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Trading Alpha : Développement d'un système générateur de micro-alpha | Conférence Algo Trading
Trading Alpha : Développement d'un système générateur de micro-alpha | Conférence Algo Trading
Dans ce webinaire, les hôtes présentent le Dr Thomas Stark, un expert estimé en intelligence artificielle et en informatique quantique de Sydney, en Australie. Le Dr Stark est titulaire d'un doctorat en physique et est actuellement PDG de Triple A Trading, une société de négoce de cultures renommée en Australie. Avec une expérience qui comprend des travaux antérieurs dans des sociétés commerciales exclusives, Rolls-Royce, et la cofondation d'une société de conception de micropuces, le Dr Stark apporte une richesse de connaissances et d'expérience à la discussion.
Les hôtes commencent par clarifier le concept d'Alpha, qui fait référence à des rendements indépendants dans le commerce qui ne sont pas influencés par les mouvements du marché. Ils mettent en évidence le terme "microalpha", qui se concentre sur les petites stratégies de trading qui contribuent progressivement au succès commercial plutôt que de produire des rendements extraordinaires. Alors que les deux concepts partagent l'idée de rendements indépendants, le microalpha met spécifiquement l'accent sur l'importance des petites stratégies pour réussir en trading.
Le Dr Stark se penche sur l'évolution de l'extraction de l'or en tant qu'analogie avec le trading d'Alpha. Il explique comment les méthodes d'extraction de l'or ont évolué, passant de l'extraction traditionnelle des pépites à des opérations minières à grande échelle qui extraient de petites quantités d'or des roches. De même, le trading d'Alpha a également évolué, de nombreuses stratégies traditionnelles devenant surutilisées et moins efficaces en raison des opportunités d'arbitrage. Le Dr Stark présente le concept de développement micro Alpha, qui consiste à identifier les anomalies systématiques sur le marché qui peuvent être exploitées pour le succès commercial. Bien que l'apprentissage automatique joue un rôle limité dans ce processus, un travail manuel est nécessaire pour identifier les incohérences exploitables. Le Dr Stark pense que l'automatisation et le backtesting peuvent accélérer et améliorer ce processus.
L'orateur met l'accent sur l'utilisation des inefficacités du marché pour développer des systèmes de génération de micro-alpha. Ces inefficacités englobent diverses stratégies de trading telles que les stratégies de paires, les tendances, le retour à la moyenne, la corrélation croisée, les modèles de graphique et même les techniques d'apprentissage automatique. L'objectif est d'exploiter ces inefficacités ou stratégies pour générer des résultats systématiques et fiables. Cependant, il est crucial d'optimiser ces stratégies sans surajustement et de les combiner dans une stratégie de trading complète pour créer un système complexe mais efficace. Le Dr Stark insiste sur l'importance de comprendre ces différents aspects pour construire un système performant.
Le Dr Stark discute du concept d'exploitation des anomalies de trading et de l'importance de combiner plusieurs stratégies de trading. Alors que certains commerçants peuvent adopter des méthodes non conventionnelles comme l'astrologie, le Dr Stark insiste sur le besoin de créativité dans la construction de systèmes de négociation réussis. Cependant, combiner des stratégies nécessite une attention méticuleuse aux détails, y compris des horodatages précis et une programmation efficace. Les traders doivent également tenir compte des corrélations et des comportements des stratégies individuelles pour s'assurer qu'elles se complètent et déterminer la pondération optimale de ces systèmes.
L'orateur souligne l'importance des métriques lors du backtesting d'une stratégie de trading. Ils expliquent que l'étude d'une feuille de calcul avec diverses mesures est cruciale pour comprendre les caractéristiques uniques de chaque stratégie individuelle. Il n'y a pas de métrique la plus importante ou idéale, car différentes métriques s'appliquent à différents cas d'utilisation. Par exemple, le ratio de Sharpe peut ne pas convenir à une stratégie qui se négocie peu fréquemment mais qui a une grande confiance dans chaque transaction. Des paramètres tels que le facteur de profit ou le ratio de Sortino peuvent être plus appropriés dans de tels cas. De plus, l'orateur souligne l'importance d'évaluer l'alpha et le bêta lors de l'évaluation d'un système, en s'assurant que le bêta du système est relativement faible.
Différentes mesures pour mesurer le succès d'une stratégie de trading sont discutées, y compris le rendement de croissance annuel composé et le drawdown. Le Dr Stark insiste sur l'importance de comprendre toutes ces mesures et de développer l'intuition par l'expérience. Bien que l'intuition joue un rôle, elle doit être étayée par des faits concrets et une analyse mathématique. Le conférencier note également que le choix de l'alpha dépend de la classe d'actifs et de son profil de rendement, les actions ayant tendance à afficher des tendances et des mouvements à la hausse en raison de la valeur ajoutée des entreprises. Cependant, il n'y a pas d'alpha spécifique qui s'applique universellement à tous les scénarios, et il est essentiel de comprendre l'empreinte unique de chaque stratégie grâce à une analyse complète.
L'orateur explique comment les différentes classes d'actifs affectent le développement des stratégies de trading. Ils notent que les actions sont à somme non nulle, tandis que les devises ont tendance à être plus symétriques. Il est crucial de faire ces distinctions et de sélectionner les stratégies appropriées en fonction de la classe d'actifs. La liquidité des actifs négociés pose également des contraintes qui influencent l'approche, en particulier pour les options, les contrats à terme ou les petites actions. Le niveau d'expertise requis pour développer un système de négociation varie selon le type de système et s'il est entièrement systématique ou automatisé. Le Dr Stark suggère que la connaissance des langages de programmation tels que Python, Java et C++ est nécessaire pour les systèmes entièrement automatisés.
Le Dr Stark discute de l'expertise et du temps requis pour développer un système commercial, en insistant sur l'importance de comprendre les statistiques et les principes fondamentaux de la programmation. Bien que cela puisse sembler complexe, il n'est pas nécessaire d'être un expert en finance ou en programmation pour apprendre et progresser dans ce domaine. Le développement d'un système de trading peut prendre de quelques heures à plusieurs mois, selon l'expertise de chacun, et se résume finalement à quelques lignes de code. Le processus est comparé à la résolution de problèmes mathématiques, soulignant la nature analytique et de résolution de problèmes de la construction de systèmes commerciaux.
L'orateur souligne l'importance à la fois d'étudier et de pratiquer pour développer un système commercial réussi. Bien que l'inspiration et les conseils de sources externes puissent être précieux, il est également essentiel de lire et d'apprendre à partir d'ouvrages réputés en mathématiques et en programmation. L'orateur recommande "Active Portfolio Management" de Grinold et Kahn comme condition préalable pour les personnes intéressées par le cours, car il couvre les idées alpha et les concepts de gestion de portefeuille. Cependant, le cours va au-delà de la théorie et des mathématiques, fournissant des études de cas pratiques et des exemples qui enseignent aux étudiants comment traduire leurs connaissances en code informatique. Le Dr Stark affirme que même des stratégies complexes peuvent souvent être exprimées en seulement une ou deux lignes de code Python, et la compréhension de la programmation peut conduire à des backtesting et à une exploration plus efficaces.
L'orateur conseille aux participants non seulement de lire des livres sur l'analyse quantitative et les systèmes de programmation pour le trading, mais aussi de se plonger dans l'état d'esprit du trading en explorant des livres comme "Trading Wizards" et "Following the Trend". Ils soulignent que le trading n'est pas simplement une science stricte, mais plutôt un processus créatif qui nécessite un état d'esprit particulier et une intelligence émotionnelle, qui peuvent être apprises des expériences des traders qui réussissent. Le conférencier fait la promotion de son cours sur le trading des alphas et offre des remises spéciales aux participants au webinaire. La vidéo se termine en invitant le public à poser des questions par le biais d'un sondage et à fournir des commentaires pour les futurs webinaires.
Au cours de la session de questions-réponses, les conférenciers répondent à diverses questions du public. Ils discutent de la différence entre le trading Alpha et les cours d'apprentissage par renforcement profond, soulignant que le cours d'apprentissage par renforcement profond se concentre sur l'apprentissage informatique, tandis que le cours micro-Alpha se concentre sur le processus pratique d'exploitation minière. L'absence d'un code généralisé pour la connectivité du marché dans le cours micro-Alpha est également abordée, attribuée aux divers courtiers et protocoles utilisés dans le monde. Cependant, le cours micro-Alpha couvre les coûts de transaction et la combinaison des Alphas pour l'optimisation du portefeuille.
Le conférencier insiste sur l'importance de la prise en compte des coûts de transaction dans les stratégies de trading. Ils notent que si l'impact des coûts de transaction peut varier selon les cas individuels, il est essentiel de comprendre comment les intégrer pour garantir la viabilité du système. Cependant, une analyse complète des coûts de transaction nécessiterait un cours distinct consacré à l'analyse ou à la modélisation des coûts de transaction. L'orateur déconseille également de passer de langages comme C++ à Python uniquement en raison de la popularité de Python, surtout si le système existant est déjà rentable. La décision de changer devrait être basée sur le désir d'explorer de nouvelles approches de modélisation ou d'apprendre de nouveaux langages de programmation. L'orateur mentionne un aperçu du cours défavorable du trading qui fournit des réponses complètes aux diverses questions soulevées au cours de la session.
Dans les remarques de clôture, l'hôte exprime sa gratitude au Dr Stark pour ses précieuses connaissances et son expertise. Le public est encouragé à donner son avis par le biais d'un sondage, à soumettre des questions et à partager ses réflexions pour les futurs webinaires. L'animateur conclut en remerciant les téléspectateurs pour leur participation et le Dr Stark pour avoir consacré son temps et son expertise au webinaire.
Introduction au trading d'action sur les prix
Introduction au trading d'action sur les prix
Le webinaire présente le concept de trading d'action sur les prix, où les traders étudient le comportement fondamental des prix d'un actif au fil du temps pour prendre des décisions de trading sans s'appuyer sur des indicateurs techniques. L'orateur explique l'offre et la demande dans le trading, qui crée le comportement des prix, et les outils utilisés dans le trading d'action sur les prix tels que les niveaux de support et de résistance, les modèles de graphique et les points pivots. Les différents types de modèles de graphique tels que les modèles d'inversion et de continuation sont expliqués, ainsi que leur signification et comment les échanger. Le webinaire couvre également l'utilisation des séries de Fibonacci et de ses ratios dans le trading d'action sur les prix pour comprendre le comportement des prix et participer à la tendance. Le cours couvre différentes stratégies de trading et fournit les codes et les conditions nécessaires pour analyser les transactions et les stratégies backtestées.
Dans ce webinaire, Varun Kumar Portula, analyste quantitatif chez QuantInsti, propose une session informative sur le trading d'action sur les prix. Il commence par introduire le concept de trading d'action sur les prix, qui consiste à analyser le comportement fondamental des prix d'un actif au fil du temps pour prendre des décisions commerciales. Contrairement à l'utilisation d'indicateurs techniques tels que RSI ou MSCD, le trading d'action sur les prix se concentre sur l'étude des forces de l'offre et de la demande sur le marché. La simplicité et le taux de réussite des stratégies de trading d'action sur les prix l'ont rendu populaire parmi les traders.
Portula souligne que le trading d'action sur les prix est principalement utilisé pour le trading à court et à moyen terme plutôt que pour l'investissement à long terme. Il utilise l'exemple du comportement des prix d'une action pour démontrer comment les traders peuvent analyser l'offre et la demande pour prédire les mouvements futurs des prix. Le déséquilibre entre l'offre et la demande crée divers comportements de prix, qui peuvent être analysés en examinant le nombre d'ordres de vente par rapport aux ordres d'achat à des niveaux de prix spécifiques. De plus, les traders utilisent des outils tels que les niveaux de support et de résistance, les modèles de graphique et les points pivots dans le trading d'action sur les prix.
