Stratégies Algorithmiques De Négociation À Haute Fréquence

Notions de trading algorithmique: concepts et exemples Un algorithme est un ensemble spécifique d'instructions clairement définies visant à mener à bien une tâche ou un processus. Le trading algorithmique (trading automatisé, black-box trading ou simplement algo-trading) est le processus d'utilisation d'ordinateurs programmés pour suivre un ensemble défini d'instructions pour placer un commerce afin de générer des profits à une vitesse et une fréquence qui est impossible pour un Commerçant humain. Les ensembles de règles définis sont basés sur le calendrier, le prix, la quantité ou tout modèle mathématique. En dehors des opportunités de profit pour le trader, algo-trading rend les marchés plus liquides et rend le trading plus systématique en excluant les impacts émotionnels de l'homme sur les activités de trading. Supposons qu'un commerçant respecte ces critères commerciaux simples: Achetez 50 actions d'un stock lorsque sa moyenne mobile de 50 jours dépasse la moyenne mobile de 200 jours Vendez les actions du stock lorsque sa moyenne mobile de 50 jours est inférieure à la moyenne mobile de 200 jours En utilisant cet ensemble de deux instructions simples, il est facile d'écrire un programme informatique qui surveillera automatiquement le prix des actions (et les indicateurs de la moyenne mobile) et placer les ordres d'achat et de vente lorsque les conditions définies sont remplies. Le commerçant n'a plus besoin de garder une montre pour les prix et les graphiques en direct, ou de passer les commandes manuellement. Le système de trading algorithmique le fait automatiquement pour lui, en identifiant correctement l'opportunité de négociation. (Pour en savoir plus sur les moyennes mobiles, voir: Les moyennes mobiles simples font ressortir les tendances.) Algo-trading offre les avantages suivants: Des métiers exécutés aux meilleurs prix possibles Des placements instantanés et précis (Voir l'exemple de défaillance de mise en œuvre ci-dessous) Contrôles automatisés simultanés sur de multiples conditions de marché Réduction du risque d'erreurs manuelles lors de la mise en place des opérations Backtest de l'algorithme, basé sur les données historiques et en temps réel disponibles Réduit La possibilité d'erreurs par les commerçants humains basé sur des facteurs émotionnels et psychologiques La plus grande partie de l'actualisation d'aujourd'hui est le commerce de haute fréquence (HFT), qui tente de capitaliser sur la mise en place d'un grand nombre de commandes à des vitesses très rapides sur plusieurs marchés et multiples décisions Paramètres, sur la base d'instructions préprogrammées. Algo-trading est utilisé dans de nombreuses formes d'activités de négociation et d'investissement, y compris: Les investisseurs à moyen ou long terme ou les sociétés d'achat (fonds de pension , Les fonds communs de placement, les compagnies d'assurance) qui achètent des actions en grandes quantités, mais qui ne veulent pas influencer les cours des actions avec des investissements discrets et volumineux. Les commerçants à court terme et les vendeurs participants (market makers, spéculateurs et arbitraires) bénéficient de l'exécution automatisée du commerce, en plus, de l'aide à la négociation pour créer une liquidité suffisante pour les vendeurs sur le marché. Les traders systématiques (adeptes de la tendance, pairs traders, hedge funds, etc.) trouvent qu'il est beaucoup plus efficace de programmer leurs règles commerciales et de laisser le programme échanger automatiquement. Le trading algorithmique offre une approche plus systématique du commerce actif que les méthodes basées sur l'intuition ou l'instinct des commerçants humains. Stratégies de trading algorithmique Toute stratégie de trading algorithmique nécessite une opportunité identifiée qui est rentable en termes d'amélioration des bénéfices ou de réduction des coûts. Voici les stratégies de trading courantes utilisées dans le commerce d'algo: Les stratégies de négociation algorithmiques les plus courantes suivent les tendances des moyennes mobiles. Canaux. Les mouvements du niveau des prix et les indicateurs techniques connexes. Ce sont les stratégies les plus faciles et les plus simples à mettre en œuvre grâce à la négociation algorithmique parce que ces stratégies n'impliquent pas de faire des prévisions ou des prévisions de prix. Les métiers sont initiés en