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    Gate.io Cryptopedia : Qu’est-ce que le trading quantitatif ?

    25 May 12:38



    Le concept de Trading Quantitatif

    Le trading quantitatif a vu le jour dans les années 1970 et s'est progressivement développé pour devenir une méthode de trading courante. Plus précisément, le trading quantitatif est une méthode d'investissement qui s'appuie sur des ordinateurs et des méthodes statistiques plutôt que sur le jugement humain pour prendre des décisions. En utilisant des modèles avancés et en analysant des quantités massives de données, le trading quantitatif peut identifier des opportunités de trading. Dans le même temps, le trading quantitatif évite les erreurs de jugement dues à des facteurs irrationnels tels que les émotions humaines. À l'heure actuelle, sur le marché boursier américain et de nombreux autres marchés financiers développés, environ 70 à 80 % du volume global des transactions est généré par le trading quantitatif. Mais dans les économies émergentes action75 la Chine et l'Inde, cette proportion est d'environ 40 %.

    Il existe de nombreux quants notables action75 Renaissance, fondé en 1982, et 2 Sigma, qui s'appuie sur le big data et l'intelligence artificielle pour analyser l'opinion publique.

    En principe, le trading quantitatif et le trading traditionnel reposent tous deux sur la forme inefficiente du marché : l'efficience du marché. Sur les marchés inefficients, les prix des actifs peuvent être surévalués ou sous-évalués en raison de facteurs tels que l'asymétrie d'information, les coûts de transaction et la psychologie du marché. La capture précise de ce type d'inefficacité des prix est la clé des rendements excédentaires.

    Dans le trading manuel, les gestionnaires d'investissement effectuent souvent des analyses fondamentales telles que la croissance et la gestion, en évaluant des actions individuelles, découvrant ainsi des actifs mal évalués et tirant profit de la transaction. Dans l'investissement quantitatif, les connaissances abstraites sur la finance et l'économie sont incorporées dans des programmes et des algorithmes.

    Par exemple, lorsque les images satellites de tous les Walmart montrent une augmentation du nombre de voitures garées, ce qui implique une augmentation du nombre de clients, le cours de Walmart devrait augmenter, notamment lors de la prochaine annonce des résultats trimestriels. Ainsi, lorsque le programme quantitatif constate une augmentation significative du nombre de voitures garées, il peut réaliser un bénéfice en achetant rapidement les actifs concernés avant que le cours de l'action Walmart n'augmente.

    Dans un marché complexe, un grand nombre de facteurs affectent le prix des actifs. Les fluctuations historiques des prix, les modifications de la chaîne d'approvisionnement, voire les discussions sur les médias sociaux, peuvent nous aider à estimer la hausse et la baisse des prix du marché. Les ordinateurs sont doués pour l'analyse de données massives et l'identification systématique des opportunités de négociation. En particulier, les ordinateurs peuvent identifier et saisir ces opportunités d'arbitrage répétées.

    Source d'image : unsplash.com


    Classification des transactions quantitatives

    Sur la base de la fréquence des transactions, de basse à haute, les transactions quantitatives peuvent être divisées en transactions quantitatives à ultra-basse fréquence (jusqu'à 1 jour, voire une semaine), en transactions à moyenne et basse fréquence (allant de 1 seconde à 1 heure), et en transactions à haute fréquence (HFT, moins de 1 seconde, voire des millisecondes).

    Éléments du trading quantitatif

    Pour le trading quantitatif, l'environnement matériel, les données pertinentes, la théorie financière et le développement du programme sont quatre éléments nécessaires. En ce qui concerne le HFT, il est nécessaire de maximiser la vitesse et de réduire les délais, et le matériel, ainsi que les conditions logicielles, sont particulièrement importants. Par exemple, les équipes HFT utilisent généralement un circuit spécial (FPGA) pour améliorer leur vitesse. Par conséquent, le trading à haute fréquence a un seuil technique et financier très élevé.

    La théorie du trading quantitatif est généralement appelée stratégie de trading. Une stratégie de trading complète doit comprendre au moins trois parties : l'entrée, le traitement logique et la sortie. Il existe de nombreux types de stratégies de trading, notamment les stratégies d'arbitrage statistique, les stratégies de trading de tendance, etc. De nouvelles stratégies, telles que l'apprentissage automatique et l'analyse des big data, sont encore en cours de développement.

    Opérations quantitatives et cryptomonnaies

    Certaines caractéristiques du marché des cryptomonnaies font que les transactions quantitatives sont naturellement privilégiées. Tout d'abord, les bourses de cryptomonnaie fournissent souvent des interfaces API connexes pour faciliter l'obtention par les utilisateurs de données historiques détaillées sur les prix. En outre, contrairement au marché boursier, le marché des cryptomonnaies effectue des transactions 7x24 heures, ce qui rend les données de transaction plus cohérentes et plus faciles à rechercher. Enfin, les ordinateurs peuvent relever tous les défis du trading par tous les temps.

    Les particuliers peuvent-ils effectuer des transactions quantitatives ?

    Bien qu'il soit difficile d'atteindre un niveau de haute fréquence, le matériel et les procédures personnels peuvent également capturer des signaux de négociation à une échelle infime et peuvent effectuer des transactions quantitatives à basse fréquence.

    Actuellement, Python et R sont les principaux langages de plateforme pour le développement de logiciels de trading quantitatif. Quant aux stratégies de trading, les investisseurs ordinaires peuvent développer leurs propres algorithmes pour mettre en œuvre certaines techniques de trading, ou ils peuvent écrire des programmes quantitatifs basés sur certains indicateurs de trading tels que les graphiques en bougies et les bandes de Bollinger. Après la préparation du logiciel et du matériel, nous devons également utiliser des données historiques pour effectuer des tests de régression et des simulations de trading. Après les tests, nous pouvons effectuer des transactions fermes.

    En outre, les investisseurs peuvent visiter le centre quantitatif de Gate.io, qui permet de réaliser des échanges quantitatifs d'actifs numériques en appuyant sur une seule touche.

    Gate.io Quantitative Center

    Auteur : Gate.io Chercheur : Edward.H
    * Cet article ne représente que l'opinion du chercheur et ne constitue pas une suggestion d'investissement.
    *Gate.io se réserve tous les droits sur cet article. La rediffusion de l'article sera autorisée à condition que Gate.io soit référencé. Dans tous les autres cas, une action en justice sera engagée pour violation des droits d'auteur.



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