L'orateur explique le concept d'offre et de demande dans le commerce, où l'offre représente la vente sur le marché et la demande représente l'achat. Lorsque l'offre dépasse la demande, cela entraîne une baisse des prix, tandis que lorsque la demande dépasse l'offre, cela entraîne une hausse des prix. Ce déséquilibre entre l'offre et la demande crée des zones, comme les zones d'approvisionnement et les zones de demande, où les prix ont tendance à fluctuer. Portula se penche également sur l'importance des niveaux de support et de résistance, qui indiquent les zones où les vendeurs ou les acheteurs contrôlent le marché. Les traders peuvent utiliser ces concepts pour développer des stratégies de trading et prendre des décisions éclairées concernant l'entrée ou la sortie de positions basées sur l'analyse de l'offre et de la demande.
Le webinaire explore ensuite deux types de modèles de graphique dans le trading d'action sur les prix : les modèles d'inversion et les modèles de continuation. Les modèles d'inversion signalent un changement de tendance, soit d'une tendance haussière à une tendance baissière, soit vice versa. Les modèles d'inversion baissière indiquent des zones d'offre et suggèrent un sentiment de marché baissier, tandis que les modèles d'inversion haussière représentent des zones de demande et impliquent un renversement potentiel vers une tendance haussière. L'orateur fournit des exemples de modèles couramment utilisés pour les inversions baissières et haussières, telles que la tête et les épaules, les doubles sommets, la tête et les épaules inversées et les doubles fonds.
Les modèles de continuation sont discutés comme des modèles qui se produisent dans une tendance existante et indiquent la poursuite potentielle de cette tendance. Dans une tendance haussière, la consolidation crée des motifs tels que des motifs de drapeau, des motifs de pendentif et des triangles ascendants. Dans une tendance baissière, des modèles tels que Bear Flag et triangles descendants peuvent être observés, indiquant une poursuite probable de la tendance baissière. La vidéo souligne l'importance d'étudier le comportement des prix et d'identifier ces modèles pour prédire avec précision les futurs mouvements de prix.
L'instructeur insiste également sur l'importance de l'encolure dans le modèle tête et épaules, car il indique une faiblesse dans la tendance haussière. Le trading de ce modèle implique d'attendre que le prix se négocie en dessous de la ligne de cou, puis de prendre une position courte avec un stop loss au-dessus de l'épaule droite et un objectif de profit à la longueur de la tête. Cependant, le trading manuel de ce modèle peut être difficile, c'est pourquoi le cours utilise la programmation Python pour rechercher le modèle efficacement, même avec de grandes quantités de données historiques.
La vidéo discute de l'utilisation de Jupyter Notebook pour rechercher des modèles de tête et d'épaule dans le trading. Le code fourni permet aux commerçants de détecter le modèle et de le rechercher, et il les guide également dans la détermination des points d'entrée et de sortie pour les modèles de tête et d'épaule. Le cours couvre le backtesting pour cette stratégie afin de déterminer efficacement les paramètres de risque. De plus, la section couvre les points pivots, qui sont des indicateurs avancés utilisés pour calculer les niveaux de support et de résistance potentiels. Différents types de points pivots, tels que les pivots traditionnels, les pivots Camarilla et les pivots Fibonacci, sont expliqués, chacun avec sa propre formule pour calculer les niveaux de support et de résistance. Les points pivots sont des outils utiles pour les swing traders et les traders intrajournaliers, les aidant à planifier les sorties, à stopper les pertes et à prendre des bénéfices.
Le concept de série de Fibonacci et ses ratios dans le trading d'action sur les prix sont également discutés. Les traders utilisent des ratios de Fibonacci, tels que 23,6 %, 38,2 %, 50 %, 61,8 % et 100 %, pour comprendre le comportement des prix et participer aux tendances. Au cours d'une tendance haussière, les traders utilisent des niveaux de retracement de 38,2 %, 50 % et 61,8 % pour entrer dans les transactions pendant les replis, évitant ainsi d'acheter à des prix plus élevés et minimisant les pertes. La vidéo comprend des exemples qui illustrent comment ces ratios sont calculés et utilisés pour prendre efficacement des positions longues.
L'orateur souligne que le cours couvre diverses stratégies de trading, y compris l'utilisation du retracement de Fibonacci et l'analyse du niveau commercial pour analyser les transactions et étudier des facteurs tels que le pourcentage de gagnants, de perdants et le facteur de profit. Des explications détaillées et des exemples de code sont fournis pour les stratégies backtestées. En outre, une question concernant l'adéquation de la Camarilla ou des niveaux de technologie pour les échanges intrajournaliers est abordée.
En conclusion, le webinaire se termine par une gratitude envers le public et le présentateur pour leur participation et leur attention tout au long de la session. Varun Kumar Portula introduit avec succès le sujet du trading d'action sur les prix, couvre ses bases, explique sa philosophie sous-jacente et donne un aperçu des outils, des modèles de graphique, des points de pivot et des niveaux utilisés dans cette approche de trading.
Comment perdre de l'argent Options de trading | Conférence Algo Trading
Comment perdre de l'argent Options de trading | Conférence Algo Trading
Au cours de la conférence Algo Trading, le Dr Euan Sinclair a présenté un exposé complet sur les erreurs courantes commises par les traders d'options et a partagé des informations précieuses sur les stratégies de trading d'options réussies. Il a souligné la nécessité pour les commerçants d'avoir un avantage sur le marché afin de réaliser constamment des bénéfices. Sinclair a souligné l'importance d'acheter des actifs à des prix inférieurs et de les vendre à des prix plus élevés, mais a souligné que de nombreux traders d'options ont du mal avec ce concept et paient souvent trop cher pour les options.
Sinclair a franchement admis que lui aussi avait commis des erreurs dans sa carrière commerciale, mais a exhorté les autres traders à travailler activement pour corriger ces erreurs. Bien que certains de ses conseils aient été adaptés aux traders ayant une formation en options, il a souligné que bon nombre des erreurs dont il a parlé concernent les traders à tous les niveaux d'expertise.
Le conférencier a mis l'accent sur l'importance d'avoir un avantage dans la négociation d'options, quelle que soit la structure du commerce. Il a mis en garde contre la conception de structures d'options qui créent une illusion d'absence de risque, car cela aveugle souvent les traders sur les risques sous-jacents. Sinclair a affirmé qu'avoir un avantage est l'aspect le plus crucial du trading, et qu'il ne peut être atteint simplement par la discipline, le contrôle des risques, le travail acharné ou l'intelligence. Les commerçants doivent offrir un service précieux au marché et fournir activement quelque chose qui répond à un besoin.
Sinclair a approfondi la complexité de la négociation d'options, en particulier la nécessité de prédire et de comptabiliser avec précision la volatilité. Il a souligné que les commerçants ne peuvent pas compter uniquement sur la prédiction de la direction du marché; ils doivent également tenir compte du prix de l'option et des variations potentielles de la volatilité. Même si la prédiction de marché d'un trader est correcte, il peut toujours perdre de l'argent s'il paie le mauvais prix pour l'option ou s'il ne tient pas correctement compte des changements de volatilité. Par conséquent, les traders d'options doivent principalement être des traders de volatilité et modéliser et analyser en permanence la volatilité tout au long de leurs transactions.
L'orateur a abordé l'idée fausse concernant l'achat d'options de vente et d'achat. Bien que l'achat d'une option de vente puisse bénéficier d'une volatilité accrue lorsque le marché baisse, le prix de l'option est généralement déjà ajusté pour refléter cela. D'un autre côté, les options d'achat ont tendance à être surévaluées pendant les transactions. Sinclair a également discuté de la notion d'événements Black Swan, qui sont des événements hautement imprévisibles. Bien qu'il puisse sembler logique de se protéger contre les Black Swans en achetant des options hors du cours, cette stratégie s'avère souvent être une erreur coûteuse. Sinclair a souligné l'exemple des fonds à faible volatilité qui ont perdu des sommes importantes et a mis en garde contre le fait de se fier uniquement aux médias sociaux pour les informations de trading, car cela présente souvent une vision biaisée des gagnants.
L'orateur a également abordé la question des fonds à volatilité longue perdant fréquemment de l'argent en raison de paris systématiques incorrects. Bien que ces fonds puissent attirer l'attention pendant les turbulences du marché, ils finissent souvent par subir des pertes à long terme. Sinclair a en outre souligné que les options sont généralement trop chères, suggérant que la vente d'options peut aider à compenser les risques asymétriques. Cependant, il est crucial d'évaluer si la volatilité est mal évaluée dans le contexte commercial spécifique pour déterminer s'il existe un avantage viable dans la vente d'options.
Sinclair a discuté de plusieurs erreurs courantes commises par les traders d'options, telles que la croyance que le trading Theta (la diminution de la valeur des options au fil du temps) offre un avantage et l'idée fausse que la vente d'options loin de la monnaie est toujours rentable. Il a averti que même si les commerçants peuvent collecter des primes la plupart du temps en vendant ces options, les risques potentiels l'emportent sur les récompenses. Il a recommandé une analyse approfondie des métiers pour comprendre les résultats réussis et échoués, soulignant la valeur d'examiner activement les résultats plutôt que de se fier uniquement à des scripts automatisés. De plus, il a suggéré de vendre des chevauchements plutôt que des étranglements pour une meilleure rétroaction et de meilleures décisions commerciales.
Le conférencier a souligné l'importance de réévaluer continuellement sa position et de considérer toutes les informations disponibles pour déterminer la position souhaitée. Bien que les coûts de négociation doivent être pris en compte, Sinclair a conseillé aux commerçants de se concentrer davantage sur la réduction des coûts plutôt que de rechercher la perfection dans chaque transaction. La minimisation des coûts peut améliorer le ratio de Sharpe, qui mathématiquement n'a pas de variance. S'il est essentiel d'éviter de franchir le bid-ask spread, l'intervenant a insisté sur la nécessité de ne pas se limiter à vendre uniquement sur offre ou à acheter uniquement sur offre. Au lieu de cela, on devrait assumer le rôle de vendre sur l'offre et d'acheter sur l'offre, en concevant une stratégie qui englobe tous les coûts associés. L'orateur a préconisé d'effectuer plus de transactions avec une valeur attendue inférieure, reconnaissant que de nombreux petits résultats favorables peuvent être plus bénéfiques que de compter sur un seul gros gain.
Le concept de sélection adverse était un autre sujet abordé par l'orateur. Il a averti que même si un commerce semble prometteur, quelqu'un avec plus de connaissances et de perspicacité peut se présenter et profiter de l'offre du commerçant, ce qui entraînerait des résultats défavorables. Des attentes réalistes, éviter les transactions excessives ou les positions importantes et se concentrer sur des marges durables plus petites ont été soulignées comme des approches prudentes pour atténuer le risque de perdre de l'argent au fil du temps. Le conférencier a souligné la valeur d'accumuler plusieurs petits avantages qui peuvent être combinés dans un portefeuille diversifié d'intérêts plutôt que de compter sur une seule grande victoire qui peut disparaître rapidement.
Le Dr Sinclair a partagé sa conclusion selon laquelle commencer en tant que trader algo ou trader d'options n'est pas l'approche idéale pour atteindre une rentabilité constante. Il a souligné l'importance d'identifier un problème ou un créneau qui implique des options commerciales, plutôt que de commencer par les outils eux-mêmes. Si l'objectif est de négocier en fonction de la direction du marché, la négociation d'options à elle seule n'est pas suffisante, car elle nécessite également une précision constante dans la prévision de la volatilité. Il a mis en garde contre l'idée que l'achat d'options peut garantir des bénéfices constants, soulignant que la prévision précise de la volatilité est la clé du succès de toute stratégie de négociation d'options. En conclusion, il a découragé les traders de se focaliser sur les outils et les a plutôt encouragés à se concentrer sur la compréhension et la prédiction de la volatilité tout en identifiant une niche commerciale réussie.
Le conférencier a donné un aperçu de la courbe implicite des options et de sa relation avec la volatilité. Il a expliqué que le biais de la courbe implicite est principalement dû à la corrélation entre la volatilité et le mouvement de l'actif sous-jacent plutôt qu'à la volatilité elle-même. Par conséquent, l'orateur a suggéré que le biais peut être largement ignoré lors de l'examen du prix de l'option. En outre, l'orateur a noté que les teneurs de marché performent souvent bien pendant les périodes de turbulences du marché, comme la crise vécue en 2020, car cela leur permet d'exécuter plus de transactions dans le même laps de temps. De plus, le taux d'emprunt à court terme, qui fonctionne comme un taux d'intérêt négatif, est pris en compte dans la tarification des options par les teneurs de marché, car il est considéré comme analogue à un dividende.
