Name: [fr] Trading Automatique avec ProrealTime - ebook
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Développez un robot rentable étape par étape

Félicitations ! Vous venez de vous engager dans une des disciplines les plus difficiles existant aujourd’hui. Le trading algorithmique est un univers fascinant et passionnant. Son apprentissage vous permettra de repousser les limites de l’analyse technique et du trading.

J’ai créé ce livre pour vous aider à concevoir votre propre système de trading automatique avec Prorealtime. Dans un premier temps, je vous donnerai une base théorique et conceptuelle nécessaire à la conception d’algorithmes de trading. Puis je vous guiderai, étape par étape dans la programmation de votre robot de trading. Viendra ensuite un chapitre sur l’analyse des backtests dans lequel je vous expliquerai comment limiter le risque de suroptimisation de votre système.

J’ai créé un modèle de machine learning spécifiquement adapté à l’optimisation des systèmes de trading automatiques que vous pourrez facilement utiliser pour configurer votre robot de trading.

Après la mise en production sur votre compte de trading réel, viendra le management des systèmes de trading automatiques. Il y a des règles de gestions à connaître et à appliquer strictement, qui vous permettront de savoir quand démarrer et quand arrêter un robot de trading.

Avec ce livre, vous vous donnez les moyens de créer un système de trading automatique fiable et robuste.

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Description
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Description

Deuxième édition

Le présent livre est une refonte approfondie de l’édition précédente qui représente une véritable amélioration pour le lecteur. La plupart des chapitres ont été révisés voire réécrits et de nombreux thèmes ont été ajoutés :

- – Corrélation entre les indicateurs techniques
- – Combinatoire et arrangements
- – Reconnaissance des figures chartistes avec les distances mathématiques
- – Corrélations fractales multi-timeframe
- – Modèle de sous-optimisation volontaire
- – Arbitrage de stratégies suroptimisées
- + Code source d’une stratégie automatique
- + Code source de reconnaissance du Double Bottom

Cet ouvrage a pour vocation de devenir une référence incontournable pour ceux qui souhaitent se plonger dans le développement d’une solution de trading automatique avec Prorealtime.

Date de parution	28/04/2022
Editeur	Auto édition
Format	E-BOOK PDF (Format A5)
Nombre de pages	638

A propos des nouveautés

1. Comment choisir les meilleurs indicateurs techniques ?

Je vous donne le code source permettant de calculer la corrélation entre deux indicateurs techniques. Cela vous aidera à mieux choisir vos indicateurs aussi bien en trading manuel qu’en trading automatique. Utiliser des indicateurs décorrélés améliorent la lecture du marché et la prise de décision.

2. Trouver les meilleurs croisements de moyennes mobiles

Grâce à un algorithme fondé sur les arrangements sans répétitions, vous pourrez trouver les croisements de moyennes mobiles les plus profitables. Le code source est facile à utiliser et peut être appliqué sur n’importe quel indicateur de tendance.

3. Reconnaissance des figures chartistes

Ce chapitre a été totalement réécrit. Je vous donne le code de trois algorithmes capables de reconnaitre toutes les figures chartistes que vous souhaitez, des plus simples aux plus complexes. Le premier algorithme fonctionne avec les corrélations, le deuxième avec les distances Euclidiennes et le troisième avec la distance de Hausdorff. Les distances mathématiques sont particulièrement efficientes dans la reconnaissance des formes. Le code sources est détaillé et expliqué. Vous pourrez facilement l’adapter à vos besoins.

4. Arbitrage fractals multi-timeframe

C’est un nouveau chapitre dans lequel je présente le code d’un arbitrage entre deux unités de temps. L’algorithme utilise les corrélations fractales multi-timeframe permettant d’anticiper un retournement haussier. Cet arbitrage est adaptable sur la plupart des indices majeur comme le S&P500, le Dow Jones ou le Dax40.

5. Modèle de sous-optimisation volontaire

Ce modèle est très simple à comprendre et à utiliser. Il consiste à dégrader volontairement la courbe des gains d’un backtest pour augmenter la probabilité de gains future.

6. Arbitrage de stratégies suroptimisées

Il s’agit de la contraposée du modèle précédent. Une stratégie suroptimisée à plus de chances de perdre dans l’avenir que de gagner. Ce modèle cherche à transformer le risque de perte en espérance de gains d’une stratégie. Il consiste à suroptimiser volontairement une stratégie dans le but de prendre des positions inverses dans l’avenir. Il y a cependant des règles à respecter pour que ce model fonctionne.

7. Code source d’une stratégie automatique

Je vous donne un exemple complet d’une stratégie de trading automatique. Le code contient toutes les fonctionnalités nécessaires au bon fonctionnement d’un système de trading automatique. Vous pourrez vous en servir de modèle pour créer votre propre robot de trading.

Table des Matières

Préambule

Qu’est-ce que le trading algorithme ?
Pourquoi j’ai choisi de faire du trading algorithme ?
Le style de trading Algorithmique que j’ai choisi
- Exemple de mes trades
Ce qu’on peut attendre du trading algorithmique
Limites et possibilités du trading algorithmique
- Différences entre systèmes automatiques et systèmes autonomes
- Non-adaptabilité des systèmes automatisés
  - Le problème de la non-adaptation à l’environnement
  - Résoudre la non-adaptabilité d’un système automatique
- Les extrêmes « complexité et simplicité »
  - Les règles de gestions
  - Le contexte global
  - Les variables décisionnelles
Pourquoi Prorealtime ?
- Langage de Prorealtime
- Fonctionnement de ProOrder
- Sur quels actifs peut-on lancer un robot ?

