Les biais cognitifs sont des distorsions de la pensée qui peuvent influencer nos décisions de manière inconsciente et irrationnelle. On retrouve énormément de ces biais dans notre comportement au quotidien et c'est quelque chose dont on parle très souvent en trading classique et en investissement.
On va aujourd'hui parler de ces biais mais dans le cadre spécifique du trading algorithmique puisque c'est un sujet très peu abordé et on s'y retrouve pourtant couramment confronté lorsqu'on déploie des stratégies par l'intermédiaire de bots.
💡 Dans le contexte du trading algorithmique, ces biais peuvent affecter votre conception, votre développement et le suivi de vos bots de trading. Il est important de les avoir en tête pour pouvoir agir dessus, les préparer et savoir réagir lorsqu'ils surviennent.
Voici une vingtaine de biais cognitifs pertinents, accompagnés d'exemples spécifiques au trading algorithmique et de conseils pour les éviter :
Biais des coûts irrécupérables (Sunk Cost Fallacy)
Tendance à continuer un projet ou une stratégie en raison du temps, de l'argent ou des efforts déjà investis, même si elle n'est pas ou plus rentable.
🐵 Exemple: Persister à améliorer une stratégie de trading qui ne fonctionne pas, simplement parce que vous avez passé beaucoup de temps à la développer.
🦾 Comment le surmonter: Reconnaître que les ressources déjà investies sont perdues et évaluer objectivement si la stratégie a un potentiel réel. Si ce n'est pas le cas, il est préférable de l'abandonner et de se concentrer sur de nouvelles idées.
Biais de confirmation (Biais d'attention sélective)
Tendance à rechercher, interpréter et se souvenir des informations qui confirment nos croyances préexistantes. Se concentrer sur certains aspects de l'information tout en en négligeant d'autres.
🐵 Exemple: Ignorer les signaux indiquant que votre bot de trading sous-performe, en ne prenant en compte que les rares moments où il a réussi.
🦾 Comment le surmonter: Adopter une approche scientifique en testant rigoureusement votre stratégie contre des données contradictoires. Solliciter des avis externes pour obtenir une perspective impartiale.
Biais de récence
Accorder plus d'importance aux événements récents qu'aux événements passés.
🐵 Exemple: Supposer que les gains des deux dernières semaines compensent définitivement les pertes des cinq derniers mois, sans considérer la tendance globale du marché. De la même manière, ne pas penser que si un bot se comporte bien en ce moment : un crash soudain ne peut pas perdre l’entièreté de ses gains en quelques jours.
🦾 Comment le surmonter: Analyser les performances sur des périodes plus longues pour obtenir une vision complète et équilibrée de la stratégie. Toujours être prêt à adapter ces stratégies et leur ajouter de nouvelles protections anti-crash.
Biais d'action (Action Bias)
Préférence pour l'action plutôt que l'inaction, même si l'inaction serait plus bénéfique.
🐵 Exemple: Modifier constamment votre bot ou votre portefeuille en réaction aux fluctuations quotidiennes du marché, plutôt que de suivre votre stratégie à long terme.
🦾 Comment le surmonter: Établir un plan de trading clair et s'y tenir. Éviter les réactions impulsives aux mouvements du marché.
Biais de surconfiance
Surestimation de ses propres compétences ou de la précision de ses prévisions.
🐵 Exemple: Croire aveuglément en une stratégie avec des gains exceptionnels en backtest, sans envisager qu'elle puisse avoir des défauts ou être non reproductible en conditions réelles.
🦾 Comment le surmonter: Faire preuve d'humilité et tester rigoureusement la stratégie en environnement réel avec de petites sommes avant d'engager davantage de capital. (retenez que si vous avez réellement une stratégie incroyablement robuste à toutes situations : vous n’êtes pas à un mois près pour y mettre un capital important 😉)
Biais d'aversion aux pertes
Préférence pour éviter les pertes plutôt que de réaliser des gains équivalents.
🐵 Exemple: Votre bot affiche un courbe de profit globalement haussière, mais en début de mois il encaisse trois petites pertes consécutives (-0,8 %, -1 %, -0,6 %). Pris de panique, vous réduisez le stake de 70 % et serrez les stop-loss à 0,3 %. Résultat : pendant les deux semaines suivantes le marché rebondit — le bot signale huit opportunités rentables, mais vos positions miniatures et vos stop-loss ultra-courts transforment des gains potentiels de +6 % en un maigre +0,9 %. La peur de (re)perdre vous a coûté bien plus que les pertes initiales.
🦾 Comment le surmonter:
Quantifier le risque avant l’émotion. Fixez un risque fixe par trade (ex. 0,5 % du capital) et ne changez pas ce paramètre sur un coup d’humeur.
Backtests “worst-case”. Simulez les max-drawdowns historiques : si votre courbe de capital reste viable, acceptez que ces creux font partie du jeu.
Journal émotionnel. Notez la date, la taille de la perte et la réaction instinctive. Relire ces notes ultérieurement montre souvent que la panique était infondée.
