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Algorithme et robot de trading

L’analyse technique

Article en cour de rédaction, non corrigé et non terminé.

Pour faire suite à mon article « Peut-on prédire les cours de bourse » je vais m’attaquer en premier à l’analyse technique/chartiste. Par la suite je ferais d’autres articles du même format pour m’attaquer à d’autres stratégies et idées reçues sur la bourse.

Comment tester la pertinence d’une méthode?

Je vais m’y prendre comme pour le test d’un médicament, d’une théorie scientifique etc… C’est à dire comparer deux échantillons représentatifs et statistiquement parlant, l’un de test, l’autre témoin. Et finir par un test d’hypothèse.

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La route vers le robot parfait – partie 5

Année 2014, j’ai décidé de commencer l’année simplement. Mon premier projet a été d’analyser les données macro-économiques pour essayer de prédire les krachs boursiers. J’ai donc récupéré de nombreuses données sur 1 siècle ou plus (lorsque c’était possible), sur une base mensuelle. Dans ces données, j’ai collecté les indices PMI, Ted Spread, Taux de chômage, Phili Fed etc… Pour faire un premier tri j’ai superposé les courbes de ces indices sur le dow jones et le pib us pour ne conserver que les plus parlants. Ensuite j’ai tout entrée dans Excel pour analyser ça, savoir si ces données avaient un impact réel ou non sur la bourse pour le mois suivant (formule de Bayes, pour séparer corrélation ou causalité), malheureusement et aussi surprenant que cela puisse paraitre la réponse a été non. Le hasard marche aussi bien pour prédire les krachs ou des croisements de moyenne mobile longue. Mais je retenterais plus tard avec d’autres technologies plus modernes. Lire la suite

La route vers le robot parfait – partie 4

Période 2011-2013

Après les tentatives infructueuses précédentes, je me décide cette fois de changer de sous-jacent et utiliser les options que je viens d’apprendre à maitriser (livres : options futures et autres actifs dérivés, pricing et volatilité des options, faire de l’argent avec les options). Je crée un premier robot swing trader (en c++), utilisant un de mes indicateurs perso en UT journalière (voir article précédent) sur le S&P500, dow jones et dax30. Et là miracle performance élevée, taux de réussite énormes. Mais je ne passe qu’un ou deux ordres par mois, donc finalement je décide d’utiliser les options manuellement, il n’y a pas d’intérêt à automatiser cette stratégie (pour les curieux mes stratégies favorites sont, risk reversal, short strangle, front spread et skip strike butterfly). Lire la suite

La route vers le robot parfait – partie 3

Période 2009-2010

Arrivé à ce moment de l’histoire j’ai des indicateurs techniques qui me semblent parfaits, un bon money management, des robots bien codés, mais les performances restent faible. Donc qu’est-ce que je peux améliorer. La première chose qui me vient en tête est le souci des If Else (pour les non développeurs, si il se passe ça, je fais ça, sinon autre chose) trop psycho-rigide. Donc je décide de remplacer ça par d’autres algorithmes, à l’époque je m’intéressais beaucoup aux réseaux bayésiens dynamiques, modèle de markov caché, k plus proche voisins, perceptron etc… Et là au lieu d’améliorer les choses tous s’empire, je me retrouve avec des robots ne voulant jamais passez d’ordres, ou faisant absolument n’importe quoi. Les performances chutent et pratiquement tous mes essais sont négatifs ou alors équivalent à ce que je faisais avant (donc on complexifie les programmes pour ne rien apporter). Lire la suite

La route vers le robot parfait – Partie 2

Petit avertissement avant de commencer, pour qu’un robot soit valide il doit être fait sur un historique précis et tester sur un autre historique pour voir s’il généralise bien, ainsi on évite le sur-apprentissage (dans le cas du machine learning) ou la sur-optimisation. De plus pas d’utilisation de martingale (comme c’est le cas sur de nombreux robots forex douteux). Lire la suite

La route vers le robot parfait – Partie 1

Mon objectif est de créer un robot qui soit parfait à mes yeux. C’est-à-dire qu’il doit être capable de me battre haut la main (pour que l’investissement en temps de travail soit amorti).

Les objectifs à atteindre sont : Chute maximale de 5% , aucune année en perte (si long terme), aucun mois de pertes (si plus court terme), performance minimal de 40% annuel multiplier par le levier utilisé (donc juste 40% si pas de levier, 80% si levier 2), tenir compte de la fiscalité. Lire la suite

Algorithme génétique

Derrière ce nom barbare se cache un algorithme inspiré de la théorie de l’évolution et plutôt simple à mettre en œuvre. Il s’agit d’un algorithme d’optimisation a utilisé pour trouver les réglages idéals d’un indicateur technique, robot de trading, entraîner des réseaux de neurones, trouver le build order parfait dans le jeu starcraft etc Cet algorithme fonctionne de cette manière : Schema_simple_algorithme_genetique

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