Prise en main de ProRealTime

Présentation de l’environnement de développement
- Environnement de développement et tests
- Résultat d’un backtest
- Environnement de suivi d’exécution
  - ProOrder AutoTrading
  - Positions ouvertes
Créer et Lancer un premier test
- Créer un système ProOrder
  - Fenêtre « ProBacktest & Trading Automatique »
  - Éditeur « ProBacktest & Trading Automatique »
  - Création par Programmation
- Explication des lignes de codes d’exemples
  - Premier bloc
  - Deuxième bloc

Les grands concepts du trading algorithmique

Les trois piliers du trading algorithmique
- Efficience
  - Définition
  - Perte d’efficience d’un système
  - Maintenir le niveau d’efficience d’un système
  - Notions de Génie logiciel
- Efficacité
  - Définition de l’efficacité
  - Complexité
  - Complexité constante, linéaire, logarithmique et exponentielle
  - Réduction de la dimensionnalité
  - Réduire la dimensionnalité grâce au booléens
  - Analyse en composante principale
  - Conclusion sur la réduction de la dimensionnalité
  - Réduction de la granularité
  - Élagage Alpha-Bêta
  - Efficacité et complexité – Pour aller plus loin
  - Nombre « idéal » d’indicateurs techniques
  - Ce qu’il faut retenir
- Performance
  - Qu’est-ce que la performance ?
  - Associer le risque à la performance
  - Ratio de Sharpe
  - Attention à la volatilité latente
  - Ce qu’il faut retenir
Gestion et intégration du risque
- Risques liés au trading automatique
- Exposition au risque
- Intégration du risque
  - Exemple d’intégration du risque
Trading et jeux d’argents
- Jeu du pile-ou-face
  - Pile ou face sans commissions
  - Pile ou face avec un spread de 0.1€
- Jeux de la roulette
  - Jeux de la roulette sans le 0
  - Jeux de la roulette avec le 0
  - Jeux de la roulette en Martingale avec le 0
- Conclusions
  - Le coût par transaction
  - Le risque par transaction
  - Le ratio spread / espérance de gain
Stratégie vs Tactique p100
- Définitions
  - Qu’est-ce qu’une stratégie ?
  - Qu’est-ce que la tactique
- Approche Stratégique
  - Opportunité d’arbitrage
  - Mains fortes vs mains faibles
  - L’action des algorithmes et des robots
  - Les objectifs de prix
  - Les cycles des stratégies de trading
  - L’erreur de généralisation
  - Conclusions
- Approche Tactique
  - Jeux à somme nulle
  - Théorème du Minimax de Von Neumann
  - Algorithme du MiniMax
  - Le trading est-il un jeu à somme nulle ?
  - Pourquoi l’approche tactique ?
  - Faut-il rejeter la stratégie ?
  - Intrication tactique et stratégique
- Vos deux premiers choix tactiques
  - Choix de votre courtier
  - Thin market vs thick market
Les cinq métiers du trading algorithmique
- I. Recherche de stratégies
- II. Conception de systèmes automatisés
- III. Développement et tests unitaires
- IV. Backtester un système de trading
- V. Management des systèmes de trading automatiques

I. Recherche de stratégies automatiques

Arbre de décisions
- Rechercher un point d’entrée
  - Modélisation de l’arbre de décision
  - Code du système de recherche
  - Exécution de l’arbre de décision
  - Version pour une stratégie de vente à découvert
  - Code pour une stratégie short
  - Lancement du test et interprétation du résultat
Combinatoire et arrangements
- Tester toutes les combinaisons de croisements
- Arrangements sans répétition
  - Qu’est-ce qu’un arrangement ?
- Trouver les meilleurs croisements de moyennes mobiles
  - Code de recherche des meilleurs croisements
Reconnaissance des figures chartistes
- Reconnaissance par corrélation
  - Les étapes de reconnaissance par corrélation
  - Code d’un indicateur Double Bottom
  - Exemple de détection d’un Double Bottom
  - Ouverture d’une position après un double bottom
  - Code de l’algorithme du double bottom
  - Les limites de la reconnaissance par corrélation
- Les Distances Euclidiennes
  - Quelques mots sur Euclide
  - Qu’est-ce que la Distance Euclidienne ?
  - Reconnaissance des formes avec les distances Euclidiennes
  - Code de reconnaissance du marteau vert
  - Principe du vote de majorité
  - Généralisation de l’algorithme de reconnaissance
  - Reconnaitre un double bottom avec les distances
  - Code de reconnaissance d’un double bottom
- La distance de Hausdorff
  - Quelque mot sur Felix Hausdorff
  - Qu’est-ce que la distance de Hausdorff ?
  - Formule de la distance de Hausdorff
  - Déroulement de l’algorithme de Hausdorff
  - Code de reconnaissance avec la distance de Hausdorff
- Conclusion sur la reconnaissance des figures chartistes
Corrélations fractales multi-timeframes
- Qu’est-ce qu’une fractale ?
- Les fractales sur les marchés
- Comment exploiter les fractales sur les marchés ?
  - Calculer la corrélation entre deux unités de temps
  - Code pour calculer la corrélation multi-timeframe
  - Code d’un arbitrage fractal multi-timeframe
  - Aller plus loin dans la recherche de stratégies