fonction des tendances souhaitables. Qui sont faciles et simples à mettre en œuvre par des algorithmes sans entrer dans la complexité de l'analyse prédictive. L'exemple susmentionné de moyenne mobile de 50 et 200 jours est une tendance populaire suivant la stratégie. L'achat d'un stock dual coté à un prix inférieur sur un marché et simultanément le vendre à un prix plus élevé sur un autre marché offre le différentiel de prix comme un profit sans risque Ou l'arbitrage. La même opération peut être répliquée pour les actions par rapport aux instruments à terme, car les écarts de prix existent de temps à autre. La mise en œuvre d'un algorithme permettant d'identifier ces écarts de prix et de passer les ordres permet des possibilités rentables de manière efficace. Les fonds indiciels ont défini des périodes de rééquilibrage pour aligner leurs avoirs sur leurs indices de référence respectifs. Cela crée des opportunités rentables pour les négociateurs algorithmiques, qui capitalisent sur les métiers attendus qui offrent 20-80 points de base des bénéfices en fonction du nombre d'actions dans le fonds indice, juste avant le rééquilibrage du fonds d'indice. Ces transactions sont initiées via des systèmes de négociation algorithmique pour une exécution en temps opportun et les meilleurs prix. Un grand nombre de modèles mathématiques éprouvés, comme la stratégie de négociation neutre, qui permettent de négocier sur la combinaison d'options et de sa sécurité sous-jacente. Où les métiers sont placés pour compenser les deltas positifs et négatifs afin que le delta du portefeuille soit maintenu à zéro. La stratégie de réversion moyenne est basée sur l'idée que les prix élevés et bas d'un actif sont un phénomène temporaire qui revient à leur valeur moyenne périodiquement. L'identification et la définition d'une fourchette de prix et l'implémentation d'un algorithme basé sur ce qui permet de commerces à être placés automatiquement lorsque le prix de l'actif casse dans et hors de sa fourchette définie. La stratégie de prix moyens pondérée en volume décompose une grande commande et libère des morceaux plus petits déterminés dynamiquement de l'ordre sur le marché en utilisant des profils de volume historiques spécifiques. L'objectif est d'exécuter la commande proche du prix moyen pondéré en volume (VWAP), profitant ainsi au prix moyen. La stratégie de prix moyens pondérée en fonction du temps décompose un ordre important et libère des morceaux plus petits déterminés dynamiquement de l'ordre sur le marché en utilisant des intervalles de temps répartis uniformément entre une heure de début et une heure de fin. L'objectif est d'exécuter l'ordre proche du prix moyen entre les heures de début et de fin, minimisant ainsi l'impact sur le marché. Jusqu'à ce que l'ordre commercial soit pleinement rempli, cet algorithme continue à envoyer des ordres partiels, selon le taux de participation défini et selon le volume négocié sur les marchés. La stratégie des étapes associées envoie des ordres à un pourcentage de volume de marché défini par l'utilisateur et augmente ou diminue ce taux d'activité lorsque le cours d'actions atteint les niveaux définis par l'utilisateur. La stratégie de réduction de la mise en œuvre vise à minimiser le coût d'exécution d'une commande en négociant sur le marché en temps réel, ce qui permet d'économiser sur le coût de la commande et de bénéficier du coût d'opportunité d'une exécution retardée. La stratégie permettra d'augmenter le taux de participation ciblé lorsque le cours des actions se déplace favorablement et de la diminuer lorsque le cours des actions se déplace négativement. Il existe quelques classes spéciales d'algorithmes qui tentent d'identifier les événements de l'autre côté. Ces algorithmes de reniflement, utilisés, par exemple, par un fabricant de marché côté vente ont l'intelligence intégrée pour identifier l'existence de tous les algorithmes sur le côté d'achat d'une grande commande. Une telle détection grâce à des algorithmes aidera le market maker à identifier de grandes opportunités de commandes et lui permettra de bénéficier en remplissant les commandes à un prix plus élevé. Cela est parfois identifié comme avant-courir de haute technologie. (Pour en savoir plus sur le commerce à haute fréquence et les pratiques frauduleuses, consultez: Si vous achetez des actions en ligne, vous êtes impliqué dans HFT.) Exigences techniques pour