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Leçon de trading de 2016 : penser comme un financier à gestion quantitative (cas particuliers pris en compte dans le marché)

Leçon de trading de 2016 : penser comme un financier à gestion quantitative (cas particuliers pris en compte dans le marché)

2016-12-20 19:20:00
Tyler Yell, CMT, Stratégiste Devises
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Points de discussion :

  • Ce que penser comme un financier à gestion quantitative signifie
  • Pourquoi il est intéressant de penser comme un financier à gestion quantitative
  • Ce qui s’est passé en 2016 qui rend ce mode de pensée nécessaire

2016 fut pleine de nombreuses surprises que la plupart des traders pensaient tellement improbables qu’elles ne valaient pas la peine d’être prises en compte dans le marché comme des résultats probables de leurs opérations ou qu’il n’était pas utile d’adapter leur stratégie de trading. Cependant, nous pouvons nous pencher sur une page du livre d’analyse quantitative et apprendre comment penser de manière appropriée et logique pour un trading plus efficace en 2017.

Les modèles quantitatifs ne sont pas le Saint Graal que beaucoup espèrent provenir de la nécessité de contributions soumises à une décision humaine pour la validation d’un système de trading. En 2007, de nombreux modèles quantitatifs utilisaient la Valeur à risque ou VaR pour permettre de voir l’exposition des banques ou du portefeuille de fonds à une baisse de la valeur de 5 %.

Le manque de vision dans ces modèles à cette époque se traduisait par le fait que très peu de modèles apportaient une contribution au sujet de la réduction chronique de la valeur du marché des hypothèques qui pourrait faire défaut si le marché du logement subissait un rebondissement agressif.

Cependant, de nombreux modèles effectuent un travail excellent en établissant clairement quels paramètres doivent être utilisés comme des opérations stratégiques dans le marché. Tandis que les valeurs à risque quantifient le filet de sécurité ou le plancher éventuel d’une valeur de portefeuille avec un taux de confiance de 95 %, la méthode de validation du modèle de portefeuille occupe une place de premier plan sous le nom d’analyse Monte Carlo.

L’analyse Monte Carlo est un favori des financiers à gestion quantitative, car elle permet à un éventail de facteurs de risque d’atteindre une opération ou un portefeuille précis à de multiples reprises dans une simulation afin de voir comment l’opération ou le portefeuille se comporterait dans divers scénarios. La simulation Monte Carlo repose sur l’identification des facteurs de risque relatifs à un marché particulier auxquels vous êtes exposé et la spécification des répartitions des probabilités pour ces événements.

Même si la compréhension de la probabilité est utile, la leçon essentielle tirée de 2016 est que même les événements de risque extrêmes doivent être soumis à des tests de résistance pour voir comment vos opérations se comporteraient. Parmi les exemples d’événements improbables en 2016 nous pouvons citer la baisse continue du pétrole de 75 % de la période allant de 2014 au début de 2016, la décision de taux d’intérêt négatif du Japon, le vote du Brexit le 23 juin ou les élections aux États-Unis qui ont élu Donald Trump comme 45ème président qui doivent être soumis à des tests de résistance. Même si les répartitions des probabilités signifient que nous ne saurons jamais exactement comme l’issue se présentera, être préparé à la multitude d’issues se trouve au cœur de l’analyse Monte Carlo ou de Penser comme un financier à gestion quantitative.

Naturellement, les marchés financiers sont complexes et leur complexité tourne autour de la prise en compte d’événements futurs incertains dans le marché. En tant que trader, il est utile d’étudier votre portefeuille ou la sensibilité particulière des opérations face aux changements des hypothèses sous-jacentes telles que qui sera élu président ou comment une banque centrale agira ou encore ce qui se passera dans le marché.

La simulation Monte Carlo authentique générera un vaste ensemble d’échantillons aléatoires à partir d’une répartition spécifiée des probabilités pour représenter les risques présents dans le marché afin de valider si une opération ou un portefeuille est capable de gérer une issue inattendue. Évidemment, si un portefeuille ou une opération commence à présenter des pertes plus importantes que celles prévues au cours de la simulation Monte Carlo, le trader ou le gestionnaire du portefeuille sait limiter le risque afin de mieux protéger contre la baisse.

Généralement, avec un programme adapté à la simulation Monte Carlo, le trader décrira le marché dans lequel il effectue ses opérations et précisera la plage variable de la simulation, puis il exécutera la simulation. L’analyse Monte Carlo peut être exécutée dans Microsoft Excel.

Cependant, si vous n’avez pas accès à un programme pour exécuter la simulation Monte Carlo, vous pouvez exécuter des essais manuels en observant les événements extrêmes de l’année dernière et voir comment votre opération serait affectée par ces issues extrêmes et comment vous pouvez mieux gérer votre opération en cas d’observation extrême.

La majeure partie de l’analyse technique est effectuée par le biais de la simulation historique dans laquelle un trader observe un parcours prédéterminé et planifie ensuite des parcours similaires possibles dans le futur afin de simuler la façon dont le portefeuille ou l’opération se comportera. Alors que beaucoup voient dans ce qu’il s’est passé hier la meilleure preuve de ce qu’il se passera demain, les modèles de simulation Monte carlo et Penser comme un financier à gestion quantitative impliquent la définition d’une gamme d’issues possibles et l’évaluation de vos opérations ou de votre portefeuille par rapport à cet ensemble de résultats. Comme nous l’avons noté plus tôt, une faiblesse de cette méthode serait que vous choisissez une gamme d’entrées à tester, ce qui laisse encore la porte ouverte à d’autres surprises. Cependant, associer des modèles de simulation Monte Carlo à votre analyse peut jouer un grand rôle pour aider à limiter les surprises négatives l’année prochaine.

Mon expérience de trader, de formateur en trading et d’analyste devises m’a montré que les plus grandes erreurs souvent commises par les traders proviennent de l’absence de prise en compte des issues futures possibles et d’adaptation de leur stratégie de trading en conséquence.

La simulation Monte Carlo peut être modélisée dans Excel et elle est une application prisée par les traders d’options qui associent les entrées prédéfinies du modèle Black-Scholes d’évaluation des options à une gamme de données aléatoires afin de voir comment leurs opérations se comporteraient dans un avenir incertain.

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