Plateforme de trading algorithmique avec API ?

Je relance un peu cette file, en soulevant une question plus générale --
Y-a-t’il un intérêt à se lancer dans le trading algorithmique, et plus précisément le Medium Frequency Trading (MFT) ? J’ai commencé à étudier la question, et je liste quelques conclusions, dans le désordre, à titre de point de départ (à noter, je me concentre sur le marché US) :

(1) Il y a en général une confusion entre trading algorithmique, day-trading, High frequency trading, et analyse technique. C’est bien, parce que ça introduit pas mal de bruit dans le marché !

(2) Il y en a beaucoup qui, du fait de l’utilisation d’outils informatiques puissants, pensent faire du vrai trading algorithmique comme les pros, mais ne font que de l’analyse technique automatique. Ce n’est évidemment pas ce qui m’intéresse ici.

(3) Le vrai HFT, à part avoir plein de grosses machines en colocation juste à côté du NYSE, et ne pas payer de commissions, c’est même pas la peine d’essayer.

(4) Les stratégies employées par les "vrais" hedge funds, essentiellement autour du "pair trading", n’ont rien à voir avec de l’analyse technique, mais plus à du data-mining avec des outils statistiques très performants.

(5) Une grande proportion d’investisseurs sur ces marchés utilisent des outils standardisés, des "front-ends" qui gèrent les stratégies pour eux.

(6) Il semble selon les discussions sur les forums que même les plus techniques n’ont aucune connaissance précise des secteurs qu’ils traitent.

Il me semble donc qu’il y a une petite niche, pour ceux qui veulent
- utiliser une approche fondamentale, avec des techniques proches des hedgies
- développer de vrais outils pros (si les mots clés Java / C++ et API n’apparaissent pas ça ne qualifie pas)
- viser du Medium frequency (qques minutes à une journée)
- ne pas utiliser des outils pré-existants (s’il existe un joli système pour effectuer vos stratégies, c’est même pas la peine de commencer).
- se concentrer sur un ou des secteurs qu’ils connaissent et donc peuvent analyser de manière plus précise que la masse

En pratique, j’arrive à me convaincre de l’existence de cette niche potentielle car la mise en place d’outils n’est pas à la portée de tout le monde. Il faut pouvoir programmer, utiliser des modèles statistiques avancés, et être capable de mettre en place des principes de risk management assez avancés.

Qu’en pensez-vous ? Picking pennies in front of a steam-roller ?

Dernière modification par crosby (20/09/2012 12h01)

Bonjour --

C’est un point intéressant que vous soulevez, en effet la rentabilité n’est pas forcément très importante, mais cela dépend du levier que l’on y met (cf l’autre sujet que j’ai lancé d’ailleurs), ainsi que des risques acceptables (max drawdown).

Pour le coût de fonctionnement je suis d’accord qu’il y a tout le temps de développement à prendre en compte, et les frais de système d’information. Pour ce dernier aspect, il me semble (a priori) que l’accès ARCA / ECBOT est suffisant (1 an historiques + deep book info chez IB). Le coût que je constate pour l’instant est de l’ordre de $30 par mois. Je prendrais bien le full accès Reuter + NYSE + Amex mais chez IB c’est du genre $300/mois. Avec des données OHLC de fréquence 1 min, on a déjà pas mal de quoi faire.

Pour les outils, je me concentre pour l’instant sur la combinaison R / Java / IB API qui me semble vraiment optimale. Les outils statistiques disponibles avec R sont de très haut niveau, et il n’y a que l’embarras du choix. Il est intéressant que les "packages" de trading algorithmique existant, même pour R, soient pas mal axés sur le côté analyse technique (indicateurs de truc, machin, ou chose) plus que sur l’application systématique de méthodes économétriques. Cela m’incite à penser que les gens qui ont fait le travail (framework général basé sur une approche économétrique) soient plutôt des pros qui se le gardent pour eux et ne le rendent pas public => c’est d’autant plus intéressant de le faire.

Ici un bon paquet de ressources : Presentations - home

Pour "amortir" le temps passé et le coût d’information je pense qu’il faut avoir un capital de l’ordre de 50k USD au moins.

J’aurais tendance à rester loin des produits à levier du style warrants ou SSF, les bid/ask sont importants. Mon approche serait long/short stocks particuliers / ETFs indices / futures de taux. (ceci incluant la création de paniers de futures de manière à créer une maturité constante).
Je n’ai pas encore tout à fait déterminé la prise en compte correcte des contraintes de shorts (disponibilité des titres pour emprunt) de manière automatique mais je pense que c’est purement une question technique.

Dernière modification par crosby (20/09/2012 14h45)

Permettez-moi d’intervenir sur le sujet car, comme évoqué dans d’autres files, j’ai abandonné depuis longtemps tout discrétionnaire hormis quelques positions value historiques, pour ne conserver que de l’algorithmique sur des échelles de temps de base allant de la minute (essentiellement futures) au quotidien (actions).

