La question principale sur laquelle nous allons nous pencher aujourd’hui est :
Qu’est-ce que le trading algorithmique ?
Le terme de "trading algorithmique" comme on le fait avec Freqtrade est souvent rangé dans la catégorie "trading" alors que dans la plupart des cas, il s'agit souvent "d'investissements long terme mais gérés par des robots".
Dans la réalité, il n’est pas forcément utile de tracer une frontière nette entre “trading” et “investissement” car c’est essentiellement la même chose : on prend des décisions d’achat ou de vente sur des actifs, à des horizons plus ou moins longs. Dans l’univers des hedge funds, on distingue plutôt deux approches : l’investissement discrétionnaire, où les décisions sont prises par des humains sur la base de leur expérience ou de leur analyse, et l’investissement quantitatif (quant trading), où ces décisions sont automatisées ou assistées par des algorithmes. En réalité, ce qu’on appelle couramment “trading algorithmique” correspond très largement à de l’investissement quantitatif, même si le terme est rarement utilisé dans le grand public.
On va essayer d'éclaircir tout ça avec un petit préambule qui va nous permettre d'avoir une définition commune sur ce qu'on va faire exactement comme type de trading algorithmique.
Définitions de "trading", "investissement" et "trading algorithmique"
Certains vont estimer que les traders vont être ceux qui vont regarder de l'analyse technique (étude des graphiques de l'évolution du prix, appelée couramment "TA" pour "Trend Analysis") pour se baser sur leurs achats et ventes, tandis que les investisseurs vont se baser uniquement sur les fondamentaux des actifs, mais la réalité c'est que :
les investisseurs regardent inévitablement le prix, les ATH, les supports (qui sont extrêmement simples mais qui reste de l'analyse technique) pour savoir si l'actif qu'ils achètent est sur valorisé, sous valorisé, etc.
certains traders regardent les fondamentaux en plus de l'analyse technique
Donc essayer de trouver une définition selon les outils utilisés pour la prise de décisions ne nous aident pas réellement...
Et si on regarde à quelle fréquence sont prises les décisions plutôt ?
🤝 Tout le monde est d'accord pour dire qu'acheter un actif (ETF ou action en bourse, de l'or, du bitcoin, etc.), puis conserver cet actif longtemps et le vendre dans plusieurs années, voir : ne jamais le vendre est considéré comme de l'investissement.
🤝 Tout le monde est d'accord pour dire que acheter ou vendre une position selon des signaux de quelques minutes ou quelques secondes est considéré comme du "trading" (souvent les gens imaginent une salle des marchés à wall street)
🤝 Tout le monde est d'accord pour dire que automatiser ce type de trading basé sur des signaux de quelques minutes ou quelques secondes est considéré comme du "trading haute-fréquence" ou du "trading algorithmique". (souvent les gens imaginent des milliers de robots qui font des milliers de transactions chaque secondes)
Mais du coup, si on commence à arriver dans un entre deux, par exemple :
Quelqu'un qui va acheter plusieurs actifs (par exemple un peu d'or, un peu de bitcoin, un peu d'action NVIDIA, du Reddit, etc.) et va, chaque mois, surveiller son portefeuille et potentiellement vendre quelques-uns de ses actifs pour en racheter d'autres.
Ceux qui pratiquent ce type d'activité se considèrent comme des investisseurs, pourtant beaucoup d'investisseurs long terme comme Warren Buffett considéreraient ce type d'activité comme du trading.
🤔❓ Si on considère ce type d'activité comme de l'investissement, à partir de quelle fréquence de surveillance ou de réajustement du portefeuille cela devient du trading ? (1 semaine, 3 jours ? 1 jours ? 2 fois par jour ? ...)
🤔❓ Si on considère ce type d'activité comme du trading, à partir de combien de mois sans regarder son portefeuille cela devient de l'investissement ? (1 mois, 3 mois, 6 mois, 1 an ? ...)
