Le copy trading est une pratique à la mode, surtout dans le domaine des cryptomonnaies. Un moyen très simple de réaliser des **profits rapidement** ? Trois petits clics et vous profitez de l'expertise de traders hors pair ? Ou bien un piège marketing qui a beaucoup plus de chances de vous faire **perdre de l'argent** qu'autre chose ?

Dans cet article, nous vous proposons de décrypter tout cela en détail. Non seulement avec des mots, mais surtout par **une analyse critique** et détaillée des résultats de traders disponibles en copy trading. Le but est de vous armer avec les outils nécessaires pour pouvoir conduire votre propre analyse et déterminer si certains traders valent le coup d'être copiés ou non.

## Qu’est-ce que le Copy Trading et Quels sont ses Risques ?

### Le Copy Trading en Crypto : Un Aperçu

Le copy trading permet aux investisseurs de **reproduire automatiquement** les stratégies et positions de traders dits "expérimentés". En d’autres termes, lorsque le trader que vous suivez ouvre ou ferme une position, la même opération est effectuée sur votre compte. Cela offre une opportunité aux investisseurs de tirer profit des compétences (supposées) des traders suivis.

### Le Copy Trading sur les Plateformes d'Échange Crypto

Sur de nombreuses plateformes d'échange de cryptomonnaies, le copy trading est une fonctionnalité intégrée. Par exemple, des plateformes centralisées comme Bitget proposent une liste de traders pour le copy trading. Ces traders sont souvent classés selon leur performance, mesurée par des indicateurs tels que le **retour sur investissement** (ROI), le taux de réussite des trades, ou encore le nombre de followers. Vous pouvez alors sélectionner un trader à suivre en fonction de ces critères, comme illustré dans l’image ci-dessous.

![1.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/1_216daa4e3e.png)

### Le Copy Trading en Cryptomonnaie : Mises en Garde et Pièges

Le copy trading peut sembler être une méthode très simple pour générer rapidement des profits importants. Mais attention à ce type de réflexion, car en réalité, la situation n'est pas aussi idéale et comporte de nombreux risques et pièges :

- **Performances trompeuses** : Certains traders affichent des rendements spectaculaires sur de courtes périodes, avec des pourcentages à quatre ou cinq chiffres. Cependant, ces rendements impressionnants sont souvent dus à des stratégies à haut risque, absolument pas viables sur le long terme.
- **Manque d’historique** : Un trader avec seulement quelques jours ou semaines d’historique de trading n’a pas encore prouvé sa capacité à performer durablement. Il est difficile de juger de la compétence d’un trader sans au moins 3 à 6 mois de données fiables.
- **Taux de réussite irréalistes** : Un taux de réussite proche de > 90 % doit susciter la méfiance. Aucun trader professionnel ne peut maintenir un tel taux de succès sur le long terme. Cela peut indiquer l’utilisation de stratégies risquées, comme la martingale, où des pertes potentielles sont cachées par des rachats successifs, jusqu’à ce qu’une perte majeure survienne avec des conséquences dramatiques (liquidation de compte).
- **Utilisation excessive de levier** : Certains traders utilisent des leviers très élevés (par exemple, x50), augmentant considérablement les risques de liquidation et de pertes importantes, à la fois pour eux et pour ceux qui les suivent.

C’est pourquoi nous pensons qu’il est important de prendre le temps d'examiner en détail les statistiques et performances des traders avant de les suivre. Une analyse minutieuse permet de repérer rapidement les “red flags” ("signaux d'alarme") que nous venons de mentionner. C’est que nous allons faire maintenant, mais pour en savoir plus sur l'analyse des traders en copy trading, n'hésitez pas à consulter notre vidéo YouTube ci-dessous :

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## Comment Trouver des Traders Fiables en Copy Trading Crypto

Après avoir exploré les pièges du copy trading et mis en lumière les caractéristiques des traders à ne surtout pas suivre, il est important de souligner qu’il existe également des traders compétents qui proposent du copy trading et qui méritent potentiellement que l’on leur fasse confiance avec une partie de notre capital. La question à laquelle nous devons tenter de répondre est donc : **comment identifier de tels traders parmi tant d'autres ?**

### Un Code en Python pour Analyser les Copy Traders Crypto

Pour faire une analyse détaillée, rien de tel qu’un peu de programmation. Comme nous avons l’habitude de faire, nous avons développé un petit code en Python disponible gratuitement ici : [https://github.com/CryptoRobotFr/Backtest-Tools-V2/blob/main/analytics/copy-trading.ipynb](https://github.com/CryptoRobotFr/Backtest-Tools-V2/blob/main/analytics/copy-trading.ipynb). 

Si vous êtes intéressé, sachez que ce code utilise l’API (Interface de Programmation d'Applications) de Bitget où il récupère les données détaillées sur tous les traders disponibles en copy trading sur Bitget, telles que :

- **Historique des trades** : Pour examiner les positions prises, les gains et les pertes.
- **Statistiques détaillées** : Taux de réussite, drawdown, retour sur investissement, etc.
- **Comportements de trading** : Fréquence des trades, utilisation des leviers, types d'actifs tradés.

Le but maintenant n’est pas de rentrer davantage dans les détails de ce code, mais de voir les critères qu’il utilise pour classifier les copy traders et les résultats que nous obtenons.

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### Critères pour Analyser les Copy Traders Crypto

Le code, dans un premier temps, filtre tous les traders sur la plateforme et exclut ceux qui présentent les caractéristiques suivantes :

- **Durée d'inscription trop courte (< 90 jours)** : Pour s’assurer que le trader a un historique suffisant pour que ses statistiques aient un minimum de sens.
- **Nombre de trades trop faible (< 50)** : Un nombre limité de trades ne permet pas d'évaluer correctement les performances d'un trader.
- **Taux de réussite suspect (> 90 %)** : Pour éviter les traders qui ont recours à des stratégies non fiables sur le long terme, comme la martingale.
- **Drawdown trop faible (< 5 %)** : Un drawdown anormalement bas peut indiquer une stratégie risquée qui ne tiendra probablement pas sur le long terme. Un trader expérimenté traverse inévitablement des périodes de drawdown, c'est une composante normale de l'activité. Ne pas en avoir du tout est suspect.

Ces seuils sont ceux qui nous semblent pertinents, mais vous pouvez tout à fait les ajuster dans le code pour mener vos propres analyses. 

Au moment de notre analyse, nous avons trouvé que **1 043 traders** respectaient ces conditions.

### Le Classement des Meilleurs Copy Traders Crypto

Ensuite, le code classe les traders sélectionnés en se basant sur les meilleures performances (ROI) et les meilleurs drawdowns. Voici un aperçu des 10 premiers au moment de notre analyse :

![2.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/2_3759c406c8.png)

Grâce à cela, nous pouvons identifier des traders potentiellement intéressants et les sélectionner pour mener une analyse plus poussée grâce à notre code.

## Analyse Détaillée des Traders en Copy Trading de Crypto

### Le #1 “Rich Bugatti”

Nous pouvons récupérer l’historique de ses trades ; en général, l’API rend disponible jusqu'à un an d’historique, ce qui donne **1 914 trades** pour ce trader.

![image.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/image_dbb8767e94.png)

**Attention**, nous voyons ici un premier red flag : l'utilisation d'un **levier x50**, ce qui suggère une possible stratégie martingale. Poursuivons notre analyse et regardons une autre métrique très importante : l'évolution des PnL cumulatifs (gains et pertes cumulés) en fonction du temps.

