Avec le développement de la technologie moderne, pratiquement toutes les entreprises s'appuient désormais sur un code logique pour déterminer l'efficacité du trading. Pour obtenir les résultats souhaités, les algorithmes utilisent des données utilisateur, des données historiques et un ensemble prédéterminé d'instructions.
Par exemple, les sociétés de fonds communs de placement utilisent un algorithme pour prélever le montant prédéterminé de votre compte bancaire mensuel pour un SIP.
Cependant, les dépositaires et les courtiers en valeurs mobilières ne sont pas les seules entités à utiliser des algorithmes. Les investisseurs utilisent activement des algorithmes pour réduire les erreurs humaines et augmenter les possibilités de profit commercial.
Qu'est-ce que le trading algorithmique?
Dans le trading algorithmique, une transaction est placée par un programme informatique qui adhère à un ensemble de règles prédéterminées. Théoriquement, l'accord peut générer des bénéfices à un rythme et à une fréquence qui dépassent les capacités d'un commerçant humain.
Les instructions spécifiées peuvent être basées sur un modèle mathématique, le temps, la tarification, la quantité ou d'autres facteurs. En plus d'offrir au trader des perspectives de profit, le trading algo augmente la liquidité du marché et rend le trading plus organisé en minimisant l'influence des émotions humaines.
Début du trading algorithmique en Inde
La circulaire historique SEBI (Securities and Exchange Board of India) de 2008 a annoncé que l'Inde pouvait désormais étendre ses places de marché au trading algorithmique. En conséquence, le programme d'accès direct au marché (DMA) a été lancé.
Grâce à l'autorisation de DMA, les courtiers ont été autorisés à proposer leur technologie à des clients non particuliers. Ces clients étaient autorisés à exécuter des transactions à l'aide de logiciels basés sur des algorithmes.
Par conséquent, le trading algorithmique a été mené en Inde pour la première fois sans intervention humaine.
Avantages du trading algorithmique
Le trading algorithmique présente de nombreux avantages, en particulier lorsque les transactions sont effectuées aussi rapidement que possible.
Certains des principaux avantages du trading algo sont les suivants :
Supprime les émotions humaines
L'un des principaux avantages du trading algorithmique est sa capacité à éliminer les émotions humaines de l'activité de trading. En effet, les actions commerciales sont décrites et prévues sur un ensemble particulier de lignes directrices.
Contrairement au trading automatisé, le trading humain est sensible aux émotions qui pourraient entraîner des jugements commerciaux irrationnels. En revanche, le trading algo est principalement basé sur des transactions informatisées ou automatiques sans intervention humaine.
Ainsi, par exemple, afin de prévenir les émotions, le trading algo conseille continuellement aux traders de ne pas prendre plus de risques qu'ils ne peuvent en gérer.
Précision
La précision et l'exactitude sont essentielles pour réussir dans Algo Trading. Normalement, il y aurait beaucoup de potentiel d'échec dans le trading d'algo si les humains participaient.
Le trading algorithmique, cependant, utilise un ordinateur pour effectuer des transactions selon un ensemble d'instructions, ce qui réduit le risque d'erreurs.
Par conséquent, une planification est suggérée pour faire des choix commerciaux précis qui renforceront et favoriseront la précision des transactions.
Gère plusieurs métiers
Une transaction algorithmique ouvre un canal permettant aux traders d'exécuter plusieurs transactions tout en maintenant la précision et la rapidité. Cela augmente encore la possibilité de gagner plus.
La vitesse de transaction a rapidement été accélérée grâce à un meilleur développement technologique et à l'innovation.
Possibilité de backtester
Les commerçants doivent déterminer quels composants de leur système de négociation sont défectueux et doivent proposer des modifications rapides pour éviter des pertes excessives. Avec le trading algo, les traders peuvent backtester leurs trades à l'aide de données historiques et comparez-les avec les données les plus récentes.
