Notes pour ceux qui souhaitent développer un trading algorithmique
En tant que quelqu'un qui est dans les coulisses de ce travail, je souhaite vous expliquer quelques choses. Car nous ne mettons pas en place un simple système de génération de signaux, mais une structure réfléchie. Et dans ce domaine, on avance non pas par cœur, mais en comprenant.
En développant des systèmes de trading algorithmiques, notre objectif n'est pas seulement de créer un bloc de code qui envoie des ordres automatiquement ; il s'agit de transformer des comportements de marché spécifiques en une structure systématique, testable et durable.
Vos codes sont des outils qui décrivent vos idées. Mais si votre idée est incomplète, votre algorithme ne montrera jamais le rendement que vous attendez.
1️⃣ Conception de Stratégie : Logique Algébrique de Base
Une chose qui doit être clarifiée avant d'écrire un algorithme : « Quel comportement du marché considérez-vous comme une opportunité et comment le détectez-vous ? »
Une chaîne de pensée exemple devrait être :
Balayage de liquidité + divergence de flux de commandes → test de zone → retracement à faible momentum → entrée en position
Que contient cette structure ?
-Un déclencheur structurel (sweep) -Données de validation (CVD divergence / Delta burst) -Un domaine technique (zone / bloc d'ordre) -Filtre de timing (réduction de volatilité / ouverture de séance)
Chaque structure définit « quand le système doit fonctionner ». Celui qui ne développe pas de stratégie ne produit que des signaux aléatoires.
2️⃣ Utilisation des données et indicateurs avancés
Les indicateurs classiques (RSI, MACD, etc.) ne suffisent plus pour de nombreux systèmes algorithmiques. Pour pouvoir décrire les comportements structurels et en temps réel du marché, vous devez vous orienter vers les types de données suivants :
a) Flux de commandes et dérivés
CVD (Delta de Volume Cumulé) Analyse l'équilibre réel entre acheteurs et vendeurs. Si le CVD augmente lorsque le prix baisse, il pourrait y avoir une demande latente.
Delta (Volume d'achat/vente agressif Farkı) Mesure l'équilibre des transactions agressives à court terme. L'explosion de delta à l'intérieur de la zone indique que la zone a été acceptée.
Open Interest (OI) Montre si une nouvelle position a été ouverte. Augmentation de l'OI + hausse des prix → confirmation de la tendance. Diminution de l'OI + mouvement des prix → possibilité de short squeeze / piège.
b) Données de liquidité
-Heatmap (exemple : TradingLite / Tensor) -L'intensité du carnet de commandes au comptant -Analyse de sweep
Il peut analyser les données et lire le marché. Il ne suffit pas d'utiliser des données ; il faut créer un scénario de données.
3️⃣ Discipline des backtests et bases statistiques
Le fonctionnement du code n'a aucune signification. Si vous ne savez pas comment le code fonctionne sur des données historiques, le résultat que vous obtiendrez sur le véritable marché n'est qu'une estimation.
Lors de la réalisation de backtests, les métriques que vous devez absolument mesurer :
Taux de gain - Kazanma yüzdesi Average R - Ratio Risque:Rendement Moyen Expectative - Valeur attendue par trade → (Moyenne des gains * Taux de gain) - (Moyenne des pertes * Taux de perte) Max Drawdown - Période de retrait la plus défavorable Filtrage basé sur le temps - Filtrage par heure, jour, hebdomadaire Distribution - Graphique de distribution des résultats de CurveTrade
Aussi :
Testez chaque stratégie séparément sur une base horaire. Peut-être qu'elle ne fonctionne que entre 10h00 et 13h00.
Appliquez la simulation de Monte Carlo. Le système reste-t-il positif même avec des variations aléatoires ?
Fais un test hors échantillon. Essaie ton algorithme sur des données qu'il n'a jamais vues auparavant.
Note : Les systèmes optimisés ne gagnent pas. Les systèmes adaptatifs et robustes gagnent.
4️⃣ Processus de Test en Direct et Développement Systémique
Un système qui réussit en backtest peut échouer en live. Les raisons en sont généralement les suivantes:
-Délai de données / slippage / élargissement de spread -Changement des conditions de liquidité en temps réel -L'intervention de l'utilisateur en dehors du système (est un facteur critique)
C'est pourquoi pendant le processus de test live :
-Testez avec de vrais ordres avec un petit capital. -Tenez un journal des transactions : Écrivez la raison et le résultat de chaque transaction. -Mettre en place un système de journalisation : Quel signal a été généré, à quel moment, combien de secondes a-t-il duré, de combien le prix a-t-il chuté ?
Le moment où un système commence à fonctionner en temps réel signifie que ce système "fonctionne" réellement.
Clôture : Mettre la pensée en code
Écrire un algorithme n'est pas un travail de logiciel, c'est une discipline de pensée. Le code le plus puissant reflète la stratégie dont la pensée est la plus simple et la plus claire.
Donc d'abord :
Quel comportement du marché m'offre une opportunité ? Comment puis-je mesurer ce comportement ? Comment déclencher cette mesure ? Quand considère-t-on que c'est invalide ? Transforme une structure dont tu ne connais pas les réponses en code, c'est juste une perte de temps. N'oublie pas que le temps a aussi un coût. :)
Si tu veux avancer sur ce chemin, définis ta stratégie. Lire les données. Calculez votre statistique. Testez dans le monde réel. Et répète tout.