L'orateur a également discuté des options qui présentent des caractéristiques proches d'un taux d'intérêt négatif et a fourni un exemple d'un commerce qui était auparavant rentable mais qui n'est plus vrai. Il a recommandé de rechercher des situations incertaines avec des événements chronométrés pour vendre des options. De plus, l'orateur a souligné que la prime de variance classique sur les indices et les actions est généralement surévaluée. Interrogé sur la possibilité pour les traders individuels de trouver des avantages, l'orateur a affirmé que les primes de risque sont toujours présentes et disponibles pour être négociées, établissant un parallèle avec l'achat d'actions. L'orateur a exprimé son scepticisme concernant la volatilité des échanges autour des événements de gain, déclarant que même si c'était une stratégie rentable, elle ne détient plus le même niveau de rentabilité.
Sinclair a abordé l'évolution du paysage de la négociation d'options au cours des dernières années et a reconnu que le marché n'est plus aussi favorable à cette stratégie qu'il l'était autrefois. Il a répondu à une question concernant l'utilisation d'outils algorithmiques pour l'optimisation de portefeuille, déclarant que de tels outils peuvent ne pas être nécessaires pour ceux qui négocient qu'une fois par semaine. En ce qui concerne la recherche d'un avantage, il a conseillé de commencer par une observation claire et de construire des idées basées sur cette observation. Par exemple, vendre des options lorsque la volatilité est surévaluée ou acheter des actions lorsqu'il y a une tendance à la hausse. Enfin, le conférencier a abordé la question de la construction d'un portefeuille avec des stratégies de volume court négativement biaisées et des stratégies de volume long positivement biaisées. Il a suggéré de commencer par un modèle mental descendant comme approche la plus efficace.
En terminant, le conférencier a révélé qu'il avait pris sa retraite il y a plusieurs années mais qu'il continuait de passer son temps activement à négocier des options à la journée. Il a exprimé son intention de persister dans le trading d'options et d'écrire occasionnellement des articles sur le sujet, le considérant à la fois comme un travail et un passe-temps. Alors que la conférence Algo Trading touchait à sa fin, le conférencier a exprimé sa gratitude au Dr Sinclair pour avoir partagé des leçons et des expériences précieuses en matière de négociation d'options. Il a fait part de son anticipation pour les futures sessions sur le trading d'options et a remercié les organisateurs de la conférence pour l'opportunité inestimable d'échanger des connaissances et des idées.
Le public a applaudi, reconnaissant la richesse des informations et de l'expertise qu'ils avaient acquises grâce à la présentation du Dr Sinclair. Les participants ont quitté la conférence avec une nouvelle appréciation des complexités et des nuances de la négociation d'options, ainsi qu'une meilleure compréhension de l'importance d'avoir un avantage sur le marché. Inspirés par les idées du Dr Sinclair, ils étaient déterminés à affiner leurs stratégies de trading, à éviter les pièges courants et à s'efforcer continuellement de s'améliorer.
À l'extérieur de la salle de conférence, les conversations ont bourdonné d'enthousiasme alors que les participants se livraient à des discussions animées sur les principaux points à retenir de la présentation. Les commerçants ont partagé leurs réflexions, promettant de mettre en œuvre les leçons qu'ils avaient apprises et d'adapter leurs approches en conséquence. Certains ont envisagé d'explorer de nouvelles niches dans le trading d'options, tandis que d'autres se sont engagés à approfondir leur compréhension de la volatilité et de son impact sur les décisions de trading.
Dans les jours et les semaines qui ont suivi la conférence, les commerçants ont appliqué avec empressement les conseils et les recommandations du Dr Sinclair à leurs propres efforts commerciaux. Ils ont soigneusement évalué leurs postes, en tenant compte des informations disponibles et en prenant des décisions éclairées plutôt que d'être attachés aux postes précédents. Les commerçants se sont concentrés sur la réduction des coûts, réalisant que la minimisation des dépenses pouvait améliorer considérablement leurs performances commerciales. Ils ont pris à cœur les paroles du Dr Sinclair, analysant activement leurs métiers et recherchant des opportunités pour affiner leurs stratégies et améliorer les résultats.
Les idées du Dr Sinclair ont trouvé un écho bien au-delà des participants à la conférence. Les commerçants du monde entier, novices et expérimentés, ont recherché avec impatience les enregistrements et les transcriptions de sa présentation. Ses précieuses leçons se sont propagées à travers des forums en ligne, des communautés de trading et des plateformes de médias sociaux, suscitant des discussions et des débats sur les subtilités du trading d'options. Au fur et à mesure que les traders absorbaient sa sagesse, ils ont acquis une perspective renouvelée sur leurs approches commerciales, armés d'une compréhension plus approfondie de la volatilité, de la gestion des risques et de la recherche d'un avantage.
La contribution du Dr Sinclair au monde de la négociation d'options a continué d'avoir un impact bien après la conférence. Ses écrits et documents de recherche sont devenus des références essentielles pour les commerçants en herbe et les professionnels chevronnés. Grâce à son dévouement au partage des connaissances et des expériences, il a inspiré une nouvelle génération de traders d'options à aborder le marché avec discipline, un esprit critique et un engagement inébranlable à perfectionner leurs compétences.
Au fil du temps, l'héritage du Dr Sinclair s'est développé, consolidant sa position en tant que figure éminente de la communauté des négociateurs d'options. Les commerçants se sont penchés sur ses paroles de sagesse, reconnaissant la profonde influence qu'il avait sur leurs voyages commerciaux. Les leçons transmises par le Dr Sinclair ont servi de principes directeurs, éloignant les commerçants des erreurs courantes et vers la voie d'une rentabilité constante.
Dans les annales de l'histoire du trading d'options, le nom du Dr Euan Sinclair était un témoignage de l'expertise, de la sagesse et d'une poursuite incessante de l'excellence. Ses contributions dans le domaine et son dévouement inébranlable à aider les autres à réussir sont devenus un héritage durable qui continuerait à façonner l'avenir du trading d'options pour les générations à venir.
Qu'est-ce que l'IA corrective et comment peut-elle améliorer vos décisions d'investissement
Qu'est-ce que l'IA corrective et comment peut-elle améliorer vos décisions d'investissement
Le Dr Ernest Chan présente le concept d'IA corrective, qui corrige et améliore la prise de décision humaine ou quantitative et peut être appliquée à la gestion d'actifs et au trading. L'IA corrective surmonte des problèmes tels que le surajustement, la réflexivité et les changements de régime et utilise le Big Data pour optimiser les allocations en maximisant l'allocation aux composants du portefeuille. Cette technique, appelée Conditional Portfolio Optimization (CPO), utilise une utilisation avancée de la formule de Kelly et a montré une amélioration significative du ratio de Sharpe. L'IA corrective peut également passer à une position défensive pendant les marchés baissiers et optimiser pour d'autres mesures. L'orateur souligne l'importance de la gestion des risques et évite de perdre des transactions et déconseille d'utiliser l'IA pour générer des signaux de trading. Le Dr Chan suggère d'aborder les fonds spéculatifs avec un pitch deck pour lever des fonds pour les nouvelles startups fintech et conseille aux aspirants traders quantitatifs de lire, de suivre des cours, de backtester et de trader en direct pour avoir une intuition sur le marché.
Le Dr Ernest Chan, expert renommé en trading quantitatif, a fait une présentation captivante sur le concept d'IA corrective et son application pour améliorer la prise de décision humaine et quantitative. Il a souligné que l'IA est plus efficace pour corriger les décisions plutôt que de les prendre à partir de zéro, ce qui en fait un outil précieux dans la gestion d'actifs et le trading. Le Dr Chan a mis en garde contre l'utilisation directe de l'IA pour les décisions de négociation ou d'investissement, préconisant plutôt son utilisation pour corriger les décisions prises par d'autres systèmes ou algorithmes.
Au cours de son discours, le Dr Chan s'est penché sur l'hiver de l'IA financière, une période allant de 2000 à 2018 caractérisée par des progrès limités dans les applications d'IA et d'apprentissage automatique (ML) dans le trading. Il a discuté des raisons de l'échec de nombreux fonds spéculatifs basés sur l'apprentissage automatique, tels que le surajustement, la réflexivité et les changements de régime. Cependant, il a introduit une technique révolutionnaire appelée IA corrective qui a surmonté ces défis. En apprenant des stratégies de trading privées ou des rendements de portefeuille, l'IA corrective a prédit leurs rendements futurs, ce qui en fait un outil précieux et pratique pour les traders et les gestionnaires d'actifs. Notamment, la résilience de l'IA corrective à l'arbitrage l'a rendue plus fiable que les approches d'IA traditionnelles dans le domaine du trading.
L'orateur a souligné l'importance des mégadonnées dans la prédiction des stratégies de trading à l'aide de l'IA. Divers prédicteurs, y compris les filtres à huile, la volatilité du marché obligataire, les indicateurs macroéconomiques et le sentiment sur les actions fortement négociées, ont été analysés pour faire des prévisions précises. Cependant, l'orateur a reconnu la difficulté pour les individus d'amasser de si grandes quantités de données, car cela impliquait des milliers d'entrées. Pour relever ce défi, la société du conférencier avait créé des centaines de prédicteurs spécifiquement destinés aux commerçants individuels. En outre, il a introduit le concept d'utilisation de la probabilité de profit pour dimensionner les paris et allouer le capital, une rupture avec la gestion traditionnelle des risques uniquement basée sur les rendements. Le système d'intelligence artificielle définissait implicitement le régime de négociation en fonction des caractéristiques qu'il surveillait, permettant une évaluation adaptative des risques des stratégies d'investissement.
L'oratrice a approfondi la notion de régimes, en distinguant les régimes explicites des régimes cachés. Alors que les régimes explicites tels que les marchés haussiers et baissiers étaient faciles à identifier avec le recul mais difficiles à prévoir avec précision, les régimes cachés, tels que le comportement des traders de Robinhood achetant des options d'achat, étaient difficiles à identifier mais prévisibles grâce à l'analyse des signes révélateurs. La dimensionnalité élargie des entrées de l'apprentissage automatique a considérablement amélioré la prédiction des régimes cachés.
Le Dr Chan a introduit une technique avancée appelée optimisation de portefeuille conditionnelle, qui surpasse les méthodes traditionnelles d'optimisation de portefeuille telles que la parité des risques, la variance minimale et la moyenne-variance de Markowitz. En maximisant l'allocation aux composants du portefeuille grâce à l'injection de données volumineuses, l'IA corrective a obtenu des résultats impressionnants. Cette technique s'appuyait sur les mégadonnées pour identifier le contexte, tenir compte des changements de régime et analyser l'impact de facteurs tels que l'inflation, les taux d'intérêt et les prix des matières premières.
L'orateur a souligné que l'IA avait la capacité de capturer des informations que les techniques traditionnelles d'optimisation de portefeuille ne pouvaient pas. En tenant compte des mégadonnées et des facteurs externes, et pas seulement des rendements passés, la technique appelée optimisation conditionnelle du portefeuille (CPO) a démontré des améliorations significatives du ratio de Sharpe dans divers portefeuilles. Il a même montré une amélioration jusqu'à trois fois supérieure dans le cas d'un portefeuille S&P 500. Le CPO a en outre permis un positionnement défensif pendant les marchés baissiers et pourrait être optimisé pour d'autres mesures, y compris les notations ESG. La technique a été examinée par des chercheurs réputés en apprentissage automatique et est actuellement testée par de grandes sociétés de services financiers du monde entier. L'orateur a reconnu les efforts de collaboration de leurs équipes de recherche, de science des données, d'analyse quantitative et d'ingénierie pour atteindre ce succès.
Le Dr Chan a déconseillé d'utiliser l'IA uniquement pour générer des signaux de trading, recommandant plutôt son application en tant qu '"IA corrective" pour calculer la probabilité de profit dans sa stratégie de trading actuelle. Il a souligné le rôle crucial de la gestion des risques et l'importance d'éviter de perdre des transactions. Interrogé sur l'utilisation de l'apprentissage automatique pour comprendre l'environnement macroéconomique, il a affirmé que le type spécifique d'apprentissage automatique utilisé n'était pas critique et que le principal facteur résidait dans sa capacité à améliorer les décisions d'investissement.
