Trading Automatique

Après avoir eu un aperçu sur la finance quantitative dans la première partie, nous continuons notre apprentissage du trading algorithmique avec une nouvelle partie plus technique toujours tirée du blog Quantivity.

Partie 1 :  Aperçu de la finance quantitative
Partie 2 :  Les fondamentaux des mathématiques financières
Partie 3 :  Modélisation et analyses mathématiques financières modernes

Cette deuxième partie se concentre sur les disciplines entremêlées qui sont à la base des mathématiques financières modernes et dont la connaissance est donc généralement assumée par les professionnels et la littérature actuelle.

La partie 3 réutilisera ces connaissances pour se spécialiser sur la modélisation et analyse financière qui est le domaine nous intéressant ici au final.

Pour commencer, voici une liste de livres donnant de solides bases sur les théories économétriques, en insistant particulièrement sur les séries temporelles (assumant une connaissance solide an algèbre linéaire et matrix)

Time Series Analysis, par Hamilton: livre classique sur les séries temporelles économétriques
Econometric Analysis, par Greene: livre classique sur les théories économétriques

Puis creusons les notions de filtrage et de vaguelettes :

Wavelet Methods for Time Series Analysis, par Percival et Walden: ouvrage standard sur les vaguelettes
An Introduction to Wavelets and Other Filtering Methods in Finance and Economics, par Gençay, Selçuk, et Whitcher: filtrage et vaguelettes appliqués la finance et l'économie

Explorez les notions de modern statistical / machine learning pour approcher l'intelligence artificielle:

Artificial Intelligence: A Modern Approach, par Russell et Norvig: introduction classique à l'Intelligence Artificielle standard
Apprentissage Artificiel : Concepts et Algorithmes, par Antoine Cornuéjols et Laurent Miclet : ouvrage français de référence (merci npernot)
The Elements of Statistical Learning, par Hastie, Tibshirani, and Friedman: apprentissage standard et statistique intermédiaire
Pattern Recognition and Machine Learning,par Bishop: intermediate classification and learning
Pattern Classification, par Duda: introduction standard à la classification

Voici des références concernant l'optimisation mathématique :

* Linear and Nonlinear Programming, par Luenberger: introduction standard à l'optimisation
* Nonlinear Programming, par Bazaraa et al.: optimisation standard non-linéaire
* Convex Optimization, par Boyd et Vandenberghe: optimisation standard convexe

Finalement, pour ceux qui sont intéressés par les options et vol, intéressez vous aux calculs stochastiques modernes :

Financial Calculus, par Baxter and Rennie: introduction plaisante et intuitive
Stochastic Calculus for Finance I, par Shreve: une introduction douce via les binomiales
Stochastic Calculus for Finance II, par Shreve: une introduction douce en temps continue

Ne manquez pas la partie 3 qui partira de ces connaissances pour rentrez dans le vif du sujet...

Comment acquérir les connaissances pour se mettre au trading algorithmique? Voici une question que beaucoup se posent mais qui reste sans réponse à cause de l'aura de mystère qui entoure cette pratique pourtant désormais fortement répandue. Jusqu'à présent la réponse était d'acquérir les connaissances académiques classiques puis de travailler avec un spécialiste du métier et d'en apprendre ainsi toutes ses ficelles.

Pourtant, à bien y chercher, nous pouvons trouver de nombreuses références permettant de pénétrer le milieu. Nous allons donc faire l'inventaire dans une série de 3 articles des livres qui vous permettront d'acquérir les connaissances nécessaires à ce domaine. Cette liste est tirée du blog Quantivity pour la plupart des références et sera complétée au fur et à mesure par quelques livres manquants que j'ai trouvé intéressant.

Partie 1 :  Aperçu de la finance quantitative
Partie 2 :  Les fondamentaux des mathématiques financières
Partie 3 :  Modélisation et analyses mathématiques financières modernes

Les lecteurs habitués au trading systématique et quantitatif pourront se passer de la partie 1 pour attaquer directement le vif du sujet avec la partie 2. Bien entendu la plupart des ouvrages sont en langues anglaises ce qui posera peut être un problème à certains... auquels je conseillerais l'apprentissage de l'anglais comme exercice préalable et indispensable.

Commençons par des classiques académiques avec la finance comportementale.

Reminiscences of a Stock Operator, par Lefèvre: une introduction classique aux spéculateurs par Livermore. En version françaises: Mémoires d'un spéculateur.
When Genius Failed, par Lowenstein: récit populaire du fiasco de LTCM
Predictably Irrational, par Ariely: une introduction populaire de l'économie comportementale
Behavioral Investing, par Montier: synthèse de sagesse commune

Plongeons nous ensuite dans le trading systématique et les systèmes de trading (entrées, sorties, conservation, les paris avec Kelly, money management, etc), avec un  focus sur les concepts (plutôt que la mécanique qui est un peu daté) :

Trade Your Way to Financial Freedom, par Tharp: une introduction standard au trading à destination des particuliers, tout en ignorant le titre un peu ridicule...
Mathematics of Money Management, par Vince: une introduction standard au money management à destination eds particuliers
Intermarket Trading Strategies, par Katsanos: un évantail de stratégies de trading
Advanced Trading Rules, par Acar et Satchell:  étude de stratégies de trading
Applied Quantitative Methods for Trading and Investment, par Dunis et al: étude de stratégies de trading (incluant un brin d'arbitrage statistique)