Au fond, il n’y a pas réellement besoin de chercher à distinguer strictement “trading” et “investissement”. Ce sont simplement deux mots pour décrire la même activité : prendre des positions sur les marchés, avec des horizons temporels différents.
https://www.youtube.com/watch?v=85An6nPh2SI
Dans le milieu professionnel, notamment dans les hedge funds, on parle plutôt d’investissement discrétionnaire (décisions prises par des humains, au cas par cas) et d’investissement quantitatif (basé sur des algorithmes ou des modèles statistiques). Mais même ces notions sont parfois floues et recouvrent des pratiques très diverses.
Imaginez un profil (à mi-chemin entre l'investisseur et le trader) qui regardent ses positions 1 à 2 fois par semaine mais qui dans 80% des cas : ne touchent pas à ses positions et se contente de les surveiller pour faire des actions très occasionnellement. Et bien ce type de profil, c'est le profil vers lequel vont tendre nos robots avec Freqtrade.
Les robots vont avoir une fréquence d'exécution tellement faible par rapport à du trading haute-fréquence, que nos robots se rapprocheront plus de l'investisseur que du trader, ce serait donc plutôt de l'"investissement algorithmique". La plupart des gens ont tendance à ranger ce type de pratique dans la grosse catégorie four-tout du "trading algorithmique" alors que nos robots vont avoir des pratiques proches d'un investisseur et avoir la rigueur nécessaire à un investisseur pour tenter de surperformer le marché.
Pourtant vous entendrez beaucoup d'investisseurs professionnels ou d'influenceur du milieu de la finance dire du "trading algorithmique" ou plus généralement des "robots de trading" :
"ne fonctionne pas"
"ne vous fera pas surperformer le marché"
"c'est que des gens qui vendent des trucs miracles pour se faire de l'argent"
"sur le long terme vous allez perdre de l'argent"
etc.
En soit, ils ont raison car ce qu'ils considèrent comme du trading algorithmique c'est des robots qui sont sur des timeframes très basses (1 minute, 5 minutes, 15 minutes, etc.), remplies de bruits, où les seuls vrais gagnants à long terme sont : les exchanges; ceux qui maîtrisent le trading à haute-fréquence et parfois : ceux qui tentent de vous vendre ces robots (souvent sans vous diffusez le code, en vous proposant simplement des replicats des signaux) (autrement dit : jamais vous).
Je sais que quand vous pensez "robots de trading" vous avez envie d'avoir un robot qui trade toutes les crypto-monnaies existantes, en timeframe 1 minute et qui vous apportent X% par jour, mais la réalité c'est que ce type de robot ne vous fera jamais gagner d'argent à long terme. La réalité quand on fait du trading sur des timeframes basses (1 seconde, 1 minute, 5 minutes, etc.), avec ou sans robot : c'est un marché chaotique, avec du bruit constant, et le bruit c'est quelque chose que vous pouvez très difficilement maitriser (ou alors il faut faire du trading à haute fréquence, mais en tant que particulier : ça s'annonce compliqué).
Cela dit, il reste évidemment possible d’être rentable à long terme même sur des timeframes inférieures à 1h. Simplement, plus on descend en timeframe, plus il faut gérer la complexité : le bruit est plus important, les signaux sont moins stables, et le risque de sur-optimisation augmente. En timeframe basse, on voit souvent des stratégies comme le mean reversion (retour à la moyenne), le sniping (prise de positions très rapides sur des pics ou des creux), le scalping, le breakout trading ou encore des approches basées sur l’orderbook imbalance. Souvent, ces stratégies peuvent être conceptualisées sur une timeframe haute, mais appliquées sur une timeframe plus basse pour chercher un meilleur prix d’entrée. La question est alors : est-ce vraiment nécessaire ou ne vaut-il pas mieux rester sur la timeframe haute pour éviter un excès de complexité ?
Je suis convaincu qu’il est tout à fait possible de créer des stratégies rentables en timeframes basses, même en dessous de 1h, mais plus on descend dans les timeframes, plus ce sera complexe, nous verrons dans les futurs postes qu'un des grands secrets du trading algorithmique est de rester simple.