Algorithmic Trading Mettre en œuvre l'algorithme à l'aide d'un programme informatique est la dernière partie. Le défi consiste à transformer la stratégie identifiée en un processus informatique intégré qui a accès à un compte de négociation pour passer des commandes. Ce qui suit sont nécessaires: Connaissance de la programmation informatique pour programmer la stratégie de négociation requise, programmeurs embauchés ou logiciel de trading pré-fabriqué Connectivité réseau et accès aux plateformes de négociation pour placer les ordres Accès aux flux de données de marché qui seront surveillés par l'algorithme pour les opportunités de placer La capacité et l'infrastructure de backtest le système une fois construit, avant qu'il ne vienne en direct sur les marchés réels Données historiques disponibles pour backtesting, en fonction de la complexité des règles implémentées dans l'algorithme Voici un exemple complet: Royal Dutch Shell (RDS) Stock Exchange (AEX) et la Bourse de Londres (LSE). Lets construire un algorithme pour identifier les opportunités d'arbitrage. En raison de la différence d'une heure, AEX ouvre une heure plus tôt que LSE, suivie par les deux bourses échangeant simultanément pour les prochaines heures et ensuite le commerce seulement dans LSE pendant La dernière heure à la clôture d'AEX Peut-on explorer la possibilité de négociation d'arbitrage sur les actions Royal Dutch Shell cotées sur ces deux marchés en deux monnaies différentes Un programme informatique qui peut lire les prix du marché actuel Prix des flux de LSE et AEX A forex taux feed for Taux de change GBP-EUR Capacité de placement de commande qui peut acheminer l'ordre à l'échange correct Possibilité de back-testing sur des flux de prix historiques Le programme d'ordinateur devrait effectuer les opérations suivantes: . Convertir le prix d'une devise à une autre. S'il existe un écart de prix assez important (en actualisant les coûts de courtage) qui donne lieu à une occasion rentable, Désiré, le bénéfice d'arbitrage suivra Simple et facile Cependant, la pratique du trading algorithmique n'est pas si simple à maintenir et à exécuter. Rappelez-vous, si vous pouvez placer un commerce algo-généré, il en est de même pour les autres participants du marché. Par conséquent, les prix fluctuent en millisecondes et même en microsecondes. Dans l'exemple ci-dessus, que se passe-t-il si votre commerce d'achat est exécuté, mais ne vend pas de commerce que les prix de vente changent au moment où votre commande frappe le marché Vous finirez par vous asseoir avec une position ouverte. Rendant votre stratégie d'arbitrage sans valeur. Il existe des risques et des défis supplémentaires: par exemple, les risques de défaillance du système, les erreurs de connectivité réseau, les délais entre les ordres et l'exécution et, surtout, les algorithmes imparfaits. Plus un algorithme est complexe, plus le backtesting est nécessaire avant d'être mis en action. L'analyse quantitative d'une performance algorithmique joue un rôle important et doit être examinée de manière critique. Son excitant pour aller pour l'automatisation assistée par des ordinateurs avec une idée de gagner de l'argent sans effort. Mais il faut s'assurer que le système est bien testé et que les limites requises sont fixées. Les commerçants analytiques devraient envisager d'apprendre les systèmes de programmation et de construction par eux-mêmes, d'être confiants dans la mise en œuvre des stratégies de droite à toute épreuve. L'utilisation prudente et les tests approfondis d'algo-trading peuvent créer des opportunités rentables. Le commerce à haute fréquence: un guide pratique des stratégies algorithmiques et des systèmes de négociation, 2e édition Une deuxième édition entièrement révisée du meilleur guide de négoce à haute fréquence Un effort difficile, mais rentable, qui peut générer des bénéfices stables dans diverses conditions de marché. Mais la base solide dans la théorie et la pratique de cette discipline sont essentielles à la réussite. Que vous soyez un investisseur institutionnel cherchant une meilleure compréhension des opérations à haute fréquence ou un investisseur individuel à la recherche d'une nouvelle façon de commerce, ce livre a ce que vous avez besoin pour tirer le meilleur parti de votre temps dans les marchés dynamiques d'aujourd'hui. S'appuyant sur le succès de l'édition originale, la deuxième édition du High-Frequency