Gérer le risque de baisse avec des mécanismes de redémarrage
Une nouvelle méthode aide les traders à ajuster leurs stratégies pour gérer efficacement les risques de drawdown.
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Dans le trading, un des gros problèmes que rencontrent les investisseurs, c’est le risque de perdre une grande partie de leur capital, appelé drawdown. Ça peut arriver après une période de profits si le marché prend une mauvaise tournure. Pour gérer ce risque, les traders utilisent différentes stratégies pour limiter leurs pertes à un certain seuil. Une de ces méthodes est la politique de modulation de drawdown, qui aide à garantir que les pertes ne dépassent pas un pourcentage prédéfini.
Mais parfois, cette approche agit comme un ordre de stop-loss. Ça veut dire que quand les pertes approchent de cette limite fixée, ça empêche les traders de faire d'autres transactions, ce qui peut les faire rater des opportunités qui auraient pu rapporter des bénéfices. Pour résoudre ce problème, une nouvelle méthode inclut un Mécanisme de redémarrage à la politique existante. Cette méthode permet aux traders d’ajuster leurs stratégies quand ils se rapprochent de leurs limites de drawdown.
Qu'est-ce que le Drawdown ?
Le drawdown, c’est la réduction de la valeur d’un portefeuille d’investissement depuis son sommet jusqu'à son point le plus bas avant d’atteindre un nouveau sommet. C'est une mesure cruciale pour comprendre le risque lié aux stratégies de trading. Un drawdown élevé indique un risque plus important pour les investisseurs, car ça montre que la valeur de leurs investissements peut chuter de manière significative.
Par exemple, si un investisseur a un portefeuille d'une valeur de 100 000 $ et qu'il descend à 80 000 $, le drawdown est de 20 %. Ce chiffre aide les traders à quantifier leur risque et à prendre des décisions éclairées sur quand entrer ou sortir des trades.
Politique de Modulation de Drawdown
La politique de modulation de drawdown vise à garder le drawdown maximum en dessous d’un seuil spécifique. Les traders fixent cette limite avant de commencer à trader, ce qui leur permet de gérer leurs pertes potentielles. La théorie derrière cette politique repose sur l’équilibre entre les rendements potentiels et les risques.
Cette politique fonctionne en ajustant le montant de capital que les traders peuvent investir en fonction de la valeur de leur compte à un moment donné. Si la valeur du compte diminue et approche de la limite de drawdown, la politique réduit la taille de l’investissement pour protéger le capital restant.
Bien que cette méthode aide à maîtriser les risques, elle peut aussi empêcher les traders de profiter des reprises du marché. Par exemple, si le marché est sur le point de remonter mais que la politique s'est mise en place et a arrêté tous les trades, l'opportunité est perdue.
Le Mécanisme de Redémarrage
Pour contrer les limites de la politique de modulation de drawdown, un mécanisme de redémarrage a été introduit. Ce mécanisme permet aux traders de reprendre le trading même après avoir atteint leur limite de drawdown. L'idée est simple : si le drawdown s'approche de la limite fixée, le trader peut "redémarrer" sa stratégie avec un plan mis à jour.
Lorsqu'un redémarrage se produit, le trader recommence mais ajuste sa stratégie en fonction des performances passées. Ça veut dire qu'il pourrait redémarrer avec une taille d’investissement plus petite ou changer ses paramètres de trading, ce qui peut mener à de meilleurs résultats dans le futur. Le mécanisme de redémarrage vise à capitaliser sur les mouvements du marché qui auraient pu être manqués si le trading avait complètement cessé.
Applications Réelles : ETFs et Cryptomonnaies
L’efficacité de la politique de modulation de drawdown avec le mécanisme de redémarrage a été testée avec différents titres, y compris les fonds négociés en bourse (ETFs) et les cryptomonnaies. Ces deux classes d'actifs sont populaires car elles montrent souvent des comportements différents sur le marché.