Cette méthode est conseillée pour déterminer si les résultats de la transaction resteront les mêmes.
Trading haute fréquence
Le trading haute fréquence (HFT) est une approche unique du trading algorithmique qui utilise des ordinateurs très efficaces et puissants pour effectuer des transactions conformément à la haute fréquence avec des règles prédéterminées.
De plus, l'adoption d'algorithmes sophistiqués permet le traitement extrêmement rapide de ces transactions. Le chiffre d'affaires des transactions est généralement plus élevé pour les utilisateurs du système de trading à haute fréquence que pour les autres systèmes. En outre, le trading algorithmique a des ratios commerciaux élevés en plus de gros chiffres d'affaires.
Augmentation du volume du marché
Les traders ont désormais la chance exceptionnelle de diversifier leurs plateformes de trading grâce au trading algorithmique. Les particuliers et les entreprises qui négocient peuvent échanger efficacement et rapidement d'énormes volumes d'actions.
Cela implique que les acteurs du marché peuvent permettre aux commerçants d'acheter un grand nombre d'actions, de les revendre très immédiatement et de profiter d'un chiffre d'affaires élevé.
Le trading algorithmique est-il légal ?
Oui, le trading algorithmique est légal !
Aucune loi ou réglementation ne limite l'utilisation d'algorithmes de trading.
SEBI a créé le cadre réglementaire pour assurer la sécurité du trading algorithmique, protéger les intérêts des investisseurs réguliers et arrêter toute manipulation potentielle du marché.
Certains investisseurs peuvent affirmer que ce type de négociation favorise un environnement commercial injuste qui nuit aux marchés.
Cependant, ce n'est en aucun cas illégal !
Quel langage de programmation utilise Algorithmic Trader ?
C++ est un langage de programmation populaire parmi les traders algorithmiques car il est très efficace pour traiter de grandes quantités de données.
Le langage le plus facile à gérer, tel que Python, pourrait être un meilleur choix pour les professionnels de la finance souhaitant se lancer dans la programmation que C ou C++, qui sont à la fois plus sophistiqués et difficiles.
Comment apprendre le trading algorithmique ?
Tout matériel pédagogique en ligne pour le trading algorithmique peut être difficile à comprendre. Personne ne peut vous empêcher de réussir dans le trading Algo si vous abordez correctement votre processus d'apprentissage.
Voici les étapes sur lesquelles tout trader algorithmique ambitieux devrait travailler :
Analyse quantitative
Dans l'analyse quantitative (quants), des modèles sont trouvés et des modèles sont créés pour y accéder. Les modèles sont donc appliqués pour prévoir les mouvements de prix des titres.
Compréhension du marché financier
Étant donné que l'esprit humain est naturellement câblé pour apprendre par l'observation, il va de soi que passer du temps à étudier le graphique améliorera sa compréhension du marché financier.
Donc, si vous voulez créer un algorithme, vous devez disposer de ces informations.
Compétences en programmation
La prochaine étape consiste à passer au domaine plus complexe du trading algorithmique après avoir maîtrisé les fondamentaux. Il s'agit de maîtriser les compétences en programmation si vous n'avez jamais assemblé de programme.
Bien que ce ne soit pas aussi difficile que vous pouvez l'imaginer, la plupart des individus trouvent que cette composante de l'apprentissage du trading algorithmique est la plus difficile. Pourtant, vous pourriez avoir besoin d'un programmeur pour mettre en œuvre votre plan de trading, quelle que soit la technique que vous avez l'intention d'exécuter.
Un développeur quant doit avoir une solide connaissance de C++, Java et Python, et la meilleure façon d'apprendre la programmation est de le faire.
Exigences techniques du trading d'algorithmes ?
La dernière étape du trading algorithmique consiste à mettre l'algorithme en pratique à l'aide d'un programme informatique après un backtesting.