Trading intègre les dernières recherches et les questions qui ont été mises en lumière depuis la publication de la première édition. Il couvre habilement tout, de nouvelles techniques de gestion de portefeuilles pour la négociation haute fréquence et les derniers développements technologiques permettant HFT à la mise à jour des stratégies de gestion des risques et la façon de sauvegarder l'information et le flux de commandes dans les marchés sombres et légers. Comprend de nombreuses stratégies de négociation quantitative et des outils pour la construction d'un système de négociation haute fréquence Aborder les aspects les plus essentiels de la négociation haute fréquence, de la formulation des idées à l'évaluation de la performance Le livre comprend également un site Web compagnon où les exemples sélectionnés stratégies commerciales peuvent être téléchargés et testés Écrit par l'expert respecté Irene Aldridge Alors que l'intérêt pour le commerce à haute fréquence continue de croître, peu a été publié pour aider les investisseurs à comprendre et à mettre en œuvre cette approche jusqu'à maintenant. Ce livre a tout ce dont vous avez besoin pour acquérir une prise ferme sur la façon dont le commerce à haute fréquence fonctionne et ce qu'il faut pour l'appliquer à vos efforts commerciaux quotidiens. Chapitre 1 Comment les marchés modernes diffèrent-ils de ceux des marchés passés 1 Médias, marchés modernes et HFT 6 HFT en tant qu'évolution de la méthodologie de négociation 7 Qu'est-ce que le commerce à haute fréquence 13 Qu'est-ce que les traders à fréquence élevée 15 Combien de commerçants à fréquence élevée y at-il 17 Les joueurs dans l'espace HFT 17 Organisation de ce livre 18 Questions de fin de chapitre 19 Chapitre 2 Innovations technologiques, systèmes et HFT 21 Une brève histoire du matériel 21 Questions de fin de chapitre 35 Chapitre 3 Microstructure du marché, commandes et limites Order Books 37 Types de Marchés 37 Ordre Limité Ordres 39 Exécution Agressive contre Passive 43 Commandes Complexes 44 Heures de Négociation 45 Microstructure Moderne: Convergence et Divergence du Marché 46 Fragmentation des Actions 46 Fragmentation des Futures 50 Fragmentation des Options 51 Fragmentation du Forex 51 Fragmentation du Revenu Fixe 51 Fragmentation dans les échanges 51 Questions de fin de chapitre 52 Chapitre 4 Données de haute fréquence 53 Qu'est-ce que les données à haute fréquence 53 Comment sont enregistrées les données à haute fréquence 54 Propriétés des données à haute fréquence 56 Les données à haute fréquence sont volumineuses 57 Haut - Les données de fréquence sont sujettes au rebond de demande et de demande 59 Les données à haute fréquence ne sont ni normales ni logiques 62 Les données à haute fréquence sont espacées de façon irrégulière 62 La plupart des données à haute fréquence ne contiennent pas d'identificateurs d'achat et de vente 70 Les données de fin de cycle, Chapitre Questions 74 Chapitre 5 Coûts de transaction 75 Aperçu des coûts d'exécution 75 Coûts d'exécution transparents 76 Coûts d'exécution implicites 78 Contexte et définitions 82 Estimation de l'impact sur le marché 85 Estimation empirique de l'impact du marché permanent 88 Questions de fin de chapitre 96 Chapitre 6 Performance et capacité de Stratégies de négociation à haute fréquence 97 Principes de mesure du rendement 97 Mesures de base du rendement 98 Ratios comparatifs 106 Attribution du rendement 110 Évaluation de la capacité 112 Décomposition alpha 116 Questions de fin de chapitre 116 Chapitre 7 L'activité de négociation à haute fréquence 117 Processus clés de la HFT 117 Financier Marchés adaptés à HFT 121 Économie de HFT 122 Participants au marché 129 Questions de fin de chapitre 130 Chapitre 8 Stratégies d'arbitrage statistique 131 Applications pratiques de l'arbitrage statistique 133 Questions de fin de chapitre 144 Chapitre 9 Trading directionnel autour des événements 147 Développement de l'événementiel directionnel Stratégies 148 Ce qui constitue un événement 149 Méthodologies de prévision 150 Nouvelles négociables 153 Application de l'arbitrage d'événements 155 Questions de fin de chapitre 163 Chapitre 10 Fabrication automatisée de marché8212Na239v Modèles d'inventaire 165 Mise en marché: Principes clés 167 Simulation d'une stratégie de création de marché 167 Na239ve Marché Stratégies 168 Marché en tant que service 173 Marché rentable 176 Questions de fin de chapitre 