Automatiser les paramètres clés. Laissez le code — pas votre émotion — décider du position sizing et des stop-loss ; verrouillez ces règles dans votre config ou en commentaire dans le fichier de votre stratégie pour éviter les modifications impulsives.
Biais de disponibilité
Juger la probabilité d'un événement en fonction de la facilité avec laquelle des exemples viennent à l'esprit.
🐵 Exemple: Supposer que les périodes de hausse sont plus fréquentes parce que les gains récents sont plus mémorables, négligeant ainsi la prédominance des périodes baissières.
🦾 Comment le surmonter: Analyser des données historiques étendues pour obtenir une perspective plus précise sur les tendances du marché.
Biais du troupeau (Herding Bias)
Tendance à suivre les actions du groupe plutôt que sa propre analyse.
🐵 Exemple:
Accorder plus d'importance à une stratégie parce que de nombreuses personnes l'utilisent, sans l'évaluer de manière critique. Vous verrez de nombreuses personnes utiliser la stratégie “NostalgiaForInfinity”, disponible un peu partout sur internet, pourtant vous n'égalerez jamais des performances de backtest en live car si vous prenez le temps d’étudier la stratégie, vous vous rendrez compte qu’elle n’agit pas exactement pareil en live et en backtest et n’est à terme : pas rentable. Vous sous performerez très certainement: les performances de vos backtests ainsi que le bitcoin et le marché global des altcoins.
🦾 Comment le surmonter: Faire vos propres analyses et tests. Ne pas supposer qu'une stratégie est efficace simplement parce qu'elle est populaire.
Biais d'optimisme
Tendance à surestimer la probabilité d'événements positifs et à sous-estimer celle d'événements négatifs.
🐵 Exemple: S'attendre à des profits constants de vos bots même lorsque le marché est en baisse générale.
🦾 Comment le surmonter: Adopter une vision réaliste en tenant compte des conditions actuelles du marché et des limitations de votre stratégie. Si vos bots ne font pas de trades ou subissent des baisses, jetez un oeil aux autres crypto-monnaies, il est fort probable que votre bot subisse une baisse que vous auriez de toutes façons subit en étant exposé aux altcoins et il est même possible que votre bot est des baisses moins grandes que les altcoins.
Biais de familiarité
Préférence pour ce qui est familier ou connu.
🐵 Exemple: Utiliser exclusivement des indicateurs ou des stratégies que vous connaissez bien, même s'ils ne sont pas adaptés aux conditions du marché actuel.
🦾 Comment le surmonter: Être ouvert à l'apprentissage de nouvelles méthodes et à l'adaptation de votre stratégie en fonction des évolutions du marché.
Biais de cadrage (Framing Effect)
Les décisions sont influencées par la manière dont les informations sont présentées.
🐵 Exemple: Considérer une stratégie comme moins risquée parce qu'elle est présentée avec des gains en pourcentage élevés sans mentionner le drawdown associé.
🦾 Comment le surmonter: Rechercher toutes les informations pertinentes et recontextualiser les données pour une évaluation objective
Biais d'information
Tendance à croire que plus d'informations mènent à de meilleures décisions.
🐵 Exemple: Collecter excessivement de données ou utiliser trop d'indicateurs, ce qui peut compliquer inutilement votre stratégie.
🦾 Comment le surmonter: Se concentrer sur les indicateurs clés qui ont prouvé leur efficacité et simplifier votre approche.
Biais de généralisation hâtive
Tirer des conclusions générales à partir d'un petit échantillon de données et mettre ça en live directement.
🐵 Exemple: Conclure qu'une stratégie est performante après quelques trades réussis sans l'avoir testée sur une période suffisamment longue.
🦾 Comment le surmonter: Effectuer des backtests sur des périodes étendues et diversifiées (plusieurs exchanges, plusieurs paires, etc.) pour vérifier la robustesse de la stratégie.
Biais de proportionnalité
Croire que des événements importants doivent avoir des causes importantes.
🐵 Exemple: Supposer qu'une grosse perte est due à un défaut majeur de la stratégie, alors qu'elle peut être le résultat de la volatilité normale du marché.
🦾 Comment le surmonter: Analyser rationnellement les causes des gains et des pertes sans surinterpréter les événements.
Biais de disponibilité heuristique
Juger la probabilité d'un événement en fonction de la facilité avec laquelle on peut se souvenir d'exemples.
🐵 Exemple: Se rappeler des rares succès fulgurants d’une stratégie et ignorer les nombreux cas d'échecs.
🦾 Comment le surmonter: Étudier des statistiques fiables et ne pas se baser sur des anecdotes ou des cas isolés.
Biais de la preuve sociale
Considérer qu'un comportement est correct parce que d'autres personnes l'adoptent.
🐵 Exemple: Se lancer dans le trading de futures parce que d'autres traders le font, sans évaluer les risques accrus associés (levier, short, frais de positions, liquidation, etc.)