![image 1.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/image_1_a16c8a0244.png)

Nous sommes face à une courbe inquiétante avec de grandes marches d'escalier, espacées ou non par des périodes de multiples petits trades. Une analyse plus détaillée montre que ce trader ouvre des dizaines de trades en même temps, ce qui est **très dangereux en termes d'exposition** et génère ces fluctuations brutales pour le meilleur et pour le pire. Au final, si nous comparons le PnL de départ et d’arrivée, ce trader n’a pas généré de profits ; sa stratégie n’est pas robuste du tout.

Regardons d'autres métriques, comme le PnL moyen par paire ou par type (long/short) :

![image 2.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/image_2_e5c9d05e98.png)

![image 3.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/image_3_cef474661e.png)

Cela nous indique que ce trader a été plus performant sur ETH que sur BTC et que ce sont ses positions long qui ont été profitables plutôt que les positions short. Notez que ceci est une **caractéristique fréquente dans le trading de cryptos** ou d'indices, qui sont des actifs haussiers. Il est donc statistiquement plus probable de faire des gains en **long** qu’en **short**, et on prend plus de risques en entrant en **short**.

Regardons un dernier graphique riche en informations : celui du PnL des trades en fonction de leur durée.

![image 4.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/image_4_f2b065c411.png)

La distribution obtenue est très bizarre. On constate qu’un seul trade a généré la majorité des profits; hormis celui-ci, tous les trades sont alignés avec un PnL proche de zéro. Une bonne partie de ses trades perdants sont clôturés autour de 8 jours. Il y a une **très faible corrélation entre le temps en position et le PnL**, ce qui n’est pas logique. Le trader ne semble pas tirer parti des tendances du marché ou de ses corrections, mais plutôt placer des trades de façon aléatoire. Ce manque de structure PnL/temps est un autre "red flag".

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### Le #10 “Didi Random”

Un rapide coup d’œil à son profil nous indique que, malgré une performance négative sur les derniers 30 jours de **–14,51 %** :

- **Historique solide** : Inscrit depuis **682 jours**, offrant un historique suffisant pour évaluer sa performance sur le long terme.
- **Performance totale positive** : Une performance globale de **+146 %**, indiquant une croissance régulière.
- **Taux de réussite réaliste** : Un taux de réussite de **79 %**, crédible et révélateur d'une bonne gestion du risque.
- **Utilisation de leviers modérés** : Il utilise un **levier x2**, témoignant d'une approche prudente et maîtrisée du risque.
- **Style de trading cohérent** : Il privilégie le **trading de tendance**, en maintenant ses positions gagnantes plus longtemps et en coupant rapidement ses pertes.

Utilisons maintenant les atouts de la programmation pour pousser l’analyse plus loin. Nous avons pu récupérer **242 trades:**  

![image 5.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/image_5_524ef7906e.png)

et sa courbe de PnL cumulatif est beaucoup plus prometteuse:

![image 6.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/image_6_0b293e2111.png)

Nous observons une **courbe en hausse**, voire parabolique, probablement grâce au réinvestissement regulier de ses profits. Elle présente des périodes de drawdowns, ce qui est normal, mais ces périodes ne durent pas longtemps, ce qui est bon signe.

En termes de PnL par paire, sur le graphique ci-dessous on remarque que ce trader trade un grand nombre de cryptomonnaies, dont certaines semblent systématiquement générer des pertes.

![image 7.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/image_7_8ce3219d0c.png)

De même, la différence entre PnL **long** et **short** ci-dessous est symptomatique du trading de tendance.

![image 8.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/image_8_06969e7080.png)

Enfin, analysons le graphique du PnL des trades en fonction de leur durée :

![image 9.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/image_9_c0ee6a38d5.png)

Ici, on observe la signature du trading de tendance : les trades perdants durent généralement peu de temps, alors que les trades gagnants restent en position beaucoup plus longtemps pour capturer un **maximum de profit** avant que la tendance ne s'inverse.

Au final, que l'on trouve ces performances et cette gestion du risque satisfaisantes ou non, cela reste une question personnelle. Cela dit, il est évident que le profil et les résultats de Didi Random reflètent bien plus ceux d'un **"vrai" trader**, qui fait croître son capital progressivement, en s'adaptant aux aléas du marché. À l'inverse, des résultats trop parfaits, comme ceux de Rich Bugatti, révèlent souvent des signaux d'alerte avec une analyse plus poussée.

Il peut être judicieux de réévaluer régulièrement les traders que vous suivez avec ce genre d’analyse. Les marchés évoluent, et un trader performant aujourd'hui peut ne pas l'être demain. Il est donc important de vérifier si ces traders résistent aux périodes de turbulences et aux conditions de marché défavorables. Tout cela vous permettra d'**optimiser vos investissements**.

Vous disposez désormais d’un cadre d’analyse et d’un code pour faire vos propres évaluations. Les critères que nous avons partagés sont ceux que nous jugeons pertinents, mais chacun a des préférences différentes. Il vous revient donc d’adapter cela à votre style d'investissement et à ce avec quoi vous vous sentez le plus à l’aise. Nous espérons que cet article vous aura aidé à mieux comprendre les pièges et les risques du copy trading, et vous offrira des pistes pour faire des **choix plus éclairés**.

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Découvrez le copy trading sur les plateformes d’échange crypto, les pièges à éviter, et comment choisir des traders fiables en s’appuyant sur des outils d’analyse adaptés.

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Le Guide sur le Copy Trading : Réalités, Pièges et Outils d’Analyse pour Trouver des Traders Fiables

## TRIX Strategy, une stratégie de trading basée sur les tendances

Dans cet article, je vais vous présenter notre nouvelle stratégie de trading TRIX qui repose sur le suivi des tendances du marché. Contrairement à d'autres stratégies qui cherchent à capter la volatilité, la stratégie TRIX exploite les mouvements directionnels forts des cryptomonnaies.

Les ressources sont les suivantes :

- [Code TradingView](https://fr.tradingview.com/script/KKRFkFTu/)
- [Code Backtest Python](https://github.com/CryptoRobotFr/Backtest-Tools-V2)
- [Code Installation Live Bitmart](https://github.com/CryptoRobotFr/Live-Tools-V2)

L’automatisation est disponible via la plateforme de trading Bitmart. Si vous n'avez pas encore de compte Bitmart, vous pouvez en créer un en utilisant notre lien d'affiliation pour profiter de bonus spéciaux et de frais réduits. Cliquez sur le bandeau ci-dessous pour vous inscrire maintenant et profiter de réduction de frais de -15% à vie.

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## Explication de la Stratégie TRIX

Sur notre chaîne YouTube CryptoRobot, nous vous avons présenté de nombreuses stratégies de trading. La plupart de ces stratégies sont conçues pour capter les tendances du marché, et la stratégie TRIX ne fait pas exception. Ce qui la distingue, c'est son utilisation d'un indicateur unique, le TRIX, et d'une méthodologie rigoureuse pour entrer et sortir des positions.

Le TRIX est une triple moyenne exponentielle des prix, qui permet de lisser les fluctuations et de détecter les tendances sous-jacentes. Pour renforcer la pertinence de cette moyenne, nous utilisons également une courbe d'évolution qui mesure le changement relatif de cette triple moyenne. Enfin, une ligne signal est créée en calculant une moyenne simple du TRIX, servant de référence pour les décisions de trading.

