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PS : J’explique ici pourquoi j’utilise uniquement Quantfury pour investir et trader.
Le système d’investissement quantitatif : DICS (théorie).
L’investissement quantitatif appliqué au BTC (pratique).
1. Le système d’investissement quantitatif : DICS (théorie).
L'investissement quantitatif utilise des données, des informations et des modèles pour affiner les prises de décisions d'investissement.
Le système DICS décrit les relations entre les Données, les Informations, les Connaissances et la Sagesse.
DONNÉES ⤵️
Les données sont constituées de faits et d'observations, qui ne sont ni organisés ni traités.
Dans le domaine de l'investissement quantitatif, nous utilisons principalement des données de prix.
Parfois, d'autres données sont disponibles, comme les données de volume, les données du carnet d'ordres et les données de sentiment.
INFORMATIONS ⤵️
Les informations sont des données traitées et structurées. Les tableaux et les graphiques sont des exemples d’informations.
Le traitement et la transformation des données en informations utilisables pour l'analyse est un véritable art.
Il requiert de l'expérience et de la créativité.
Si nous traitons les données correctement, l'étape suivante peut être simple.
Dans l'investissement quantitatif, nous créons toutes sortes d'indicateurs à partir de données brutes : modèles, moyennes, indices et indicateurs.
CONNAISSANCES ⤵️
La connaissance est une combinaison d'informations et d’objectifs.
Il s'agit d'analyser et de modéliser des modèles entre les informations disponibles et l’objectif fixé.
Dans l'investissement quantitatif, l'objectif est généralement le niveau de prix OU le rendement d'un actif.
Voici trois approches d'analyses dans l'investissement quantitatif (j’utilise uniquement la première) :
L'analyse technique recherche des modèles dans les graphiques de prix historiques. L'analyse technique utilise de nombreux modèles et indicateurs qui marquent le momentum, les tendances et les renversements.
Les exemples de modèles de l'analyse technique sont les drapeaux, les triangles, les rectangles, les double top/bottom, les épaule-tête-épaule et les tasses & anse.
Les exemples d'indicateurs sont les moyennes mobiles, le RSI, les bandes de Bollinger, le MACD et les nuages Ichimoku.
Les statistiques vont au-delà de la simple recherche de modèles. Les statistiques appliquent des techniques mathématiques pour faire la distinction entre les modèles aléatoires et les corrélations non aléatoires et statistiquement significatives. Les outils statistiques utilisés dans l'investissement quantitatif sont, par exemple, la corrélation et la régression.
L'intelligence artificielle (IA) est l'analyse statistique de grands ensembles de données à l'aide d'ordinateurs rapides et spécialisés. L'IA utilise des outils tels que les réseaux neuronaux, les algorithmes génétiques et l'apprentissage automatique.
Tous les modèles (analyse technique, statistiques et IA) sont des simplifications de la réalité.
Tous les modèles sont donc erronés car ils ne sont pas identiques à la réalité.
Les modèles essaient de généraliser au lieu de mémoriser la réalité.
Les modèles tentent de saisir les similitudes et les structures.
Par exemple, regarde ce modèle simple qui prédit le nombre de visiteurs de plage (axe des y = vertical) en fonction de la température (axe des x = horizontal) :
Le modèle montre une relation positive (=corrélation) entre la température et les visiteurs : plus la température est élevée, plus le nombre de visiteurs est important.
Le modèle n'est pas sans faille, il n'est pas toujours juste et il y a une incertitude.
Bien sûr, ce modèle n'inclut pas toutes les variables pertinentes comme la pluie, les week-ends, les vacances, etc.
Par exemple, la pluie pourrait avoir causé la valeur aberrante de 87F -130 visiteurs et un week-end férié pourrait avoir causé la valeur aberrante de 89F - 525 visiteurs.
SAGESSE ⤵️
La sagesse est la connaissance appliquée à l'action.
En tant que propriétaires d’un restaurant sur la plage, nous pourrions utiliser le modèle précédent pour affiner nos décisions relatives à la planification du personnel :
SI la température est inférieure à 88F, ALORS deux personnes dans le restaurant suffises, SINON trois personnes dans le restaurant.
