Aujourd’hui, il existe plusieurs solutions de trading algorithmique. Nous avons préparé pour vous une liste de ces outils du trading automatique existants.
Signaux automatiques
Les signaux vont indiquer un trade potentiel aux traders : ils permettent d’avoir une information d’achat ou de vente sur un marché en particulier. Le trader prendra alors ou non la décision de suivre ce signal de trading. Mais ils ne garantissent pas la performance des trades ! Ils vont être seulement un outil d’aide à la décision et non -un réel outil de trading autonome. Le trader devra continuer quoi qu’il en soit l’opérationnel.
Attention cependant à l’usage des signaux automatiques. Ils ne prennent pas en compte les news et statistiques économiques pouvant impacter le marché.
Robot de trading automatique
Les robots de trading sont des programmes informatiques dédiés à la pratique du trading. Pour réaliser des trades, le robot de trading va exécuter les ordres donnés par le code informatique de façon drastique. Pour ce faire, il se base sur des indicateurs techniques mis à disposition.
De façon générale, le robot de trading sert aux personnes qui ne peuvent ou ne veulent plus faire d’opérationnel. Le robot trade de façon automatique et doit prendre lui-même ses opérations d’achat ou de vente sur les marchés boursiers.
Le robot de trading suit uniquement les instructions issues du programme informatique dont il est constitué. Les décisions prises peuvent alors comporter des erreurs. En effet, il ne détient pas l’ensemble des informations du marché en temps réel pour réaliser des trades totalement optimisés.
Les robots de trading ne s’adaptent pas de façon autonome au marché. Ainsi, il faut une intervention manuelle régulière pour mettre à jour les algorithmes le composant.
High Frequency Trading
Les High Frequency Trading, ou Trading Haute Fréquence, est utilisé par des fonds d’investissements qui permet de générer des millions de transactions en 1 seconde. En termes d’infrastructures, on parle ici d’ordinateurs ultra-puissants ou de supercalculateurs, qui utilisent des algorithmes de pointe capables d’analyser le marché plus vite que les autres.
Aujourd’hui, le trading haute fréquence représente une partie importante des opérations de bourse dans le monde. Pourtant, les autorités des marchés financiers sont quelque peu réticentes à ce genre de pratiques. En effet, des algorithmes capables de passer des millions d’ordres en une microseconde pourraient présenter un danger en cas de faille dans le système.
Intelligence Artificielle de Trading
L’Intelligence Artificielle dans la finance est la dernière innovation du domaine. Elle est destinée à complètement automatiser l’opérationnel dans le trading. Elle est capable de prendre en compte toutes les informations disponibles sur le marché pour gérer à la fois ses entrées et ses sorties.
Nous avons, nous-même, conçue Ana, notre IA spécialisée dans le trading. Elle a son propre réseau de neurones ce qui lui a permis l’auto-apprentissage du trading. Son but est d’augmenter les performances d’un porte feuilles financier, tout en minimisant le risque.
Grâce au Big Data et au Deep Learning, notre Intelligence Artificielle est capable de traiter des milliers d’informations simultanément pour prendre les meilleures décisions d’investissement en parfaite autonomie.
Le Mot de l'expert
Quels sont les apports du Deep Learning dans la finance, et notamment dans le trading ?
« Le Deep Learning permet de mettre en avant les données colossales issues de la finance (à travers le big data), et cela à trois niveaux :
• Les données marchés. Issues des données marchés, le Deep Learning va permettre de s’appuyer sur la statistique couplée à des algorithmes fractals pour prédire des tendances.
• Les données économiques et financières. Issues des données économiques et financières, l’IA va permettre d’analyser plus rapidement et efficacement des milliers de rapports et de métriques pour noter, par exemple, une entreprise.
• Les réseaux sociaux. Issues des réseaux sociaux, le Deep Learning permet d’extraire un sentiment de marché et anticiper ainsi les mouvements liés à une actualité forte.
Cela va radicalement transformer le métier de la finance. L’opérationnel sera complètement remplacé par les machines, laissant à l’être humain la supervision et l’arbitrage des métriques calculées par le Deep Learning.
Lorsque l’on note à l’heure actuelle que, sur certain indice, 70% des volumes sont passées par des algorithmes, on ne peut que supposer que l’émergence des nouvelles technologies telles que le Deep Learning va permettre l’accélération de cette mutation de la finance. »
Christophe Renaudineau – CEO de Robank Hood
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