Apprenez le trading algorithmique: un guide pas à pas

Avec le boom des progrès technologiques dans les applications de trading et de marché financier, le trading algorithmique et le trading à haute fréquence sont accueillis et acceptés par les bourses du monde entier.

Pour les débutants qui veulent s'aventurer dans le trading algorithmique, cet article servira de guide pour toutes les choses qui sont essentielles pour vous permettre de trader de la manière algorithmique.

Différence entre le trading algorithmique, le trading quantitatif, le trading automatisé et le trading à haute fréquence

Le trading algorithmique consiste à transformer une idée de trading en une stratégie de trading algorithmique par l'intermédiaire d'un algorithme.

Le trading quantitatif consiste à utiliser des modèles mathématiques et statistiques avancés pour créer et exécuter une stratégie de trading algorithmique.

Le commerce automatisé signifie l'automatisation complète du processus de génération, de soumission et d'exécution des ordres.

Les stratégies de trading peuvent être classées en stratégies à basse fréquence, à moyenne fréquence et à haute fréquence en fonction du temps de tenue des transactions. Les stratégies à haute fréquence sont des stratégies algorithmiques qui sont exécutées de manière automatisée en peu de temps, généralement sur une échelle de temps inférieure à une seconde.

Un point important à noter ici est que le trading automatisé ne signifie pas qu'il est exempt d'intervention humaine.

Dans le passé, l'entrée dans les entreprises de trading algorithmique était limitée aux doctorants en physique, mathématiques ou sciences de l'ingénierie, qui pouvaient construire des modèles quantiques sophistiqués pour le trading. Cependant, ces dernières années, il y a eu une croissance explosive de l'industrie de l'éducation en ligne, offrant des programmes de trading algorithmique complets aux traders algorithmiques. Cela a permis d'entrer dans ce domaine sans avoir à passer par la longue route académique (8-10 ans).

Les étapes pour devenir un professionnel du trading d'algo

Dans les sections ci-dessous, nous décrivons les principaux domaines sur lesquels tout trader algorithmique aspirant devrait se concentrer pour apprendre le trading algorithmique.

Étape 1: Principaux domaines du trading algorithmique

Le trading algorithmique est un domaine multidisciplinaire qui nécessite des connaissances dans trois domaines, à savoir:

• Analyse quantitative et modélisation
• Compétences en programmation
• Connaissance du commerce et des marchés financiers

Analyse quantitative

Si vous êtes un commerçant habitué à trader en utilisant l'analyse fondamentale et technique, vous devrez changer de vitesse pour commencer à penser quantitativement. Travailler sur les statistiques, l'analyse des séries chronologiques, les paquets statistiques tels que Matlab, R devraient être vos activités préférées. Explorer les données historiques des bourses et concevoir de nouvelles stratégies de trading algorithmique devrait vous exciter. Les compétences en résolution de problèmes sont très appréciées par les recruteurs de toutes les entreprises de trading.

Connaissances commerciales

Un codeur/développeur professionnel dans une entreprise de trading doit avoir une bonne connaissance fondamentale des marchés financiers tels que les types d'instruments de trading (actions, options, devises, etc.), les types de stratégies (suivi de tendance, inversion moyenne, etc.), les opportunités d'arbitrage, les modèles de tarification des options et la gestion des risques.

Voir quelques stratégies algos populaires ici -> Stratégies de trading algorithmique, paradigmes et idées de modélisation

Compétences en programmation

Les stratégies créées par les quants sont mises en œuvre sur les marchés en direct par les programmeurs. Si vous voulez exceller dans le domaine technologique du trading automatisé, vous devriez être prêt à apprendre de nouvelles compétences et vous ne devriez pas être réticent à n'importe quel domaine. Donc, si vous n'avez jamais imprimé hello world en compilant votre propre programme de codage, il est temps de télécharger le compilateur de votre intérêt C++/Java/Python/Ruby et de commencer à le faire!

• Pourquoi le trading algorithmique Python est le choix préféré des traders
• Plateformes de trading Python populaires pour le trading algorithmique

Étape 2: Façons de devenir un professionnel du trading d'algo

Commencer avec les livres

Les livres de trading algorithmique sont une excellente ressource pour apprendre le trading algorique. Vous trouverez de nombreux bons livres écrits sur différents sujets de trading algorithmique par des auteurs bien connus. Par exemple, pour affiner vos connaissances sur les dérivés, le livre Options, Futures, and Derivatives écrit par John C. Hull est considéré comme une très bonne lecture pour les débutants. Pour le trading algorithmique, on peut lire le livre Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale du Dr Ernest Chan.