II. Conception d’un système automatisé

Cycle de création d’un système de trading
- Modèles de conception
  - Modèle en cascade
  - Modèle cycle en V
Conception générale
- Description de la stratégie
  - Description décisionnelle
  - Description fonctionnelle
  - Description des règles de gestions
- Exemple de conception générale
  - Description décisionnelle
  - Description fonctionnelle
  - Description des règles de gestions
Conception détaillée
- Exemple de Pseudo-code

III. Développement d’un système de trading automatique

Intégrer le coût d’une opération
- Table des spreads pour le DAX
- Spread IG Market
Architecture globale du robot
- Block « Paramètres et initialisation »
- Block « Ouverture de positions »
- Block « Gestion des positions ouvertes »
- Block « Arrêt d’urgence »
Paramètres et initialisation des variables
- Définition des paramètres
  - PRELOADBARS
  - CUMULATEORDERS
  - FLATBEFORE et FLATAFTER
  - Gestion du TIMEFRAME
  - Reconstruire une échelle de temps supérieure
  - Le mode TICK par TICK
  - Le mode TICK par TICK et fiabilité des tests
- Perception et vision du marché
  - Perception humaine
  - Perception du marché par le système
- Définir un calendrier économique et boursier
  - Heures de négociation des marchés
  - Jours de négociation des marchés
  - Jours fériés / Marchés fermés
  - Les Jours particuliers
  - Cas des samedi et dimanche
  - Créer une « Condition calendrier »
  - Journées des banques centrales
- Limiter le nombre d’ouvertures par jour
  - Code pour limiter le nombre d’ouvertures par jour
  - Le nombre d’ouvertures par jour « idéal »
- Initialisation et réinitialisation des variables
  - INTRADAYBARINDEX
  - Initialiser avec « undefined »
Les types de marchés
- Identifier le type de marché
  - Les six types de marchés
  - Accélération et fin de tendance
- Choisir un type de marché
- Mesurer la direction du marché
  - Coefficient directeur d’un indicateur de tendance
  - Moyenne mobile
  - Régression Linéaire
  - Régression linéaire vs Moyenne mobile
  - Régression quadratique
  - Ajustement du « lissage – retard » des indicateurs
  - Les trois configurations générant des erreurs
  - Éliminer les faux signaux avec le lissage
  - Le ratio Lissage / Retard
  - Éviter les faux signaux avec les écart-types
  - Réflexions sur les régressions linéaires et polynomiales
  - Exemple de détection d’un marché haussier
- Mesurer la volatilité du marché
  - Mesure de la volatilité historique
  - Direction de la volatilité
  - Volatilité implicite
- Spécificités du marché des matières premières
  - L’équilibre entre l’offre et la demande
  - La saisonnalité
  - Les capacités de stockage
  - Conclusions sur les matières premières
- Mesurer l’accélération du marché
  - Déterminer la direction du prix
  - Mesurer l’accélération du prix
  - Application à d’autres indicateurs
Ouvrir une position
- Configurer le STOPLOSS et le TARGET
  - Positionnement statique du stoploss et du target
  - Positionnement dynamique du stoploss et du target
  - Algorithme de type « Grid »
  - Ajustement par intervalle du stoploss et du target
  - Mon choix personnel de positionnement
- Instructions d’ouverture d’une position
  - Composition de l’instruction d’ouverture d’une position
  - Ouvrir une position acheteuse ou vendeuse
  - Nombre de contrats par ordre
  - Les types d’ordres d’ouvertures de positions
  - Ordre à plage de déclenchement
  - Durée de validité des ordres LIMIT et STOP
  - Temps entre deux ouvertures de positions
  - Mon choix personnel de type d’ordres
- État des positions de votre système
  - Comment utiliser les variables d’états des positions ?
- Conditions d’ouvertures de positions
  - Conditions du marché
  - Conditions de votre stratégie de trading
Gérer une position ouverte
- Initialisation du stoploss et du target
  - Syntaxe des stoploss et des targets
  - Mon choix personnel de type de stoploss et de target
  - Exemple de placement d’un stoploss et d’un target
- Gestion du stoploss et du target
  - Modification d’un stoploss et d’un target
  - Désactivation d’un stoploss et d’un target
  - Les stops suiveurs
- Programmer un stop suiveur
  - Algorithme du stop suiveur
- Réinitialisation des variables
  - Risque de perte d’efficience
  - Risque d’ouvertures de positions non souhaitées
  - Créer un bloc de réinitialisation
- Redéfinir l’objectif de prix
  - Définir une moyenne mobile comme target
- Algorithme des centaines
  - Indicateur des centaines
  - Algorithme de détection des chiffres ronds
  - Choisir la prochaine centaine comme objectif
- Pivots mensuels
  - Méthode de calcul du pivot
  - Pivots mensuels
  - Notes et observations sur les centaines et les pivots
- Algorithme de sécurisation des gains
  - Déclaration des variables
  - Activation de la sécurisation de la position
- Remplacer le target par un ordre STOP
  - Les limites des ordres TARGET
  - Conditions de sécurisation des gains
  - Activation conditionnelle de la sécurisation
  - Enrichir l’algorithme de la sécurisation des gains
Arrêt d’urgence d’un robot
- Instruction QUIT
  - Mise en garde sur l’instruction QUIT
  - Exemple d’arrêt avec QUIT
- Quand arrêter un robot ?
  - Arrêt pour cause de volatilité extrême
  - Arrêt sur cassure d’un support
  - Arrêt pour pertes excessives