Sur ce type d’activité, il faut :
- une ou -mieux- des stratégies, si possible de types/familles/supports différents ;
- une infrastructure pour la réalisation pratique, allant de l’acquisition des données au passage et suivi des ordres.

A titre d’illustration, voici ce que j’ai actuellement en production (soit une dizaine de stratégies sur futures internationaux et actions françaises - pas encore exploré les actions US).

Concernant les stratégies, j’utilise des stratégies de type arbitrage statistique directionnel, c’est-à-dire des biais censés me donner un avantage statistique pour la prédiction des changements ou continuations de mouvements. J’ai réalisé par le passé quelques arbitrages purs sur des convertibles, mais ai arrêté pour plusieurs raisons, notamment parce que leur automatisation s’est avérée impossible (obtention des prospectus, suivi des émissions ainsi que formulation de l’arbitrage à faire à la mano, incompatible avec le fait que la bourse n’est pas mon activité principale). D’autre part, de tels arbitrages sont de plus en plus rares car déjà largement utilisés par des ABC etc. Pour revenir aux stratégies, cela peut aller de trading sur des paires qui ont par le passé présenté un caractère stationnaire, jusqu’à du pur datamining de patterns, y compris sur des indicateurs d’analyse technique. Ce travail est fait à la main, avec Matlab, ou en implémentant directement dans le langage que j’utilise (C#). Le problème principal de ces stratégies est que par définition elles sont liées au passé de l’instrument et que stabilité et durée de vie sont très difficiles à évaluer. Pour la stabilité escomptée, cela passe par pas mal de techniques, telles que la minimisation du nombre de degrés de libertés de la strat pour éviter l’overfitting, jusqu’à la segmentation des données historiques en plus intervalles pour le datamining et sa validation.

Une fois que j’ai une stratégie qui semble tenir la route, reste à la mettre en application. C’est finalement le plus simple, la découverte de stratégies réellement jouables restant la tâche la plus ardue. On en vient au deuxième point, l’infrastructure pour implémenter la strat. Il faut un mécanisme d’acquisition des données, un mécanisme de calcul des signaux, un mécanisme d’exécution. Selon le type d’instrument et l’échelle de temps sur laquelle la stratégie s’applique, j’utilise soit le feed de mon broker (IB), soit des sources additionnelles (Euronext, IQFeed). Stabilité et qualité de la source sont vraiment des problèmes difficiles à résoudre et je n’ai toujours pas trouvé de feed correct pour certains supports comme le contrat future CAC40 (FCE). Par exemple, IB ne délivre pas toutes les transactions, mais en fait du sampling, tandis qu’IQFeed contient régulièrement des erreurs résultant sur des sauts de 10 points. Même sur des stratégies daily sur actions, NYSE Euronext, ma source de référence, plante régulièrement.

Une fois ces écueils plus ou moins réglés, la stratégie est exécutée automatiquement en temps réel via l’API IB (cas des strats futures intraday), soit hors ligne le soir (cas des strats daily sur actions). Dans ce dernier cas, une fois que ma strat m’a sorti les mouvements à effectuer, c’est moi qui les passe manuellement pour l’ouverture suivante, en introduisant manuellement un peu de levier via recours, si besoin, à des dérivés (chose que je n’ai pas encore implémenté en automatique).

L’API IB fournit tout ce qu’il faut pour passer des ordres et gérer les positions, le reporting sur le compte. Au début, j’utilisais en plus NinjaTrader comme frontend et middleware : front-end pour me permettre de voir le comportement de la strat, middleware car il fournissait un niveau d’abstraction assez intéressant par rapport à l’API IB. Compte tenu du prix, et du fait que j’ai depuis eu le temps entre temps de développer mon propre environnement d’exécution des stratégies, NT est devenu superflu et je l’ai abandonné. En termes de connectivité Internet, l’ensemble de mes stratégies tourne sur un serveur correct (Xeon E3, 8 Go RAM) que je loue dans un datacenter français. Ceci dit, aucun besoin d’avoir une puissance de calcul importante, l’important est d’avoir une latence système et réseau minime et surtout une disponibilité très élevée pour éviter toute coupure en pleine journée.

A+
lct

Crosby,

Je ne sais pas ce que tu fais dans la vie, mais je ne te suis pas sur le lien entre niveau et hedge fund. Ces packages ne sont pas écrits pour te fournir des solutions "clé-en-main", mais une structure à partir de laquelle tu peux écrire des stratégies arbitraires. Ce n’est que mon avis, mais j’ai énormément de respect pour les auteurs de ces packages. D’une part ils fournissent à la communauté d’excellentes fonctions, d’autre part de nombreuses problématiques qu’ils tentent de résoudre sont celles que l’on se pose en pratique. Bossant pour HF, en ce qui me concerne ces packages me sont TRÈS utiles en R&D.