Le marché des changes (FX), où les devises sont échangées les unes contre les autres, a une riche histoire qui remonte à des siècles. Historiquement, les transactions sur devises se faisaient principalement via des échanges physiques, les traders s’appuyant sur leur intuition et leur expérience pour prendre des décisions. Cependant, l’avènement du trading électronique à la fin du 20e siècle a révolutionné le marché des changes, l’ouvrant à un plus large éventail de participants et augmentant les volumes de transactions de manière exponentielle.
Aujourd’hui, le marché des changes est le marché financier le plus important et le plus liquide au monde, avec un chiffre d’affaires quotidien moyen dépassant 7 500 milliards de dollars en avril 2022, selon le Banque des règlements internationaux (BRI)Son importance réside dans son rôle de facilitation du commerce et des investissements internationaux, ainsi que dans la création d’opportunités de profit et dans son rôle d’indicateur économique.
La science des données est devenue un outil essentiel pour les traders FX, leur permettant d’analyser de vastes quantités de données et d’obtenir des informations précieuses sur les tendances du marché, les mouvements de prix et les risques potentiels. J’ai parlé avec Pavel GrishinCo-fondateur et CTO de NTPro, pour comprendre le rôle de la science des données sur ce marché lucratif.
L’essor du trading algorithmique sur le marché des changes
L’une des applications les plus importantes de la science des données dans le trading Forex est le développement de stratégies de trading algorithmiquesCes stratégies impliquent l’utilisation de plateformes pour exécuter automatiquement des transactions en fonction de règles et de critères prédéfinis. Le trading algorithmique est devenu de plus en plus populaire en raison de sa capacité à traiter rapidement de grandes quantités de données, à identifier des modèles et des tendances et à exécuter des transactions avec précision et rapidité.
« Les sociétés de trading propriétaires et les banques d’investissement sont à l’avant-garde de la science des données et de l’adoption du trading algorithmique sur le marché des changes », a déclaré Grishin. « Elles utilisent une analyse de données sophistiquée pour obtenir un avantage concurrentiel, en se concentrant sur des domaines tels que l’analyse des données de marché, la compréhension du comportement des clients et l’analyse technique des bourses et des autres acteurs du marché. Les banques d’investissement, par exemple, analysent les fournisseurs de liquidité et mettent en œuvre un routage intelligent des ordres pour une exécution efficace des transactions, tandis que les fonds algorithmiques utilisent la science des données pour rechercher les inefficacités du marché, développer des modèles d’apprentissage automatique (ML) et tester les stratégies de trading (un processus qui consiste à simuler une stratégie de trading à l’aide de données historiques pour évaluer ses performances et sa rentabilité potentielles). »
Types de stratégies de trading basées sur les données
Il existe plusieurs types de stratégies de trading basées sur les données, chacune avec son approche et ses caractéristiques uniques.
« Les stratégies de trading basées sur les données, telles que l’arbitrage statistique et la création de marché, ont évolué avec les progrès de la science et de la technologie des données », a déclaré Grishin. « L’arbitrage statistique identifie et exploite les dépendances statistiques entre les prix des actifs, tandis que la création de marché consiste à fournir de la liquidité en cotant à la fois les prix acheteurs et vendeurs. Il existe également une approche de trading haute fréquence, qui se concentre sur l’exécution de transactions à grande vitesse pour capitaliser sur de petites différences de prix. Ces stratégies et approches sont devenues de plus en plus complexes, intégrant davantage de données et d’interconnexions, grâce aux avancées technologiques qui ont accéléré les vitesses d’exécution à des microsecondes et des nanosecondes. »
Collaboration entre traders, quants et développeurs
La mise en œuvre de stratégies de trading algorithmiques complexes nécessite une étroite collaboration entre les traders, les quants (analystes quantitatifs) et les développeurs.
« Les quants analysent les données et identifient les modèles de développement de la stratégie, tandis que les développeurs se concentrent sur la mise en œuvre et l’optimisation de la stratégie », a déclaré Grishin. « Les traders, qui agissent souvent en tant que propriétaires de produits, sont responsables des résultats financiers et du fonctionnement du système en production. En outre, les développeurs traditionnels et les ingénieurs spécialisés jouent un rôle crucial dans la construction et la maintenance de l’infrastructure de trading. La répartition spécifique des rôles varie selon les organisations, les banques ayant tendance à se spécialiser et les fonds algorithmiques privilégiant souvent les équipes interfonctionnelles. »
Défis et rôle de l’IA et du ML dans le trading Forex
La traduction des modèles de trading algorithmiques en systèmes en temps réel présente des défis, principalement en raison des écarts entre les prévisions du modèle et le comportement du marché dans le monde réel. Ces écarts peuvent provenir de changements dans les conditions du marché, de données insuffisantes dans le développement du modèle ou de limitations techniques.
« Pour relever ces défis, les développeurs privilégient les tests rigoureux, la surveillance continue et le développement itératif », a déclaré Grishin. « Les stratégies peuvent également intégrer des paramètres supplémentaires pour s’adapter aux conditions du monde réel, en commençant par les implémentations logicielles et en passant à l’accélération matérielle uniquement lorsque cela est nécessaire. »
Les développeurs en trading algorithmique ont besoin d’une solide compréhension des instruments financiers, des structures d’échange et du calcul des risques.
« Les compétences en matière de traitement des données, notamment le stockage, le nettoyage, le traitement et l’utilisation des données dans les pipelines, sont également cruciales », a déclaré Grishin. « Bien que les langages de programmation standard comme Python et C++ soient couramment utilisés, l’aspect unique du domaine réside dans le développement de modèles algorithmiques propriétaires, souvent appris grâce à une participation directe dans des entreprises spécialisées. »
Qu’est-ce qui vient ensuite ?
À l’avenir, l’avenir du trading Forex sera probablement façonné par les progrès continus de la science des données et de la technologie.
« L’avenir du trading algorithmique sera probablement façonné par la concurrence et les pressions réglementaires en cours », a déclaré Grishin. « Les technologies qui améliorent la fiabilité et simplifient les systèmes de trading devraient gagner en importance, tandis que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle joueront un rôle croissant dans la gestion du trading en temps réel. Si la vitesse reste un facteur, l’accent pourrait se déplacer vers l’amélioration de la fiabilité du système et l’adaptation à l’évolution de la dynamique du marché. »
Même si le chemin à parcourir est semé d’embûches, les récompenses potentielles pour ceux qui adoptent cette approche basée sur les données sont immenses. L’avenir du trading Forex est prometteur et la science des données sera sans aucun doute à l’avant-garde, façonnant le paysage du marché pour les années à venir.