Au cours de la discussion, l'orateur a souligné l'importance d'accumuler un grand nombre d'entrées pour les mégadonnées afin de prédire efficacement le rendement de diverses allocations de capital de portefeuille. En prédisant les rendements au niveau du portefeuille à l'aide de mégadonnées et de la composition du portefeuille, l'IA corrective avait la capacité d'identifier le meilleur portefeuille sous chaque régime. En réponse à une question sur l'analyse des sentiments dans le cadre des entrées ML, l'orateur a confirmé que tout flux de données pouvait être ajouté pour fournir des fonctionnalités supplémentaires, qui pourraient ensuite être fusionnées dans les fonctionnalités d'entrée. De plus, le choix de l'algorithme d'apprentissage automatique a été jugé moins important par rapport à la qualité et à la pertinence des entrées elles-mêmes. De plus, l'orateur a affirmé que l'IA corrective avait la capacité de prédire les événements de cygne noir et que leurs indicateurs avaient été utilisés avec succès pour prévoir les effondrements du marché.
Les avantages de l'utilisation de l'IA pour la prédiction des événements extrêmes dans les décisions d'investissement ont été discutés, et des recommandations pour les fournisseurs de données ont été fournies en fonction de la fréquence des stratégies de trading. L'orateur a également abordé des questions liées aux données, aux techniques d'apprentissage automatique pour les données financières et à l'utilisation potentielle de l'apprentissage par renforcement pour le trading. Tout en soulignant que la gestion des risques et l'optimisation du portefeuille étaient les cas d'utilisation les plus précieux de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le trading, l'orateur a admis ne pas être un expert en apprentissage par renforcement et manquer d'expérience de première main quant à son efficacité.
L'orateur a expliqué le concept d'AutoML, qui impliquait l'automatisation de l'optimisation des paramètres dans l'IA pour améliorer l'efficacité. En outre, l'orateur a expliqué comment les régimes cachés de la finance ne pouvaient pas être explicitement identifiés mais pouvaient être prédits implicitement à l'aide de l'IA pour aider à la prédiction des rendements. En ce qui concerne l'ajout de fonctionnalités à un modèle, le conférencier a conseillé de collecter autant de données que possible à partir de diverses sources. Enfin, le conférencier a décrit leur approche comme étant dans un contexte d'apprentissage supervisé, la variable cible étant généralement les rendements futurs ou le ratio de Sharpe futur d'une stratégie.
Le Dr Ernest Chan a fourni de précieux conseils à une personne qui avait testé des modèles de trading algorithmique au cours des six derniers mois, mais qui n'était pas sûre de lever des fonds et d'attirer des investisseurs en capital-risque pour leur nouvelle startup fintech. Il a suggéré d'approcher divers fonds spéculatifs avec un pitch deck qui comprenait un bilan démontrant le succès. Cependant, il a averti que les investisseurs en capital-risque montraient généralement un intérêt limité pour les modèles de trading algorithmique. De plus, le Dr Chan a conseillé aux aspirants traders quantitatifs de se plonger dans une lecture approfondie, de suivre des cours dans le domaine quantitatif et de s'engager dans des backtests et des transactions en direct pour acquérir une intuition sur le marché. Il a souligné que la transition d'un trader en fauteuil à un vrai trader était mieux réalisée grâce à une expérience de trading en direct.
La présentation du Dr Ernest Chan a exploré le concept d'IA corrective, ses avantages dans l'amélioration de la prise de décision et son application dans la gestion d'actifs et le trading. Il a souligné les limites des approches traditionnelles, telles que le surajustement et les changements de régime, et a souligné l'efficacité de l'IA corrective pour surmonter ces défis. L'orateur a également discuté de l'importance des mégadonnées, de l'optimisation des portefeuilles, de la gestion des risques et de la capacité de l'IA à prédire les régimes cachés et à améliorer les stratégies d'investissement. Dans l'ensemble, le Dr Chan a fourni des informations et des conseils précieux aux personnes souhaitant tirer parti de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le secteur financier.
Formation aux marchés financiers : Approche structurée & tendances émergentes - Algo Trading Conference 2022
Formation aux marchés financiers : Approche structurée & tendances émergentes - Algo Trading Conference 2022
Nitesh Khandelwal, co-fondateur et PDG de Quan Institute, a pris la parole lors de la conférence Algo Trading 2022 pour présenter une table ronde axée sur l'éducation sur les marchés financiers et les tendances émergentes au sein de l'industrie. Le panel était composé d'experts indiens, singapouriens et suisses qui ont joué un rôle important dans les initiatives éducatives de diverses institutions, maisons de courtage, bourses mondiales et secteur de la gestion d'actifs. Khandelwal a souligné l'importance des voies d'apprentissage structurées pour les personnes qui s'aventurent sur les marchés financiers, car l'industrie continue de connaître une croissance substantielle et attire des participants d'horizons divers. L'objectif du panel était d'approfondir les éléments fondamentaux des thèses d'investissement et de trading et de faire la lumière sur la manière d'acquérir des connaissances dans ces domaines. La discussion a porté sur des sujets tels que l'allocation d'actifs, la recherche basée sur les données, la montée des investisseurs particuliers et l'impact de la technologie sur l'éducation financière.
Alors que les panélistes se présentaient à tour de rôle, ils ont partagé leurs antécédents dans le secteur de la finance et leur implication dans des initiatives éducatives, ainsi que leurs livres de finance les plus vendus. Ils ont souligné l'importance de l'éducation sur les marchés financiers et les conséquences potentielles d'un investissement sans connaissances adéquates. Ils ont souligné la prévalence des escroqueries et des schémas de Ponzi qui exploitent des personnes ayant une littératie financière limitée. Les panélistes ont souligné la nécessité d'une formation continue, car les marchés continuent d'évoluer et de se développer.
Les conférenciers ont engagé une conversation sur l'importance d'acquérir des connaissances adéquates avant d'entrer sur les marchés financiers. Ils ont mis en garde contre le fait de se lancer aveuglément dans le trading ou d'investir sans une base solide, car beaucoup sont attirés par la facilité d'entrée et l'attrait des bénéfices rapides. Ils ont mis en garde contre les risques de devenir la proie d'individus sans scrupules qui profitent de ceux qui manquent de connaissances financières. Les conférenciers ont également abordé les attentes irréalistes de nombreux nouveaux arrivants, en particulier pendant la pandémie, et ont discuté des compétences essentielles que les individus négligent souvent, telles que l'analyse technique et les stratégies de négociation.
Les panélistes ont ensuite exploré les modules éducatifs qui génèrent le plus de requêtes et d'intérêt de la part des utilisateurs. Ils ont observé un flux constant de requêtes pour le module sur les finances personnelles, couvrant spécifiquement les fonds communs de placement, tandis que la section sur les FNB a reçu moins de requêtes. Les conférenciers ont également partagé leurs parcours personnels dans le domaine du trading algorithmique et comment le besoin d'éducation financière en Inde les a inspirés à se concentrer sur l'éducation des masses. Ils ont reconnu la pénétration croissante d'Internet en Inde comme une opportunité d'atteindre un public plus large et d'améliorer la littératie financière. La popularité de l'éducation basée sur la vidéo a également été soulignée au cours de la discussion.
Les panélistes se sont penchés sur la distinction entre investissement et trading, mettant en lumière les idées fausses courantes entourant ces activités. Alors que l'investissement est souvent perçu comme simple, le trading est considéré comme complexe et difficile à exploiter. Le panel a souligné la nécessité d'une formation sur le trading et l'investissement et l'importance de fixer des attentes réalistes. Ils sont ensuite passés à une discussion sur les tendances émergentes sur les marchés financiers, avec un accent particulier sur les outils d'automatisation et de filtrage, ainsi que sur la demande croissante de démonstrations de trading en direct. Le panel a noté un intérêt croissant pour les compétences en trading et l'automatisation, en particulier chez les jeunes, et a souligné l'utilisation croissante d'outils de filtrage pour le trading à court terme.
Les conférenciers ont abordé l'idée fausse sur les rendements générés par le trading automatisé et ont souligné l'importance d'éduquer le public sur les risques inhérents associés à de tels investissements. Ils ont également fourni des informations sur les différents rôles au sein du secteur financier, notant que les traders ont souvent des descriptions de poste qui diffèrent des hypothèses courantes. Andreas, l'un des conférenciers, a discuté de l'évolution des besoins en compétences dans la gestion d'actifs au fil des ans, citant le développement de modèles plus complexes pilotés par des acteurs plus importants sur le marché et une présence accrue de docteurs et de quants.
L'impact de l'apprentissage automatique et de la technologie sur l'éducation aux marchés financiers a été un autre sujet de discussion clé. Alors que l'apprentissage automatique se limite souvent à la prévision des prix, les panélistes ont souligné son potentiel d'influence significative sur la gestion de portefeuille et l'évaluation des risques. Ils ont souligné que si la technologie joue un rôle crucial dans le trading, il est crucial de commencer par une base de connaissances de base et de bon sens avant de se plonger dans des stratégies plus avancées. Les panélistes ont noté que la technologie a évolué au fil du temps et que même des formes rudimentaires de technologie peuvent donner aux commerçants un avantage sur le marché.
Les panélistes ont ensuite discuté de la façon dont la technologie et les médias sociaux ont transformé les marchés financiers ces dernières années, créant de nouvelles opportunités pour les traders. Bien que les progrès technologiques aient apporté des avantages significatifs à l'industrie, les conférenciers ont souligné que l'apport et l'analyse humains sont toujours essentiels au succès. Ils ont mis en garde contre une dépendance excessive à l'égard de la technologie sans comprendre pleinement comment l'utiliser efficacement, renforçant ainsi l'importance de l'éducation.
En outre, les conférenciers ont souligné l'importance de l'éducation dans les marchés financiers et ont souligné l'importance de la pensée critique lors de l'application des outils d'analyse technique. Ils ont mis en garde contre le fait de suivre aveuglément les conseils obsolètes des gourous de la finance et ont encouragé les traders à adopter une approche expérientielle et interactive de l'apprentissage. Bien qu'il soit idéal d'avoir un expert à ses côtés pour obtenir des conseils, ils ont reconnu que ce n'était pas toujours faisable. Par conséquent, les commerçants doivent faire preuve de diligence pour tester et remettre en question les outils d'analyse technique qui ont été développés pour une autre époque.
Andreas Clenow et Vivek Vadoliya ont discuté de la valeur de l'enseignement interactif en ligne et de l'apprentissage en ligne dans l'éducation financière. Clenow a souligné l'importance de l'apprentissage par la pratique et a conseillé aux traders d'éviter d'appliquer aveuglément les règles des livres de trading. Il a déclaré qu'il n'existe pas de meilleur système commercial universel et a souligné la nature personnelle de chaque modèle commercial, qui dépend des objectifs de chacun. D'un autre côté, Vadoliya a suggéré le commerce du papier et les environnements simulés comme des ponts précieux entre la théorie et la pratique. Il a reconnu que le trading sur papier peut avoir ses inconvénients, mais a expliqué que c'est un excellent moyen pour les traders disposant d'un capital limité de gagner en confiance et de se préparer au trading dans le monde réel.
Les limites du trading sur papier ont également été abordées et des méthodes alternatives pour acquérir de l'expérience dans des environnements de marché réels ont été discutées. Les conférenciers ont suggéré d'acheter une ou deux actions d'une entreprise pour découvrir les subtilités de la passation d'ordres, de la gestion des marges et de la navigation sur la plateforme de négociation. Ils ont également souligné que le commerce sur papier servait d'introduction utile au système commercial, donnant aux commerçants une idée de la dynamique du marché. La complexité de la simulation a été reconnue et la nécessité de créer des simulateurs qui imitent avec précision les performances du marché, en particulier pour les stratégies qui créent des marchés, a été soulignée.
