Les différentes stratégies de trading automatique

Le marché boursier est réputé comme étant le portefeuille d’investissement le plus volatil et le plus risqué, au point ou tout particulier attiré par le trading devrait y réfléchir à deux fois avant de s’y aventurer. C’est surtout le cas notamment lorsqu’il débute et que son capital de départ est limité. Cependant, le trading représente aussi le moyen le plus rapide et le plus lucratif pouvant permettre à un investisseur de doubler ses capitaux, voire même les augmenter de manière exponentielle. Trader exige des personnes, une bonne compréhension du fonctionnement du marché financier, mais aussi savoir éviter ses pièges et profiter des opportunités qui s’offrent à eux. Certains traders par manque de temps ou de compétences recourent à l’utilisation du trading automatique comme le robot de trading XBOT17, une stratégie de plus en plus populaire.

Qu'est-ce que le trading automatique ?

Le trading automatique est une méthode consistant à utiliser un robot pour ouvrir et clôturer les positions à la place du trader. Ceci augmente le volume de positions et même leur efficacité. Le robot fonctionne à l’aide d’algorithmes basés sur des paramètres préconfigurés. Le trading automatique offre divers avantages aux utilisateurs. En plus de son fonctionnement ininterrompu, et la vitesse d’exécution des opérations, il supprime l’aspect émotionnel propre au trading manuel, sachant qu’un trader est souvent confronté à des émotions le freinant  sur son élan. Cela peut être la peur, la cupidité ou encore l’hésitation. Toutefois, le trading automatique nécessite un backtesting comme nous le verrons ultérieurement, en plus d’une surveillance constante. Tout ceci est nécessaire dans le but de s’assurer de son bon fonctionnement.

 

Le trading automatique fonctionne selon la configuration faite par le trader, si ce dernier achète une action à 70 euros, il peut régler son robot pour qu’il la revende à 90 euros par exemple et il ajoutera un Stop-Loss pour clôturer l’ordre dans le cas où l’action devait retomber à 60 euros, et ce dans le but de limiter les pertes. Les plateformes utilisées (MetatTrader 4, L2 Dealer…) comprennent des stratégies de trading automatique et des Expert Advisors (EA), permettant aux traders d’ajouter des niveaux d’entrée et de sortie pour les ordres et des alertes de prix, entre autres.

Quelles sont les différentes stratégies de trading automatique ?

Ces stratégies recourent toutes à l’utilisation du trading algorithmique, permettant aux traders de repérer les opportunités rentables et d’en tirer profit, en utilisant les statistiques, l’actualité économique et géopolitique, les tendances actuelles, les prévisions futures…

Voici les principales stratégies :

– Le backtesting

Lorsqu’un trader décide de recourir au trading automatique pour développer ses performances, il doit d’abord tester son robot trading. La stratégie adaptée est appelée le backtesting, et est proposée gratuitement par les développeurs et les plateformes de trading en ligne, lesquels utilisent des données historiques, pour tester l’efficacité et la fiabilité d’une stratégie donnée. En théorie, une stratégie ayant bien fonctionné dans le passé reproduirait les mêmes résultats à l’avenir, et inversement une stratégie ayant mal fonctionné dans le passé pourrait mal fonctionner à l’avenir.

 

Le backtesting renseigne le trader sur le bénéfice, les pertes, la volatilité, le ratio gain/perte, le capital investi… Les logiciels utilisés pour le backtesting offrent généralement deux écrans, l’un permettant d’ajuster les paramètres de backtesting et l’autre permet d’afficher les résultats du backtesting. La plupart des robots proposent des fonctionnalités similaires, et quelques-uns incluent des fonctionnalités plus avancées comme le dimensionnement automatique de la position.

