4.3 - Algorithmic Trading
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1. Introduction
Objectif du cours
Pourquoi l'Algo Trading est-il important en finance ?
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L'Algo Trading (ou trading algorithmique) permet des transactions ultra-rapides et précises en bourse grâce à des algorithmes informatiques.
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Il augmente la performance financière en réduisant l'erreur humaine et en exploitant rapidement les fluctuations de marché.
Contexte général
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Domaine concerné : Marchés financiers.
À la fin de cette leçon, tu seras capable de :
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Définir précisément l'Algo Trading.
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Expliquer comment fonctionnent les stratégies algorithmiques.
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Identifier les risques et les avantages liés à cette pratique.
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Citer des exemples concrets d'utilisation.
2. Concepts clés et vocabulaire
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Algo Trading : Utilisation de programmes informatiques pour acheter ou vendre des actions automatiquement. Exemple : Un algorithme achète automatiquement une action quand son prix baisse de 2 % en une minute. Analogie : pilote automatique pour les marchés financiers.
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Backtesting : Tester un algorithme sur des données historiques. Exemple : Tester une stratégie sur les données de l'année précédente pour voir si elle aurait généré du profit. Analogie : simulation d'une course automobile avant la compétition réelle.
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Trading haute fréquence (HFT) : Transactions ultra-rapides effectuées en millisecondes. Exemple : Acheter et revendre une action en moins d'une seconde pour profiter d'une petite variation de prix. Analogie : comme envoyer des messages instantanés sur Snapchat.
Cheat Sheet :
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Algo Trading : Trading automatisé par ordinateur.
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Backtesting : Test sur données passées.
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HFT : Transactions très rapides.
3. Histoire et contexte
Origines
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L'Algo Trading est apparu dans les années 1970-80 avec l'informatisation des marchés financiers.
Évolution
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Années 1990 : Apparition du trading haute fréquence.
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Crise de 2008 : Mise en lumière des risques du trading algorithmique (« Flash Crash » de 2010).
Références clés
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Thomas Peterffy : pionnier du trading algorithmique dans les années 1980.
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« Flash Crash » de 2010 : crise provoquée par une erreur d’algorithme ayant causé une chute rapide et brutale des marchés.
4. Utilisation aujourd'hui
Exemples actuels
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Banques et hedge funds comme JP Morgan et Goldman Sachs utilisent le trading algorithmique.
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Plateformes comme Robinhood ou Interactive Brokers proposent l'Algo Trading aux particuliers.
Étude de cas réelle
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« Flash Crash » de mai 2010 : Un algorithme défectueux a provoqué une chute temporaire de 9 % du Dow Jones en quelques minutes.
Lien avec les carrières financières
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Analyste quantitatif, développeur d'algorithmes, gestionnaire de fonds utilisant le trading algorithmique.
5. Perspectives d'avenir
Innovations attendues
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Intégration croissante de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning.
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Prise en compte accrue des critères ESG (environnementaux, sociaux, gouvernance).
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Réglementations renforcées pour limiter les risques.
Outils futurs
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Développement d’algorithmes éthiques et transparents.
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Utilisation accrue des cryptomonnaies et de la tokenisation.
6. Réflexion critique
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Influence sur nos vies : L'Algo Trading montre comment la technologie façonne l’économie mondiale.
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Controverses : Critiqué pour amplifier la volatilité des marchés et créer des inégalités technologiques.
Questions de réflexion
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Existe-t-il d'autres moyens efficaces de gérer le risque sur les marchés ?
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Quels dangers cachés présente l'Algo Trading ?
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Comment ce système fonctionnerait-il dans un pays ou une époque sans informatique avancée ?
7. Conclusion
Résumé des points clés :
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L'Algo Trading utilise des ordinateurs pour exécuter automatiquement des transactions boursières.
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Permet des échanges ultra-rapides et précis, mais présente des risques comme les erreurs algorithmiques.
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Le Backtesting permet de tester les stratégies.
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Les banques et fonds d'investissement utilisent massivement ces algorithmes.
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L’IA et la régulation vont fortement influencer l’avenir de cette pratique.
Astuce mnémotechnique :
« ALGO » = Automatique, Logique, Gestion rapide, Optimisation
Ressources complémentaires :
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Vidéo explicative YouTube : « Le trading algorithmique expliqué simplement »
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Podcast : « La face cachée du trading haute fréquence »
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Livre : « Flash Boys » de Michael Lewis