Guide complet : le trading automatique pour négocier les indices

Que pense-t-on du trading automatique ? Si vous envisagez d’automatiser votre trading, mais n’arrivez pas à déterminer si c’est risqué ou peu fiable, poursuivez votre lecture. Dans ce guide, nous nous penchons sur les tenants et les aboutissants de ce type de trading, et nous nous concentrons plus particulièrement sur l’application du trading automatique aux indices boursiers.

Nous étudierons les différents algorithmes de trading pour les indices boursiers, la manière de configurer votre algorithme de trading et la manière de concevoir votre stratégie préférée. C’est parti.

Qu’est-ce que le trading automatique ?

Le trading automatique, également connu sous le nom de trading algorithmique, auto trading ou encore boîte noire de négociation, consiste en l’utilisation d’algorithmes informatiques pour automatiser les processus d’achat et de vente d’actifs financiers sur différents marchés. Il s’agit d’utiliser des règles prédéfinies et des modèles mathématiques pour prendre des décisions de trading sans intervention humaine. L’objectif principal des systèmes automatisés est de parvenir à une exécution efficace et optimale des stratégies de trading.

Comment négocier les indices ?

Un indice boursier est avant tout une formule mathématique. Les traders se demandent donc souvent comment il est possible de négocier un indice boursier.

Les fonds négociés en bourse (ETF), les contrats à terme et les contrats de différence (CFD) permettent de le faire. Les ETF et les contrats à terme sont négociés en bourse, tandis que les teneurs de marché indépendants, tels que certains courtiers, proposent généralement des CFD.

Tous ces instruments vous permettent de profiter des performances d’un large éventail d’indices boursiers, dans un sens ou dans l’autre, sans avoir à détenir des actions individuelles.

Voyons maintenant de plus près comment le trading automatique peut être appliqué aux indices boursiers.

La petite histoire du trading automatique

Le trading automatique a vu le jour dans les années 1970 et s’est vraiment fait connaître dans les années 1980, lorsque la technologie informatique s’est démocratisée sur les marchés financiers. Toutefois, ce n’est que dans les années 1990 qu’il a connu un essor important. Les progrès de la puissance de calcul et la disponibilité de données historiques sur les marchés permettant d’obtenir des informations précieuses ont permis aux traders de développer et d’effectuer des backtests d’algorithmes de trading complexes.

Les indices boursiers, contrairement à d’autres instruments, existent depuis longtemps et disposent de banques de données considérables. Ces dernières fournissent aux novices en algorithmes et aux traders expérimentés de quoi tester leurs stratégies automatisées. Bien que certaines données puissent ne pas s’appliquer aux conditions actuelles du marché, la règle tacite est que plus l’échantillon de données est important, plus il est facile de mettre au point un système de trading automatique performant.

Comment élaborer une stratégie de trading automatique ?

À ce stade, nous supposons que vous savez déjà quelle classe de stratégie vous désirez. Suivez donc ces étapes.

Identifier les critères d’entrée et de sortie

Définissez des règles d’entrée et de sortie claires pour vos négociations et gardez les facteurs suivants à l’esprit.

• Signaux d’entrée : déterminez les conditions ou les indicateurs qui déclencheront votre entrée dans une position. Il peut s’agir de moyennes mobiles, de chandeliers ou d’événements économiques.
• Signaux de sortie : sachez quand sortir d’une position, en fonction de vos objectifs de bénéfice, de vos niveaux de stop loss ou de vos ordres trailing stop.
• Taille de la position : déterminez la taille de votre position en fonction de votre tolérance aux risques et de votre niveau de perte. Veillez à ne pas risquer plus qu’un pourcentage prédéterminé de votre capital sur une seule négociation.

Backtest et validation

Testez votre stratégie à l’aide de données historiques afin d’évaluer ses performances dans différentes conditions de marché. Gardez un œil sur la rentabilité, les pertes et le ratio risque/récompense.

Vous pouvez effectuer des backtests à l’aide des fonctionnalités intégrées à la plateforme de trading MetaTrader 4 ou MetaTrader 5. Attention toutefois à la sur-optimisation et à l’overfitting. Il s’agit d’erreurs courantes que de nombreux traders commettent lorsqu’ils débutent dans le trading. Pour en savoir plus, poursuivez votre lecture.

Qu’est-ce que l’overfitting ?

L’overfitting se produit souvent dans le cadre d’un backtest, lorsqu’un trader modifie les paramètres de certains indicateurs ou de certaines règles de trading. La stratégie est alors exceptionnellement performante sur les données d’apprentissage, mais pas sur des données nouvelles, inédites, ou dans des situations de négociation réelles.

Comment éviter l’overfitting ?

Tests hors échantillon et validation croisée

Tester votre stratégie sur des données historiques inédites est également connu sous le nom de test hors échantillon. Supposons qu’un trader ait élaboré une stratégie basée sur une période historique de trois ans entre 2019 et 2022. Pour s’assurer que la stratégie est toujours pertinente, il la « valide de manière croisée » en utilisant des données de 2023, et vérifie si ses performances sont comparables à celles obtenues avec les données de 2019-2022.

L’exemple ci-dessous montre un test de validation croisée généré par une machine pour une stratégie de suivi de tendance sur le S&P 500 à l’aide de bibliothèques basées sur Python. La stratégie continue à générer des bénéfices même sur des données non vues, ce qui suggère qu’elle pourrait également fonctionner dans des conditions de marché réelles. Les performances de ce système dans des conditions de marché réelles sont toutefois légèrement différentes, même s’il reste rentable. Notre conclusion dans ce cas est que cette stratégie n’est pas sur-optimisée pour les données historiques et qu’elle a de bonnes chances de fonctionner dans des conditions de marché réelles.

Un test hors échantillon peut révéler que votre stratégie n’est pas adaptée aux conditions réelles du marché, et certaines idées devront peut-être être écartées. L’élaboration d’une stratégie implique donc des essais et des erreurs jusqu’à ce que vous trouviez celle qui fonctionne. Il est important de prendre le temps de procéder de la sorte, car il n’est pas pratique d’exécuter des stratégies surajustées dans des conditions de marché réelles.

Exécuter votre stratégie automatique en temps réel

Le passage d’une simulation historique au trading en direct implique l’exécution en temps réel d’une stratégie ayant fait l’objet d’un backtest. Voici comment procéder.

Backtest dans un environnement de trading démo ou papier

La plupart des courtiers proposent un compte démo ou de trading papier. Vous pouvez les utiliser pour tester vos systèmes de trading en direct sans risquer de capital réel. Cela permet de confirmer que votre stratégie fonctionne comme prévu dans des conditions en temps réel. Envisagez de l’utiliser avec un petit compte de trading ou un compte Standard d’Exness pour garantir une exécution et des performances correctes.