🦾 Comment le surmonter: Évaluer indépendamment les avantages et les risques des différentes options de trading. Et privilégier des approches qui conservent votre capital.
Biais de l'aversion à l'ambiguïté
Préférence pour les options dont la probabilité de succès est connue.
🐵 Exemple: Éviter d'explorer de nouvelles stratégies ou indicateurs parce qu'ils sont moins familiers, même s'ils pourraient améliorer les performances.
🦾 Comment le surmonter: Être disposé à tester et à apprendre de nouvelles approches pour améliorer votre trading, regarder les stratégies que les autres traders algorithmiques utilisent, n'essayez pas de leur imposer votre approche, etc.
Biais de focalisation sur les sorties
🐵 Exemple: Un utilisateur affiche 63 % de trades gagnants mais reste déficitaire. Il passe des journées à affiner le stop-loss dynamique, pense à vérifier la position toutes les secondes, voire à couvrir chaque trade avec un hedge-bot… alors que le vrai problème vient des entrées prises en plein pump : le prix est déjà haut, le ratio gain/perte est déséquilibré, et le stop-loss ne peut plus rien sauver.
🦾 Comment le surmonter:
Revenir à la source : les entrées. Définissez des filtres d’achat (surachat, volatilité post-pump, ratio Risk/Reward minimal).
Mesurer avant de corriger. Calculez la contribution de chaque étape (entry / exit) au PnL ; si 80 % de la perte vient des entrées, améliorez‐les avant de toucher aux sorties.
Accepter moins de trades. « Anything that goes up fast comes down even faster » : mieux vaut rater dix faux démarrages que d’en payer un seul très cher.
Biais du temps d'arrêt (Time Decay Bias)
Tendance à sous-estimer l'impact du temps sur les investissements.
🐵 Exemple: Croire que des trades fréquents sur de petites timeframes mèneront nécessairement à des profits plus rapides, sans considérer les coûts de transaction et le stress associé.
🦾 Comment le surmonter: Évaluer l'efficacité des trades sur différentes timeframes et prendre en compte les coûts et les efforts supplémentaires requis.
Biais du « plus c’est mieux »
Diversification naïve : "More-is-Better"
🐵 Exemple: Pour “faire plus de volume”, vous ajoutez 200 nouvelles paires exotiques. Les backtests explosent… mais en live, une bougie volume = 0 bloque la sortie, le prix s’effondre, et votre ordre est exécuté en trois morceaux – à perte.
🦾 Comment le surmonter:
Filtrage par liquidité. Limitez-vous aux ~40-80 paires les plus liquides de l’exchange; refusez toute paire dont la plus petite des N bougies de démarrage a un volume > 0.
Règle simple dans la stratégie :
dataframe['liquidity_ok'] = (dataframe['volume'].rolling(self.startup_candle_count).min() > 0)Suivre la vraie logique : qualité > quantité. Dix trades exécutés proprement rapportent plus que cent sorties tronquées.
Biais de l’alarme silencieuse
Silent-Bot Anxiety
🐵 Exemple: Votre bot tourne depuis 18 heures sans ouvrir la moindre position. Panique : « Le live est mal configuré ! » Vous changez la paire-list, doublez le stake par ordre, relancez… et déclenchez finalement un trade à contre-tendance qui part immédiatement dans le rouge.
🦾 Comment le surmonter:
Checklist rationnelle :
Avertissements ou erreurs dans les logs ?
Pair-list non vide ?
Montant du stake ≥ minimum de l’exchange ?
Si tout est OK, ne touchez à rien. Les conditions de marché ne remplissent simplement pas vos filtres ; c’est normal.
Se rappeler la règle 0 : “Pas de trade” est un état acceptable. L’inaction protégée vaut mieux que l’action précipitée.
Pour éviter ces biais cognitifs :
Auto-évaluation régulière : Prenez du recul pour analyser vos décisions et identifier les biais potentiels.
Éducation continue : Restez informé des évolutions du marché et des nouvelles méthodes de trading.
Discipline : Établissez des règles claires pour votre stratégie et respectez-les.
Vous pouvez retrouver une liste de règles d'or que j'ai établi ici :
Diversification : Ne mettez pas tous vos œufs dans le même panier. Utilisez plusieurs stratégies de différents type (mean-reversion, trend following, etc.) basez-vous sur plusieurs types d'actifs, diversifiez-vous potentiellement sur plusieurs exchanges, etc. l'objectif de tout cela est de répartir le risque.
Consultation externe : Obtenir des avis d'autres traders ou professionnels peut apporter une perspective différente et révéler des biais que vous n'avez pas détectés. Aujourd'hui c'est quelque chose d'assez simple grâce aux forums et aux plateformes comme Discord !
En étant conscient de ces biais cognitifs et en adoptant des stratégies pour les surmonter, vous pouvez améliorer la qualité de vos décisions en trading algorithmique et augmenter vos chances de succès à long terme.
⚠️ Je ne suis pas conseiller financier et ce document ne comporte aucun conseil en investissement.