## Les indicateurs de la stratégie TRIX

La stratégie TRIX se concentre sur un seul indicateur principal : le TRIX, qui est la moyenne de la moyenne de la moyenne exponentielle des prix. Cette méthode de calcul permet de filtrer les bruits du marché et de se concentrer sur les tendances importantes. Pour optimiser les points d'entrée et de sortie, une ligne signal, basée sur une moyenne simple du TRIX, est utilisée.

Pour filtrer les signaux et améliorer les chances de succès, la stratégie ne prend que des positions longues lorsqu'un actif se trouve au-dessus de sa moyenne mobile long terme, par exemple, celle de 500 périodes. Ce filtre supplémentaire assure que la stratégie ne se positionne que lorsque le marché est favorable à une tendance haussière.

Nous avons choisi de ne faire que des trades en long pour cette stratégie, car les cryptomonnaies, en général, ont montré une tendance haussière sur le long terme. Cela maximise les chances de succès tout en minimisant les risques de pertes sur des retournements de tendance inattendus.

![trix exemple 1.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/trix_exemple_1_90aa67cf79.png)

### Les Paramètres de la Stratégie TRIX

Les paramètres de la stratégie TRIX sont conçus pour optimiser la détection des tendances sur des cryptomonnaies en timeframes de 1h, 2h, et 4h. Voici les réglages utilisés pour le BTC en 4h :

- **Moyenne Mobile Long Terme (Long MA)** : Cette moyenne mobile sert de filtre pour les tendances de fond. Nous utilisons une **EMA (Exponential Moving Average)** de 600 périodes, qui réagit plus rapidement aux changements de prix tout en fournissant une vue d'ensemble sur la direction du marché à long terme.
- **TRIX** : Le TRIX est une triple moyenne exponentielle, configurée ici avec une longueur de 21 périodes, ce qui le rend assez réactif pour capter les mouvements intermédiaires. L'EMA est également choisie pour le TRIX afin d'accentuer sa sensibilité aux fluctuations de prix.
- **Ligne Signal du TRIX** : La ligne signal est une **SMA (Simple Moving Average)** de 9 périodes appliquée au TRIX. Cette moyenne simple agit comme un déclencheur de signal pour les entrées et les sorties en position, fournissant un repère clair pour les décisions de trading.

Ces paramètres sont réglés pour maximiser les performances en capturant les tendances tout en filtrant les signaux potentiellement erronés, notamment en s'assurant que les positions ne sont prises que dans la direction dominante du marché.

![tv parameters trix.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/tv_parameters_trix_fcd8e4a7ac.png)

## Les règles de la stratégie TRIX

Avec un indicateur principal et un filtre basé sur la moyenne mobile long terme, la stratégie TRIX est à la fois simple et efficace.

**Ouvrir un LONG (parier à la hausse) :**

1. Le TRIX croise la ligne signal à la hausse.
2. Le prix de l'actif est au-dessus de la moyenne mobile long terme (par exemple, 500 périodes).

**Fermer un LONG :**

1. Le TRIX croise la ligne signal à la baisse.
2. Le prix retombe en dessous de la moyenne mobile long terme.

Cette stratégie fonctionne particulièrement bien sur des timeframes de 1h, 2h et 4h, ce qui permet de capturer des mouvements significatifs tout en évitant les signaux trop courts qui pourraient générer des faux positifs.

### Les résultats de la Stratégie TRIX

Avant de plonger dans les résultats, rappelons que les performances passées ne garantissent pas les performances futures. L'avantage d'avoir une stratégie avec des règles claires est que nous pouvons la tester rigoureusement sur des données historiques pour évaluer son potentiel.

Nous avons effectué des backtests sur des cryptomonnaies populaires comme le Bitcoin (BTC) et l'Ethereum (ETH), en utilisant des timeframes de 1h, 2h et 4h. Les résultats montrent une performance solide, avec un bon ratio de trades gagnants et une gestion du risque efficace grâce au filtre de la moyenne mobile long terme.

**Bitcoin (BTC) :**

- Timeframe : 4h
- Capital initial : 1 000 USD
- Gains nets : 5300 USD soit +530% sur une période de 4 ans
- Win rate : 48%
- Drawdown maximum : -24%

![trix perf btc 4h.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/trix_perf_btc_4h_d5720cbf8a.png)

**Ethereum (ETH) :**

- Timeframe : 2h
- Capital initial : 1 000 USD
- Gains nets : 11 904 USD soit +1 190% sur une période de 4 ans
- Win rate : 43%
- Drawdown maximum : -29%

![trix perf eth 2h.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/trix_perf_eth_2h_81e51259e0.png)

Ces résultats démontrent la robustesse de la stratégie TRIX, en particulier sur des actifs avec une forte tendance haussière comme les cryptomonnaies.

## Conclusion sur la stratégie de trading TRIX

La stratégie TRIX offre une nouvelle perspective sur le trading de tendance en utilisant un indicateur unique et puissant. En filtrant les positions avec une moyenne mobile long terme, elle parvient à minimiser les risques tout en capturant des mouvements significatifs du marché. C'est une stratégie idéale pour ceux qui cherchent à automatiser leur trading sur les cryptomonnaies tout en se concentrant sur les tendances haussières.

Cet article n’a pas pour but de fournir des conseils financiers, mais plutôt d'exposer une stratégie ayant montré des résultats historiques solides. Cependant, comme toujours, les performances passées ne présagent en rien des résultats futurs.

Nous espérons que cet article vous a plu et que vous avez apprécié la stratégie TRIX. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à nous contacter via nos réseaux sociaux. Pour ceux qui souhaitent implémenter cette stratégie, nous vous invitons à rejoindre notre plateforme partenaire Bitmart via le lien ci-dessous.

<EXCHANGE_CARD image_name="bitmart_fr_1" link="https://bitmart.com/invite/CryptoRobot2/en-US"/>

La stratégie TRIX est une stratégie de trading de suivi de tendance qui peut être complètement automatisée. Découvrez comment elle fonctionne et comment l'installer sur la plateforme Bitmart.

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Stratégie de Trading Automatisée TRIX (Suivi de Tendance)

S'intéresser à l'investissement révèle rapidement l'**immense variété d'actifs modernes disponibles**, ce qui peut être déroutant. Même avec une idée précise des actifs dans lesquels investir, la question demeure : comment répartir notre capital entre ces actifs de manière optimale ? En d'autres termes, comment **construire un portefeuille financier équilibré**, répondant à nos attentes en termes de gains et de tolérance au risque ?

Pour répondre à cette question primordiale, des méthodes quantitatives ont été développées. En se basant sur les performances passées des actifs, elles analysent et optimisent la répartition des actifs dans un portefeuille. Ces méthodes peuvent viser à **maximiser les rendements tout en minimisant le risque**, ou tenter de les équilibrer pour répondre au mieux à nos attentes. Aujourd'hui, nous vous présentons quelques-unes des méthodes les plus pertinentes : des techniques traditionnelles éprouvées et des approches modernes basées sur l'intelligence artificielle et le clustering.

Si vous souhaitez visionner comment nous avons traité ce sujet en vidéo, vous la trouverez ci-dessous.

<MDX_YT videoId="w0iIvS19dyg"/>

## Sélection et Optimisation des Actifs pour un Portefeuille Financier Diversifié

### Meilleurs Actifs Financiers pour un Portefeuille Diversifié

La première étape dans la création et l’**optimisation d’un portefeuille financier** est la sélection d’actifs. Il est crucial de comprendre que l'optimisation de portefeuille ne consiste pas à investir dans des actifs de manière aléatoire ou à rechercher systématiquement ceux qui ont le mieux performé les dernières années. Les performances passées ne garantissent jamais les performances futures.