Tournés vers l'avenir des marchés financiers, les panélistes ont partagé leurs points de vue sur les changements potentiels au cours des cinq à sept prochaines années. Un intervenant a prédit que le marché de détail deviendrait encore plus important en raison de l'accessibilité croissante des plateformes de négociation et de l'abondance d'informations circulant sur les réseaux sociaux. Un autre intervenant a souligné que les jeunes générations sont moins familières avec les acteurs financiers traditionnels et a prédit que l'âge moyen des commerçants diminuerait à 13 ans. L'incertitude entourant l'avenir des marchés financiers était centrée sur la manière dont la jeune génération façonnerait l'industrie.
Les panélistes ont également discuté de l'impact des commerçants de détail avec des attentes irréalistes et du resserrement de la réglementation qui en résulte en Inde. Ils ont anticipé un futur environnement de marché avec des réglementations plus strictes, ce qui profiterait en fin de compte aux commerçants de détail à long terme. Alors que l'activité de courtier pourrait devenir plus difficile, le durcissement de la réglementation a été considéré comme une évolution positive pour les acteurs du marché. De plus, ils ont recommandé des ressources pour ceux qui souhaitent apprendre comment les marchés ont évolué au cours des 20 dernières années et comprendre l'impact de ces changements sur les stratégies d'investissement. Les suggestions comprenaient l'examen des circulaires des régulateurs et l'étude des livres sur la microstructure du marché. La session s'est terminée par une question sur les plans d'Andreas pour un nouveau livre, à laquelle il a répondu qu'il avait déjà écrit un livre de programmation et un roman, mais qu'il n'avait pas de plans immédiats pour de nouveaux livres commerciaux.
En conclusion, le conférencier a exprimé sa gratitude aux panélistes et aux participants de la conférence Algo Trading 2022. Ils espéraient que la session avait fourni une approche structurée et des informations précieuses sur les tendances émergentes des marchés financiers. Ils ont offert une aide supplémentaire à toute personne ayant besoin d'un soutien supplémentaire. L'orateur a conclu en exprimant sa gratitude à toutes les personnes impliquées et a transmis la conférence à son collègue, Afrin, signalant la fin de la session.
La table ronde de la conférence Algo Trading 2022 a fourni une exploration complète de l'importance de l'éducation sur les marchés financiers et de l'évolution des tendances au sein de l'industrie. Les conférenciers ont souligné la nécessité d'un apprentissage structuré et d'une formation continue pour naviguer avec succès dans les complexités du trading et de l'investissement. Ils ont souligné les risques associés à l'entrée sur le marché sans connaissances suffisantes, notamment d'être victime d'escroqueries et d'attentes irréalistes. Les panélistes ont également souligné le rôle de la technologie, de l'apprentissage automatique et des médias sociaux dans la formation des marchés financiers, tout en soulignant l'importance de l'analyse humaine et de la pensée critique.
La session a mis en lumière divers sujets, notamment la distinction entre investissement et trading, l'importance des expériences d'apprentissage pratiques et l'impact des outils d'automatisation et de filtrage. Les conférenciers ont également discuté de l'avenir des marchés financiers, en mettant l'accent sur l'influence des commerçants de détail, le durcissement de la réglementation et la nécessité d'une adaptation continue aux changements du marché. Ils ont souligné l'importance de l'éducation pour donner aux individus les moyens de prendre des décisions financières éclairées et ont mis en garde contre le fait de suivre aveuglément des stratégies dépassées ou de se fier uniquement à la technologie.
La table ronde a fourni des informations et des conseils précieux au public, lui donnant les connaissances nécessaires pour naviguer efficacement dans le paysage dynamique des marchés financiers.
Définition du régime : Triage entre haussiers et baissiers, pourquoi cela simplifie le travail
Définition du régime : Triage entre haussiers et baissiers, pourquoi cela simplifie le travail
Lauren Burnett, l'une des conférencières de la conférence Algo Trading 2022, a fait une présentation perspicace sur le concept d'analyse de régime et son importance dans la simplification du flux de travail de négociation. L'objectif principal de l'analyse du régime est de déterminer l'état du marché, qu'il soit haussier, baissier ou peu concluant, et de fonder les décisions de négociation sur cette évaluation. Burnett a établi un parallèle entre l'analyse du régime et le processus de triage utilisé dans les hôpitaux de campagne en temps de guerre, car les deux impliquent de prendre des décisions rapides avec des ressources limitées et des contraintes de temps.
L'essence de l'analyse du régime réside dans la catégorisation du marché en deux ou trois compartiments distincts, ce qui facilite une approche simplifiée du trading. En analysant les régimes du marché, les commerçants peuvent facilement identifier quand agir et quand rester sur place. De plus, Burnett a introduit un outil propriétaire pour le filtrage global des classes d'actifs, ce qui simplifie davantage le processus d'analyse.
Au cours de la présentation, l'orateur a expliqué le concept d'analyse de régime en termes absolus, où le marché monte, descend ou stagne, entraînant respectivement des conditions de marché haussières, baissières ou non concluantes. Alors que seules quelques classes d'actifs peuvent être négociées en termes absolus, la majorité sont négociées sur la base de leurs séries relatives. Les séries relatives font référence à la performance des titres par rapport à un indice de référence, ajustée des fluctuations des devises. Pour illustrer cela, Burnett a fourni un exemple utilisant l'indice S&P 500, soulignant comment le nombre de titres surperformants oscillait autour de 50 en termes relatifs tout en montrant une tendance différente en termes absolus. Comprendre le régime et ses différentes séries peut simplifier le travail des analystes sectoriels et fournir des informations précieuses sur le comportement du marché.
L'impact de l'analyse des régimes sur les portefeuilles d'actions long-short a également été discuté. L'orateur a souligné qu'un portefeuille d'actions long-short est la somme du résultat net des positions longues et courtes, et que sa performance est déterminée par le delta entre les deux. Se concentrer sur la performance relative et la rotation sectorielle, plutôt que sur les mouvements absolus des actions individuelles, offre une approche plus fluide et plus gérable pour travailler avec le marché. L'orateur a expliqué que lors d'un marché haussier, les actions à bêta élevé sont du côté long, tandis que les actions à faible bêta sont du côté court. À l'inverse, lors d'un marché baissier, les actions défensives à faible bêta sont longues, tandis que les actions volatiles à bêta élevé qui abandonnent rapidement la performance sont courtes.
L'importance d'intégrer l'analyse du régime dans l'analyse du marché et les décisions d'investissement a été fortement soulignée. Bien que générer des rendements excédentaires soit crucial pour la survie dans le domaine financier, il ne suffit pas de s'appuyer uniquement sur des analyses fondamentales ou quantitatives. Négliger l'analyse du régime, qui tient compte des conditions dominantes du marché qui peuvent dicter la performance d'un titre, peut conduire à de mauvaises décisions d'investissement basées uniquement sur les valorisations et les tendances sans tenir compte du contexte plus large du marché. L'orateur a mis en garde contre la vente à découvert d'actions sans tenir compte de l'élan et l'investissement dans des pièges de valeur qui manquent de récits convaincants pour attirer les investisseurs. En négligeant l'analyse du régime, on s'expose à un risque commercial important et à une perte potentielle de confiance des investisseurs à long terme.
Le conférencier a expliqué comment l'analyse du régime peut être utilisée pour déterminer pourquoi un stock a augmenté ou diminué. Ils ont expliqué qu'il existe trois types de réponses : la consolidation, la rotation sectorielle et les raisons spécifiques aux actions. En catégorisant ces raisons, les investisseurs peuvent simplifier leur flux de travail et adopter une approche plus objective du marché. La présentation a également abordé diverses stratégies d'analyse technique, y compris les évasions, et a reconnu que, bien que conceptuellement simples, elles peuvent souffrir d'un décalage inhérent, nécessitant de la patience. La simplification a été soulignée comme la clé pour atteindre la perfection, et les investisseurs ont été invités à être les serviteurs du marché.
Deux méthodologies de trading, à savoir les entrées asymétriques et les moyennes mobiles, ont été abordées lors de la présentation. Les moyennes mobiles ont été mises en évidence pour leur capacité à fournir un contexte de marché, bien qu'il y ait un débat en cours concernant la durée idéale. Il a été noté que les moyennes mobiles ne conviennent pas aux marchés agités. Fait intéressant, les moyennes mobiles peuvent également être utilisées comme stratégie de sortie. Lorsque les moyennes mobiles s'aplatissent, cela indique que le marché est en transition, et pendant cette période, de nombreux traders subissent des dérapages et des coûts de transaction qui peuvent entraîner une perte de performance significative. L'orateur a ensuite expliqué le concept de hauts et de bas plus élevés, qui suggère une tendance à la hausse lorsqu'un marché atteint des hauts et des bas plus élevés successifs. De plus, le conférencier a partagé sa méthodologie préférée appelée "plancher et plafond", qui consiste à identifier l'épaule droite d'un modèle de tête et d'épaules pour déterminer les points d'entrée et de sortie optimaux pour les métiers.
L'orateur s'est penché sur le concept de définition de régime en utilisant les repères de plancher et de plafond comme exemple. Ils ont expliqué que ces marques représentent respectivement un plus bas (plancher) et un plus bas (plafond). Tout mouvement de prix entre ces marques est considéré comme haussier. Le conférencier a souligné que ce concept s'applique à différentes classes d'actifs et à différentes périodes. Cependant, ils ont reconnu que la définition de régimes par calcul est une tâche qui prend du temps. L'orateur a introduit le concept de "score", qui représente la moyenne de toutes les méthodes de définition divergentes. Le score permet de déterminer si diverses méthodologies concordent ou divergent, tant en termes de prix relatifs qu'absolus. Un score indiquant un accord suggère un sentiment haussier, tandis qu'un score de zéro indique une divergence.
La puissance de l'utilisation d'une méthode de notation pour évaluer si les signaux haussiers et baissiers s'alignent sur le marché a été discutée. Un score de zéro indique un désaccord entre les méthodes, tandis qu'un score supérieur à zéro indique un accord entre les indicateurs absolus et relatifs. Le conférencier a introduit le concept d'espérance de gain, qui consiste à calculer le taux de gain multiplié par le gain moyen moins le taux de perte multiplié par la perte moyenne. Cette analyse de l'espérance de gain aide à séparer le marché en deux catégories, haussiers et baissiers, permettant une analyse ciblée sur les secteurs qui se portent bien. Cependant, il a été souligné que cette analyse sert d'étape préliminaire pour identifier les titres surperformants qui devraient être considérés pour l'investissement.
La question de savoir si l'analyse du régime peut être appliquée à des stocks individuels ou se limiter à des secteurs a été soulevée. L'orateur a précisé que l'analyse du régime peut être notée pour chaque action individuelle et appliquée au niveau du marché. Ils ont mis en garde contre l'erreur courante consistant à vendre à découvert des actions surachetées et ont souligné la tendance des actions survendues à devenir déprimées, entraînant souvent un rebond rapide. En outre, le conférencier a expliqué que les conditions de surachat et de survente sont contextuelles et sont moyennées selon qu'un titre est en territoire baissier ou haussier, observé de manière empirique au fil du temps.
La présentation a également discuté de la manière dont l'analyse du régime peut aider les commerçants à éviter les faux positifs dans l'analyse technique. En appliquant l'analyse de régime pour différencier les scénarios haussiers et baissiers, les traders peuvent simplifier leur flux de travail et prendre des décisions de trading plus objectives. L'orateur a mis en garde contre le risque cumulatif qui peut découler de la pratique exclusive du suivi de tendance sur le côté long et du retour à la moyenne sur le côté court. Ils ont conseillé de traiter les deux parties de la même manière pour atténuer les risques mal gérés. Lorsqu'on lui a demandé de couvrir les queues droite et gauche avec des options, l'orateur l'a déconseillé et a suggéré de profiter du trajet à la place. Les indicateurs relatifs, tels que les moyennes mobiles, ont également été expliqués et leur utilisation sur un graphique a été démontrée.