IV. Analyse des Backtests

Lancement d’un backtest
Lecture du résultat d’un backtest
- Les métriques d’analyses d’un backtest
  - Gains et pertes
  - Répartition des trades
  - Temps
  - Widgets avancés
Premiers contrôles visuels et globaux
- Mesurer l’efficience de votre système
- Identifier le dénominateur commun
- Votre algorithme est-il suroptimisé ?
  - Les deux risques de suroptimisations
- Écart-type global de votre stratégie
  - Écart-type trop important
  - Écart-type acceptable
- Répartition des gains
  - Répartition des gains concentrées
  - Répartition des gains dispersées
- Mesure du Tracking Error
  - Tracking error d’une stratégie
  - Interpréter le tracking error
- Le ratio Gain/Perte
  - Ratio gain/perte trop faible
  - Effet d’un ratio gain/perte trop faible
- Sécurisation des gains
- Temps dans le marché
  - Écart-type du temps dans le marché
  - Augmentation du temps dans le marché
- Temps en difficulté
- Ce qu’il faut retenir
Les stress tests
- Augmentation du spread
  - Déroulement du stress test
  - Simulation de l’augmentation du spread
  - Code source de la fonction
  - Explication du code
  - Lancement d’une simulation
  - Augmentation du spread sur ProBacktest
  - Comportement d’une stratégie suroptimisée
  - Comportement d’une stratégie sous-optimisée
  - Conclusion sur l’augmentation du spread
- Faite exécuter les stoploss à un point près
  - Pourquoi faire ce test ?
  - Déclencher l’exécution du stoploss
  - Généralisation de cette méthode à un système
- Simuler un retour au pile-ou-face
  - Exemple d’une stratégie dissymétrique
  - Retour au pile ou face d’une stratégie dissymétrique
  - Exemple d’une stratégie symétrique
  - Retour au pile ou face d’une stratégie symétrique
  - Réalisez vos propres simulations
  - Conclusion du test du retour au pile ou face
  - Succession de pertes et pire cas possible
  - Estimer le coût d’une succession de pertes
  - Simuler le pire cas possible
- Simuler un flash krach
- Ce qu’il faut retenir
Optimisation des variables
- Fonctionnement de l’optimiseur des variables
- Lancement de l’optimiseur des variables
  - Ouvrir la fenêtre de l’optimiseur
  - Fenêtre de l’optimiseur
- Optimiser une variable
  - Ajouter une variable à l’optimiseur
  - Configurer la plage de données et le pas
  - Lancement de l’optimiseur
  - Lecture du résultat de l’optimiseur
  - Optimisation des variables et Tick par Tick
  - Trier le résultat de l’optimiseur
  - Approfondir l’intervalle de valeur
- Les valeurs orphelines
  - Qu’est-ce qu’une variable orpheline ?
  - Tester si une variable est orpheline
- Conclusion
Algorithme de Gradient Descent
- Définitions et concepts
  - Définition de l’algorithme de Gradient Descent
  - Fonction convexe et non-convexe
  - Erreur quadratique moyenne
  - Fonction coût
  - Coût de l’erreur
  - Minima local et global
  - Maxima local et global
- Pourquoi utiliser l’algorithme de Gradient Descent ?
- Comment utiliser l’algorithme de Gradient Descent ?
  - Evolution des gains
  - Courbe des gains
  - Ajustement convexe du résultat dans Excel
  - Créer un graphique avec Excel
  - Identifier le maxima global
- Les limites du Gradient Descent
  - Déplacement des minimas et des maximas
- Conclusion sur le Gradient Descent
Optimisation Walk-Forward
- Définitions et concepts
  - Qu’est-ce que l’optimisation Walk-Forward ?
  - Série temporelle
  - Training set
  - Validation set
  - Walk-Forward Efficiency
- Lancer une optimisation Walk-Forward
  - Activer le Walk-Forward
  - Premier résultat de l’optimisation Walk-Forward
  - Première interprétation du résultat
  - Deuxième test d’optimisation Walk-Forward
  - Second résultat de l’optimisation Walk-Forward
  - Seconde interprétation du résultat
  - Élimination d’un événement unique
  - Troisième interprétation du résultat
- Interprétation du résultat du Walk-Forward
- Limites de l’optimisation Walk-Forward
- Conclusion sur l’optimisation Walk-Forward
Modélisation Stochastique
- Définitions et concepts
  - Définition du test stochastique
  - Objectif du test stochastique
- Application du test sur Prorealtime
  - Conditions de validation du test
  - Ce que l’on cherche à savoir
- Test unitaire du Stochastique
  - Problématique initiale
  - Objectif du Test unitaire du Stochastique
  - Exemple d’une mini stratégie de suivi de tendance
  - Lancement d’un test unitaire
  - Interprétation du résultat
- Test global du Stochastique
  - Objectif du Test global du Stochastique
  - Lancement du Test
  - Interprétation du résultat
  - Résultat du lancement du test
- Généralisation de la modélisation stochastique
- Les limites de la modélisation stochastique
- Ce qu’il faut retenir
Modèle d’optimisation GD-SM
- Présentation du modèle GD-SM
  - Définition du model GD-SM
  - Pourquoi utiliser le GD-SM ?
  - Application des modèles classiques aux marchés
- Fonctionnement du GD-SM
  - Sélection des valeurs possibles
  - Validation de valeurs possibles
- Les limites du GD-SM
- Ce qu’il faut retenir
Modèle de sous-optimisation volontaire
- Exemple d’une stratégie de trading automatique
  - Description de la stratégie
  - Code initial du point d’entrée
- Déroulement de l’optimisation
  - Division de l’espace de recherche
- Optimisation des stoploss et des targets
  - Optimisation des stoploss
  - Préparation de l’optimisation du stoploss
  - Configuration de l’optimiseur pour le stoploss
  - Résultat de l’optimisation du stoploss
- Optimisation des targets
  - Préparation de l’optimisation du target
  - Configuration de l’optimiseur pour le target
  - Résultat de l’optimisation du target
- Configuration suroptimisée de la stratégie
  - Résultat du backtest suroptimisé
  - Courbe des gains de la stratégie
  - Vérification sur la période hors optimisation
  - Comparaison entre backtest et réalité
- Trouver la juste optimisation d’un système de trading
  - Dégradez la courbe des gains de votre backtest
  - Sous-optimiser les stoploss et les targets
  - Résultat de la sous-optimisation en backtest
  - Performance d’une configuration sous-optimisée
- Validation de l’optimisation dans l’avenir
  - Comparaison IS vs OOS
- Limites du modèle de sous-optimisation
  - Gestion du risque
  - Définition des valeurs « sous-optimisées »
  - Choix des paramètres à sous-optimiser
- Ce qu’il faut retenir
Arbitrage de stratégies suroptimisées
- Qu’est-ce qu’un arbitrage de stratégie suroptimisée ?
- Comment suroptimiser une stratégie ?
  - Résultat de l’arbitrage
  - Interprétation du résultat
- Modèle d’arbitrage de stratégies suroptimisée
Prise de positions ultérieures au point d’entrée
- Retarder l’ouverture d’une position
  - Ajouter un délai à l’ouverture
  - Ajouter une condition de temps
- Exemple de positions retardées sur une stratégie
  - Code d’une stratégie de suivi de tendance retardée
  - Lancement de l’optimiseur de variables
  - Interprétation du résultat
Construire une position sur les marchés
- Pourquoi construire une position ?
  - Lissage du risque
  - Contrer la chasse aux stops
- Comment construire une position ?
  - Séparer vos systèmes pour construire une position
- Les règles pour construire une position
  - Choisir une stratégie appropriée
  - Définir un canal d’achat
  - Revérifier les conditions de marché
- Code pour construire une position
- Exemple d’une construction de position
Environnement d’efficience
- Limiter le risque d’incertitude
  - L’équation de l’environnement d’efficience
  - Sous-optimisation volontaire du système
  - Management des systèmes de trading
- Limiter le système au marché connu
  - Fonctionnement normal du marché
  - Condition de fonctionnement normal
  - Événements sans précédent
- Marchés fermés ou en panne
- Problème de cotation
- Volume nul ou très faible
- Détecter les bougies sans corps
Ma stratégie est-elle devenue obsolète ?
- Cycle de vie d’une stratégie de trading
- Durée de vie d’une stratégie automatique
  - Relation entre timeframe et durée de vie
- Les signes d’obsolescences
  - Augmentation du temps dans le marché
  - Augmentation du temps en difficulté
  - Augmentation de la variance du résultat
  - Re-test de l’augmentation du spread
  - Positionnement des stoploss proche d’un support
  - Le marché s’approche de vos stoploss
Conclusion sur les backtests