Pour ces raisons, il est préférable de **sélectionner des actifs diversifiés** qui nous intéressent, en lesquels nous avons confiance ou que nous voyons un potentiel futur. Ensuite, nous appliquons des méthodes d'optimisation pour déterminer les pourcentages à investir dans chaque actif afin de satisfaire nos attentes en termes de risque et de performance. Voici les actifs que nous avons sélectionnés :

**Cryptomonnaies:** 

Les cryptomonnaies sont des actifs récents mais essentiels pour un portefeuille moderne, à condition qu’elles soient proportionnées à leur nature volatile. Nous sélectionnons des cryptomonnaies majeures :

- **Bitcoin (BTC):** La première et la plus connue des cryptomonnaies.
- **Ethereum (ETH):** Une plateforme décentralisée permettant la création de contrats intelligents.
- **Ripple (XRP):** Conçu pour les paiements et les transferts de fonds internationaux.
- **Cardano (ADA):** Une plateforme de blockchain pour les contrats intelligents, axée sur la sécurité et la scalabilité.
- **Dogecoin (DOGE):** Une cryptomonnaie initialement créée comme une blague, mais qui a gagné en popularité.

**ETFs:** 

Les ETFs (Exchange-Traded Funds) sont indispensables dans un portefeuille diversifié. Ils regroupent un panier d’actions classées par secteur ou localité et offrent une exposition à différents marchés. Nous avons choisi :

- **SP 500 (SPY):** Représente les 500 plus grandes entreprises américaines cotées en bourse.
- **MSCI World (VWRD.L):** Inclut des actions de grandes et moyennes entreprises de 23 pays développés.
- **CAC 40:** Regroupe les 40 plus grandes entreprises françaises cotées.
- **DAX 40:** Comprend les 40 plus grandes entreprises allemandes.
- **Nikkei 225:** Index des 225 plus grandes entreprises japonaises.
- **World Ex-US:** Inclut des actions internationales en excluant les États-Unis.
- **Emerging Markets:** Représente des entreprises situées dans des marchés émergents comme l'Inde, la Chine et le Brésil.
- **High Dividend:** Regroupe des actions avec des rendements de dividendes élevés.
- **Real Estate:** Comprend des actions du secteur immobilier, telles que les REITs (Real Estate Investment Trusts).

**Métaux Précieux:** 

Les métaux précieux sont des actifs de refuge. Ils préservent la valeur en période de volatilité du marché ou de forte inflation. Nous sélectionnons :

- **Gold:** Représente l'or, une valeur refuge traditionnelle.
- **Silver:** Représente l'argent, également utilisé comme valeur refuge et dans l'industrie.

**Obligations:** 

Les obligations sont des actifs peu volatils qui offrent une source de revenu fixe et réduisent le risque global du portefeuille. Nous choisissons :

- **US Bond:** Représente un panier d'obligations américaines.
- **World Bond:** Inclut des obligations du monde entier, à l'exception des États-Unis.
- **US Treasury:** Représente les obligations d'État américaines à long terme.

Pour plus de détails sur les différents types d’actifs modernes et la diversification, vous pouvez consulter notre [article](https://crypto-robot.com/blog/diversification-actifs).

### Comment Optimiser un Portefeuille Financier

Comment se déroule l’optimisation de portefeuille en pratique? Tout d’abord, ce ne sont pas des calculs que l’on fait à la main, mais bien **algorithmiquement**. Tous les calculs et les graphiques que nous allons discuter ont été réalisés par notre code Python, disponible en open source [ici](https://github.com/CryptoRobotFr/Backtest-Tools-V2/blob/main/analytics/riskfolio.ipynb). Vous pouvez l'utiliser facilement pour faire votre propre analyse avec vos choix d’actifs. Pour comprendre son utilisation, nous vous invitons à visionner cette [vidéo](https://www.youtube.com/watch?v=w0iIvS19dyg&ab_channel=CryptoRobot). Ce code utilise Yahoo Finance pour télécharger les données historiques des actifs, et pour effectuer les calculs d’optimisation, une librairie très puissante : [Riskfolio](https://riskfolio-lib.readthedocs.io/en/latest/).

L'optimisation de portefeuille commence par la collecte des **données historiques** des prix des actifs. Ces données sont fondamentales pour calculer les rendements passés, donc l’évolution du prix d’une période à une autre. Nous considérons des rendements journaliers, et les volatilités (risques) passées, mais surtout les corrélations entre les différents actifs. Cet aspect est central pour l’optimisation d’un portefeuille.

### Avantages du Clustering IA et Visualisation des Actifs Financiers

![tree.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/tree_2ac1eff83c.png)

Avec l’IA, et notamment la **méthode de clustering** (apprentissage non supervisé), il est possible de visualiser la nature de ces actifs très simplement. Par exemple, sans décrire à un seul moment à l'algorithme ce que les actifs représentent réellement, il a été capable de les regrouper par type, simplement en analysant les rendements, la volatilité et les corrélations des actifs. Vous pouvez le voir dans le graphique ci-dessous, chaque actif a été regroupé parfaitement avec une région et couleur attribuée à chaque classe d’actifs.

Vous pouvez aussi demander à cet algorithme d’illustrer les **corrélations entre les actifs** sous forme de “heatmap”. Vous pouvez ainsi voir comment les actifs se corrèlent entre eux et notamment comment les actifs de la même classe se regroupent entre eux et forment ces carrés de forte corrélation dans le graphique ci-dessous. Sur les bords, vous pouvez observer les dendogrammes, qui sont les arbres de regroupement d’actifs que la méthode de clustering a générés pour réaliser sa représentation en groupes d’actifs.

![correlations.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/correlations_5afbc25468.png)

## Optimisation Classique de Portefeuille Financier et Théorie de Markowitz

Maintenant que nous avons correctement choisi nos actifs et compris leur nature, entrons dans le vif du sujet. Comment trouver les proportions de chacun pour créer le portefeuille qui **nous satisfait le plus en termes de risques/rendement** ? Pour répondre à cela, nous allons explorer plusieurs méthodes qui mettent en avant des choix différents pour créer le portefeuille, explorant ainsi un bon panel de possibilités.

### Portefeuille Optimal avec le Sharpe Ratio et la Théorie de Markowitz

Le **Sharpe Ratio** est une métrique pour quantifier le rapport rendements/risque très utilisée en finance. Plus le Sharpe Ratio est élevé, meilleur est le rendement ajusté au risque du portefeuille. L'optimisation du portefeuille en utilisant le Sharpe Ratio est une méthode classique (sans IA) et basée sur la théorie moderne du portefeuille de Markowitz. Cette théorie est historiquement le fondement de l’optimisation de portefeuille financier.

En exécutant notre code pour obtenir le portefeuille avec le meilleur Sharpe Ratio, nous obtenons la distribution ci-dessous.

![sharpe_distribution.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/sharpe_distribution_065d27f3a6.png)

Vous pouvez ainsi voir que la plus grosse partie est prise par l’or avec 36.7%. C’est en effet un actif très stable qui vient faire contrepoids aux autres actifs du portefeuille plus risqués. En opposition, les cryptomonnaies amènent beaucoup de rendement, mais au vu de leur volatilité, leur proportion est très faible. Les autres actifs majeurs sont deux ETF et le World Bond (obligations).