Plus on descend dans les timeframes, plus on s’expose à certains risques : l’overtrading, c’est-à-dire multiplier les trades au point de perdre son edge à cause des frais ou du bruit du marché, ou bien la sur-optimisation lorsque la stratégie réalise très peu de trades. Par exemple, une stratégie en timeframe 15 minutes avec seulement 100 trades sur l’année est souvent trop spécifique aux données passées, donc probablement sur-optimisée. En revanche, 100 trades sur l’année sur une stratégie en timeframe 4h n’a rien d’incohérent, car les signaux sont plus stables et les mouvements plus larges. Tout est une question d’équilibre entre fréquence des trades et robustesse statistique.
De façon générale, en tant que débutant, on vous conseille toujours d'aller vers des timeframes hautes (entre 4h et 1d) au début car les signaux sont plus claires, les gains sont plus évidents, les backtests sont plus rapides, etc. mais vous aurez inévitablement une attirance pour les stratégies en timeframes basses car il y aura plus de trades, ça a plus de sens de suivre ces stratégies tout au long de la journée, vous aurez l'impression d'être actif dans le marché.
Retenez qu'il est plus rapide, plus simple et souvent tout aussi gagnant (voir plus) de se diriger vers des timeframes hautes. Les timeframes basses sont plus compliquées, les recherches sont plus longues et rarement aussi gagnantes.
Pour vous donner un ordre d'idée, voici le pourcentage de mes stratégies par timeframe aujourd'hui :
5 minutes : 5%
15 minutes : 10%
1h : 20%
4h : 40%
1d : 25%
Je suis donc plutôt d'accord pour dire qu'à long terme, le "trading" et le "trading algorithmique" (des positions tous les jours, basés sur des signaux à la minute, etc.) comme il est sous-entendu la plupart du temps : ne permet pas de surperformer le marché à long terme.
C'est pour cela que mon usage de Freqtrade est de travailler uniquement sur des timeframes grandes (entre 4h et 3d), pour établir des stratégies qui prennent des positions pour une longue durée et assez rarement, comme le ferait un investisseur.
Dans de très rares cas je travaille en timeframe 15m, 1h ou 2h pour capter des baisses très instantanées, autrement je travaille sur des intervalles de temps tellement grands que ça lisse le tout et on pourrait considérer que je suis sur une timeframe de 4h, voir 1d
Autrement dit, beaucoup de gens diraient “ah oui mais en fait c’est de l’investissement mais géré par un robot ce que tu fais”, et bien oui, exactement ! Dans l’industrie, le terme exact serait plutôt “investissement quantitatif” (quantitative investing), c’est-à-dire une gestion de portefeuille fondée sur des modèles mathématiques et algorithmiques. Mais le grand public utilise plus facilement le terme “trading algorithmique” ou “robot de trading”, même si ce n’est pas toujours adapté.
Ce qu'on va traiter dans tous les postes à venir sera donc de l'investissement algorithmique/quantitatif !
C'est vers ça que je tend et c'est selon moi les seules stratégies rentables à long terme. Mais pour se conformer au langage commun, on appellera ça du "trading algorithmique".
Voyez chaque robot/stratégie que vous mettrez en place, comme un petit investisseur indépendant sous votre commandement et l'idée c'est d'avoir tellement d'investisseurs sous votre gestion que les uns compenseront les pertes des autres et sur le long terme, on espère être au moins aussi gagnant qu'un investisseur qui surperforme le marché.
Les avantages de cette approche d' "investissement algorithmique" par rapport à de l'investissement classique :
on apprend énormément en établissant des stratégies, on couvre bien plus de domaine de l'investissement bien plus rapidement que si on était simplement investisseur.
on choisi quand est-ce qu'on souhaite se focus sur notre activité : on peut prendre le temps d'étudier de nouveaux robots ou de nouvelles stratégies n'importe quand, alors qu'en tant qu'investisseur, il y a des périodes où le marché est plat et il n'y a rien à faire; des périodes où le marché est volatiles et il faut rester focus. Nous, on peut laisser ce stress à nos robots et travailler sur nos robots quand bon nous semble.
on ne se prend pas la tête avec les crashs de marchés ou les hausses, on fait confiance à nos robots.
on ne se prend pas la tête sur quand vendre nos positions, on fait confiance à nos robots.
on ne se prend pas la tête sur quoi acheter et quoi vendre, on fait confiance à nos robots.