Dans l'investissement quantitatif, la règle de décision est généralement une règle d’achat et/ou vente basée sur une corrélation entre les différents éléments analysés issus de l’analyse technique.
Une étape cruciale dans l'élaboration de règles d'investissement quantitatives est le backtesting.
Le backtesting consiste à évaluer les performances d'une règle de trading sur une période historique (=la plus longue période possible) en termes de risque et de rendement.
Le Saint Graal de l'investissement quantitatif est un rendement élevé pour un risque faible.
La plupart des investisseurs quantitatifs utilisent le rendement ajusté au risque comme critère de performance.
2. L’investissement quantitatif appliqué au BTC (pratique).
Créons et mettons en œuvre ensemble une règle de trading quantitative réelle.
Cette règle de trading sera simple, uniquement basée sur les données mensuelles du bitcoin (BTC) et l'indice de force relative (RSI).
L'objectif est de surperformer le BTC buy&hold (= détenir du bitcoin sans jamais le vendre et laisser le temps jouer pour nous dans l’espoir que la valeur du BTC s’apprécie avec le temps).
Exemple de BTC buy&hold : Si tu avais acheté 1 BTC en avril 2011 pour 3,5 $ et que tu l'avais conservé jusqu'en juillet 2022, tu aurais 1 BTC valant 23.322 $ (ce qui représente un rendement annualisé de 119%).
Cependant, tu aurais dû supporter de gros risques, comme un drawdown de -82% (perte cumulée maximale) en 2014.
Mise en place du système : DICS👇🏻
DONNÉES ⤵️
Notre source de données sur le prix du BTC est TradingView. TradingView fournit des données et des graphiques gratuits.
Nous utilisons les données de clôture mensuelles du BTC de janvier 2011 à juillet 2022.
INFORMATIONS ⤵️
À partir des données de clôtures mensuelles du BTC, nous calquons les valeurs du RSI.
Le RSI est un indicateur de momentum d’analyse technique bien connu qui s’étalonne de 0 à 100.
Le RSI peut être utilisé pour reconnaître les conditions de sur-achat et de sur-vente.
Traditionnellement, un RSI supérieur à 70 indique une situation de sur-achat et un RSI inférieur à 30 indique une condition de sur-vente.
Cependant, sur le BTC c’est différent car le RSI sur peut aller jusqu'à 90-100 et n'a jamais été inférieur à 40 (en échelle mensuelle).
CONNAISSANCES ⤵️
Quelle est la corrélation entre le RSI et le BTC sur cette période ?
Les marchés haussiers semblent s'essouffler lorsque le RSI > 90.
Les marchés baissiers semblent s'essouffler lorsque le RSI < 50.
Nous pouvons utiliser ce modèle pour une règle de trading qui évite les marchés baissiers et surpasse les rendements du BTC de type buy&hold.
SAGESSE ⤵️
Voici une optimisation de la règle vue au-dessus :
SI le RSI était supérieur à 90 au cours des six derniers mois ET tombe au-dessous de 65, alors il faut vendre et racheter au prochain point bas de marché.
SI le RSI était inférieur à 50 au cours des six derniers mois ET a augmenté de 2% par rapport au niveau le plus bas, ALORS il faut acheter et garder jusqu’au prochain sommet de marché.
Pour rappel : Si tu avais acheté 1 BTC en avril 2011 pour 3,5$ et que tu l'avais conservé jusqu'en juillet 2022, tu aurais 1 BTC valant 23.322$ (ce qui représente un rendement annualisé de 119%).
Cependant, tu aurais dû supporter de gros risques, comme un drawdown de -82 % (perte cumulée maximale) en 2014.
Avec la règle de trading ultra simple que l’on vient de définir, entre janvier 2011 et juillet 2022, nous aurions effectué 8 transactions et transformé un capital de départ de 3,5$ en avril 2011 en 229.000$ (10 BTC) en juillet 2022.
Une surperformance de 10x par rapport au BTC buy&hold avec un rendement annualisé de 168 % et un risque moindre (-57 % de drawdown).
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