En comparant la contribution de chaque actif au risque total du portefeuille, on se rend compte que cette petite fraction de DOGE contribue beaucoup au risque à cause de la forte volatilité de l’actif, environ 4.5% (voir graphique ci-dessous). Alors que les grosses proportions de gold ou SP500 contribuent chacune à environ 2.5%.

![contribution_sharpe.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/contribution_sharpe_398a22e6d1.png)

Notez aussi que cette optimisation a sélectionné seulement une **partie très réduite de nos actifs** de départ, l'algorithme a jugé que ceux-ci étaient plus avantageux en termes de risque/rendement par rapport à leurs homologues qui sous-performent. Ces derniers sont considérés à un pourcentage quasi nul, tous regroupés dans la rubrique “others”.

### Frontière Efficiente pour des Portefeuilles Financiers Optimaux

Cependant, avec ce portefeuille en main, nous savons qu’il a le meilleur Sharpe Ratio. Mais si nous souhaitons choisir des portefeuilles avec plus ou moins de rendement selon notre tolérance au risque, comment faire?

Nous pouvons utiliser le concept de **frontière efficiente** introduit par Markowitz. Nous générons aléatoirement des centaines de portefeuilles et, pour un risque donné, nous sélectionnons celui qui offre le meilleur rendement, c’est le portefeuille optimal. Le graphique ci-dessous illustre cette courbe des portefeuilles optimaux en fonction du risque. L’étoile symbolise notre portefeuille précédent obtenu en maximisant le Sharpe Ratio.

![efficient_frontier.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/efficient_frontier_58897018c1.png)

Pour en savoir plus sur les méthodes d'optimisation classique et la théorie de Markowitz, consultez notre [article](https://crypto-robot.com/blog/portefeuille-optimisation-methodes) détaillé sur le sujet.

## Optimisation de Portefeuille Financier avec l’Intelligence Artificielle

### Optimisation par Parité de Risque Hiérarchique (HRP) : Une Approche IA pour les Actifs Financiers

La **Parité de Risque Hiérarchique** est une méthode d'optimisation de portefeuille qui utilise le clustering hiérarchique pour trouver les distributions optimales d’actifs dans un portefeuille financier. C’est une méthode d’IA particulièrement efficace pour gérer des actifs avec de fortes corrélations et volatilité, comme les actifs en bourses et les cryptomonnaies, souvent moins bien pris en compte par des méthodes plus classiques (plus de détails [ici](https://crypto-robot.com/blog/portefeuille-optimisation-methodes)).

Un algorithme de Parité de Risque Hiérarchique commence par mesurer à quel point les mouvements de prix de différents actifs se ressemblent, en utilisant leurs corrélations. Ensuite, il regroupe les actifs qui se comportent de manière similaire. Le risque est réparti de manière égale entre ces groupes, puis entre les actifs à l'intérieur de chaque groupe. Enfin, les poids des actifs dans le portefeuille sont calculés en tenant compte de cette structure hiérarchique et de la répartition du risque.

En effectuant l’optimisation avec cette méthode sur nos actifs grâce à notre code, nous obtenons désormais un portefeuille, comme le montre le graphique ci-dessous, qui donne cette fois une part non négligeable à bien plus de nos actifs.

![hpr_distribution.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/hpr_distribution_3678b57606.png)

Conceptuellement, l’algorithme a cherché les proportions de chaque actif telles que chaque actif contribue de manière égale au risque total du portefeuille et que tous les actifs soient présents dans le portefeuille. Ainsi, si nous regardons la contribution au risque ci-dessous, nous voyons que dans notre cas, les proportions de chaque actif sont telles qu'ils contribuent tous à 0.4% au risque total du portefeuille.

![hpr_contributions.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/hpr_contributions_061d6fad53.png)

De façon logique, avec cette méthode, nous observons que les actifs qui se retrouvent en plus grande proportion sont effectivement les plus stables, tels que les obligations. **Plus l’actif est volatile, plus sa proportion est faible**.

### Méthode Nested Clustered Optimization pour un Portefeuille Financier Optimal

Vous vous demandez peut-être ce qu'il en est si l'on souhaite allier les processus de clustering que nous avons vus avec une optimisation sur le Sharpe Ratio. La Nested Clustered Optimization est justement une **méthode hybride** qui fait exactement cela. Voici ce que cela donne pour notre portefeuille :

![nco_distribution.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nco_distribution_4d174724d7.png)

Sans surprise, ce sont des proportions qui ressemblent au premier portefeuille que nous avons présenté, obtenu par la maximisation du Sharpe Ratio. Mais ici, nous voyons que les contributions majeures (>10%) sont moindres au total. L’algorithme a davantage tiré profit des **rendements des cryptomonnaies**. La même analyse se reflète dans la contribution des actifs au risque illustrée ci-dessous. On peut noter aussi que maintenant les contributions sont légèrement plus équilibrées qu’avec la maximisation du Sharpe Ratio simple.

![nco_contribution.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nco_contribution_87a91d3b10.png)

### Performances Portefeuille Financier Optimisé et Stratégies de Trading

Pour conclure, il est légitime de se demander quelles auraient été les performances d’un tel portefeuille. En d'autres termes, si nous avions acheté ces actifs en respectant ces proportions il y a quelques années, quelles auraient été les **performances au cours du temps** et combien aurions-nous fait en profits aujourd’hui. Voici un graphique qui résume cela.

![nco_performances.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nco_performances_5067db2c0e.png)

Vous pouvez observer que sur les six dernières années, ce portefeuille aurait généré une performance de +125%, passant de 100% à 225%. Le drawdown, ou perte maximale en valeur, a été légèrement supérieur à 20%, et survient durant la période du crash du COVID.

Ce type d’évolution de performance est **remarquable pour un portefeuille d’investissement passif**, sans méthode de trading appliquée ni rebalancing d’actifs. Le faible drawdown de 20% pendant des périodes de crise démontre l'efficacité de cette approche dans la protection du capital, tout en offrant une croissance substantielle sur le long terme. La composition du portefeuille, incluant une proportion significative d'or et une allocation diversifiée entre actions, obligations et cryptomonnaies, a permis de tirer parti des performances positives de ces actifs tout en minimisant l'impact des fluctuations négatives.

Enfin, nous voulons mentionner que l’utilisation de ce type de méthode d’optimisation **ne se limite pas aux portefeuilles d’investissement**. En effet, si vous utilisez des stratégies de trading ou des bots de trading, vous vous demandez certainement souvent combien de fonds de votre capital total vous devriez attribuer à tel ou tel actif ou cryptomonnaie et pour telle ou telle stratégie. Vous pouvez utiliser ces méthodes dans ce contexte en remplaçant les prix historiques des actifs par les performances passées d’un actif activement tradé avec une stratégie (backtest). Ces méthodes d’optimisation vous donneront une indication de la manière de répartir vos fonds selon vos critères.

Optimisez votre portefeuille financier avec des stratégies basées sur la théorie de Markowitz et l'intelligence artificielle. Découvrez comment diversifier vos actifs, maximiser les rendements et minimiser les risques.

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Optimiser Votre Portefeuille Financier en 2024 : ETF, Actions, Cryptomonnaies, Obligations et Métaux Précieux

Dans le trading, les graphiques regroupant les données par unité de temps sont couramment utilisés. Mais saviez-vous qu'il existe des méthodes potentiellement **plus pertinentes pour améliorer vos stratégies de trading** ? Explorons ensemble cette alternative qui transformera votre façon d’analyser les marchés.