178 Chapitre 11 Fabrication automatisée de marché II 179 Quelles données dans les données 179 Modélisation des informations dans l'ordre Flux 182 Questions de fin de chapitre 193 Chapitre 12 Stratégies supplémentaires de HFT, La manipulation du marché et les chutes de marché 195 Latence Arbitrage 196 Spread Scalping 197 Rebate Capture 198 Quote Matching 199 Quote Stuffing 201 Apprentissage automatique 207 End-of-Chapter Questions 208 Chapitre 13 Règlement 209 Principales initiatives des régulateurs dans le monde 209 Fin de chapitre Questions 223 Chapitre 14 Gestion des risques de HFT225 Mesure du risque de HFT 225 Questions de fin de chapitre 244 Chapitre 15 Minimisation de l'impact du marché 245 Pourquoi les algorithmes d'exécution 245 Algorithmes de routage de commandes 247 Questions relatives aux modèles de base 258 Modèles avancés 262 Mise en œuvre pratique des stratégies d'exécution optimales 269 Fin de cycle Questions de chapitre 270 Chapitre 16 Mise en œuvre des systèmes HFT 271 Cycle de vie du développement de modèle 271 Mise en œuvre du système 273 Test des systèmes de négociation 283 Questions de fin de chapitre 287 À propos de l'auteur 288 À propos du site Web 290 IRENE ALDRIDGE est un consultant en investissement, Expert sur les sujets d'investissement quantitatif et de haute fréquence de négociation, et un éducateur chevronné. Elle est actuellement professeur d'industrie à l'Université de New York, département des finances et du génie des risques, Institut polytechnique, ainsi que Managing Partner et gestionnaire de portefeuille quantitatif chez Able Alpha Trading Ltd, société de conseil en investissement et un véhicule de négoce exclusif, Fréquence. Aldridge est également un fondateur de AbleMarkets, une ressource en ligne faisant la dernière recherche à haute fréquence pour les investisseurs institutionnels et les courtiers. M. Aldridge est titulaire d'un MBA de l'INSEAD, d'une maîtrise en ingénierie financière de l'Université de Columbia, d'un BE en génie électrique de Cooper Union à New York et d'un doctorat à l'Université de New York. Elle est un conférencier fréquent dans les événements de l'industrie et un contributeur à l'universitaire, les praticiens et les médias des médias, y compris le Journal of Trading. Futures, Reuters HedgeWorld, Trading avancé, FX Week. FINalternatives. Faire face à la technologie. Et Huffington Post. Depuis sa création au début des années 1980, le commerce à haute fréquence (HFT) a continué à évoluer et à se développer. Le commerce à haute fréquence: un guide pratique des stratégies algorithmiques et des systèmes de négociation Alors que certains ont essayé de le diaboliser au cours des dernières années, le fait est que HFT a apporté des améliorations opérationnelles considérables aux marchés dont la plus grande partie a entraîné une volatilité plus faible, une stabilité accrue du marché, une meilleure transparence du marché et des coûts d'exécution plus faibles pour les commerçants et les investisseurs . Alors que les geeks revendiquent souvent HFT comme leur domaine, n'importe qui peut intégrer cette approche éprouvée dans leurs efforts commerciaux. Avec un minimum d'investissement nécessaire, les obstacles à l'entrée dans ce domaine n'ont jamais été plus faibles, et la possibilité de générer des profits importants n'a jamais été aussi grande. Personne ne comprend mieux que l'expert de l'industrie Irene Aldridge. Et maintenant, avec la deuxième édition de High-Frequency Trading, elle revient pour partager son expérience dans ce domaine avec vous. En s'appuyant sur le succès de la première édition, cette ressource fiable intègre les dernières informations appliquées et prêtes à l'implémentation sur cette approche commerciale essentielle. Il comprend également des questions difficiles de fin de chapitre pour tester votre maîtrise des sujets abordés. En cours de route, il: Décrit l'évolution technologique qui a permis algorithmique et HFT, et pose les bases de l'analyse à travers des descriptions de la microstructure du marché moderne, des données à haute fréquence et des coûts de négociation Fais de l'économie de HFT, explorant les méthodologies d'évaluation La performance et la capacité des stratégies HFT, et en soulignant l'activité réelle de HFT Adresses de la mise en œuvre réelle de HFT en détaillant les modèles de base des stratégies HFT d'aujourd'hui, de l'arbitrage statistique et orientée