Les principes fondamentaux du trading quantitatif peuvent être résumés comme suit : utiliser des modèles mathématiques et des programmes informatiques pour remplacer le jugement humain, exécuter automatiquement les décisions de trading, le cœur étant de capturer les lois ou opportunités du marché par une méthode systématique, en visant des résultats de trading plus efficaces et plus rationnels.
Plus précisément, son principe peut être décomposé en trois étapes clés :
1. Établir un modèle mathématique (stratégie) En se basant sur des données historiques (telles que les prix, les volumes de transactions, les indicateurs macroéconomiques, etc.), on explore les régularités potentielles présentes sur le marché à travers des méthodes d'analyse statistique, d'apprentissage automatique, etc. (par exemple, "la probabilité que le prix des actions augmente après avoir baissé pendant 3 jours est relativement élevée" ou "les écarts de prix entre deux actifs reviennent à la moyenne après avoir divergé"). Ces régularités sont ensuite transformées en formules ou règles quantifiables (c'est-à-dire "stratégies de trading"). Par exemple, une stratégie simple pourrait être : acheter automatiquement lorsque la moyenne mobile sur 5 jours des actions croise à la hausse la moyenne mobile sur 20 jours ; sinon, vendre. 2. L'exécution automatique par ordinateur Une fois que la stratégie est écrite sous forme de programme, l'ordinateur surveille en temps réel les données du marché (comme les prix, le flux des commandes). Dès que les conditions définies par la stratégie sont remplies (comme le déclenchement d'un signal d'achat/vente), il émet automatiquement des instructions de trading, voire passe directement les ordres, le tout sans intervention humaine. Cela évite les interférences émotionnelles potentielles dans le trading manuel (telles que la cupidité, la peur), les délais de réaction et d'autres problèmes. 3. Tests et optimisations continus Les stratégies ne sont pas immuables, il est nécessaire de les "tester en arrière" (simuler les performances passées du marché) à l'aide de données historiques pour vérifier leur efficacité ; en même temps, avec les changements de l'environnement du marché (comme les ajustements de politique, les changements de flux de capitaux), les stratégies peuvent devenir inefficaces, il est donc nécessaire d'ajuster continuellement les paramètres ou la logique pour maintenir l'adaptabilité.
En termes simples, le trading quantitatif consiste à "utiliser des données pour trouver des modèles, utiliser des programmes pour trader", l'essence étant de standardiser et d'automatiser la logique de trading, en recherchant la discipline et l'efficacité.
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Les principes fondamentaux du trading quantitatif peuvent être résumés comme suit : utiliser des modèles mathématiques et des programmes informatiques pour remplacer le jugement humain, exécuter automatiquement les décisions de trading, le cœur étant de capturer les lois ou opportunités du marché par une méthode systématique, en visant des résultats de trading plus efficaces et plus rationnels.
Plus précisément, son principe peut être décomposé en trois étapes clés :
1. Établir un modèle mathématique (stratégie)
En se basant sur des données historiques (telles que les prix, les volumes de transactions, les indicateurs macroéconomiques, etc.), on explore les régularités potentielles présentes sur le marché à travers des méthodes d'analyse statistique, d'apprentissage automatique, etc. (par exemple, "la probabilité que le prix des actions augmente après avoir baissé pendant 3 jours est relativement élevée" ou "les écarts de prix entre deux actifs reviennent à la moyenne après avoir divergé"). Ces régularités sont ensuite transformées en formules ou règles quantifiables (c'est-à-dire "stratégies de trading").
Par exemple, une stratégie simple pourrait être : acheter automatiquement lorsque la moyenne mobile sur 5 jours des actions croise à la hausse la moyenne mobile sur 20 jours ; sinon, vendre.
2. L'exécution automatique par ordinateur
Une fois que la stratégie est écrite sous forme de programme, l'ordinateur surveille en temps réel les données du marché (comme les prix, le flux des commandes). Dès que les conditions définies par la stratégie sont remplies (comme le déclenchement d'un signal d'achat/vente), il émet automatiquement des instructions de trading, voire passe directement les ordres, le tout sans intervention humaine.
Cela évite les interférences émotionnelles potentielles dans le trading manuel (telles que la cupidité, la peur), les délais de réaction et d'autres problèmes.
3. Tests et optimisations continus
Les stratégies ne sont pas immuables, il est nécessaire de les "tester en arrière" (simuler les performances passées du marché) à l'aide de données historiques pour vérifier leur efficacité ; en même temps, avec les changements de l'environnement du marché (comme les ajustements de politique, les changements de flux de capitaux), les stratégies peuvent devenir inefficaces, il est donc nécessaire d'ajuster continuellement les paramètres ou la logique pour maintenir l'adaptabilité.
En termes simples, le trading quantitatif consiste à "utiliser des données pour trouver des modèles, utiliser des programmes pour trader", l'essence étant de standardiser et d'automatiser la logique de trading, en recherchant la discipline et l'efficacité.