Tout d’abord, voici quelques ressources gratuites que nous avons développées dans notre exploration de cette thématique qui pourront vous être utiles :

- **Le code en langage de programmation Python** : [https://github.com/CryptoRobotFr/Backtest-Tools-V2/blob/main/analytics/ohlcv_resempler.ipynb](https://github.com/CryptoRobotFr/Backtest-Tools-V2/blob/main/analytics/ohlcv_resempler.ipynb)
- **Notre vidéo** : Si vous préférez nous voir et nous entendre parler de ce sujet, voici notre vidéo :

<MDX_YT videoId="uL3KJ7vBWCw"/>

## Les Bougies Temporelles OHLC et leurs Alternatives pour le Trading

### Pourquoi Utilisons-Nous des Bougies Temporelles en Trading ?

Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi, en trading, les données sont regroupées par unités de temps pour créer des bougies ? Par exemple, les graphiques regroupent souvent les données par heure ou par jour. Cette méthode est généralement utilisée pour **sa simplicité et sa familiarité** avec notre perception du temps basée sur le calendrier. Chaque bougie représente une période de temps spécifique avec des informations sur les prix d'ouverture, de clôture, le plus bas et le plus haut (open, high, low, close). 

Vous pouvez voir un exemple ci-dessous d’un graphique en daily (une bougie correspond au prix journalier en dollars du Bitcoin). Les bougies vertes nous indiquent que le prix a augmenté pendant cette journée, tandis que les bougies rouges montrent qu'il a diminué. Les mèches des bougies indiquent les minimums et maximums que le prix a atteints pendant la journée correspondante.

![daily_btc.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/daily_btc_f5bc919ffb.png)

Cependant, cette méthode de représentation en bougie temporelle n'est **pas sans inconvénients**. Elle accorde le même poids à des périodes avec des volumes de trading très différents. Par exemple, une journée avec peu d'activité de trading et une autre avec une activité intense peuvent paraître similaires en termes de représentation graphique, ce qui peut induire en erreur les traders sur la volatilité réelle du marché.

### Alternatives aux Bougies Temporelles en Trading : Les Bougies Basées sur les Transactions, la Volatilite ou le Volume

Pour offrir une vision différente du marché, potentiellement plus pertinente pour comprendre les mouvements et les forces intrinsèques à son évolution, on peut regrouper les données par nombre de transactions, par volatilité ou par volume de trading.

*Bougies Basées sur le Nombre de Transactions*

Une méthode consisterai à regrouper les données par nombre de transactions. Par exemple, une bougie pourrait être créée toutes les 2000 transactions. Chaque bougie représente ainsi un nombre égal de transactions, permettant une analyse homogène du comportement des traders. Les périodes de forte activité produiront plus de bougies, offrant une **vue plus granulaire** des mouvements du marché.

*Bougies Basées sur la Volatilité*

Regrouper les données par volatilité signifie créer une nouvelle bougie chaque fois qu'il y a un changement de prix significatif, par exemple, de 5%. Cette méthode se concentre sur les mouvements de prix importants, en ignorant les fluctuations mineures. Les petites variations de prix affecteront peu la formation de nouvelles bougies, ce qui rend l'**analyse des tendances et des retournements du marché plus claire**.

*Bougies Basées sur le Volume de Trading*

Une autre méthode consiste à regrouper les données par volume de trading, chaque bougie représentant un volume constant de transactions, par exemple, 10 millions de dollars. Cela permet d'obtenir une représentation graphique où chaque bougie indique **une activité de marché caractéristique de l’actif**, le choix du volume par bougie, indépendamment du temps nécessaire pour atteindre ce volume.

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### Avantages des Bougies de Volume Constant pour le Trading

Les bougies à volume constant offrent plusieurs avantages que nous pouvons résumer ainsi :

- **Réflexion plus précise de l'activité du marché :** Les périodes de forte activité (hauts volumes) sont mieux représentées, car chaque bougie contient le même volume de transactions.

- **Réduction des bruits de marché :** Les périodes de faible activité sont condensées, réduisant les bougies non significatives qui peuvent fausser l'analyse.

- **Amélioration des indicateurs techniques :** Les indicateurs basés sur le volume peuvent devenir plus pertinents, car ils sont calculés sur des unités de volume constant.

Nous allons maintenant explorer cette méthode de bougies à volume constant plus en détail. Nous la mettrons en pratique en comparant ses performances possibles avec une stratégie de trading utilisant des bougies temporelles standard.

## Comment Transformer les Données OHLCV en Bougies de Volume Constant pour une Meilleure Analyse de Marché

### Principe et Code pour Transformer les Données OHLCV en Bougies de Volume Constant

Pour transformer les données OHLCV (open, high, low, close, volume) en bougies de volume constant, c’est assez simple. D’abord, il faut télécharger les données OHLCV sur une timeframe la plus basse possible, en 1 minute par exemple. Ensuite, de façon algorithmique, partant de la bougie la plus ancienne, on accumule toutes les bougies d’une minute jusqu'à atteindre un volume total échangé d’un certain nombre. Dans ce paquet, on trouve le low et le high, tandis que l’open de la première bougie en minute est de facto l’open de notre bougie de volume constant, et son close correspond au close de la dernière bougie en minute du paquet. On répète ensuite ce processus itérativement jusqu'à avoir parcouru toutes les bougies.

Vous pouvez trouver gratuitement ici l’algorithme en Python que nous avons développé pour faire cela : [https://github.com/CryptoRobotFr/Backtest-Tools-V2/blob/main/analytics/ohlcv_resempler.ipynb](https://github.com/CryptoRobotFr/Backtest-Tools-V2/blob/main/analytics/ohlcv_resempler.ipynb).

### Differences entre Données OHLCV en Bougies de Temps ou de Volume Constant

![ex_standard_candles.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/ex_standard_candles_c83bb85e13.png)

![ex_volume_candles.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/ex_volume_candles_d4066e1e2c.png)

Si l’on prend comme exemple les données de Binance pour le Bitcoin contre l'USDT, récupérées minute par minute depuis 2017, et que l’on choisit de regrouper les bougies en volumes moyens d’environ 3000 USDT, cela donne le cours représenté dans la deuxième figure ci-dessus. Alors que pour la même période approximativement, les bougies représentées en tranches d’une heure correspondent à la première figure ci-dessus.

Vous pouvez effectivement vérifier que le volume est constant sur le graphique en bougies regroupées par volume. Aussi, ceci implique que l’**échelle de temps n’est plus linéaire**. Cela offre une représentation plus précise de l'activité du marché. En somme, vous pouvez observer que pendant les périodes de forte activité, les bougies se forment plus rapidement, reflétant la hausse de la volatilité et du volume des transactions. En revanche, durant les périodes calmes, les bougies se forment plus lentement.

## Performances Stratégies de Trading: Bougies Temporelles vs Bougies de Volume Constant

### Stratégies de Trading avec les Bandes de Bollinger: Tendance et Retour à la Moyenne

Pour comparer l'efficacité des bougies de volume constant par rapport aux bougies temporelles, prenons un exemple de chaque type principal de stratégie de trading : stratégie de tendance et stratégie de retour à la moyenne. Si vous avez besoin d’en apprendre plus sur les spécificités de chacun de ces types de stratégies, nous avons dédié un article dessus : [https://crypto-robot.com/blog/guide-type-strategie](https://crypto-robot.com/blog/guide-type-strategie).