Ressources gratuites

En plus des livres de trading algorithmique, les débutants peuvent suivre divers blogs sur le trading algorithmique; regarder des vidéos YouTube, écouter des podcasts de trading (par exemple Chat with Traders), assister à des webinaires en ligne (liste des webinaires organisés par QuantInsti), ou s'inscrire sur des plateformes comme Quantiacs et Quantopian pour apprendre à coder.

Bien que ces ressources gratuites soient un bon point de départ, il convient de noter que certaines d'entre elles ont leurs propres lacunes. Par exemple, les livres de trading algorithmique ne vous donnent pas une expérience pratique dans le trading. Les cours gratuits sur les portails en ligne peuvent être spécifiques à un sujet et peuvent offrir des connaissances très limitées aux apprenants sérieux. Un autre point important à noter est le manque d'interaction avec des praticiens expérimentés du marché lorsque vous optez pour certains de ces cours gratuits.

Apprenez des professionnels/experts/praticiens du marché

Les éléments constitutifs de l'apprentissage du trading algorithmique sont les statistiques, les dérivés, le Matlab/R et les langages de programmation comme Python. Il devient nécessaire d'apprendre des expériences des praticiens du marché, ce que vous ne pouvez faire qu'en mettant en œuvre des stratégies pratiquement aux côtés d'eux. Vous pouvez rejoindre n'importe quelle organisation en tant que stagiaire ou stagiaire pour vous familiariser avec leur éthique de travail et les meilleures pratiques du marché.

En gardant à l'esprit la nécessité d'un programme en ligne pour les professionnels qui travaillent, nous, à QuantInsti®, offrons un cours pratique complet appelé Executive Programme in Algorithmic Trading (EPATTM). Les caractéristiques saillantes du cours sont énumérées dans le tableau ci-dessous.

Il est souvent vu que les étudiants qui souhaitent être placés dans des entreprises de trading à haute fréquence ou dans des rôles quantitatifs, optent pour des programmes MFE. La plupart des programmes MFE donnent un très bon aperçu des concepts mathématiques, y compris le calcul, la PDE et les modèles de prix. Pour apprendre le trading quantitatif, ce qui est également requis, c'est la mise en œuvre de ces compétences / théories sur les données réelles du marché dans un environnement simulé. Il est toujours préférable de se former par les praticiens et les traders eux-mêmes si l'objectif est d'aller là-bas et de gagner de l'argent!

Étape 3: Trouvez un emploi, apprenez- en davantage et mettez- vous à l'œuvre

Une fois que vous êtes placé dans une entreprise de trading algorithmique, on s'attend à ce que vous appliquiez et implémentiez vos connaissances en trading algorithmique sur des marchés réels pour votre entreprise.

Par exemple, les entreprises qui échangent des stratégies de faible latence auront généralement leur plate-forme construite sur C ++, alors que dans les entreprises commerciales où la latence n'est pas un paramètre critique, les plates-formes de trading peuvent être basées sur un langage de programmation comme Python.

Les nouvelles recrues travaillant sur des projets spécifiques peuvent recevoir une brève formation pour bien comprendre le sujet. Les entreprises commerciales font généralement passer leur temps sur différents bureaux (par exemple, bureau de quantité, bureau de programmation, bureau de gestion des risques) qui leur donnent une bonne compréhension du processus de travail suivi dans l'organisation.

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Questions fréquemment posées sur le futur du trading algorithmiqueVoici quelques-unes des questions les plus fréquemment posées que nous avons rencontrées lors de notre session Ask Me Anything sur le trading algorithmique.

Question: Comment passer étape par étape au trading algorithmique de 0 à 90?Réponse: Donc, si vous commencez à partir de zéro, les choses clés à noter ici sont que le trading algorithmique aurait généralement 3 piliers principaux sur lesquels repose l'ensemble de l'algo du trading quantique.

• Statistique et économétrie
• L'informatique financière
• Stratégies de négociation quantitatives

Si vos connaissances dans ces trois domaines sont nulles, la première chose à faire est d'apprendre à ce sujet. Il y a beaucoup de ressources disponibles. Même sur le site Web de QuantInsti, il y a beaucoup de ressources qui sont gratuitement disponibles pour commencer et ensuite progresser vers l'automatisation.

