Le trading algorithmique (également appelé trading automatisé, black-box trading ou algotrading) utilise un programme informatique qui suit un ensemble défini d'instructions (un algorithme) pour placer une transaction.
Les règles définies sont basées sur le timing, le prix, la quantité ou tout modèle mathématique.
Supposons qu'un commerçant suive ces critères commerciaux simples:
En utilisant ces deux instructions simples, un programme informatique surveille automatiquement le prix des actions (et les indicateurs de moyenne mobile) et place les ordres d'achat et de vente lorsque les conditions définies sont remplies.
L'algo-trading présente les avantages suivants:
Aujourd'hui, la plupart des algorithmes de trading sont des opérations à haute fréquence (HFT), qui tentent de capitaliser sur le placement d'un grand nombre d'ordres à des vitesses rapides sur plusieurs marchés et plusieurs paramètres de décision basés sur des instructions préprogrammées.
L'algo-trading est utilisé dans de nombreuses formes d'activités commerciales et d'investissement, notamment:
Toute stratégie de trading algorithmique nécessite une opportunité identifiée qui est rentable en termes d'amélioration des gains ou de réduction des coûts.
Les stratégies de trading algorithmique les plus courantes suivent les tendances des moyennes mobiles, des ruptures de canal, des mouvements de niveau de prix et des indicateurs techniques connexes. Ce sont les stratégies les plus faciles et les plus simples à mettre en œuvre grâce au trading algorithmique car ces stratégies n'impliquent pas de prédictions ou de prévisions de prix. Les transactions sont initiées en fonction de l'apparition de tendances souhaitables, qui sont faciles et simples à mettre en œuvre grâce à des algorithmes sans entrer dans la complexité de l'analyse prédictive.
L'achat d'une action cotée à deux en un prix inférieur sur un marché et sa vente simultanément à un prix plus élevé sur un autre marché offre le différentiel de prix en tant que profit sans risque ou arbitrage. La même opération peut être reproduite pour les actions par rapport aux instruments à terme car des différentiels de prix existent de temps en temps.
Les fonds indiciels ont défini des périodes de rééquilibrage pour mettre leurs avoirs à la hauteur de leurs indices de référence respectifs. Cela crée des opportunités rentables pour les traders algorithmiques, qui capitalisent sur les transactions attendues qui offrent des bénéfices de 20 à 80 points de base en fonction du nombre d'actions du fonds indiciel juste avant le rééquilibrage du fonds indiciel. Ces transactions sont initiées via des systèmes de négociation algorithmiques pour une exécution rapide et les meilleurs prix.
Des modèles mathématiques éprouvés, tels que la stratégie de négociation delta-neutre, permettent de négocier sur une combinaison d'options et de la valeur sous-jacente. (Delta neutre est une stratégie de portefeuille composée de plusieurs positions avec des deltas positifs et négatifs compensatifs
La stratégie de réversion moyenne est basée sur le concept que les prix élevés et bas d'un actif sont un phénomène temporaire qui revient à leur valeur moyenne (valeur moyenne) périodiquement.
La stratégie de prix moyen pondéré par volume décompose un grand ordre et libère sur le marché des morceaux plus petits déterminés dynamiquement à l'aide de profils historiques de volume spécifiques à un stock.
La stratégie de prix moyen pondéré dans le temps décompose un grand ordre et libère sur le marché des morceaux plus petits déterminés dynamiquement en utilisant des créneaux horaires également répartis entre une heure de début et une heure de fin.
Jusqu'à ce que l'ordre commercial soit entièrement rempli, cet algorithme continue d'envoyer des ordres partiels en fonction du taux de participation défini et en fonction du volume négocié sur les marchés.
La stratégie de déficit de mise en œuvre vise à minimiser le coût d'exécution d'un ordre en négociant hors du marché en temps réel, économisant ainsi sur le coût de l'ordre et bénéficiant du coût d'opportunité de l'exécution retardée.
Il existe quelques classes spéciales d'algorithmes qui tentent d'identifier les "événements" de l'autre côté. Ces "algorithmes de reniflement" utilisés, par exemple, par un market maker du côté de la vente, ont l'intelligence intégrée pour identifier l'existence d'algorithmes du côté de l'achat d'un grand ordre.
La mise en œuvre de l'algorithme à l'aide d'un programme informatique est la dernière composante du trading algorithmique, accompagnée de backtesting (essayer l'algorithme sur des périodes historiques de performance passée du marché boursier pour voir si son utilisation aurait été rentable).
Royal Dutch Shell (RDS) est cotée à la Bourse d'Amsterdam (AEX) et à la Bourse de Londres (LSE). Nous commençons par construire un algorithme pour identifier les opportunités d'arbitrage. Voici quelques observations intéressantes:
Pouvons-nous explorer la possibilité d'un arbitrage sur les actions de la Royal Dutch Shell cotées sur ces deux marchés dans deux devises différentes?
Exigences:
Le programme d'ordinateur doit effectuer ce qui suit:
La pratique du trading algorithmique n'est cependant pas si simple à maintenir et à exécuter. Rappelez-vous que si un investisseur peut placer une transaction générée par un algorithme, d'autres participants au marché le peuvent également. Par conséquent, les prix fluctuent en millisecondes et même en microsecondes. Dans l'exemple ci-dessus, que se passe-t-il si une transaction d'achat est exécutée mais que la transaction de vente ne le fait pas parce que les prix de vente changent au moment où l'ordre atteint le marché? Le trader se retrouvera avec une position ouverte rendant la stratégie d'arbitrage sans valeur.
Il existe des risques et des défis supplémentaires tels que les risques de défaillance du système, les erreurs de connectivité réseau, les délais entre les ordres de transaction et l'exécution et, surtout, les algorithmes imparfaits.
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