Pour construire un exemple de chaque type, utilisons un indicateur versatile et très utilisé dans le trading, les bandes de Bollinger. Vous pouvez les voir représentées sur le chart ci-dessous.

![bollinger_bands.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/bollinger_bands_e7b6296a55.png)

Pour rester simple, nous considérerons :

1. **Stratégie de Tendance** : Achat lorsque le prix dépasse la bande supérieure et vente lorsque le prix repasse sous la moyenne.
2. **Stratégie de Retour à la Moyenne** : Achat quand le prix tombe sous la bande inférieure, et vente selon un stop-loss ou un take-profit prédéfinis.

Grâce à notre code en Python, effectuons maintenant un backtest pour chaque stratégie sur chaque type de données : le cours du Bitcoin contre l’USDT en bougies temporelles et le cours du Bitcoin contre l’USDT en bougies en volume constant de 3000 USDT. Discutons maitnenant des résultats.

### Résultats de la Stratégie de Tendance : Bougies de Volume Constant vs Bougies Temporelles

En appliquant la stratégie de tendance aux bougies temporelles classiques (heure par heure), le capital initial de 1000 dollars atteint 1900 dollars à la fin du backtest, ce qui représente une performance de 91 %. Le backtest montre un drawdown très large de 67 %. En revanche, avec les bougies de volume constant, le capital grimpe à 5400 dollars, soit une performance de 442 %, avec un drawdown similaire.

Les drawdowns sont bien entendu trop élevés pour considérer cette stratégie comme viable, mais ce premier exercice montre que l’utilisation des bougies semble rendre l’**identification de tendance par la stratégie plus efficace**, ce qui se traduit par de meilleurs profits.

### Résultats de la Stratégie de Retour à la Moyenne : Bougies de Volume Constant vs Bougies Temporelles

Pour la stratégie de retour à la moyenne, les bougies temporelles conduisent à une perte, le capital initial de 1000 dollars tombant à 898 dollars (-10 %) avec un maximum drawdown d’environ -67 %. À contrario, en utilisant les bougies de volume constant, le capital double presque pour atteindre 1900 dollars (+95 %), et le maximum drawdown s’améliore nettement à 38 %.

Ici encore, on semble effectivement gagner en efficacité de la stratégie lorsque l’on applique des bougies de volume constant.

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## Quel Graphique est Meilleur pour le Trading ? Bougies Temporelles ou Volume Constant ?

Il est important de noter que les résultats observés jusqu'à présent ne sont pas définitifs, mais plutôt une analyse préliminaire et simplifiée. Des tests supplémentaires, des optimisations sur plusieurs paramètres et une étude statistique approfondie sont nécessaires pour confirmer la supériorité des bougies de volume constant.

### Pourquoi les Bougies de Volume Constant sont-elles Potentiellement Meilleures ?

Essayons toutefois de résumer objectivement les avantages et limitations que les bougies à volume constant peuvent avoir par rapport aux bougies standard :

1. **Moins Utilisées par les Traders :**
Une des raisons pour lesquelles les bougies de volume constant peuvent montrer de meilleures performances est leur faible adoption parmi les traders. En effet, environ 99 % des traders utilisent des données regroupées par période. L'utilisation de données moins courantes peut offrir un avantage concurrentiel en permettant de capter des mouvements de marché moins visibles avec les graphiques traditionnels.

2. **Réduction du Bruit du Marché :**
Les bougies de volume constant peuvent offrir une meilleure représentation de l'activité réelle du marché, en particulier durant les périodes de forte volatilité. Par exemple, elles permettent de distinguer clairement les jours de faible activité de ceux de forte activité, ce qui n'est pas toujours évident avec les bougies temporelles.

### Limites des Bougies de Volume Constant dans le Trading

Cependant, cette méthode présente aussi des défis. Si vous êtes l'un des rares à utiliser ces données, cela peut compliquer votre capacité à prédire les mouvements de marché qui sont souvent influencés par le comportement collectif des traders utilisant des données temporelles. En trading, une grande partie de l'analyse repose sur l'interprétation des graphiques par une multitude de traders. Si vous travaillez avec des données que personne d'autre n'utilise, le marché peut devenir imprévisible et aléatoire.

En conclusion, il n'est pas possible d'affirmer de manière catégorique qu'il faut absolument utiliser les données regroupées par volume ou par unité de temps. Les bougies de volume constant montrent un potentiel intéressant, mais elles nécessitent des tests plus approfondis pour confirmer leur pertinence. 

À l'avenir, il serait judicieux de tester les deux méthodes lors de la création de stratégies de trading afin de déterminer laquelle offre les meilleurs résultats. L'utilisation simultanée des deux types de graphiques pourrait enrichir l'élaboration des stratégies et des bots de trading. En combinant les avantages des graphiques en temps constant et en volume constant, un bot de trading pourrait améliorer ses performances en prenant des décisions d'achat et de vente plus éclairées.

Découvrez comment les bougies de volume constant peuvent révolutionner vos stratégies de trading et offrir une analyse plus précise du marché. Accédez à notre guide complet avec des ressources gratuites en Python.

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Optimisez vos Stratégies de Trading avec les Bougies Basées sur Volume

La gestion efficace des méthodes de sortie est cruciale pour réussir en trading. Cela comprend la **gestion des risques** et la protection contre les variations de prix qui pourraient compromettre votre stratégie. Parmi ces méthodes, le **trailing stop loss** est une option dynamique qui s'intègre dans ce cadre.

Ce dispositif peut être avantageux dans les marchés à forte tendance, où il peut surpasser la combinaison traditionnelle du stop loss et du take profit. Toutefois, dans les marchés volatils, il présente des limites : le trailing stop loss risque d'être activé prématurément en raison de pics de volatilité, et non en réponse à une réelle inversion de tendance.

Pour ajouter cet outil à votre arsenal de trading, voyons comment coder un trailing stop loss facilement en Pine Script. Nous explorerons deux méthodes : une méthode simple utilisant les fonctionnalités de base de TradingView, et une méthode plus versatile. Nous nous concentrerons uniquement sur le trailing stop loss dans cet article. Si vous souhaitez apprendre à coder un stop loss et un take profit en Pine Script, vous pouvez lire [cet article](https://crypto-robot.com/blog/tp-sl-pinescript).

## Comprendre et Utiliser Efficacement les Ordres Trailing Stop Loss (Stop Suiveurs)

Un ordre de trailing stop loss, tout comme un stop loss classique, est un **ordre de fermeture de position**. Cependant, il se distingue par sa capacité à s'ajuster dynamiquement en fonction des mouvements favorables du marché. Contrairement à un stop loss fixe, le trailing stop loss se déplace automatiquement avec les hausses de prix pour une position long ou avec les baisses pour une position short, tout en restant fixe si le prix évolue dans la direction opposée. 

En pratique, voici comment cela fonctionne :

1. **Définition de la Distance de Suivi** : Le trader spécifie une distance, généralement en pourcentage ou en points, par rapport au prix actuel.
2. **Ajustement Automatique** : Si le marché évolue favorablement, le trailing stop loss se réajuste pour maintenir la distance prédéfinie. En cas de baisse du prix (pour une position long), il reste au niveau atteint.
3. **Exécution de l'Ordre** : Si le marché atteint le niveau du trailing stop loss en évoluant défavorablement, l'ordre est déclenché, fermant ainsi la position.

