Trading algorithmique pour débutants

À propos du cours

Initiez-vous au trading algorithmique et acquérez les compétences essentielles nécessaires pour exceller. Explorez les principes fondamentaux des marchés boursiers et perfectionnez vos techniques de récupération de données financières de marché. Concevez et évaluez des stratégies de trading sophistiquées, allant du day trading aux approches événementielles, en passant par SARIMA, ARCH, GARCH, les stratégies de volatilité, ainsi que l’arbitrage statistique.

Cette série de cours offre une opportunité exceptionnelle pour les professionnels du trading et les quants cherchant à maîtriser l’utilisation de Python dans ce domaine. Faites progresser votre carrière avec une expertise de pointe dès maintenant.

Compréhension des concepts de base du trading algorithmique et de son importance.
Apprentissage des bases de Python, y compris la manipulation de données avec les bibliothèques Numpy et Pandas.
Exploration de différentes stratégies telles que le croisement de moyennes mobiles, la création de marché, l'arbitrage statistique, et d'autres.
Compréhension de l'architecture système d'une plateforme de trading algorithmique, avec un accent sur les composants tels que le Market Data Adapter, le moteur de traitement d'événements complexes, et le système de gestion des ordres.
Acquisition de compétences pour importer des données financières depuis diverses sources et les visualiser à l'aide de bibliothèques.
Apprentissage des étapes impliquées dans la mise en œuvre d'une stratégie de live trading.

Contenu du cours

Introduction
Cette section présente le sujet du trading algorithmique et expose des concepts importants tels que l'accès direct au marché (DMA), les avantages de la colocation, le trading à haute fréquence (HFT) et le trading quantitatif.

Qu’est-ce que le trading algorithmique ?
Système de Trading Algorithmique en Échec
Analyse Quantitative
Accès Direct au Marché
Qu’est-ce que le DMA ?
Qu’est-ce que le trading à haute fréquence ?
Caractéristiques du HFT

Pourquoi le Trading Algorithmique ?
Cette section vise à vous aider à comprendre les avantages du trading algorithmique et pourquoi il est préféré aux techniques de trading traditionnelles. Elle explique également le concept de backtesting et comment il peut contribuer à optimiser vos stratégies de trading algorithmique.

Pourquoi opter pour l’Algo (partie 1)
Comprendre le Trading Algorithmique
Qu’est-ce que la colocation ?
Avantages de la colocation
Faible latence dans le trading algorithmique
Pourquoi opter pour l’Algo (partie 2)
Recherche et backtesting
comprendre le « Backtesting en Échantillon »
Comprendre le backtesting
Pourquoi opter pour l’Algo (partie 3)
Comment débuter dans le trading algorithmique
Avantages du trading algorithmique
Évaluation de la Définition et de la Nécessité du Trading Algorithmique

Plateforme & Languages
Cette section aborde certaines des plates-formes et langages de programmation disponibles pour le trading algorithmique.

Etudes de differentes stratégies
Cette section explique certaines stratégies de trading algorithmique, comprenant des concepts tels que la création de marché (market making), les stratégies basées sur le momentum, les stratégies de suivi de tendance, les stratégies d'arbitrage, ainsi que l'utilisation de l'apprentissage automatique dans les stratégies de trading algorithmique.

Types de Stratégies de Trading Algorithmique
Stratégie de Création de Marché
Comprendre Comment les Teneurs de Marché Profitent
Caractéristiques de « Illiquid Securities »
Avantages de la Création de Marché
Risque d’Inventaire
Spread de Sélection Adverse
Arbitrage Statistique
Stratégies de Trading d’Arbitrage
Suivi des Paires
Quand le Trading par Paires est-il Rentable ?
Stratégies Basées sur le Momentum
Utilisation de Stratégies Basées sur le Momentum
Utilisation de Stratégies de Suivi de Tendance
Lire les actualités via Machine learning
Exemples d’Événements d’Actualités Planifiés
Comment Fonctionnent les Modèles d’Apprentissage Automatique ?
Test sur les Paradigmes de Stratégie

Plateforme de Trading Algorithmique
Cette section explique les différents composants de l'architecture système d'une plateforme de trading algorithmique tels que le Market Data Adapter (MDA), le moteur de traitement d'événements complexes (CEP), et le système de gestion/d'acheminement des ordres (OMS).