Cependant, la partie difficile consiste à intégrer l'approche déterminée dans un programme informatique qui peut accéder à un compte de trading et accepter des ordres.
Les prérequis pour le trading algorithmique sont les suivants :
- Vous pouvez embaucher un développeur ou utiliser un système de trading prêt à l'emploi pour acquérir les compétences essentielles en programmation informatique pour développer la stratégie de trading.
- Accès aux plateformes de trading et aux capacités de mise en réseau pour passer des commandes.
- Selon la complexité des règles mises en œuvre dans l'Algorithme, des données historiques sont disponibles pour le backtesting.
Comment démarrer le trading algorithmique en Inde ?
Il y a quelques étapes que vous devez prendre en considération si vous souhaitez démarrer le trading basé sur des algorithmes en Inde :
Connaissances financières
Vous devez posséder une connaissance du marché financier pour faire du trading algorithmique. C'est pourquoi vous devez posséder ou développer un avantage basé sur les connaissances pour surpasser la concurrence sur n'importe quel marché.
Codage
Comprendre un programme open source comme Python ou R est utile pour ce niveau.
Vous pouvez accéder au maximum aux bibliothèques gratuites accessibles dans ces deux langues et traduire votre plan en une série d'énoncés logiques.
Sélection d'un courtier et d'une plateforme appropriés
Il est crucial de mener une étude approfondie avant de commencer, car l'ensemble de vos efforts doit avoir un sens financier.
Après tout, les frais généraux sont pris en compte !
De plus, assurez-vous de ne payer que ce dont vous avez besoin pour mettre en œuvre efficacement votre approche. En d'autres termes, maintenez les coûts commerciaux bas et les opérations agiles.
Mise en ondes et gestion des risques
Lorsque vous êtes satisfait de votre algorithme, laissez-le fonctionner sur de vrais marchés. Utilisez le stop-loss, les restrictions et la surveillance du déficit Var / Attendu pour gérer efficacement les risques.
Surveillez les changements structurels ou les changements de régime dans l'économie ou l'industrie dans son ensemble ; dans de tels cas, votre plan devra peut-être être ajusté ou abandonné entièrement.
Cependant, gardez à l'esprit que chaque méthode a une durée de vie finie et des limites !
Continuez à développer des compétences avancées et à mettre à jour vos connaissances
Le meilleur investissement, comme on dit, est en soi. Cherchez à améliorer et à actualiser vos capacités techniques et les connaissances nécessaires pour agir sur ces données et cette compréhension.
Stratégies pour le trading algorithmique
Tout algorithmique stratégie de négociation doit avoir une opportunité rentable qui peut augmenter les revenus ou réduire les coûts qui ont été trouvés.
Voici les méthodes de trading typiques utilisées dans le trading automatisé :
Stratégies de suivi des tendances
Les techniques de trading algorithmique les plus populaires reposent sur les changements de niveau de prix, les tendances moyennes mobiles, les pannes de canal et d'autres indicateurs techniques pertinents.
Étant donné que ces techniques ne nécessitent aucune hypothèse ou prévision de prix, elles sont les plus faciles et les plus rapides à exécuter en utilisant le trading algorithmique.
Sans plonger dans les complexités de l'analyse prédictive, les transactions sont lancées en fonction de la fréquence des bons modèles, qui sont simples à appliquer via des algorithmes.
Opportunités d'arbitrage
La différence de prix peut être utilisée comme profit ou arbitrage sans risque en achetant une action à double cotation à un prix inférieur sur un marché et en la libérant simultanément à un prix plus élevé sur un autre.
Puisqu'il existe des différences de prix entre les actions et les produits à terme, la même procédure peut être répétée. Des opportunités rentables sont rendues possibles par la mise en œuvre d'un algorithme pour trouver ces écarts de prix et exécuter les ordres efficacement.
Rééquilibrage des fonds indiciels
Les fonds indiciels ont fixé des délais de rééquilibrage pour aligner leurs avoirs sur leurs indices de référence particuliers.