L'inconvénient de cette approche c'est que :
il faut faire confiance à vos robots 🙃
ça nécessite beaucoup de temps au début pour mettre en place les stratégies, s'assurer que les codes tournent bien, etc.
vous aurez toujours une image de trader aux yeux des gens. Autant dire que vous êtes simplement investisseur mais que vous utilisez des algorithmes pour prendre vos décisions.
Ce que pensent réellement les développeurs de Freqtrade :
Lorsqu’on interroge directement les mainteneurs et contributeurs les plus actifs de Freqtrade, on remarque rapidement qu’ils mettent tous en avant des points similaires : rigueur, simplicité, et adoption d’une vision long terme. Ils défendent ainsi une vision du trading algorithmique très éloignée de l’image traditionnelle du robot hyperactif qui passe des centaines de transactions par jour sur des signaux d’une minute.
Par exemple, xmatthias, principal développeur de l’outil, insiste sur le choix prudent des timeframes pour éviter le « bruit » inutile des petites échelles temporelles :
« 1m is not a good timeframe to start with freqtrade (or trading in general). There’ll be a lot of noise. For beginners, higher timeframes like 1h or 4h are recommended because signals are clearer. » (xmatthias, GitHub Issue #7247)
Ce conseil fondamental rejoint parfaitement notre alignement à se rapprocher de l'investissement : utiliser des robots avec des signaux clairs sur des timeframes hautes (4h, 1 jour, voire même 3 jours) correspond davantage à de l’investissement rigoureux et méthodique qu’à un trading agressif.
Froggleston, contributeur très actif et développeur d’outils annexes autour de Freqtrade comme le populaire frogtrade9000, souligne l’importance de maintenir une stratégie simple, stable et prévisible dans ses choix de paires et ses prises de décisions, afin de maximiser la robustesse sur le long terme :
« FreqAI’s main limitation is the inability to handle dynamically changing pairlists. You must keep pairlists stable or your backtests and training become unreliable. » (Froggleston, GitHub Discussion)
Cette recommandation de stabilité renforce notre approche qui consiste à traiter tes robots comme de petits investisseurs méthodiques, appliquant une stratégie rigoureuse plutôt qu’un trader impulsif à la recherche d’une performance irréaliste à très court terme.
Cela dit, même les développeurs ne rejettent pas totalement les timeframes basses. Ce qu’ils déconseillent avant tout, c’est l’excès de trades et la complexité inutile. Une stratégie en timeframe 15m peut être pertinente si elle reste simple et ne génère pas un volume de transactions ingérable. C’est donc moins la timeframe que le rythme d’exécution et la robustesse des signaux qui déterminent si une stratégie est viable.
Ainsi, les créateurs et mainteneurs de l’outil confirment pleinement nos hypothèses : un robot configuré sur une timeframe élevée, gérant méthodiquement son portefeuille et prenant des décisions espacées dans le temps correspond exactement à une stratégie d’investissement long terme assistée par algorithme, bien plus proche du concept d’« investissement algorithmique » que du trading à court terme.
En appliquant ces principes validés explicitement par les développeurs eux-mêmes, il devient crédible de prétendre à utiliser Freqtrade comme outil pour chercher à surperformer le marché à long terme de manière rigoureuse, rationnelle et méthodique, mais est-ce vraiment possible ?
C'est la question à laquelle nous allons essayer de répondre dans le prochain article :
Peut-on surperformer le marché en faisant du trading algorithmique ?
⚠️ Je ne suis pas conseiller financier et ce document ne comporte aucun conseil en investissement.
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