Trading Quantitatif vs Trading Algorithmique

Le trading sur les marchés financiers est devenu de plus en plus technologique, les méthodologies manuelles laissant place à des stratégies algorithmiques populaires construites avec des langages de programmation pour exécuter automatiquement des ordres selon des critères préalablement établis.
Bien qu’ils partagent des similitudes, le trading quantitatif et le trading algorithmique présentent des différences fondamentales dans leur construction, leur mise en œuvre et leur définition. Décomposons-les:
En règle générale, le trading algorithmique est toujours automatisé, basé sur une approche systématique, tandis que le trading quantitatif peut être exécuté manuellement, bien qu’il soit souvent mis en œuvre via des algorithmes pour plus d’efficacité.
Il existe au moins 5 principes fondamentaux derrière le trading quantitatif et le développement de stratégies de trading durables pour les traders quantitatifs. Ce sont:
Le trading algorithmique vise à automatiser l’exécution des ordres, et il repose sur des principes qui garantissent une performance optimale lors de l’intervention sur les marchés. On peut également mettre en avant 5 valeurs clés :
Bien que le trading quantitatif et le trading algorithmique partagent certains concepts et caractéristiques, avec parfois des chevauchements entre les deux, ils présentent aussi des différences importantes. Ces différences doivent être soigneusement évaluées pour choisir la méthode la plus adaptée à votre style de trading.
Aspect | Trading Quantitatif | Trading Algorithmique |
Focus | Développement de stratégies de trading en utilisant des modèles mathématiques et une analyse statistique | Automatisation de l’exécution des transactions basée sur un ensemble de règles prédéfinies |
Complexité | Très élevée. S’appuie sur des modèles complexes et l’analyse de multiples ensembles de données et variables | Modérée. L’accent est principalement mis sur la mise en œuvre de stratégies de trading via l’automatisation |
Utilisation des données | Utilisation intensive des données de marché et de l’historique des prix, ainsi que de données alternatives comme les actualités, les publications sur les réseaux sociaux, etc. | Principalement des données en temps réel pour une exécution rapide des transactions, telles que définies lors du développement de l’algorithme |
Exécution | Peut être manuelle ou automatisée. L’accent principal est mis sur le développement de la stratégie | Entièrement automatisée. L’objectif est de réduire au minimum l’intervention humaine, en éliminant les émotions humaines de l’équation |
Utilisateurs typiques | Fonds spéculatifs axés sur les données et investisseurs/traders ayant une solide formation dans les domaines STEM (mathématiques, informatique, statistiques, physique, etc.) | Traders, investisseurs et institutions recherchant l’automatisation |
Compétences requises | Mathématiques, statistiques, science des données, apprentissage automatique et langages de programmation (Python, C++, Java) | Accent plus fort sur le codage et la compréhension des plateformes de trading. Moins d’accent sur des connaissances mathématiques approfondies |
Développement | Fortement axé sur le développement de modèles pour prédire les tendances futures du marché et identifier les opportunités d’entrée | Se concentre sur la mise en œuvre de techniques existantes – généralement des stratégies d’analyse technique – via une approche automatisée |
Adaptabilité | Les modèles nécessitent une surveillance constante, des ajustements et un réentraînement en raison de la nature changeante des dynamiques du marché | Les stratégies algorithmiques peuvent être modifiées plus facilement et rapidement pour s’adapter à de nouvelles règles ou conditions de marché |
Gestion des risques | Peut intégrer l’évaluation des risques dans le développement du modèle. Des mesures statistiques peuvent être utilisées plus fréquemment pour gérer les risques | Les règles de gestion des risques ont tendance à être mises en œuvre et automatisées avec l’ensemble de la stratégie, y compris les ordres stop-loss et la taille des positions |
Sensibilité à la latence | Quelque peu moins sensible, étant donné qu’il peut opérer sur des horizons temporels plus longs | Extrêmement sensible. La vitesse d’exécution est cruciale pour le succès des stratégies utilisées dans le trading algorithmique |
Grossièrement parlant, on pourrait dire que le trading quantitatif se concentre sur quoi trader en étudiant différents actifs et leurs historiques, et en développant les bons modèles via les mathématiques et l’analyse technique afin d’identifier les meilleures opportunités de trading. Ceux qui pratiquent le trading algorithmique, en revanche, sont davantage axés sur comment trader, en mettant l’accent sur l’exécution ainsi que sur l’intégration fluide et efficace des données de marché avec les plateformes de trading pour prendre des décisions automatisées.
Il est important de souligner que le trading quantitatif et le trading algorithmique ne sont pas mutuellement exclusifs. Beaucoup de personnes combinent le développement de stratégies quantitatives avec l’exécution algorithmique. Les hedge funds, par exemple, sont bien connus pour mêler ces deux méthodologies : ils utilisent toutes les techniques propres au trading quantitatif pour développer des modèles mathématiques destinés à identifier les actifs mal valorisés, puis utilisent leur propre logiciel de trading automatisé pour exécuter les ordres aux moments optimaux, minimisant ainsi leur impact sur les marchés en direct et réduisant les coûts. Ces entreprises développent également des systèmes de trading à haute fréquence basés sur leurs modèles statistiques de prévision des prix. Il est donc tout à fait possible d’utiliser les deux méthodologies ensemble, même s’il peut être judicieux de se concentrer d’abord sur l’une d’elles.
Sachant que ces approches peuvent être utilisées ensemble et qu’elles se complètent souvent, la question est : quelle approche est la meilleure à adopter comme point de départ?
Le trading quantitatif et le trading algorithmique sont déjà des éléments essentiels des marchés modernes. Ils figurent parmi les outils les plus sophistiqués à la disposition des traders pour obtenir un avantage concurrentiel. Le trading quantitatif se concentre sur le développement de stratégies guidées par les données via la construction de modèles mathématiques complexes pour analyser un large éventail de données financières et non structurées, tandis que le trading algorithmique met l’accent sur l’automatisation et l’exécution efficace. Les deux méthodologies ont une synergie qui permet de les utiliser ensemble. Cette approche hybride renforce la compétitivité et favorise le développement d’un arsenal de trading performant.