Lors d’un backtesting, un trader doit prendre en compte plusieurs facteurs. Il devra d’abord tenir compte des tendances du marché durant la période où une stratégie a été testée, sachant que si elle a été efficace pendant cette période, elle ne le sera pas forcément des années plus tard. Il est également recommandé de considérer l’univers comme celui des valeurs technologiques, sachant qu’il est préférable de l’élargir à des fins de test. Aussi, il ne devra pas négliger la volatilité, les frais de commission, le rendement annuel, les taux d’intérêt… Le trader devra ajuster tous ces paramètres afin de ne pas sur-optimiser les résultats de performance, car s’ils ont été élevés par le passé, ils ne seront généralement pas aussi précis à l’avenir.

– Stratégie de suivi des tendances

Le trading automatique a la capacité d’agir sur un nombre important de marchés simultanément, sachant qu’il analyse les données du marché en temps réel, tout en prenant la meilleure décision d’investissement.

Cette stratégie sert à identifier les tendances puis à ouvrir et clôturer les ordres. Elle est plus efficace sur le long terme et vaut aussi bien pour les marchés à la hausse que ceux à la baisse. C’est la stratégie la plus facile à mettre en œuvre, car elle n’implique pas de prévisions.

Cette stratégie ne recourt aucunement à l’analyse fondamentale, mais repose uniquement sur l’analyse technique. Un trader peut recourir à l’achat d’un actif en hausse, en pensant que le marché continuera à croître, il peut également acheter un actif en baisse lorsqu’il pense que le marché va continuer à baisser, et ce en shortant l’action, par l’intermédiaire du courtier.

Généralement, pour le trader qui recourt à cette stratégie, lorsque le marché est en baisse, il adoptera une tendance baissière. Pour lui, il est préférable de vendre, sachant qu’il est difficile de prévoir quand le marché cessera de baisser. Aussi, lorsque ce dernier rebondit, tout en supposant qu’il continuera de monter, le trader adoptera une tendance haussière et préfèrera se positionner à l’achat, car ne sachant pas exactement quand il cessera de monter.  

– Stratégie de suivi des tendances

Cette stratégie permet aux traders de gérer un nombre important d’ordres en un laps de temps, et ce en fonction des paramètres préalablement définis dans le système de trading automatique. Le principe de cette stratégie repose sur la détection de micromouvements de marché et ce en une période très courte qui se compte en millisecondes. Ceci grâce à des algorithmes super puissants, qui ont la capacité d’exécuter des ordres en un rien de temps.

Plusieurs traders divisent leurs ordres en un certain nombre de lots afin de ne pas révéler leurs intentions aux autres investisseurs sur le marché. Dans le but de découvrir les prix que ces derniers sont prêts à investir pour acheter des titres, les robots de trading envoient des pièces avec différents prix afin de faire ressortir l’information désirée.

– Arbitrage

Généralement, les actions sont cotées dans différentes bourses avec des prix différents. La stratégie d’arbitrage consiste à acheter un produit dérivé et son sous-jacent ou une action double à la bourse, les cotant au prix le plus bas, afin de les revendre simultanément à la bourse les proposant au prix le plus élevé. Grâce à cette différence de prix, le trader maximise le profit, sans risque. L’avantage avec le trading algorithmique est la possibilité qu’il offre au trader pour observer divers actifs sur différents marchés simultanément, en ouvrant des transactions dès que le robot trading constate des écarts sur les prix. Aussi, vu que ces prix changent rapidement, les robots de trading ont la capacité de suivre ces changements instantanément et d’exécuter les transactions rapidement offrant au trader un net avantage sur les concurrents lents.

– Stratégies directionnelles

En anticipant un changement de prix suite à un événement précis, les traders achètent ou vendent les actions. Les traders doivent être capables d’évaluer le marché en ayant un accès très rapide à l’information. L’événement en question devra cependant être répétitif afin de permettre aux investisseurs de se baser sur les données de marché publiées pour déterminer l’impact que cet événement aura sur les prix  des actifs. Le trader analysera par la suite les nouvelles données publiées avec les plus anciennes, en accordant une importance particulière à la variation des prix de la dernière publication avec les précédentes, ainsi que les dates et heures de publication. Le profit que le trader réalisera dépendra alors de sa vitesse de réaction à la publication.

