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.
Approche Hybride: Combiner ces deux types de trading pour les débutants
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.
Choisir une approche pour commencer
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 algorithmique est plus simple pour les traders particuliers, avec de nombreuses plateformes de trading comme MetaTrader et uTrade Algos proposant des moyens simples de développer et utiliser des stratégies prédéfinies dans un système de trading automatisé. En revanche, le trading quantitatif nécessite une expertise plus poussée en mathématiques, statistiques et langages de programmation – principalement Python, mais aussi C++ et Java. Ces compétences demandent du temps à maîtriser, donc le trading algo peut offrir un démarrage plus intuitif et rapide.
Quel avenir pour les traders quantitatifs, les systèmes de trading automatisé et les marchés?
Les marchés financiers sont en constante évolution. Les récents changements ont été très marquants et rapides. Bien que l’IA et l’apprentissage automatique aient gagné en popularité ces dernières années, ils sont utilisés dans les modèles de trading quantitatif et algorithmique depuis plus d’une décennie. Les modèles adaptatifs, les avancées dans le traitement de données non structurées, le deep learning et le reinforcement learning ont été essentiels pour développer des modèles plus robustes avec de meilleures capacités prédictives et la faculté de détecter des signaux de trading à partir de divers types de données. L’essor d’Internet et du Big Data permet désormais aux quants de constituer des ensembles de données variés pour alimenter ces modèles.
Les marchés crypto ont également apporté de nouveaux éléments. Leur comportement volatil et leur activité 24h/24 et 7j/7 favorisent le développement de bots de trading crypto et de modèles quantitatifs spécifiquement adaptés aux particularités de l’univers crypto.
L’informatique en nuage (cloud computing) offre une puissance évolutive pour déployer des modèles plus intensifs en calcul. Les tendances futures du trading pourraient aussi inclure l’émergence de l’informatique quantique, avec le potentiel de révolutionner la simulation et l’optimisation des modèles de trading.
On peut donc affirmer que la technologie et les marchés financiers deviendront de plus en plus intégrés avec le temps. Pour cette raison, il est fortement recommandé aux traders d’acquérir des connaissances dans des domaines pertinents comme l’informatique, la programmation et l’intelligence artificielle afin de rester compétitifs.
Conclusion
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.
À mesure que la technologie progresse, les marchés évolueront. L’intégration entre les approches quant et algo va s’intensifier. Les traders souhaitant rester à la pointe devront acquérir des compétences en mathématiques, informatique et domaines technologiques afin de conserver leur avance sur la concurrence et faire partie de ce nouvel environnement de trading où les données, les algorithmes et l’IA sont plus importants que jamais.