Cela génère des opportunités de trading lucratives pour les traders algorithmiques, qui profitent de transactions anticipées qui, en fonction du nombre d'actions dans le fonds indiciel, donnent des rendements de 20 à 80 points de base juste avant le rééquilibrage des fonds indiciels.
Pour une mise en œuvre rapide et les meilleurs prix, ces transactions ont commencé à utiliser des algorithmes de trading algorithmique.
Stratégie de révision moyenne
L'idée derrière la méthode de retour à la moyenne est que les valeurs hautes et basses d'un actif sont des phénomènes cycliques qui reviennent régulièrement à leur valeur moyenne (valeur moyenne).
Le trading peut être automatisé lorsque le prix d'un actif entre ou sort d'une fourchette de prix spécifique en identifiant, définissant et utilisant un algorithme basé sur cette fourchette.
Stratégie de prix moyen pondéré en fonction du volume
La technique de tarification moyenne pondérée en fonction du volume divise les commandes importantes en tranches plus petites, décidées de manière dynamique, qui sont mises sur le marché à l'aide de profils de volume précédents spécifiques à un stock.
L'ordre doit être exécuté à proximité du prix moyen pondéré en fonction du volume (VWAP).
Stratégie de prix moyen pondéré dans le temps
La technique de tarification moyenne pondérée dans le temps divise une transaction importante en utilisant des créneaux horaires régulièrement espacés entre une heure de début et une heure de fin. Il libère sur le marché des portions plus petites et déterminées de manière dynamique de la transaction.
L'objectif est de minimiser l'impact sur le marché en exécutant l'ordre au prix moyen ou autour du prix moyen entre les heures de début et de fin.
Stratégie de pourcentage de volume
Cet algorithme continue de livrer des commandes partielles selon le taux de participation spécifié et le volume traité dans les bourses jusqu'à ce que la commande commerciale soit exécutée.
Lorsque le cours de l'action dépasse les niveaux définis par l'utilisateur, la "stratégie par étapes" correspondante augmente ou diminue ce niveau de participation, envoyant ainsi des ordres à une proportion définie par l'utilisateur des volumes du marché.
Stratégie de mise en œuvre des lacunes
En négociant sur le marché en temps réel, l'approche du déficit de mise en œuvre vise à réduire les coûts d'exécution d'un ordre tout en profitant du coût d'opportunité d'une exécution tardive.
Lorsque le cours de l'action augmente positivement, la stratégie augmentera le taux de participation souhaité ; à l'inverse, lorsque le cours de l'action évolue négativement, il baisse.
Réglementation sur le trading algorithmique en Inde
Chaque année, SEBI élabore des règles que les commerçants et les intermédiaires doivent respecter pour maintenir la sécurité et le contrôle des risques de l'industrie commerciale.
Avec le trading algorithmique, la gestion des risques est essentielle.
Pour cette raison, les marchés ont besoin qu'une entreprise passe par plusieurs examens exigeants si elle veut négocier en utilisant le trading algo avant que les marchés puissent autoriser un algorithme.
Ces tests tiennent compte du nombre d'ordres qui seraient passés par seconde, de la valeur d'ordre la plus élevée qui pourrait être passée et du montant le plus élevé qui pourrait être échangé un jour de bourse donné.
Conclusion
Le trading algorithmique vous permet d'améliorer votre rentabilité lorsque vous négociez sur le marché boursier. Cependant, une défaillance du système, une interruption de la connectivité Internet et des instructions algorithmiques incorrectes sont quelques-uns des risques associés à cette technologie.
Par conséquent, vous devez avoir de l'expérience dans le trading en bourse en utilisant l'analyse technique outils avant de commencer le trading algorithmique.
De plus, être un trader professionnel nécessite beaucoup de patience, d'études de marché, d'algorithmes de codage, de backtesting de votre stratégie et de résilience.
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