Enfin, pour finir, intéressez vous un peu à l'Analyse Technique en gardant un oeuil critique tout en y reconnaissant le prédécesseur du trading algorithmque moderne. Certaines idées empiriques transmises par l'analyse technique sont reprises et élargies par les mathématiques financières modernes et de la microstructure des marchés comme les moyennes mobiles, les convolutions/filtrages, les indicateurs comportementaux (sur-vendus/sous-vendus), les moments dérivés (momentum et accélération, etc). Pour cette raison, malgré une liste astronomique d'ouvrage, une seule référence faisant autorité vous est proposée :

Technical Analysis from A to Z, de Achelis: le texte de référence standard du domaine

A bientot pour la suite de notre étude avec les fondamentaux des mathématiques financières.

D'après une annonce de Metaquotes, MetaTrader 5 permettra de créer des environnements multi-coeurs pour accélérer le backtest et l'optimisation des stratégies. Ces environnements permettent d'optimiser les calculs en permettant de les distribuer sur plusieurs ordinateurs. De même, plusieurs agents de calcul pourront être installé sur un même ordinateur (un pour chaque coeur) afin de permettre une utilisation optimale des ressources.

Par défaut, le nombre d'agent est égal au nombre de processeurs sur la station et ces agents peuvent distribuer des tâches aux agents distants, c'est à dire situés sur des ordinateurs différents. Il est très facile d'installer des agents distants. Tout ce que vous avez à faire est d'utiliser MetaTester.exe (un seul fichier) et d'installer les agents comme des services un par un ou automatiquement selon le nombre de processeurs. Un accès séparé par mot de passe pour chaque agent est mis en place afin de s'assurer que seuls les utilisateurs autorisés pourront s'y connecter.

Voici le backtest d'un EA sur un coeur local. A la fois l'état et la charge du CPU sont montrés.

Démarrer un backtest sur un agent distant :

Les news ont des impacts plus ou moins importants selon le marché tradé. Ceux d'entre vous qui tradent le Forex ont en tout cas remarqué sans aucun doutes ces mouvements brusques et impressionnants dont la signature est caractéristique.

Certains robots sont vulnérables aux "spikes" survenant pendant les news car ils dérogent à leur règles pré établies et étalonnées dans des conditions normales. Toutefois, étant donné que le mouvement a globalement autant de chances d'aller dans la direction de notre système que dans le sens inverse, la profitabilité à long terme de celui ci ne devrait pas être beaucoup impacté, voire même améliorée par la hausse de la volatilité.

Cependant si on regarde en terme de drawdown et de régularité, les news vont par contre avoir un impact négatif et les éviter serait bénéfique.

Il existe globalement deux solutions. Soit incorporer les news dans sons système et les exploiter, soit ne pas trader pendant ces zones de turbulences.

Que l'on choisisse la première ou la deuxième solution, deux types de problèmes, ou de challenges dirons nous pour rester plus positifs, apparaissent.

1 Les Backtests

Il est très difficile de tester les stratégies de management de news car il n'existe pas pour le trader lambda de bases de données historiques de ces événements. Une astuce permettant de contourner le problème consiste à repérer la période pendant laquelle la plupart des news surviennent et de ne pas trader à ces moments là ou d'ajuster les valeurs de stop et take profit en conséquence. La comparaison des backtests sans et avec ce début de filtres de news devrait déjà donner une première indication de l'utilité éventuelle de passer du temps à réaliser un filtre plus complet.

2 Acquérir et traiter un flux de news automatiquement

Contrairement à ce que pensent la plupart des traders, il est possible de réaliser un robot traitant des flux de news. Une seule contrainte, il faut que le flux entrant soit "logiquement" compréhensible. Sans être un savant fou de Wall Street et programmer une Intelligence Artificielle, il est tout à fait possible de commencer à traiter les news correspondant aux statistiques économiques. En effet leur format est parfait puisque ce sont des chiffres, le domaine favori de tout ordinateur. Si l'on connait le nom de la news, la valeur actuelle, le résultat prévu par le consensus et le résultat final de la news finale on a donc tout ce qu'il nous faut.

Or il est justement possible de télécharger de tels flux en temps réel et de manière gratuite (certes ce n'est pas avec ce flux que l'on tradera plus vite que les institutionnels mais ce n'est pas le but ici). Le site Forex Factory propose par exemple un fichier xml nous donnant les prévisions et la valeur actuelle. Vous pouvez d'ailleurs faire tourner un indicateur sous Metatrader 4 utilisant ce flux de news pour avertir le trader des annonces à venir et des données associées. Vous pouvez trouver cet indicateur ici.

Passer d'un indicateur à un robot exploitant ces données sur une stratégie par exemple de straddle sur les news d'importance moyenne/ihaute devient alors chose (presque) aisée. Straddle, kesako? C'est une stratégie qui consiste à ouvrir à la fois un Buy Stop et Sell Stop sur un même sous jacent pour profiter d'un mouvement claire dans l'une des deux directions.

NB1 : Les images illustrant cet article proviennent de Aboutcurrency.
NB2 : Je remercie Paul et son blog pour avoir fortement inspiré cet article.