Dans le cas où vous êtes nouveau dans les stratégies de trading alors apprenez à leur sujet, si vous êtes déjà un commerçant mais que vous cherchez à l'automatisation, alors vous pouvez utiliser une API de courtier et commencer à automatiser votre stratégie, mais si vous faites déjà cela dans ce cas, vous pouvez aller de l'avant et obtenir une stratégie de trading à moyenne fréquence et de le coder sur une plate-forme de fournisseur ou si vous êtes un programmeur expert vous-même ou si vous avez une équipe de programmeurs experts, alors vous pouvez construire votre propre API ainsi que de construire votre propre plate-forme de trading ainsi.

C'est généralement de 0 à 90.

Question: Je suis un trader mais je ne sais pas programmer.Réponse: La bonne partie est que pour la plupart des tâches que vous auriez besoin de faire dans le trading algorithmique, vous n'avez pas besoin d'expertise en programmation hardcore dans les langages comme C++ ou C, mais si vous avez cela, c'est génial mais même si vous ne l'avez pas ou avez une bonne compréhension des langages comme Python, cela fonctionne aussi.

Python au cours des 5 dernières années est apparu comme n'importe quoi. donc si vous savez un peu de Python mais pas C++ ou Java qui fonctionne aussi mais vous avez besoin de savoir un peu ou vous serez handicapé.

Une autre bonne partie est que nous avons vu tant de gens qui n'ont pas de formation en programmation mais ont été en mesure de ramasser des langages de programmation comme Python avec beaucoup plus de facilité par rapport à la difficulté qu'ils utilisent pour faire face à C ++ ou Java.

Question: L'EPAT peut-elle m'aider à développer les trois compétences (statistiques et économétrie, informatique financière et stratégies de négociation quantitative) pour devenir un trader algorithmique?Réponse: Oui, c'est certain.

Question: Quelle est l'étendue du programme EPAT?Réponse: Je pense que c'est assez complet. La partie intéressante de l'EPAT est que nous commençons directement par les bases pour chacun de ces piliers du trading quantitatif et algorithmique dont nous avons discuté quelques fois dans les questions précédentes. Mais il monte assez rapidement et aborde un bon nombre de sujets avancés et un sujet plus approfondi sur la manière statistique de trader.

Nous ne prétendons pas donner des stratégies rentables à nos étudiants.Ce n'est pas que nous vous donnions 10 à 20 stratégies et que vous les utilisez pour gagner beaucoup d'argent, ce n'est certainement pas l'idée du programme.

Le fait est que s'il y a une stratégie qui fonctionne pour vous, cela pourrait ne pas fonctionner pour moi. J'ai peut-être une infrastructure différente, une configuration différente, une tolérance au risque différente, un système différent, il y a trop de variables. Il ne s'agit donc pas de stratégies rentables, mais de la façon de modéliser ces stratégies, de trouver des idées stratégiques et de les tester, de les optimiser, de les mettre en œuvre et de l'ensemble du flux. L'idée est que d'ici la fin du cours, vous devriez être en mesure de créer des centaines de vos propres stratégies de trading et ensuite, c'est à vous de décider ce que vous implémenterez et ce que vous ne le ferez pas.

Vous fournissez des réseaux sociaux professionnels?Réponse: Nous sommes en train de construire une communauté qui est exclusive pour tous les participants à l'EPAT et les anciens élèves. Il y a donc deux choses, l'une qui est exclusive pour eux qui vient avec beaucoup de choses et une autre qui est déjà ouverte à tous mais nous l'améliorons un peu pour une expérience améliorée, qui viendra cette année.

Conclusion

Cet article donne un aperçu du trading algorithmique, les principaux domaines sur lesquels se concentrer, et les ressources que les traders sérieux aspirants peuvent explorer pour apprendre le trading algorithmique.

La prochaine étape

Découvrez cette histoire d'une traderesse algorithmique en herbe qui a terminé son MBA en finance et découvrez ce qui l'a inspirée à opter pour le programme exécutif en trading algorithmique (EPAT) pour devenir une traderesse algorithmique prospère.

En outre, vous pouvez consulter notre cours sur Commencer avec le trading algorithmique, il couvre tous les concepts de base du trading algorithmique, y compris les paradigmes de stratégie, les plateformes de trading, les langages de programmation et vous apprendrez également à configurer votre propre bureau de trading Algo. Ce cours vous donnera également un certificat conjoint de Quantinsti et MCX.

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