquement des transactions sur la base de règles et de critères prédéfinis. Malgré un certain nombre d'avantages, tels qu'une efficacité accrue et l'exclusion du facteur émotionnel, il comporte également certaines complexités, y compris la complexité technique et le risque de pannes système.