événementielle trading automatisé marché et la détection de liquidité Examine le réel Les risques inhérents à de nombreuses stratégies HFT et les moyens de les atténuer ou de les minimiser Discute la législation moderne pertinente à HFT, les approches traditionnelles et actuelles et les orientations imminentes probables La deuxième édition est également accompagnée d'un site Web qui complète le matériel trouvé dans cette livre. Il comprend des diapositives d'enseignement personnalisables, un code CC de base pour estimer les coefficients de régression, un échantillon de données de tick et bien plus encore. Afin de négocier efficacement sur les marchés d'aujourd'hui, vous devez rapidement s'adapter au paysage changeant du marché. High-Frequency Trading, Second Edition vous mettra dans une meilleure position pour atteindre cet objectif insaisissable et vous permettent de profiter de lui dans le processus. Stratégies pour Forex Algorithmic Trading En raison de la récente controverse, le marché des changes a été sous examen approfondi . Quatre grandes banques ont été reconnues coupables de conspiration pour manipuler les taux de change, ce qui a promis aux traders des revenus substantiels avec un risque relativement faible. En particulier, les plus grandes banques mondiales ont accepté de manipuler le prix du dollar américain et de l'euro de 2007 à 2013. Le marché des changes est remarquablement non réglementé malgré la gestion de 5 milliards de dollars de transactions chaque jour. En conséquence, les régulateurs ont insisté sur l'adoption de la négociation algorithmique. Un système qui utilise des modèles mathématiques dans une plate-forme électronique pour exécuter des opérations sur le marché financier. En raison du volume élevé des transactions quotidiennes, le trading algorithmique de forex crée une plus grande transparence, efficacité et élimine les préjugés humains. Un certain nombre de stratégies différentes peuvent être poursuivis par les commerçants ou les entreprises sur le marché des changes. Par exemple, la couverture automatique se réfère à l'utilisation d'algorithmes pour couvrir le risque du portefeuille ou pour dégager des positions efficacement. Outre l'auto-couverture, les stratégies algorithmiques incluent le trading statistique, l'exécution algorithmique, l'accès direct au marché et la négociation haute fréquence, qui peuvent tous être appliqués aux transactions de forex. Couverture automatique En investissant, la couverture est un moyen simple de protéger vos actifs contre les pertes importantes en réduisant le montant que vous pouvez perdre si quelque chose d'inattendu se produit. Dans le trading algorithmique, la couverture peut être automatisée afin de réduire l'exposition d'un commerçant au risque. Ces ordres de couverture générés automatiquement suivent des modèles spécifiques afin de gérer et de surveiller le niveau de risque d'un portefeuille. Au sein du marché des changes, les principales méthodes de couverture des métiers sont les contrats au comptant et les options de change. Les contrats au comptant sont l'achat ou la vente d'une devise étrangère avec livraison immédiate. Le marché spot fprex a considérablement augmenté depuis le début des années 2000 en raison de l'afflux de plates-formes algorithmiques. En particulier, la prolifération rapide de l'information, telle que reflétée par les prix du marché, permet des possibilités d'arbitrage. Les occasions d'arbitrage se produisent lorsque les prix des devises ne sont pas alignés. Arbitrage triangulaire. Comme il est connu dans le marché des changes, est le processus de conversion d'une monnaie en lui-même à travers plusieurs devises différentes. Les traders algorithmiques et à haute fréquence ne peuvent identifier ces opportunités que par des programmes automatisés. Comme dérivé. Les options de change opèrent de manière similaire à une option sur d'autres types de titres. Les options en devises donnent à l'acheteur le droit d'acheter ou de vendre la paire de devises à un taux de change particulier à un moment donné dans l'avenir. Les programmes informatiques ont des options binaires automatisées comme moyen alternatif de couvrir les opérations en devises étrangères. Les options binaires sont un type d'option où les paiements prennent l'un des deux résultats: soit le commerce s'installe à zéro ou à un prix d'exercice prédéterminé. Analyse statistique Au sein du secteur