Introduction au langage Python
Cette section vous aidera à actualiser vos connaissances sur Python avec des exercices simples sur la mise en œuvre de fonctions et la manipulation de DataFrames en utilisant les bibliothèques Numpy et Pandas.

Pourquoi utiliser Python
Fonctionnalités de Python
Comment utiliser Jupyter Notebook ?
Instruction d’impression (Print Statement)
Création du premier programme
Exercices interactifs
Opérations et Fonctions en Python
Opérateurs (division, multiplication..)
DataFrame Pandas
Appel de Fonction
DataFrame et Fonctionnalités de Base
Créer un DataFrame Pandas
Indexation du DataFrame
Afficher les colonnes
Accéder aux Éléments d’un DataFrame
Ajouter une Nouvelle Colonne à un DataFrame
Définir une Colonne comme Index
Ajouter des Valeurs à une Colonne
Lecture Additionnelle

Données de Marché Financier et Visualisation
Un composant essentiel d'une stratégie réussie est l'ensemble de données utilisé. Dans cette section, vous apprendrez comment importer les données correctes à partir de diverses ressources web, vous permettant ainsi de travailler sur votre propre stratégie unique.

Stratégie de Croisement de Moyennes Mobiles
Apprenez à utiliser la stratégie de croisement de moyennes mobiles en Python. Cette unité couvre le calcul des rendements de la stratégie ainsi que la génération de signaux d'achat et de vente.

Stratégie de Croisement de Moyennes Mobiles
Pourquoi Utiliser une Moyenne Mobile à Court Terme
Calculer la Moyenne Mobile Glissante
Achat ou Vente ?
Qu’est-ce que le ratio de Sharpe ?
Stratégie de Croisement de Moyennes Mobiles
Afficher le Message
Importer le Module
Lire le Fichier de Données
Calculer la Variation Quotidienne
Créer une Nouvelle Colonne avec NaN
Calculer la Moyenne Mobile à Court Terme
Calculer la Moyenne Mobile à Long Terme
Générer des Signaux d’Achat et de Vente
Calculer les Rendements de la Stratégie

Live Trading
Cette section vous guidera à travers les étapes impliquées dans la mise en œuvre de votre stratégie de trading en direct. Vous apprendrez sur la plateforme de notre partenaire, utilisée pour le backtesting et le live trading. Vous découvrirez la structure du code, les différentes fonctions utilisées pour créer une stratégie, et enfin, comment effectuer des transactions en mode simulation ou réel.

Aperçu de la Section
Aperçu du Trading en Direct
Vectorisé vs Événementiel
Processus du live Trading
Source de Données en Temps Réel
Structure du Code
Méthodes API Importantes
Programmer la Logique de la Stratégie
Récupérer des Données Historiques
Passer des Ordres
Backtesting et live Trading
Lecture Additionnelle

Notes et avis de l’apprenant

4.0

Total 2 Notes

1 évaluation

0 évaluation

1 évaluation

0 évaluation

Il y a 7 ans

Amazing Tutor, Many thanks for the course. You have explained the course so nicely. I thoroughly enjoyed the course and will be looking forward to your new courses.

Il y a 7 ans

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À propos du cours

Qu’allez-vous apprendre ?

Contenu du cours

Introduction Cette section présente le sujet du trading algorithmique et expose des concepts importants tels que l'accès direct au marché (DMA), les avantages de la colocation, le trading à haute fréquence (HFT) et le trading quantitatif.

Qu’est-ce que le trading algorithmique ?

Système de Trading Algorithmique en Échec

Analyse Quantitative

Accès Direct au Marché

Qu’est-ce que le DMA ?

Qu’est-ce que le trading à haute fréquence ?