– Stratégie de rééquilibrage des fonds indiciels

Les fonds indiciels ont gagné en popularité ces dernières années. Les fonds négociés en bourse (ETF) sont estimés à près de 15%. Ceci est dû à la popularité de l’investissement passif adopté par les traders adoptant une attitude “buy and hold”, attirés par la simplicité de ce type d’investissement, ne nécessitant pas une surveillance quotidienne. Toutefois, à long terme le paysage des placements et les objectifs de l’investisseur peuvent changer. Pour obtenir les meilleurs rendements tout en réduisant les risques éventuels de perte, les investisseurs doivent s’assurer que leur tolérance au risque corresponde au profil de risque de leur portefeuille, et ce en procédant à un rééquilibrage régulier de leurs fonds indiciels.

Ainsi, en négligeant le rééquilibrage de leur portefeuille tout au long des quatre phases du cycle économique (expansion, sommet, contraction et creux), plusieurs investisseurs passifs se positionnent à un niveau de risque supérieur à leurs attentes, pouvant compromettre leurs objectifs.

Ainsi, lorsque le cycle économique passe du creux à l’expansion, l’investisseur s’attend à ce que le cours des actions augmente, et c’est pour lui l’occasion de trouver les fonds indiciels qui suivent les industries bénéficiant d’une croissance plus importante. Aussi, lors d’un rééquilibrage des fonds indiciels, un investisseur devra éliminer les émotions, d’où l’intérêt de recourir au trading automatique.

– Stratégies basées sur des modèles mathématiques

Dans cette stratégie, le trader va recourir aux modèles mathématiques, et ce dans le but de capter des signaux d’achat et/ou de vente. Le trader va éliminer les effets du hasard en se concentrant uniquement sur la performance. Parmi les modèles utilisés, on peut citer la stratégie Delta neutre, qui consiste à constituer un portefeuille d’options en faisant en sorte de le couvrir contre la variation des prix de ses titres sous-jacents. 

 

– Réversion moyenne (plage de négociation)

Selon cette stratégie, quelles que soient les fluctuations des prix d’un actif financier, son prix finira par s’équilibrer et revenir à une valeur moyenne après avoir atteint des valeurs extrêmes sachant qu’à l’ouverture des marchés financiers, durant les deux premières heures, les cours grimpent considérablement.

Les traders achèteront une action lorsque son  prix est en dessous de la limite inférieure pour la revendre lorsqu’il dépassera sa limite supérieure. Parmi les outils utilisés, on peut citer les Bandes de Bollinger, dont certains paramètres permettent aux traders de trouver des opportunités de trading, ces bandes agissent comme des limites ascendantes et descendantes sur les écarts. Lorsqu’un prix se déplace vers l’une de ces deux bandes, les chances que le prix revienne vers le centre sont alors élevées. Le recours au trading automatique, permet d’identifier grâce aux algorithmes les opportunités et de les exécuter dans un laps de temps. Les robots peuvent parier en toute sécurité que les écarts massifs ne vont pas durer. Toutefois, le seul risque avec cette stratégie est que ces algorithmes ne prennent pas les fondamentaux en considération d’où la nécessité pour le trader de contrôler les transactions.

Il existe une autre forme de réversion moyenne, appelée le trading par paires. Lorsque deux actifs sont corrélés, le trader peut utiliser son algorithme pour observer le mouvement de ces actifs. Ainsi, lorsque l’un fait un mouvement, le robot peut placer une transaction en estimant que l’autre actif suivra bientôt. L’avantage avec l’utilisation d’un robot trading, est que les délais d’intervention peuvent parfois être trop courts, ce qui rend leur intervention précieuse.

 

– Arbitrage statistique

Cette stratégie repose sur la réaction similaire des actions liées entre elles à une nouvelle ou un événement donné. Cette stratégie consiste à utiliser les inefficacités des prix et à profiter grâce au trading algorithmique des petites opportunités.