V. Manager un système de trading automatique

Recette d’un système de trading automatique
- Cahier de recette
- Exemple d’un cahier de recette
  - Recette de la gestion du risque de suroptimisation
Mise en production
- Les étapes de mise en production
  - Validation des prérequis
  - Mise en production
  - Activation et vérifications post MEP
Suivi d’exécution et de prises de positions
- Créer une interface dédiée au suivi des robots
  - Fenêtre « ProOrder AutoTrading »
  - Fenêtres des positions ouvertes
  - Graphique des prix
  - Mon interface dédiée à la gestion des robots
- Reprendre une position en manuel
  - Pourquoi reprendre une position en manuel ?
  - Comment reprendre une position en manuel ?
- Crash d’un système de trading automatique
Gérer les incidents techniques
- Les différents types de pannes et d’incidents
- Que faire en cas de panne de cotation ?
  - Préparez votre plan d’actions
  - Panne de cotation d’une place de marché
  - Panne de cotation des produits dérivés
- Que faire en cas d’activation des coupe-circuits ?
  - Seuils des coupe-circuits
  - Risque d’explosion du spread
- Que faire en cas de panne de réseau ?
  - Avoir une deuxième connexion Internet
  - Contacter le service client
- Que faire en cas de crash d’un système de trading automatique
- Supervision des infrastructures
  - IG trading platform statuts
  - Statuts des places de marchés
Vérification continue de l’efficience du système
- Relance continue des tests
- Analyse des positions prises
- Connaître les éventements non gérés ou non testés
Arbitrage de stratégies par le Z-Score
- Méthode de management des systèmes de trading
- Risque de succession de pertes
- Description du modèle décisionnel
- Calcul et mesure du Z-Score
  - Recalcul du z-score dans Excel
- Règles de gestions du management par le z-score
  - Rappel sur l’interprétation du z-score
  - Seuil de décision d’arrêt d’une stratégie
  - Règle de gestion d’arrêt d’une stratégie
  - Règle de gestion de redémarrage d’une stratégie
  - Règle de gestion de lancement d’une nouvelle stratégie
- Exemple d’application réel du z-score
- Les limites de l’utilisation du z-score