Caractéristiques du HFT

Pourquoi opter pour l’Algo (partie 1)

Comprendre le Trading Algorithmique

Qu’est-ce que la colocation ?

Avantages de la colocation

Faible latence dans le trading algorithmique

Pourquoi opter pour l’Algo (partie 2)

Recherche et backtesting

comprendre le « Backtesting en Échantillon »

Comprendre le backtesting

Pourquoi opter pour l’Algo (partie 3)

Comment débuter dans le trading algorithmique

Avantages du trading algorithmique

Évaluation de la Définition et de la Nécessité du Trading Algorithmique

Plateforme & Languages Cette section aborde certaines des plates-formes et langages de programmation disponibles pour le trading algorithmique.

Découverte des différentes plateformes et langages

Langage de Programmation pour le Trading Algorithmique

Coût de l’Utilisation d’un Langage de Programmation

Types de Stratégies de Trading Algorithmique

Stratégie de Création de Marché

Comprendre Comment les Teneurs de Marché Profitent

Caractéristiques de « Illiquid Securities »

Avantages de la Création de Marché

Risque d’Inventaire

Spread de Sélection Adverse

Arbitrage Statistique

Stratégies de Trading d’Arbitrage

Suivi des Paires

Quand le Trading par Paires est-il Rentable ?

Stratégies Basées sur le Momentum

Utilisation de Stratégies Basées sur le Momentum

Utilisation de Stratégies de Suivi de Tendance

Lire les actualités via Machine learning

Exemples d’Événements d’Actualités Planifiés

Comment Fonctionnent les Modèles d’Apprentissage Automatique ?

Test sur les Paradigmes de Stratégie

Plateforme de Trading Algorithmique

Comment fonctionne le Market Data Adapter ?

Pourquoi utiliser le moteur CEP ?

Qu’est-ce que l’OMS ?

Au cœur du Système de Trading Algorithmique

Introduction au langage Python Cette section vous aidera à actualiser vos connaissances sur Python avec des exercices simples sur la mise en œuvre de fonctions et la manipulation de DataFrames en utilisant les bibliothèques Numpy et Pandas.

Pourquoi utiliser Python

Fonctionnalités de Python

Comment utiliser Jupyter Notebook ?

Instruction d’impression (Print Statement)

Création du premier programme

Exercices interactifs

Opérations et Fonctions en Python

Opérateurs (division, multiplication..)

DataFrame Pandas

Appel de Fonction

DataFrame et Fonctionnalités de Base

Créer un DataFrame Pandas

Indexation du DataFrame

Afficher les colonnes

Accéder aux Éléments d’un DataFrame

Ajouter une Nouvelle Colonne à un DataFrame

Définir une Colonne comme Index

Ajouter des Valeurs à une Colonne

Lecture Additionnelle

Importation des Données

Syntaxe Correcte pour Importer des Données Boursières

Importation de Données de Séries Temporelles

Importer des Données depuis Yahoo! Finance

Visualisation des Données

Tracer un Graphique Linéaire

Tracer un Graphique à Barres

Lecture Additionnelle

Stratégie de Croisement de Moyennes Mobiles Apprenez à utiliser la stratégie de croisement de moyennes mobiles en Python. Cette unité couvre le calcul des rendements de la stratégie ainsi que la génération de signaux d'achat et de vente.

Introduction
Cette section présente le sujet du trading algorithmique et expose des concepts importants tels que l'accès direct au marché (DMA), les avantages de la colocation, le trading à haute fréquence (HFT) et le trading quantitatif.

Plateforme & Languages
Cette section aborde certaines des plates-formes et langages de programmation disponibles pour le trading algorithmique.

Introduction au langage Python
Cette section vous aidera à actualiser vos connaissances sur Python avec des exercices simples sur la mise en œuvre de fonctions et la manipulation de DataFrames en utilisant les bibliothèques Numpy et Pandas.

Stratégie de Croisement de Moyennes Mobiles
Apprenez à utiliser la stratégie de croisement de moyennes mobiles en Python. Cette unité couvre le calcul des rendements de la stratégie ainsi que la génération de signaux d'achat et de vente.