– Prix ​​moyen pondéré

Un trader utilise le prix moyen pondéré pour lancer des commandes importantes décomposées en petits lots, à un créneau horaire préalablement défini (en utilisant des intervalles de temps). Toutefois, vu la difficulté de réaliser ces transactions avec rapidité et précision, les traders recourent aux robots de trading afin de maximiser le rendement de leurs capitaux. Leur objectif, est d’exécuter l’ordre le plus proche du prix pondéré en fonction du temps et du volume.

– Stratégie de trading momentum

Elle est basée sur une logique selon laquelle une tendance dominant le marché a des chances de se poursuivre, jusqu’à ce que le marché montre des signes de retournement de tendance. Toutefois, cette logique ne devrait pas pousser les traders à effectuer des transactions très risquées, mais ils doivent appliquer cette stratégie à des niveaux raisonnables et prudents.

Parmi les outils utilisés dans cette stratégie, il y a les moyennes mobiles, un excellent indicateur d’observation des tendances. Il s’agit d’une ligne sur un graphique représentant l’évolution du cours d’un actif donné pendant x heures, jours, semaines ou mois. La tendance est considérée comme forte lorsqu’elle se maintient au-dessus de la ligne et faible lorsqu’elle franchit la ligne en dessous.

– Stratégie d’apprentissage automatique

Conjuguée à l’intelligence artificielle, cette stratégie offre aux traders de nouveaux niveaux de performance. La lecture et le traitement d’articles de presse peuvent permettre aux robots de trading la possibilité d’obtenir un aperçu sur les mouvements du marché. Le recours à l’apprentissage automatique permet d’évaluer les autres stratégies et d’affiner les transactions en recherchant continuellement les meilleurs rendements. Alors qu’on leur reproche justement de ne pas réaliser d’analyse fondamentale, les robots de trading peuvent regagner la confiance de leurs utilisateurs. À titre d’exemple, une stratégie d’apprentissage appelée Naïve Bayes, permet d’effectuer des échanges basés sur les probabilités antérieures et les statistiques. Lorsque par exemple, les données historiques indiquent que Bitcoin est en hausse de 80% après 2 ou 3 jours d’inactivité, le robot trading exécuterait automatiquement des commandes. Il revient à chaque trader de paramétrer son robot, puis lorsqu’il est satisfait, il peut se permettre de le laisser agir en réduisant la fréquence de ses interventions.

En utilisant  la stratégie des reportages, les robots interpréteront les informations en recherchant les mots clés tout en désignant les stratégies adéquates. Il est évident que les robots ne bénéficient pas de la logique nécessaire, mais lorsqu’ils sont correctement configurés, ils peuvent offrir à leurs utilisateurs des avantages sur les autres traders. Évidemment, ce genre d’algorithmes sont sophistiqués et sont difficiles à trouver en plus d’être coûteux, à moins que le trader n’ait de bonnes compétences en codage ou qu’il fasse appel aux services d’un développeur professionnel.

– La poursuite de la tendance

Cette stratégie consiste à observer certaines commandes puis à agir en partant du principe qu’elles conduiront à de nouveaux mouvements de prix.  La réussite de cette stratégie nécessite la détention d’informations privilégiées qui sont difficiles à obtenir de manière légale. Toutefois, certains traders ont trouvé le moyen d’extraire ces données de manière légale en recourant aux forums de négociation, appelés “dark pools”, lesquels livrent ces informations, mais avec un temps différé. Les traders recourant à cette technique bénéficient d’un sérieux avantage sur ceux qui ne le font pas, en devançant la vague. En effet ces mêmes informations ne seront diffusées que plus tard sur le reste du marché. En dépit du fait que ces informations ne soient pas communiquées en temps réel et l’effet retardé des mouvements de ces données sur le marché, de nombreux traders ont adopté cette stratégie.