Trading avec les ETFs
Un exemple d'application réussie est l'utilisation des ETFs, comme le Vanguard Total World Stock Index Fund. Dans ce cas, des données historiques de prix ont été analysées sur une année pour voir à quel point la stratégie de trading a bien fonctionné. Les résultats ont montré que l’approche combinant la politique de drawdown avec un mécanisme de redémarrage a surperformé la stratégie classique d'achat et de conservation.
Dans ce scénario, les traders ont utilisé les données pour déterminer la taille de leurs investissements et ont examiné des indicateurs de performance comme le drawdown maximum et les rendements globaux. Les résultats ont montré que les traders pouvaient obtenir de meilleurs résultats avec le mécanisme de redémarrage, car il leur permettait d’ajuster leurs stratégies en fonction des données en temps réel.
Trading avec les Cryptomonnaies
Le mécanisme de redémarrage a également été testé avec des cryptomonnaies comme Bitcoin. En raison de la nature des cryptomonnaies, qui peuvent être très volatiles, cette approche est particulièrement utile. Les données historiques couvrant une gamme de jours de trading ont indiqué que la combinaison des politiques a donné de meilleurs résultats que les méthodes traditionnelles.
Comme avec l'exemple des ETFs, la performance a été évaluée, et les traders ont trouvé qu'en dépit des fluctuations constantes des prix des cryptomonnaies, la politique de drawdown avec redémarrages a entraîné des rendements globaux plus élevés et moins de risques.
Coûts de Transaction et Performance
Dans les deux cas d’ETFs et de cryptomonnaies, les coûts de transaction peuvent affecter la performance du trading. Les échanges facturent généralement des frais pour exécuter des trades, ce qui peut s'accumuler en fonction du volume de trading. Il est essentiel de prendre en compte ces coûts lors de l'évaluation de l'efficacité d'une stratégie de trading.
Même en tenant compte des frais de transaction, la modulation de drawdown avec un mécanisme de redémarrage a montré qu'elle fournissait des résultats supérieurs. Ce succès indique que la stratégie parvient à maintenir des résultats rentables malgré les coûts de trading supplémentaires.
Conclusion
L'introduction d'un mécanisme de redémarrage à la politique de modulation de drawdown représente une approche innovante pour gérer le risque dans le trading. En permettant aux traders d’ajuster leurs stratégies lorsque les limites de drawdown sont approchées, cette méthode offre une solution pratique à un vieux problème en finance.
Les applications réelles dans les ETFs et les cryptomonnaies ont démontré l'efficacité de cette approche. Avec un focus sur la protection des investissements tout en permettant des gains potentiels, la stratégie mise à jour s'assure que les traders peuvent tirer le meilleur parti de leurs investissements.
Des recherches futures pourraient explorer l'application de cette méthode à des environnements de trading plus complexes, comme des portefeuilles multi-actifs, ou explorer comment les décisions de consommation et d'investissement affectent les résultats de trading. Cette quête continue de meilleures stratégies de trading évolue sans cesse, aidant les traders du monde entier à gérer efficacement leurs risques.
Titre: On Data-Driven Drawdown Control with Restart Mechanism in Trading
Résumé: This paper extends the existing drawdown modulation control policy to include a novel restart mechanism for trading. It is known that the drawdown modulation policy guarantees the maximum percentage drawdown no larger than a prespecified drawdown limit for all time with probability one. However, when the prespecified limit is approaching in practice, such a modulation policy becomes a stop-loss order, which may miss the profitable follow-up opportunities if any. Motivated by this, we add a data-driven restart mechanism into the drawdown modulation trading system to auto-tune the performance. We find that with the restart mechanism, our policy may achieve a superior trading performance to that without the restart, even with a nonzero transaction costs setting. To support our findings, some empirical studies using equity ETF and cryptocurrency with historical price data are provided.
Auteurs: Chung-Han Hsieh
Dernière mise à jour: 2023-03-05 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2303.02613
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.02613
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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