Au cours de la présentation, le conférencier a introduit différents points de couleur sur un tableau pour représenter des modèles et des indications spécifiques. Les points rouges et verts représentaient respectivement Swing High et Swing Lows. Le graphique comportait également des triangles bleus et roses représentant les marques de plancher et de plafond, le bleu indiquant un régime haussier. De plus, les triangles saumon clair et vert clair représentaient une fourchette de négociation. L'orateur a précisé que leur méthodologie d'analyse de régime n'était influencée par aucun livre spécifique, mais a exprimé son appréciation pour le travail de Robert Carver sur le commerce systématique. En ce qui concerne l'impact de la politique monétaire sur l'analyse du régime, l'orateur a souligné le rôle critique des politiques de la Réserve fédérale américaine, car le dollar américain influence directement ou indirectement le sentiment mondial et les tendances du marché.
Vers la fin de la présentation, le conférencier a abordé différents scénarios qui peuvent avoir un impact sur le marché, en mettant particulièrement l'accent sur le concept de « régime ». Ils ont discuté de trois scénarios spécifiques qui peuvent affecter le régime du marché. Le premier scénario faisait référence à un marché trop « glacial », indiquant un environnement de marché prudent et incertain. Le deuxième scénario impliquait l'arrivée de vigiles obligataires, qui jouent un rôle dans la régulation des taux d'intérêt et influencent le comportement du marché. Enfin, le conférencier a mentionné l'impact de l'inflation, qui peut forcer la main de la Réserve fédérale à ajuster sa politique monétaire. Ces scénarios ont été présentés comme des facteurs externes qui influencent le régime du marché plutôt que d'être contrôlés par lui.
Pour naviguer efficacement dans ces scénarios, le conférencier a présenté un outil qui fournit des informations sur le régime actuel du marché. Cet outil aide les traders à se positionner de manière appropriée et à s'adapter aux conditions changeantes du marché. En ayant une compréhension claire du régime, les commerçants peuvent prendre des décisions plus éclairées et ajuster leurs stratégies en conséquence.
La présentation a souligné l'importance de l'analyse du régime dans la simplification du flux de travail commercial. En catégorisant le marché en régimes distincts et en comprenant leurs implications, les traders peuvent prendre des décisions commerciales plus éclairées. Le concept d'analyse de régime a été appliqué non seulement aux secteurs mais aussi aux actions individuelles, permettant une évaluation complète de la dynamique du marché. La présentation a également souligné l'importance de considérer à la fois les indicateurs absolus et relatifs, tels que les moyennes mobiles, pour obtenir une vue complète du marché.
Les idées de l'orateur sur l'analyse des régimes, les méthodologies de négociation et l'application des systèmes de notation ont fourni des conseils précieux aux commerçants cherchant à rationaliser leur approche commerciale et à améliorer la prise de décision. La présentation a conclu en soulignant l'impact des politiques monétaires, du sentiment mondial et des tendances du marché dans la formation des régimes de marché, et l'importance de rester adaptable et réactif à ces dynamiques.
Micro-Alphas : Géologie Financière | Conférence Algo Trading
Micro-Alphas : Géologie Financière | Conférence Algo Trading
Au cours de sa présentation, le Dr Thomas Starke s'est penché sur le concept de "micro alphas", qu'il a appelé géologie financière. Il a commencé par discuter de la façon dont le paysage commercial a évolué des marchés financiers traditionnels à la criée au commerce sur écran et, plus récemment, aux algorithmes. Pour illustrer cette transformation, il a fait une analogie avec l'époque de la ruée vers l'or, où les individus cherchaient des pépites d'or dans les rivières dans leur quête de fortune.
Le Dr Stark a souligné que le trading est devenu de plus en plus complexe avec l'avènement d'outils avancés tels que l'analyse de données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Il a expliqué que de simples indicateurs techniques comme les moyennes mobiles ne sont plus aussi efficaces et que le trading professionnel s'est déplacé vers l'utilisation de stratégies quantitatives. La définition conventionnelle de l'alpha, qui représente des rendements non corrélés au marché, a été présentée, avec un benchmarking par rapport au S&P 500 ou Spy ETF.
L'orateur a souligné les défis auxquels sont confrontées les stratégies alpha sur les marchés d'aujourd'hui. Ils ont noté que la prolifération des acteurs, y compris les traders à haute fréquence, a accru l'efficacité et le caractère aléatoire du marché, ce qui rend plus difficile l'extraction de bénéfices et réduit l'efficacité des indicateurs prédictifs.
Ensuite, le concept de microalphas a été introduit, et le conférencier a démontré comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour générer ces petites stratégies spécialisées génératrices d'alpha. En combinant plusieurs prédicteurs faibles à l'aide de méthodes d'ensemble comme le bagging ou l'agrégation bootstrap, des prédicteurs plus forts avec une variance réduite et un risque de surajustement plus faible peuvent être créés. L'orateur a illustré ce concept en utilisant le signal de trading croisé moyen mobile comme prédicteur faible dans une stratégie microalpha. Grâce au backtesting et au fractionnement des résultats en ensembles d'entraînement et de test, des stratégies de trading plus rentables peuvent être développées.
Le Dr Stark a souligné l'importance de tester et d'optimiser les stratégies de trading pour éviter le surajustement. Plutôt que de simplement sélectionner le meilleur ensemble de paramètres, le conférencier a suggéré de tracer les paramètres disponibles et de trouver des corrélations entre le test et la métrique choisis. La robustesse au surajustement dans les stratégies microalpha a été discutée, et l'utilisation de l'agrégation par bagging a été soulignée comme méthode pour combiner les alpha faibles. Le conférencier a présenté la stratégie d'un client comme un exemple de la façon dont la combinaison des alphas peut améliorer les résultats.
En outre, l'orateur a introduit le concept de "géologie financière" ou "extraction d'alpha", où les microalphas sont individuellement banals mais peuvent être combinés pour créer une stratégie de trading plus solide et efficace. Ils ont souligné l'importance de la largeur, qui fait référence au nombre d'actifs ou de stratégies de trading utilisés et à leur corrélation. Bien que la mise à l'échelle des compétences soit difficile, l'augmentation de la portée peut conduire à un taux d'information plus élevé et à une amélioration des performances.
La discussion s'est ensuite déplacée vers l'importance de la pondération et de la hiérarchie du portefeuille dans l'optimisation des performances. Différents schémas de pondération, tels que des pondérations égales, des portefeuilles de tangence pour les gestionnaires d'actifs avec des actifs clients importants et un f optimal pour les commerçants de détail tolérants au risque, ont été expliqués.
La production de signaux et leur normalisation pour créer des changements de position dans le temps ont été discutées, ainsi que la nécessité de comprendre et de minimiser les coûts de transaction. L'orateur a souligné comment une stratégie long-only peut être transformée en une stratégie quasi-courte grâce à la mise à l'échelle. Ils ont également mentionné l'existence d'un effet de jour de semaine dans les stratégies, où la taille des positions varie d'un jour de semaine à l'autre, ce qui peut conduire à la conception de nouvelles stratégies. Les algorithmes de trading ont été mis en avant comme un moyen de minimiser les coûts de transaction, avec l'algorithme du prix d'arrivée présenté comme exemple.
Le conférencier a présenté le modèle Alumgram I'm going Chris, un modèle de courbe d'exécution qui aide à identifier la meilleure exécution possible pour les transactions. En réalisant une exécution meilleure que le prix moyen, les traders peuvent réduire les coûts de transaction et capitaliser sur des bords plus petits, ajoutant ainsi plus de microalphas à leurs modèles. Une stratégie ESG a été présentée en exemple, démontrant sa résilience dans des conditions de marché volatiles.
Le Dr Starke a répondu à une question sur le surajustement et a expliqué qu'il est difficile de mesurer et d'éliminer complètement le surajustement. Il a suggéré d'ajouter plus d'alphas et d'effectuer des tests pour chaque ajout, en observant si le ratio de magasin s'améliore ou non. Cependant, il a mis en garde contre la possibilité d'un picorage et a souligné l'importance de minimiser autant que possible le surajustement, même s'il ne peut pas être complètement évité. Il a encouragé l'auditoire à poser toute autre question qu'il pourrait avoir dans le sondage qu'il recevrait après la séance.
Vers la fin de la séance, l'orateur a annoncé une pause de 15 minutes avant la prochaine séance sur le procès de définition de régime entre haussiers et baissiers, qui visait à simplifier le travail. Ils ont également mentionné que Lauren Burner de Tokyo, au Japon, se joindrait à la session. L'orateur a exprimé sa gratitude à Thomas Paul pour sa participation à la première session et a exprimé l'espoir de le revoir bientôt.
Le Dr Thomas Starke a fourni des informations précieuses sur le concept de "micro alphas" et la géologie financière. Il a discuté de l'évolution du trading des marchés traditionnels vers des stratégies basées sur des algorithmes, des défis auxquels sont confrontées les stratégies alpha dans l'environnement de marché actuel et du potentiel de l'apprentissage automatique pour générer des microalphas. L'importance de tester, d'optimiser les stratégies et d'éviter le surajustement a été soulignée, ainsi que l'importance de la pondération du portefeuille, de la gestion des coûts de transaction et de l'utilisation d'algorithmes de négociation. L'orateur a également présenté l'ancien modèle I'm going Chris pour une meilleure exécution et a annoncé la sortie d'un cours quantra sur les micro alphas. La session s'est terminée par un appel à d'autres questions et une pause avant la session suivante.
Introduction à la négociation systématique d'options | Webinaire gratuit
Introduction à la négociation systématique d'options | Webinaire gratuit
Akshay Chaudhary, analyste quantitatif chez Continuum, a fait une présentation perspicace sur l'importance de la négociation systématique d'options. Il a commencé par illustrer les pièges du trading basé sur l'intuition et l'émotion, racontant l'expérience malheureuse d'un trader qui a subi des pertes importantes. Akshay a souligné la nécessité d'un plan commercial bien défini, d'un cadre logique rigoureux et de la mise en œuvre de mesures stop-loss pour atténuer les risques.
L'orateur s'est penché sur l'approche systématique du trading d'options, expliquant son processus en plusieurs étapes. Cela commence par l'acquisition de données sur les options, qui peuvent être obtenues auprès de fournisseurs ou de sources gratuites telles que Yahoo Finance ou Google Finance. Les données sont ensuite organisées et stockées dans des fichiers CSV ou des bases de données en fonction de leur taille. L'étape suivante consiste à filtrer les données en fonction de paramètres spécifiques, en créant un sous-ensemble de l'ensemble de données complet. Suite à cela, une stratégie d'option est définie et des règles d'entrée et de sortie sont établies. La stratégie est soumise à un backtesting, évaluant ses performances sur la base de mesures telles que le drawdown maximum, le ratio de Sharpe et la variance. Enfin, la stratégie est optimisée en ajustant les paramètres pour maximiser les profits ou minimiser les risques, et elle est testée en avant ou négociée sur papier pour valider son efficacité dans un contexte de marché réel.
Le processus systématique de négociation d'options a été expliqué plus en détail, soulignant l'importance de la récupération et du nettoyage des données, de la création de filtres pour identifier les options appropriées, de la définition de règles de négociation claires pour l'entrée et la sortie, de la réalisation de backtesting pour évaluer les performances, de l'optimisation des stratégies si nécessaire et de la mise à l'essai de celles-ci dans conditions de marché en temps réel. L'orateur a présenté une stratégie papillon back short à titre d'exemple, utilisant des indicateurs techniques pour les entrées et les sorties commerciales. Ils ont démontré le code pour importer des données, calculer des indicateurs, générer des signaux et tester la stratégie.
La présentation vidéo a présenté les résultats du backtesting d'une stratégie simple. La stratégie reposait sur des conditions d'entrée et de sortie spécifiques, les résultats du backtesting illustrant le bénéfice net et le P&L cumulé. L'orateur a mentionné des stratégies plus complexes comme les condors de fer et a souligné l'importance des stratégies de test en avant par le biais de scénarios de trading sur papier avant de les déployer sur le marché réel. Les choses à faire et à ne pas faire en matière de négociation systématique d'options ont également été abordées, notamment l'obtention de données auprès de sources crédibles, la prise en compte des coûts de transaction et des dérapages, le maintien de réserves de capital et la mise en œuvre de mesures stop-loss pour gérer efficacement les risques.