Conclusions globales

Références & Bibliographie

Annexe

Code source pour la recherche de stratégies
- Decision tree pour quatre indicateurs techniques
- Decision tree pour cinq indicateurs techniques
- Croisements de cinq moyennes mobiles
Indicateur chartiste
- Reconnaissance Euclidienne du marteau vert
Code source complet d’une stratégie automatique

6 reviews for [fr] Trading Automatique avec ProrealTime – ebook

Rated 5 out of 5

Renaud (verified owner) – 29 September 2020

Hello Vivien, merci pour la mise à jour.

J’ai commencé à lire l’ebook, arrivé a la moitié. Je trouve qu’il est très riche en informations. Je vais profiter de mes congés de fin d’année pour passer sur la nouvelle version et travailler les bots. J’ai vu que tu parlais en exemple, d’un setup de resserrement des BOL, cela vaut-il la peine de s’y attarder ?

Avec la V11, connais tu les limitation pour backtester en tick par tick et comment s’y prendre au mieux ?

Je te souhaite un bon we et de bonnes fêtes de fin d’année, même si elles seront un peu particulières cette année
Rated 5 out of 5

Vivien A. (verified owner) – 12 December 2020

Merci pour ton super livre c’était hyper enrichissant j’ai appris beaucoup de choses
Voici mon feedback:

Ce que j’ai préféré:
– les simulations python sur pile ou face etc pour comprendre d’un point de vue statistique l’impact du spread et du rapport risque reward par rapport au placement du tp/sl
– la métaphore avec le chien, pour comprendre comment optimiser la recherche de stratégies (élagage alpha bêta, réduire les dimensions avec le binaire plutôt qu’un max de granularité dès le début etc)
– ton explication sur à partir de quel moment tu places le trailing loss

Ce que j’aurais aimé voir plus:
– pourquoi tu privilégies les stratégies de continuation à la hausse ?
– plus de détails sur comment identifier une tendance de fond haussière faiblement volatile, est-ce que les règles que tu as mis dans le template sont suffisantes ?

Ce que j’ai eu du mal à comprendre:
– le gradient descent, j’ai l’impression que le but est de vérifier qu’on a bien une répartition convexe des gains, et que si on bouge un peu la valeur de la variable choisie ça doit continuer à gagner, c’est bien ça ?

et pour continuer, je suis un peu choqué qu’on doive tester 100 stratégies pour en trouver une qui marche bien lol
et je me sens un peu frustré, parce que ça veut dire que je vais probablement marcher dans tes traces et perdre du temps à tester des stratégies que tu sais perdantes !

Je me dis qu’il y a forcément un moyen d’être plus efficace ! Peut-être qu’on pourrait s’échanger quelques tips ? 🙂

a+ !
- vivien (verified owner) – 12 December 2020
  
  Salut Vivien,
  
  Merci pour ton retour et d’avoir pris le temps de faire cette analyse,
  
  Je vais intégrer tes remarques pour la prochaine version :
  
  – pourquoi tu privilégies les stratégies de continuation à la hausse ?
  
  En fait c’est pour avoir les statistiques à mon avantage, il y a un peu plus de chance de gagner en étant haussier dans un marché haussier que dans un marché baissier.
  (je vais repréciser ce point)
  
  – plus de détails sur comment identifier une tendance de fond haussière faiblement volatile, est-ce que les règles que tu as mis dans le template sont suffisantes ?
  
  Je peux joindre un exemple plus complet, personnellement j’utilise deux droites de régression linéaires (1500 et 300 périodes) et deux écart-types (1500 et 10 périodes)
  Par contre je ne pense pas qu’il y a une combinaisons toujours plus vraie que les autres, ça dépend des types de points d’entrés que tu choisis
  
  Attention car le Template n’est pas optimisé, il y a des ajustements à faire au niveau de la valeur des STD, qui dépends du timeframe et du positionnement des stop-loss.
  
  – le gradient descent, j’ai l’impression que le but est de vérifier qu’on a bien une répartition convexe des gains, et que si on bouge un peu la valeur de la variable choisie ça doit continuer à gagner, c’est bien ça ?
  
