Stratégies malignes pour acheter et vendre des actions

#Exécution Optimale : Un Guide Simple pour Acheter et Vendre sur le Marché

Quand il s'agit de trader, le timing c'est tout. Les traders essaient d'acheter et de vendre des actions tout en s'assurant de ne pas trop foutre en l'air leurs bénéfices. C'est là qu'une stratégie d'exécution optimale entre en jeu. C'est comme essayer de trouver une bonne place de parking dans un centre commercial bondé-tout le monde la veut, mais il faut trouver le meilleur moyen d'y arriver sans trop créer de chaos.

#C'est Quoi le Truc Avec l'Exécution ?

Dans le monde de la finance, l'exécution c'est comment tu trades. Si tu veux acheter beaucoup d'actions rapidement, il faut le faire intelligemment. Sinon, tu risques de faire monter le prix en essayant d’acheter, ce qui pourrait faire mal à ton portefeuille plus tard. Imagine essayer d'acheter une glace par une chaude journée-plus il y a de monde autour du camion, plus le prix monte !

Les traders rencontrent des défis quand ils effectuent de gros trades. Un gros ordre peut faire fuir d'autres acheteurs ou vendeurs, rendant plus difficile d'obtenir un prix juste. Donc, au lieu d'acheter tout d'un coup, il peut être mieux de diviser en morceaux plus petits, comme partager tes cornets de glace avec des amis plutôt que de tous les manger toi-même.

#Le Jeu de la Liquidité

La liquidité, c'est un mot classe pour dire à quel point tu peux rapidement obtenir de l'argent d'un actif. Si une action est liquide, ça veut dire que tu peux la vendre rapidement sans trop perdre d'argent. Pense à ça comme pouvoir encaisser ton ticket de loterie tout de suite au lieu d'attendre des années pour récupérer ton fric.

Les traders regardent des trucs comme combien est échangé, la différence de prix (appelée le spread entre l'offre et la demande), et combien d'ordres sont en attente. En d'autres mots, ils gardent un œil sur la foule au camion de glace.

#Différentes Façons de Trader

Il y a plusieurs manières de passer des ordres en tradant. Un ordre à cours limité te permet de fixer le prix que tu es prêt à payer, mais il n’y a pas de garantie que tu vas avoir la glace. Un ordre au marché, en revanche, veut dire que tu achètes ce qui est disponible au prix actuel, mais tu pourrais finir par payer plus que ce que tu voulais si la file devient trop longue.

D'autres types d'ordres peuvent accélérer les choses ou garantir que tu obtiens ce que tu veux, mais ça peut être un peu plus compliqué.

#Comment On Modélise le Marché ?

Le marché peut être complexe, et parfois on dirait essayer de résoudre un Rubik's Cube les yeux bandés. Mais il y a des moyens de le comprendre !

Certains modèles essaient de prédire ce qui va se passer en utilisant des maths et des données historiques. D'autres regardent comment les gens se comportent en tradant. C'est important parce que les émotions des gens peuvent faire fluctuer les prix comme une pendule.

#Pourquoi Utiliser ABIDES ?

On a décidé d'utiliser ABIDES, qui signifie Simulation d'Événements Discrets Interactifs Basée sur des Agents. Non, c'est pas un personnage d'une série sci-fi, mais ça nous aide à comprendre comment les traders interagissent dans un marché simulé.

ABIDES nous permet de créer différents types de traders et de voir comment ils agissent dans différentes situations. C'est comme regarder une télé-réalité où tout le monde essaie de gagner le défi ultime de trading.

#Configurer l'Environnement de Trading

Dans notre simulation, on a fixé un nombre de parts à trader et une limite de temps pour le faire. Pense à ça comme un jeu télé où tu as un temps limité pour choper le plus de prix possibles. Si tu ne finis pas à temps, tu peux perdre des points !

On a aussi ajouté des pénalités pour ne pas finir le trade dans le temps imparti ou pour trader trop. Si tu y vas trop fort, c’est comme choper trop de snacks à une fête-tu pourrais avoir des ennuis.

#Comment On Entraîne Nos Traders ?

Pour entraîner nos traders, on a utilisé un système appelé Réseau Deep Q (DQN). Cette méthode permet aux traders d'apprendre de leurs expériences comme un gamin qui apprend à faire du vélo. Au début, ils risquent de tomber, mais avec de l'entraînement, ils deviendront meilleurs pour garder leur équilibre.

On a mis en place différentes stratégies pour voir comment ils s'en sortent en exécutant des trades. Certains traders étaient prudents, tandis que d'autres étaient plus agressifs, comme différentes personnalités dans un projet de groupe.

#Comparer Différentes Stratégies

Après l'entraînement, on a mis nos traders à l'épreuve contre des stratégies courantes :

1. Prix Moyen Pondéré dans le Temps (TWAP) : C'est la stratégie "soyez justes", où les traders essaient d'exécuter des trades de manière uniforme dans le temps. Pense à ça comme répartir équitablement tes parts de pizza pour que tout le monde ait sa part.

2. Trading Passif : Cette stratégie paresseuse ne fait parfois rien du tout. C’est l'équivalent d'attendre de grignoter jusqu'à ce que tout le monde ait pris les siens.

3. Trading Agressif : Cette stratégie plonge et choppe tout ce qu'elle peut le plus vite possible. C'est comme quelqu'un qui se précipite devant la file pour des échantillons gratuits.

4. Trading Aléatoire : Celle-ci est totalement imprévisible. C'est comme tirer à pile ou face pour décider si tu vas manger une glace au chocolat ou à la vanille.

#Comment Ils Ont Performé ?

Après avoir lancé des simulations, on a découvert que les traders entraînés avec DQN s'en sont super bien sortis ! Ils ont réussi à garder leurs coûts d'exécution plus bas tout en obtenant des prix corrects. Ils ont appris quand acheter plus d'actions et quand se retenir, un peu comme tu ne voudrais pas manger toute ta glace d'un coup-en garder un peu pour plus tard fait durer le plaisir !

#Apprendre à S'adapter

Les agents RL ont appris à lire le marché et à ajuster leurs stratégies en temps réel. Quand ils voyaient un prix devenir trop élevé, ils ralentissaient leur trading pour éviter de le faire monter encore plus. C'est comme quand tu vois ta saveur de glace préférée baisser; tu ne veux pas tout acheter d’un coup, sinon tu compliqueras les choses pour les autres.

#Quoi de Neuf ?

Bien que les résultats soient prometteurs, il y a encore des marges d'amélioration ! On doit rendre l'environnement simulé encore plus réaliste. De cette façon, nos traders peuvent apprendre à s'adapter à un plus large éventail de conditions de marché, tout comme tu pratiquerais la conduite dans différentes conditions météo.

Aussi, entraîner ces modèles demande beaucoup de puissance de calcul, et rendre ce processus plus rapide est essentiel pour mettre ces stratégies dans le monde réel.

#Conclusion

En résumé, on a vu combien il est important pour les traders d'exécuter leurs ordres avec sagesse. L'utilisation de l'apprentissage par renforcement nous a montré qu'avec la bonne approche, les traders peuvent minimiser leurs coûts et gérer efficacement leurs trades.

Alors qu'on continue à peaufiner et améliorer nos modèles, on pourrait découvrir qu'ils peuvent offrir aux traders une meilleure manière de naviguer dans le monde parfois chaotique de la finance. Après tout, que ce soit pour dénicher une bonne affaire sur des actions ou obtenir la dernière boule de glace, un peu de stratégie peut faire toute la différence !