financier, l'analyse statistique demeure un outil important pour mesurer les mouvements de prix d'un titre au fil du temps. Dans le marché des changes, des indicateurs techniques sont utilisés pour identifier des modèles qui peuvent aider à prédire les mouvements de prix futurs. Le principe que l'histoire se répète est fondamental pour l'analyse technique. Étant donné que les marchés des changes fonctionnent 24 heures par jour, la quantité considérable d'informations augmente ainsi la signification statistique des prévisions. En raison de la sophistication croissante des programmes informatiques, des algorithmes ont été générés conformément aux indicateurs techniques, y compris la convergence moyenne de convergence (MACD) et l'indice de force relative (RSI). Les programmes algorithmiques suggèrent des moments particuliers où les devises devraient être achetées ou vendues. Exécution Algorithmique Le trading algorithmique nécessite une stratégie exécutable que les gestionnaires de fonds peuvent utiliser pour acheter ou vendre de grandes quantités d'actifs. Les systèmes de trading suivent un ensemble préétabli de règles et sont programmés pour exécuter une commande sous certains prix, risques et horizons de placement. Sur le marché des changes, l'accès direct au marché permet aux traders d'acheter des ordres forex directement sur le marché. L'accès direct au marché se fait par le biais de plates-formes électroniques, ce qui réduit souvent les coûts et les erreurs de négociation. En général, la négociation sur le marché est réservée aux courtiers et aux créateurs de marché, mais l'accès direct au marché permet aux entreprises d'achat d'avoir accès à une infrastructure côté vente, ce qui leur permet d'exercer un contrôle plus important sur les métiers. En raison de la nature de la négociation algorithmique et des marchés FX, l'exécution des commandes est extrêmement rapide, permettant aux commerçants de saisir les opportunités commerciales à courte durée. Trading à haute fréquence Comme le sous-ensemble le plus commun de trading algorithmique, le commerce à haute fréquence est devenu de plus en plus populaire dans le marché des changes. Basé sur des algorithmes complexes, la négociation haute fréquence est l'exécution d'un grand nombre de transactions à des vitesses très rapides. Comme le marché financier continue à évoluer, des vitesses d'exécution plus rapide permettent aux commerçants de profiter des opportunités rentables sur le marché des changes, un certain nombre de stratégies de négociation haute fréquence sont conçus pour reconnaître l'arbitrage rentable et les situations de liquidité. Si les ordres sont exécutés rapidement, les négociants peuvent tirer parti de l'arbitrage pour bloquer les profits sans risque. En raison de la vitesse de négociation à haute fréquence, l'arbitrage peut également être fait à travers les prix au comptant et à l'avenir des paires de même devise. Les partisans de la négociation à haute fréquence sur le marché des devises mettent en évidence son rôle dans la création d'un haut degré de liquidité et de transparence dans les métiers et les prix. La liquidité tend à se poursuivre et à se concentrer car il ya un nombre limité de produits par rapport aux actions. Dans le marché des changes, les stratégies de liquidité visent à détecter les déséquilibres d'ordre et les différences de prix entre une paire de devises particulière. Un déséquilibre de commande survient lorsqu'il ya un nombre excédentaire d'ordres d'achat ou de vente pour un actif ou une devise spécifique. Dans ce cas, les négociateurs à haute fréquence agissent comme des fournisseurs de liquidité, gagnant la marge en arbitrant la différence entre le prix d'achat et de vente. La ligne de fond Beaucoup demandent une plus grande réglementation et la transparence sur le marché des changes à la lumière des scandales récents. L'adoption croissante des systèmes de négociation algorithmique forex peut effectivement accroître la transparence sur le marché des changes. Outre la transparence, il est important que le marché des changes reste liquide avec une faible volatilité des prix. Les stratégies de négociation algorithmique, telles que la couverture automatique, l'analyse statistique, l'exécution algorithmique, l'accès direct au marché et le négoce à haute fréquence, peuvent exposer les incohérences de prix, qui représentent des opportunités rentables pour les commerçants.