  Je vais approfondir les explication sur cet algorithme car il y a deux choses différentes :
  1/ L’utilisation normale de l’algo dans le cadre du machine Learning
  2/ ma manière personnelle de l’adapter au trading algorithmique
  
  En fait le but de l’algo est d’essayer de choisir la valeur la moins suroptimisée parmi les valeurs possibles. On utilise un ajustement convexe pour choisir la valeur qui minimise le plus le cout de l’erreur.
  
  – les fautes d’orthographes lol
  
  Désolé, je n’ai pas d’excuses… j’en ai déjà corrigé pas mal au cours de la traduction en anglais
  
  et pour continuer, je suis un peu choqué qu’on doive tester 100 stratégies pour en trouver une qui marche bien lol
  et je me sens un peu frustré, parce que ça veut dire que je vais probablement marcher dans tes traces et perdre du temps à tester des stratégies que tu sais perdantes !
  
  Malheureusement, tout les autres développeurs avec qui j’ai parlé ont fait le même constat.
  Cependant, plus le temps passera et plus tu iras vite pour tester une stratégie, c’est un passage obligé pour progresser
  
  Je me dis qu’il y a forcément un moyen d’être plus efficace ! Peut-être qu’on pourrait s’échanger quelques tips ? 🙂
  
  Si une stratégie suroptimisée a 99% de chance de perdre dés sa mise en production, alors quel serait le résultat si tu prenais des positions dans le sens inverse ?
  Qu’en penses-tu ?
  
  Merci encore pour tes remarques, je t’enverrai la deuxième version quand j’aurez terminer la relecture et traduction en anglais.
  Je prévois aussi de faire une troisième version en intégrant les nouvelle fonctionnalités de Prorealtime v11
  
  Si tu as des questions ou d’autres remarques, n’hésites pas 😊
Rated 5 out of 5

Pierre (verified owner) – 13 January 2021

Bonjour,

Merci pour la réactivité et la qualité du livre.

Seriez-vous disponible pour échanger (par email notamment) sur les points suivants ?

1. je comprends que votre stratégie ne s’effectue que durant des horaires avec un spread “fixe”.
Mais compte tenu que 1. certaines stratégies peuvent être lancées sur des périodes avec des spread qui varient 2. que parfois, l’ouverture et la cloture se font sur des périodes différentes et 3. que des points d’entrée / sortie précis (comme un SAR, ou une moyenne mobile) ne sont pas considérés comme tels lors de l’exécution de l’ordre, ne serait-il pas possible d’inclure le spread directement dans le code ?

Exemple : si le spread sur le DAX est de 1.6, cela revient à réhausser l’ordre de vente de 0.8 point (dans le cas d’une position LONG) si il est STOP, ou de le baisser de 0.8 pour un ordre LIMIT;

Est-ce quelque chose qui a du sens selon vous ?

2. Target
Est-ce qu’une stratégie ne deviendrait pas plus rapidement obsolète si elle se base seulement sur la mise en place d’un facteur arbitraire de 2 (ou un pourcentage évalué par voie d’optimisation) et non sur la prise en compte de critères techniques / ou graphiques (qui eux traduisent une situation, un mouvement) ?

3. Unités de Temps
Quelle unité de temps vous semble les plus profitables et “maléables” pour de l’intraday ?
Parfois, par intraday on trouve des personnes qui se basent sur de 1h, voire du 4h, ce qui donne de présence assez important, et une grande prise aux news .
Mon but actuel est de trader sur de 2 ou 3min, en essaynt de définir un environnement de marché sur du 1h, confirmé sur du 10 ou 15min respectivement.
A votre connaissance, est-ce suffisant ou faut-il remonter vers le 2h ?

4. Prorealcode
Il est fait allusion à Prorealcode dans le livre; j’en déduis donc que la stratégie Mother of Dragons ne vous est pas inconnue.
Qu’en pensez-vous ?
N’est-elle pas suroptimisée ? et risquée finalement compte tenu des valeurs de Stop Loss

En tout état de cause, ce livre est très intéressant;
Si il est sans doute, et fort logiquement car traduisant un parti pris, restrictic concernant l’approche stratégique à mettre en place, il pose clairmenet un cadre de travail (ce qui me manque, car je me disperse un peu trop), il apporte beaucoup de questions et de solutions sur tout un ensemble de problèmatique à prendre définitivement en compte dans une stratégie, et surtout, il vulgarise de manière très pratique tout l’aspect Test, ce qui me manque énormément aujourd’hui;

Merci encore et bonne journée
- vivien (verified owner) – 14 January 2021
  
  Voici quelques éléments de réponses aux questions que vous m’avez envoyé, en espérant que cela vous aidera.
  
  1. je comprends que votre stratégie ne s’effectue que durant des horaires avec un spread “fixe”.
  Mais compte tenu que 1. certaines stratégies peuvent être lancées sur des périodes avec des spread qui varient 2. que parfois, l’ouverture et la cloture se font sur des périodes différentes et 3. que des points d’entrée / sortie précis (comme un SAR, ou une moyenne mobile) ne sont pas considérés comme tels lors de l’exécution de l’ordre, ne serait-il pas possible d’inclure le spread directement dans le code ?
  Exemple : si le spread sur le DAX est de 1.6, cela revient à réhausser l’ordre de vente de 0.8 point (dans le cas d’une position LONG) si il est STOP, ou de le baisser de 0.8 pour un ordre LIMIT;
  Est-ce quelque chose qui a du sens selon vous ?
  