La gestion des risques dans le négoce d'options a été soulignée, avec des stratégies telles que les ordres stop-loss et la couverture. Les quatre étapes clés du trading d'options ont été décrites : les stratégies de backtesting et d'optimisation, l'utilisation de techniques appropriées de dimensionnement des positions et de gestion des risques, le maintien de la simplicité du système de trading et le respect du plan établi. À l'inverse, il a été conseillé aux traders d'éviter de compliquer le système, d'interférer avec la stratégie, de se surexposer à une seule stratégie et de négocier des options illiquides. L'orateur a également fait la promotion d'un cours complet intitulé "Trading systématique d'options", couvrant divers aspects du trading systématique et des stratégies de trading.
Dans le cadre de l'acquisition de données historiques sur la chaîne d'options, des alternatives à Yahoo Finance ont été explorées. Les plates-formes de courtage telles que TD Ameritrade ou E-Trade ont été recommandées car elles donnent accès aux données historiques de la chaîne d'options. Des fournisseurs de données tiers comme OptionMetrics ou IvyDB ont également été mentionnés comme sources de données historiques sur les options, bien que moyennant des frais. Il a été souligné qu'une recherche approfondie devrait être menée pour sélectionner un fournisseur de données fiable qui réponde aux besoins individuels.
L'orateur a souligné l'importance des fournisseurs de données pour les données en temps réel dans le trading d'options, soulignant la nécessité de sources de données crédibles. Ils ont répondu à une question concernant le contenu du cours, assurant aux téléspectateurs que des fichiers pour les options papillon de backtesting seraient fournis. Le cours couvrait des stratégies telles que la stratégie du papillon, la stratégie du condor de fer et les écarts. Il a été précisé que le cours s'étendait du niveau de base au niveau avancé, s'adressant aux personnes ayant une compréhension fondamentale des options. L'analyse technique a été mentionnée comme un outil de sortie, utile pour avoir des connaissances mais pas une condition préalable.
Diverses questions du public concernant le chevauchement entre le programme exécutif dans le trading algorithmique et le trading d'options, la disponibilité des données pour le backtesting en Python et les critères pour considérer les options comme illiquides ont été abordées par l'orateur. Python a été recommandé comme langage de codage préféré pour le backtesting, avec l'utilisation de bibliothèques pour les indicateurs techniques et l'apprentissage automatique. Cependant, il a été noté que d'autres langages comme Java pourraient également être utilisés. L'orateur a mentionné BlueShift comme une autre option pour le backtesting, car il fournit une interface Python.
L'importance des stratégies de test avant la mise à l'échelle a été soulignée. Il a été conseillé d'effectuer des tests prospectifs pendant quelques mois à un an pour s'assurer que la stratégie fonctionne bien sur le marché réel avant d'augmenter le capital ou de procéder à des ajustements. La confiance dans l'efficacité du système est cruciale avant de le déployer à plus grande échelle. La durée des tests prospectifs peut varier en fonction de la fréquence des transactions et de la stratégie spécifique employée. L'orateur a souligné la nécessité d'un backtesting approfondi et d'un échange de papier avant les tests prospectifs, augmentant progressivement le capital tout en surveillant les performances du système.
Le conférencier a recommandé de tester des stratégies systématiques de négociation d'options pendant au moins trois à quatre mois afin de saisir différents scénarios de marché et d'évaluer les performances dans diverses conditions. Plusieurs questions du public ont été abordées, y compris des questions sur l'automatisation de la stratégie d'offre et de demande et si le cours couvrait des stratégies basées sur la surface IV (volatilité implicite). L'orateur a également fourni une brève explication des écarts de calendrier et a conseillé aux apprenants intéressés de se connecter avec des conseillers de cours pour déterminer le cours le plus adapté à leurs objectifs, comme devenir un trader quantitatif.
La possibilité d'utiliser un algorithme pour identifier les chandelles de swing ou d'inversion a été discutée. L'orateur a expliqué que la faisabilité dépend du développement de règles logiques basées sur des paramètres ou des propriétés spécifiques des bougies, telles que des modèles de chandeliers comme le modèle de marteau. En ce qui concerne le choix entre C++ et Python pour le trading, il a été suggéré que Python suffise pour des délais plus longs, tandis que C++ est plus adapté au trading à faible latence et à haute fréquence. Pour les nouveaux venus intéressés par le trading algorithmique d'options, le conférencier a recommandé d'explorer les approches quantitatives dans le domaine du trading des contrats à terme et des options. Ils ont également souligné la pertinence du trading automatisé utilisant Python et Interactive Brokers.
Le conférencier a conclu le webinaire en encourageant les participants à répondre à un sondage pour fournir des commentaires et s'assurer que toutes leurs questions ont été traitées. Ils ont rappelé aux téléspectateurs une remise exclusive disponible uniquement pour les participants au webinaire et ont suggéré de consulter la page du cours et de profiter de l'aperçu gratuit avant de s'inscrire. Les téléspectateurs ont été invités à entrer en contact avec des conseillers de cours pour obtenir de plus amples informations et un parcours d'apprentissage personnalisé. L'orateur a exprimé sa gratitude pour le soutien du public et l'a encouragé à fournir des commentaires pour les futurs webinaires.
Avantages concurrentiels dans le trading algorithmique | Cours de trading algorithmique
Avantages concurrentiels dans le trading algorithmique | Cours de trading algorithmique
Au cours du webinaire, Nitesh Khandelwal, co-fondateur et PDG de Quantum City, a approfondi l'importance des avantages concurrentiels dans le trading algorithmique. Il a commencé par définir ce qu'est un avantage et a fourni des exemples de différentes stratégies de trading. Khandelwal a souligné que les avantages concurrentiels sont essentiels pour que les entreprises commerciales prospèrent à mesure qu'elles deviennent plus prospères. Tout au long de la session, les téléspectateurs ont acquis une compréhension globale des larges avantages que les entreprises commerciales peuvent acquérir et des avantages spécifiques pertinents pour différents types de stratégies.
Khandelwal a présenté QuantInsti, son organisation dont la mission est de créer un écosystème qui permet et renforce le commerce et l'investissement systématiques dans le monde entier. Il a souligné plusieurs initiatives, notamment leur principal programme de certification appelé Quantra, la plateforme de recherche et de négociation Blue Shift et des partenariats d'entreprise couvrant 20 pays. En partageant ces initiatives, le conférencier a mis en valeur l'engagement de QuantInsti envers leur mission.
Ensuite, le conférencier a discuté de l'avantage concurrentiel d'un point de vue commercial, le définissant comme un avantage qu'une entreprise détient sur ses concurrents. Pour illustrer ce concept, il a mentionné des entreprises renommées telles qu'Apple, Google, Tesla, JP Morgan et Goldman Sachs, invitant le public à réfléchir à ce que pourrait être leur avantage concurrentiel.
Ensuite, Khandelwal s'est penché sur les avantages concurrentiels, en particulier dans le trading algorithmique. Il a décrit diverses sources d'avantages concurrentiels, notamment la technologie exclusive, les droits de propriété intellectuelle, les produits ou services uniques, la technologie de pointe, une forte culture d'entreprise et l'accès à des ressources ou des écosystèmes spécifiques. Dans le cadre du trading algorithmique, il a expliqué qu'il s'agit de passer des ordres en fonction de certaines logiques ou conditions, qui peuvent être automatisées ou gérées manuellement. L'utilisation d'algorithmes dans le trading offre un avantage concurrentiel en permettant un traitement plus rapide des données, des capacités de recherche efficaces et des interfaces ou flux utilisateur améliorés. L'orateur a cité RenTech comme exemple d'une entreprise qui a acquis des avantages significatifs grâce à sa propriété intellectuelle et à ses systèmes dans le domaine du trading algorithmique.
La discussion s'est ensuite déplacée vers la classification des stratégies de trading. Khandelwal a généralement classé les styles d'investissement ou de négociation en quantitatifs, techniques ou fondamentaux. Il a en outre classé la vue ou le facteur de trading sous-jacent comme tendance, retour à la moyenne ou basé sur les événements. Il a ensuite expliqué 15 ségrégations clés et avantages concurrentiels dans le monde du trading, englobant des stratégies telles que le trading dynamique, l'arbitrage statistique, l'investissement dans la valeur, le trading en petits groupes, le carry trading et les systèmes basés sur des événements. Le conférencier a souligné que certains de ces systèmes sont hautement automatisés, tandis que d'autres impliquent une prise de décision plus discrétionnaire.
Abordant l'importance de la vitesse en tant qu'avantage concurrentiel dans le trading algorithmique, Khandelwal a souligné la nécessité de réduire la latence dans tous les aspects du trading, y compris la transmission ou la latence du réseau. Il a expliqué que l'obtention d'une latence plus faible implique la colocalisation ou le placement de systèmes à proximité de l'échange dans des centres de données de proximité afin de minimiser le temps nécessaire au transport des données. Après avoir optimisé la latence de transmission, d'autres améliorations peuvent être apportées à l'infrastructure matérielle et logicielle du système de trading algorithmique afin de réduire le temps nécessaire aux données pour atteindre l'échange. L'orateur a souligné que plus le système de trading est rapide, plus l'alpha est important, ce qui est crucial pour les sociétés de trading à haute fréquence.
La discussion s'est étendue à d'autres avantages concurrentiels dans le commerce algorithmique, tels que la qualité des données et l'accès à des sources de données alternatives telles que l'imagerie satellite pour l'évaluation de la demande. Khandelwal a souligné l'importance d'une infrastructure stratégique qui convertit efficacement les idées en actions exécutables. Il a également mentionné les avantages des capacités de recherche étendues, des modèles de tarification avancés et de l'accès à divers marchés par l'intermédiaire de courtiers ou de courtiers principaux. Tout au long de la présentation, le conférencier a souligné l'importance d'avoir un avantage concurrentiel unique pour réussir dans le trading algorithmique.
Un sujet abordé était le concept de "dernier coup d'œil" dans le trading forex, où le teneur de marché a le dernier mot sur l'acceptation d'un échange après qu'un acheteur et un vendeur se soient mis d'accord sur un prix. Cet accès préférentiel constitue un avantage significatif dans le commerce. En outre, Khandelwal a souligné l'importance d'un back-office fluide et d'une bonne gestion des risques en tant qu'avantages informatiques, car ils aident les commerçants à éviter des pertes substantielles. Il a également souligné l'avantage d'avoir accès à des fonds sans paiement immédiat, ce qui offre une flexibilité dans le trading.
En outre, l'orateur a discuté des avantages concurrentiels que les institutions financières et les commerçants peuvent avoir dans le trading algorithmique. Il a identifié le faible coût du financement et l'accès direct aux pupitres de négociation comme un avantage majeur dont bénéficient les banques. Un autre avantage est d'avoir une structure fiscale qui réduit effectivement l'impôt sur les gains en capital à zéro. L'accès à l'information, aux actualités et aux changements réglementaires constitue également un avantage significatif. Enfin, la propriété intellectuelle, y compris les stratégies uniques, les améliorations matérielles et logicielles et les processus exclusifs, offre aux commerçants un avantage substantiel sur leurs concurrents.
Poursuivant la discussion, Khandelwal a mis en évidence neuf avantages concurrentiels qui peuvent contribuer au succès et à la croissance rapide des commerçants. Ces avantages incluent le savoir-faire des processus, les brevets, les compétences, les équipes dédiées et la continuité. Posséder un ou plusieurs de ces avantages peut être une base solide pour que les commerçants prospèrent sur le marché. L'orateur a ensuite décrit les avantages pertinents pour des stratégies spécifiques telles que le trading par paires et la tenue de marché à haute fréquence, y compris des facteurs tels que la vitesse, les données de marché, l'infrastructure stratégique, la gestion des risques de back-office, le coût de financement et la propriété intellectuelle.
L'orateur a souligné l'importance d'identifier et d'acquérir des avantages spécifiques qui sont pertinents pour sa propre stratégie de trading. Comprendre les types d'avantages qui correspondent à la stratégie choisie est crucial, car cela permet aux traders de se concentrer sur l'acquisition et l'exploitation des bons avantages. Khandelwal a également souligné l'importance d'une gestion efficace des risques et a mentionné l'utilisation de leurs propres outils de gestion des risques.