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Notes pour ceux qui souhaitent développer un trading algorithmique
En tant que quelqu'un qui est dans les coulisses de ce travail, je souhaite vous expliquer quelques choses. Car nous ne mettons pas en place un simple système de génération de signaux, mais une structure réfléchie. Et dans ce domaine, on avance non pas par cœur, mais en comprenant.
En développant des systèmes de trading algorithmiques, notre objectif n'est pas seulement de créer un bloc de code qui envoie des ordres automatiquement ; il s'agit de transformer des comportements de marché spécifiques en une structure systématique, testable et durable.
Vos codes sont des outils qui décrivent vos idées.
Mais si votre idée est incomplète, votre algorithme ne montrera jamais le rendement que vous attendez.
1️⃣ Conception de Stratégie : Logique Algébrique de Base
Une chose qui doit être clarifiée avant d'écrire un algorithme :
« Quel comportement du marché considérez-vous comme une opportunité et comment le détectez-vous ? »
Une chaîne de pensée exemple devrait être :
Balayage de liquidité + divergence de flux de commandes → test de zone → retracement à faible momentum → entrée en position
Que contient cette structure ?
-Un déclencheur structurel (sweep)
-Données de validation (CVD divergence / Delta burst)
-Un domaine technique (zone / bloc d'ordre)
-Filtre de timing (réduction de volatilité / ouverture de séance)
Chaque structure définit « quand le système doit fonctionner ». Celui qui ne développe pas de stratégie ne produit que des signaux aléatoires.
2️⃣ Utilisation des données et indicateurs avancés
Les indicateurs classiques (RSI, MACD, etc.) ne suffisent plus pour de nombreux systèmes algorithmiques. Pour pouvoir décrire les comportements structurels et en temps réel du marché, vous devez vous orienter vers les types de données suivants :
a) Flux de commandes et dérivés
CVD (Delta de Volume Cumulé)
Analyse l'équilibre réel entre acheteurs et vendeurs. Si le CVD augmente lorsque le prix baisse, il pourrait y avoir une demande latente.
Delta (Volume d'achat/vente agressif Farkı)
Mesure l'équilibre des transactions agressives à court terme. L'explosion de delta à l'intérieur de la zone indique que la zone a été acceptée.
Open Interest (OI)
Montre si une nouvelle position a été ouverte. Augmentation de l'OI + hausse des prix → confirmation de la tendance. Diminution de l'OI + mouvement des prix → possibilité de short squeeze / piège.
b) Données de liquidité
-Heatmap (exemple : TradingLite / Tensor)
-L'intensité du carnet de commandes au comptant
-Analyse de sweep
Il peut analyser les données et lire le marché. Il ne suffit pas d'utiliser des données ; il faut créer un scénario de données.
3️⃣ Discipline des backtests et bases statistiques
Le fonctionnement du code n'a aucune signification.
Si vous ne savez pas comment le code fonctionne sur des données historiques, le résultat que vous obtiendrez sur le véritable marché n'est qu'une estimation.
Lors de la réalisation de backtests, les métriques que vous devez absolument mesurer :
Taux de gain - Kazanma yüzdesi
Average R - Ratio Risque:Rendement Moyen
Expectative - Valeur attendue par trade → (Moyenne des gains * Taux de gain) - (Moyenne des pertes * Taux de perte)
Max Drawdown - Période de retrait la plus défavorable
Filtrage basé sur le temps - Filtrage par heure, jour, hebdomadaire
Distribution - Graphique de distribution des résultats de CurveTrade
Aussi :
Testez chaque stratégie séparément sur une base horaire. Peut-être qu'elle ne fonctionne que entre 10h00 et 13h00.
Appliquez la simulation de Monte Carlo. Le système reste-t-il positif même avec des variations aléatoires ?
Fais un test hors échantillon. Essaie ton algorithme sur des données qu'il n'a jamais vues auparavant.
Note : Les systèmes optimisés ne gagnent pas. Les systèmes adaptatifs et robustes gagnent.
4️⃣ Processus de Test en Direct et Développement Systémique
Un système qui réussit en backtest peut échouer en live. Les raisons en sont généralement les suivantes:
-Délai de données / slippage / élargissement de spread
-Changement des conditions de liquidité en temps réel
-L'intervention de l'utilisateur en dehors du système (est un facteur critique)
C'est pourquoi pendant le processus de test live :
-Testez avec de vrais ordres avec un petit capital.
-Tenez un journal des transactions : Écrivez la raison et le résultat de chaque transaction.
-Mettre en place un système de journalisation : Quel signal a été généré, à quel moment, combien de secondes a-t-il duré, de combien le prix a-t-il chuté ?
Le moment où un système commence à fonctionner en temps réel signifie que ce système "fonctionne" réellement.
Clôture : Mettre la pensée en code
Écrire un algorithme n'est pas un travail de logiciel, c'est une discipline de pensée. Le code le plus puissant reflète la stratégie dont la pensée est la plus simple et la plus claire.
Donc d'abord :
Quel comportement du marché m'offre une opportunité ?
Comment puis-je mesurer ce comportement ?
Comment déclencher cette mesure ?
Quand considère-t-on que c'est invalide ?
Transforme une structure dont tu ne connais pas les réponses en code, c'est juste une perte de temps. N'oublie pas que le temps a aussi un coût. :)
Si tu veux avancer sur ce chemin, définis ta stratégie.
Lire les données.
Calculez votre statistique.
Testez dans le monde réel.
Et répète tout.
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