Création manuelle d'une stratégie commerciale - l'ancienne méthode

Le développement manuel d'une nouvelle stratégie commerciale est un processus lent.
Le trader commence par utiliser son expérience et ses connaissances pour identifier les éléments de la stratégie de trading tels que les indicateurs techniques, les modèles de prix, les types d'ordres d'entrée et de sortie et la conception générale de la stratégie.

Lorsque le prototype est terminé, la stratégie est testée sur les données historiques afin de prouver sa rentabilité. Le backtest révèle souvent que les résultats de la stratégie ne sont pas acceptables.
Le trader doit donc le modifier, ajouter ou changer certains indicateurs, essayer d'autres idées, d'autres valeurs, puis le tester à nouveau.
Il s'agit d'un long processus d'essais et d'erreurs avec de nombreuses itérations, révisions et tests jusqu'à ce que la stratégie obtienne des résultats acceptables.

Imaginez maintenant que vous disposiez d'un outil qui effectue tout ce travail manuel à votre place, et ce, 1000 fois plus rapidement...

La méthode StrategyQuant

StrategyQuant ne nécessite qu'une fraction de seconde pour générer automatiquement une nouvelle stratégie de trading. Il utilise diverses combinaisons d'indicateurs techniques et de modèles de prix comme règles d'entrée, les associe à divers types d'ordres (marché, limite, ...) et à diverses règles de sortie (objectif de profit fixe, stop suiveur, etc.).
Enfin, il teste la nouvelle stratégie sur les données historiques afin de déterminer si elle est rentable.

StrategyQuant peut faire cela encore et encore, générant et testant des dizaines de nouvelles stratégies uniques chaque seconde ! Tout ce que vous avez à faire est de choisir les meilleures !

Fonctionnement - Génération aléatoire de stratégies de trading

Une stratégie de trading dans la population initiale est construite en utilisant une combinaison de modèles de prix, d'indicateurs techniques, de types d'ordres et d'autres éléments pour former les règles d'entrée et de sortie.

StrategyQuant peut utiliser tous les indicateurs et oscillateurs techniques standard (comme CCI, RSI, Stochastic, etc.), les valeurs temporelles (comme l'heure de la journée, le jour de la semaine) et les modèles de prix. Ces éléments sont ensuite combinés à l'aide d'opérateurs logiques et d'égalité (et, ou, >, <, etc.) pour former une règle d'entrée ou de sortie. En outre, il prend en charge différents types d'ordres d'entrée et de sortie (ordre de marché, ordre à cours limité, objectif de profit fixe, sortie après X barres, etc.)

Avec toutes les combinaisons possibles de règles et d'ordres, StrategyQuant est capable de générer littéralement des trillions de stratégies de trading différentes.

Le processus de construction lui-même est totalement aléatoire - le constructeur choisit au hasard différents blocs de construction dans le pool disponible et les combine pour créer une règle d'entrée, un type d'ordre et une règle de sortie.
Certaines contraintes de validité garantissent que, par exemple, le prix n'est pas comparé à la valeur temporelle, etc.
Il en résulte une stratégie de trading aléatoire totalement nouvelle.

Bien sûr, toutes les stratégies créées au hasard ne sont pas rentables, mais StrategyQuant peut produire et tester des milliers de nouvelles stratégies par heure, et un pourcentage étonnamment élevé de stratégies dans cette quantité sont rentables et saines.

Utilisation de l'évolution génétique

L'évolution génétique permet d'aller encore plus loin dans la recherche d'une stratégie de trading adaptée.
Dans ce mode, StrategyQuant crée d'abord un certain nombre de stratégies aléatoires, qui sont utilisées comme population initiale dans l'évolution.

Cette première génération de stratégies est ensuite "évoluée" au fil des générations successives à l'aide de la technologie de programmation génétique.

Ce processus imite l'évolution - l'algorithme choisit les stratégies les plus adaptées (en utilisant les critères de performance sélectionnés) à chaque génération, et le groupe de candidats les plus adaptés est ensuite utilisé pour produire une nouvelle génération de stratégies de négociation.

Comme dans l'évolution, il devrait en résulter des candidats de plus en plus performants, dans notre cas des stratégies plus rentables, plus stables ou généralement meilleures au regard des critères de performance sélectionnés.

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