Pour naviguer dans les défis réglementaires, le conférencier a suggéré de commencer par les ressources du régulateur, telles que leur FAQ ou la section des questions fréquemment posées, qui peuvent fournir des informations précieuses. Enfin, Khandelwal a encouragé les téléspectateurs à envisager le programme EPAT pour ceux qui souhaitent créer leur propre bureau de négociation algorithmique ou poursuivre une carrière dans le commerce quantitatif.
Au cours de la session de questions-réponses, l'orateur a répondu à diverses questions du public sur des sujets allant de la réglementation à des stratégies de trading spécifiques comme la stratégie gamma courte. Il a souligné l'importance de la microstructure du marché et a présenté le Dr Robert Kissel, un nouveau membre du corps professoral possédant une vaste expérience dans le domaine. Khandelwal a également répondu à une question sur l'application de la science des données dans le commerce, soulignant que la science des données a de multiples applications au-delà du simple apprentissage automatique ou de l'analyse de données. Il a recommandé d'avoir une compréhension de base des statistiques et des marchés financiers pour tirer pleinement parti du potentiel de la science des données dans le trading.
En outre, le conférencier a discuté des cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans le trading algorithmique, y compris la prédiction des tendances du marché, la gestion des risques et la détection des régimes pour déterminer les stratégies appropriées. Il a reconnu que l'automatisation peut aider à surmonter les aspects psychologiques du trading dans une certaine mesure, mais en fin de compte, une approche systématique, avec ou sans automatisation, est ce qui mène au succès. Khandelwal a conseillé à ceux qui ne maîtrisent pas la programmation de commencer par des ressources gratuites pour apprendre la programmation et évaluer leur niveau d'intérêt avant de s'engager pleinement dans le trading algorithmique.
Dans le dernier segment, Khandelwal s'est concentré sur les outils de programmation utilisés dans le trading algorithmique. Il a souligné que la création de logiciels pour se connecter aux données d'échange et de décodage se fait généralement en C++ ou même directement sur le matériel. Cependant, pour le développement de stratégies, Python est souvent utilisé à moins que le trading à haute fréquence, qui nécessite un traitement des commandes en quelques microsecondes, ne soit au centre des préoccupations. L'orateur a encouragé les participants à envoyer par courrier électronique leurs questions sans réponse en raison de contraintes de temps.
Nitesh Khandelwal a fait une présentation perspicace sur le concept d'avantages concurrentiels dans le trading algorithmique. Il a fourni une compréhension complète des différents types d'avantages, des stratégies de trading et de l'importance d'acquérir des avantages pertinents pour réussir sur le marché dynamique du trading.
commerçants de prospérer et de croître à une vitesse vertigineuse. Il décrit ensuite les avantages pertinents pour une stratégie spécifique, telle que le trading par paires et la tenue de marché à haute fréquence, y compris la vitesse, les données de marché, l'infrastructure stratégique, le risque de back-office, le coût de financement et la propriété intellectuelle.
Demandez-moi n'importe quoi : analyse des sentiments et données alternatives dans le trading
Demandez-moi n'importe quoi : analyse des sentiments et données alternatives dans le trading
Le webinaire a commencé par la présentation par l'hôte de trois panélistes qui font partie de la faculté du Certificat en analyse des sentiments et données alternatives pour la finance (CSAF). Le CSAF est un cours complet conçu pour les professionnels du secteur financier, couvrant divers aspects du trading, de la prise de décision en matière d'investissement et de l'analyse des actualités. Les panélistes comprenaient le professeur Christina Alvanoudi-Schorn, le professeur Gautam Mitra et le Dr Pete Black, chacun apportant une expérience et une expertise remarquables en finance. La session a également fourni des informations sur CSAF et ses avantages, ainsi que de brèves introductions à Unicom, Opturisk Systems et Contingency.
Après les présentations, les présentateurs ont expliqué le format de la session "demandez-moi n'importe quoi" (AMA). Ils ont mentionné que les questions reçues de divers pays avaient été combinées et triées en quatre catégories : analyse des sentiments, données alternatives, opportunités de carrière et autres questions. Bien qu'ils aient cherché à répondre à toutes les questions, ils ont reconnu que les contraintes de temps pourraient empêcher de tout aborder.
La première série de questions portait sur l'analyse des sentiments et le trading. Les présentateurs ont fait référence à un article de 2007 du professeur Peter Tetlock qui a lancé le domaine. Ils ont discuté du concept d'analyse des sentiments dans le trading, expliquant comment les sentiments peuvent être attribués à des valeurs positives ou négatives avant d'affecter les prix des actifs sur le marché. Ils ont fait référence à des manuels sur l'analyse de l'actualité et la finance, ainsi qu'à l'analyse des sentiments en finance, comme des ressources précieuses pour ceux qui s'intéressent au sujet. L'importance d'analyser non seulement les mots mais aussi la sémantique de la présentation de l'information, comme l'a souligné le professeur Stephen Pullman d'Oxford, a également été soulignée. La professeure Christina Alvanoudi-Schorn a pris la relève pour répondre à des questions spécifiques liées à la mise en œuvre de l'analyse des sentiments et à ses larges applications dans le secteur financier, telles que l'allocation d'actifs, l'optimisation de portefeuille et l'analyse du risque de crédit.
Les présentateurs ont ensuite discuté de l'utilisation de Python et des techniques d'apprentissage automatique pour l'analyse des sentiments et la prévision des mouvements du marché. Ils ont mentionné que Python est couramment utilisé en raison de sa disponibilité de packages bien connus pour l'analyse des sentiments et les applications des marchés financiers. Ils ont également abordé la manière de dériver le sentiment des données sur les taux d'intérêt fixes et ouverts et la façon dont le sentiment du marché affecte la tarification des options. Ils ont noté que le délai entre les annonces du marché et le traitement des données offre aux traders un avantage pour informer leurs stratégies de trading.
Passant au sujet des données alternatives, les conférenciers ont expliqué comment elles peuvent être utilisées pour prédire les revenus des entreprises dans un laps de temps beaucoup plus court par rapport aux sources de données traditionnelles. Les données alternatives englobent diverses sources, y compris les données de courrier électronique et de carte de crédit, ainsi que les images satellite et drone et les données de géolocalisation des téléphones portables. Ils ont souligné que l'analyse des sentiments peut également être appliquée à des données alternatives provenant des médias sociaux, fournissant des informations sur les opinions positives ou négatives des traders sur des actions individuelles. L'objectif est d'utiliser des données alternatives pour prédire les bénéfices ou les revenus futurs afin de prendre des décisions d'investissement rentables.
Les conférenciers ont mentionné une étude de cas d'utilisation à venir sur l'utilisation des reçus de commerce électronique pour prédire les revenus des produits et des producteurs vendus sur Amazon dans la conférence Foundations of Alternative Data. Ils ont fait référence à une étude intéressante menée par un collègue, qui a utilisé les reçus de Walmart et d'une entreprise de pizzas pour prédire l'évolution de leurs ventes. Ils ont également discuté d'autres études de cas, comme celle impliquant un téraoctet de données d'actualités open source de Google appelée GDELT. Diverses sources de données alternatives ont été répertoriées, soulignant la croissance rapide du courtage de données.
À l'avenir, les présentateurs ont discuté des problèmes de conformité et d'éthique des données liés à l'acquisition et à l'utilisation de données alternatives dans le commerce. Ils ont souligné l'importance d'être conscient de la confidentialité des données et de s'assurer que les informations personnelles identifiables (PII) ne sont pas présentes dans les données acquises. Les considérations éthiques des stratégies de collecte de données ont également été soulignées. En ce qui concerne l'analyse des sentiments, ils l'ont comparée à l'alchimie, où le but est de trouver des stratégies gagnantes en utilisant des données alternatives, tout en mettant en garde sur la nécessité d'évaluer la valeur de la poursuite.
Les opportunités de carrière sur le marché financier ont ensuite été explorées, en particulier pour les personnes ayant des compétences avancées en programmation et en technologie logicielle. L'orateur a mentionné les défis de transformer les modèles d'apprentissage automatique quantitatifs et IA en applications avec une mise en œuvre enrichissante. Ils ont suggéré que les professionnels déjà dans le secteur financier avec des qualifications traditionnelles telles que CFA ou FRM devraient explorer de nouveaux domaines sur le marché financier en évolution, où les grands acteurs tels que les fournisseurs d'informations offrent de nouvelles opportunités. Le conférencier a également déconseillé de fixer des objectifs de recherche trop ambitieux pour éviter de se retrouver sans résultats tangibles.
La corrélation entre l'intelligence artificielle et les talents d'apprentissage automatique dans les fonds spéculatifs et leurs rendements a été discutée. Se référant à un document de recherche de la Georgia State University, il a été noté que les fonds spéculatifs dotés de compétences en IA et en apprentissage automatique de niveau senior ou junior peuvent gagner environ 2,8 % d'alpha annuel, ce qui en fait une excellente opportunité de carrière pour les personnes capables de générer des rendements supplémentaires. Les conférenciers ont souligné les diverses opportunités de carrière disponibles dans les investissements alternatifs qui utilisent l'IA, tels que la sélection de titres ou l'assistance aux banques dans la souscription de cartes de crédit et de prêts hypothécaires. Ils ont mentionné des programmes comme CAIA Charter et Financial Data Professional, qui offrent une formation sur les techniques d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique ainsi que sur l'éthique des données pour les marchés financiers, et ont encouragé les étudiants à poursuivre des postes en science des données qui s'ouvrent dans l'industrie.
La professeure Christina Alvanoudi-Schorn a souligné l'importance de comprendre l'ensemble de données et les données de sentiment, ainsi que la manière d'interpréter les résultats des algorithmes d'apprentissage automatique lors de la poursuite de carrières en finance. Elle a noté que la science des données ne se limite pas à la finance mais peut être trouvée dans presque toutes les entreprises. Cependant, elle a souligné l'abondance de postes ouverts dans la finance, notamment concernant l'analyse des sentiments et les données alternatives. Pour ceux qui s'intéressent au trading algorithmique avec une connaissance de Python et des compétences en matière de prévision, elle a mentionné la disponibilité de livres pour les aider à démarrer. Le cours dont elle a discuté comprenait neuf conférences de base, dont trois couvraient des données alternatives, et 12 conférences de cas d'utilisation présentées par des praticiens de l'industrie.
Les conférenciers ont abordé la question de savoir si AFL ou Python sont meilleurs pour le commerce. AFL, qui signifie Amy Broker Formula Language, a été développé par un ancien journaliste et propose un langage permettant de mettre en œuvre rapidement une analyse technique. Tout en reconnaissant l'utilité de l'AFL, ils ont recommandé Python pour un niveau d'analyse et de mise en œuvre de stratégie plus approfondi. Ils ont également souligné l'importance d'utiliser une variété d'outils et de techniques pour effectuer des transactions éclairées et gérer les risques. Bien qu'aucune solution miracle ne garantisse le succès commercial, même de légères améliorations de la probabilité peuvent entraîner des bénéfices importants.
Le professeur et ses collègues ont discuté de l'importance d'utiliser à la fois les données de marché et les données de sentiment dans la construction de modèles de trading. Les données de marché reflètent la réalité des portefeuilles commerciaux ou d'investissement, tandis que les données de sentiment recueillies à partir de sources telles que les microblogs et les recherches Google fournissent des informations supplémentaires pour prédire les mouvements du marché. Ils ont suggéré d'utiliser des modèles quantiques ou des modèles d'apprentissage automatique de l'IA pour faire des prédictions, mais ont souligné l'importance des ensembles ou des systèmes de vote pour parvenir à un consensus. Les conférenciers ont exprimé leur enthousiasme à l'idée de travailler sur des projets d'analyse des sentiments et de fournir une formation sur le sujet par le biais de webinaires. Ils ont encouragé les participants à envoyer des questions par e-mail pour de futures réponses.
À la fin du webinaire, les participants ont acquis des informations précieuses sur l'analyse des sentiments, les données alternatives, les opportunités de carrière et l'interaction entre l'IA, l'apprentissage automatique et la finance. L'expertise et les expériences des panélistes ont fourni un aperçu complet du domaine, permettant au public de mieux comprendre comment l'analyse des sentiments et les données alternatives peuvent façonner la prise de décision dans le secteur financier.