  Oui c’est tout à fait possible de faire cela, mais la lecture de votre backtest va être difficile car il faudra observer comment se comporte votre stratégie en fonction du spread facturé qui peut varier de 1.2 à 5 sur le DAX. De plus, il y a plus de risque de slippage la nuit que la journée.
  Dans l’idéal, il faudrait que votre stratégie supporte deux fois le spread de nuit, donc 10 points pour le DAX.
  
  2. Target
  Est-ce qu’une stratégie ne deviendrait pas plus rapidement obsolète si elle se base seulement sur la mise en place d’un facteur arbitraire de 2 (ou un pourcentage évalué par voie d’optimisation) et non sur la prise en compte de critères techniques / ou graphiques (qui eux traduisent une situation, un mouvement) ?
  
  Personnellement je fais les deux : je défini un niveau de gains à partir duquel je sécurise, tout en tenant compte des prochaines résistances importantes(comme les centaines ou les pivots mensuels).
  Si une résistance importante se trouve avant mon target, je préfère clôturer la position sur la résistance (1 ou 2 points avant)
  Si vous souhaitez définir dynamiquement vos stoploss et vos target, par exemple en fonction de la volatilité, pensez à définir un niveau minimum et maximum pour éviter des mauvaises surprises.
  
  3. Unités de Temps
  Quelle unité de temps vous semble les plus profitables et “maléables” pour de l’intraday ?
  Parfois, par intraday on trouve des personnes qui se basent sur de 1h, voire du 4h, ce qui donne de présence assez important, et une grande prise aux news .
  Mon but actuel est de trader sur de 2 ou 3min, en essaynt de définir un environnement de marché sur du 1h, confirmé sur du 10 ou 15min respectivement.
  A votre connaissance, est-ce suffisant ou faut-il remonter vers le 2h ?
  
  Pour moi le plus important est l’unité de temps pour laquelle je peux lancer un backtest en tick par tick. Je considère que dans le cas contraire, le test n’a aucune validité puisque que Probacktest ne tient pas compte de la vie de la bougie. Donc on ne sait pas lequel du high et du low a été touché en premier. Probacktest est très généreux lorsqu’il y a une ambiguïté et choisis le high pour un system long et low pour un système court.
  
  Néanmoins, lorsque vous utiliser l’optimiseur des variables (qui ne s’exécute jamais en tick par tick) vous pouvez savoir quand il y a une ambiguïté. Celle-ci vous est donnée par la colonne « Mode tick ». Si la valeur retournée vaut 1 alors il y a une ambiguïté et il faut relancer le test avec la valeur de la variable testée en activant le tick par tick et sans passer par l’optimiseur des variables.
  
  Je privilégie les unités de temps de 1 à 2 minutes, car elles me permettent de lancer des backtests en tick par tick et je peux facilement reconstruire un timeframe supérieur. Par exemple, une moyenne mobile ou régression linéaire sur 1500 minutes correspond à peu près à une journée (25h)
  
  4. Prorealcode
  Il est fait allusion à Prorealcode dans le livre; j’en déduis donc que la stratégie MOther of Dragons ne vous est pas inconnue.
  Qu’en pensez-vous ?
  N’est-elle pas suroptimisée ? et risquée finalement compte tenu des valeurs de Stop Loss
  
  J’ai entendu parler de ce système, mais je ne l’ai jamais étudié. Je préfère construire ma propre stratégie. Il y a beaucoup de stratégies suroptimisées sur Internet. Pour vous en rendre compte, il suffit de tester des stratégies très anciennes publiée il y a plusieurs trimestres ou années.
  
  En tout état de cause, ce livre est très intéressant;
  Si il est sans doute, et fort logiquement car traduisant un parti pris, restrictic concernant l’approche stratégique à mettre en place, il pose clairmenet un cadre de travail (ce qui me manque, car je me disperse un peu trop), il apporte beaucoup de questions et de solutions sur tout un ensemble de problèmatique à prendre définitivement en compte dans une stratégie, et surtout, il vulgarise de manière très pratique tout l’aspect Test, ce qui me manque énormément aujourd’hui;
  
  Merci encore et bonne journée
  
  Je vous remercie beaucoup pour l’intérêt que vous avez porté à mon livre et je suis très heureux d’apprendre qu’il vous est utile 😊
  
  Dans la prochaine version que je vais bientôt envoyer, j’ai ajouté un chapitre sur la recherche de stratégie. Dans ce chapitre, je montre une méthode permettant de tester plusieurs combinaisons d’indicateurs.
Rated 5 out of 5

Michel L. (verified owner) – 6 June 2021

livre passionnant , complet , très clair , très didactique , de très bon niveau qui donne une très bonne vue d’ensemble du trading automatisé et de ses concepts indispensables à assimiler , bref un livre incontournable dans la bibliothèque de tout trader
Rated 5 out of 5

Michel (verified owner) – 2 May 2022

Félicitations Vivien,

Un très grand merci pour cette nouvelle édition !
Chapeau pour le boulot !

Bien cordialement.
Michel
Rated 5 out of 5

Philippe (verified owner) – 3 May 2022

Bonjour,

Merci cette deuxième version est une réelle amélioration. Beaucoup de choses intéressantes.

Philippe

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