Le prix d'exécution est donc dynamique. Les approches pour définir la distance de suivi incluent :

- **Pourcentage par rapport au prix d'entrée** : Par exemple, un trailing stop loss fixé à 5% sous le prix actuel pour une position long.
- **Indicateur de volatilité** : Utilisation de l'Average True Range (ATR) ou d'autres indicateurs pour déterminer la distance de suivi. Pour plus de détails sur l'ATR, rendez-vous [ici](https://crypto-robot.com/blog/atr-ratio-trading).

## Programmer un Trailing Stop Loss en Pine Script sur TradingView : Guide Complet

### Exemple de Stratégie de Trading Simple en Pine Script

Pour illustrer l’implémentation d’un ordre de trailing stop loss, reprenons l’exemple de la stratégie présentée dans notre article sur les ordres take profit et stop loss en Pine Script. Elle utilise des bandes de Bollinger pour ses règles d'entrée. Le code se trouve ci-dessous :

```python
//@version=5
strategy('TSL example', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, overlay=true)

// *** Indicator *** 
bb_length = input(20, title="BB Length")
bb_mult = input(2, title="BB Multiplier")

bb_stddev = ta.stdev(close, bb_length)
bb_average = ta.sma(close, bb_length)

bb_upper = bb_average + bb_mult * bb_stddev
bb_lower = bb_average - bb_mult * bb_stddev

// *** Signals ***
entry_long = ta.crossover(close, bb_upper)
entry_short = ta.crossunder(close, bb_lower)
```

Si vous souhaitez plus d’explications sur les éléments de ce code, consultez [l’article correspondant](https://crypto-robot.com/blog/tp-sl-pinescript).

### Coder un Trailing Stop Loss en Pine Script : Méthode Directe et Rapide

Il existe **deux façons** d’implémenter un trailing stop loss en Pine Script. La première méthode utilise les paramètres intégrés dans la fonction `strategy.exit()` de Pine Script, qui gère les sorties de position. L’autre est une implémentation légèrement plus complexe, mais beaucoup plus versatile, permettant notamment de fixer le niveau du trailing suivant des valeurs d’indicateurs et pas uniquement selon un écart de prix.

Examinons d'abord la première méthode. Elle est très directe lorsque l’on souhaite simplement établir le trailing stop loss selon un écart par rapport au prix de l’actif. Il est souvent pertinent d’exprimer cet **écart en pourcentage**. Par exemple, pour un écart de 5% par rapport au `close` du prix, cela donne en Pine Script :

```python
trail_percent = 0.05
tsl_offset  = close * trail_percent / syminfo.mintick
tsl_price = close
```

Ici, nous avons converti l'écart donné en pourcentage en ticks dans `tsl_offset`. C'est ce que la fonction `strategy.exit()` requiert ainsi que `tsl_price`. En résumé :

- `tsl_price` est le prix d’activation de l’ordre trailing stop loss. Ce n’est pas le prix d’exécution, celui-ci est déterminé automatiquement par TradingView selon le `tsl_offset`.
- `tsl_offset` correspond à l’écart par rapport au prix d’activation `tsl_price`.

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Une fois ces paramètres correctement établis, nous pouvons ajouter les sorties comme suit :

```python
trail_percent = 0.05
tsl_offset  = close * trail_percent / syminfo.mintick
tsl_price = close

if entry_long and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("Long", trail_price = tsl_price, trail_offset = tsl_offset , comment_trailing = "TSL Long")

if entry_short and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("Short", trail_price = tsl_price, trail_offset = tsl_offset , comment_trailing = "TSL Short")
```

Nous avons aussi spécifié un tag `comment_trailing` qui sera affiché sur le graphique TradingView sur la bougie à laquelle le trailing stop loss est exécuté, comme ceci :

![comment_tsl.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/comment_tsl_21a8968331.png)

### Coder un Trailing Stop Loss en Pine Script : Méthode Avancée et Versatile

Si l’on souhaite fixer le prix d'exécution du trailing stop loss **selon un indicateur**, il faut être capable de mettre à jour continuellement l’ordre via `strategy.exit()`. Dans ce cas, il peut être plus facile de réaliser soi-même le calcul du niveau du trailing stop loss à chaque bougie.

Prenons comme exemple un trailing stop loss calculé selon un écart par rapport au `close`, tabulé sur la volatilité de l’actif. Choisissons donc d’utiliser l’indicateur ATR (pour plus d’informations sur cet indicateur et comment l’utiliser comme filtre de volatilité, consultez cet [article](https://crypto-robot.com/blog/atr-ratio-trading)).

D’abord, définissons nos entrées puisque les sorties seront gérées indépendamment en fonction de l'évolution du trailing :

```python
entry_long = ta.crossover(close, bb_upper)
entry_short = ta.crossunder(close, bb_lower)

if entry_long and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if entry_short and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Short", strategy.short)
```

Ensuite, calculons l’ATR et fixons que le niveau du trailing stop loss doit correspondre à un écart de 3 fois l’ATR par rapport au `close` du prix :

```python
atr_length = 14
atr = ta.atr(atr_length)
long_tsl = close - 3 * atr
short_tsl = close + 3 * atr
```

Maintenant, nous devons mettre en place la logique du trailing stop loss. Autrement dit, nous devons faire en sorte que le prix de l’ordre stop loss se mette à jour uniquement si le **prix évolue favorablement** pour notre position, en fonction du mouvement des prix et de l'indicateur. Sinon, le prix du stop loss doit rester identique à celui de la bougie précédente. Cela donne en Pine Script :

```python
long_stop_price = 0.0
long_stop_price := if strategy.position_size > 0
    math.max(long_tsl, long_stop_price[1])
else
    0

short_stop_price = 0.0
short_stop_price := if strategy.position_size < 0
    math.min(short_tsl, short_stop_price[1])
else
    999999
```

Notez que cette logique est implémentée grâce à la fonction `math.max` dans le cas d’une position long. Nous vérifions si la valeur de `long_tsl` est supérieure au prix du stop loss de la bougie précédente (`long_stop_price[1]`). Si c'est le cas, cela signifie que le prix a évolué favorablement. Si une position long est effectivement ouverte (`if strategy.position_size > 0`), alors `long_stop_price` prendra la valeur retournée par `math.max`, c'est-à-dire `long_tsl` dans ce cas. Si le prix a évolué défavorablement, `long_tsl` sera inférieur à `long_stop_price[1]`, et `math.max` retournera le prix du stop loss de la bougie précédente. La logique est inverse pour une position short.

Il nous reste à mettre en place la sortie via un stop loss :

```python
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit(id='TSL Long', stop=long_stop_price)

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit(id='TSL Short', stop=short_stop_price)
```

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Ce qui sera automatiquement mis à jour à chaque bougie. Maintenant, ajoutons un plot du trailing stop loss, ce qui peut grandement aider pour étudier la stratégie en jeu et ses performances. Récapitulons le code complet :

```jsx
//@version=5
strategy('Versatile TSL Example', overlay=true, default_qty_value=100, commission_value=0.1, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, commission_type=strategy.commission.percent)

// Indicators
bb_length = 20
bb_mult = 2
atr_length = 14

atr = ta.atr(atr_length)
bb_stddev = ta.stdev(close, bb_length)
bb_average = ta.sma(close, bb_length)
bb_upper = bb_average + bb_mult * bb_stddev
bb_lower = bb_average - bb_mult * bb_stddev

// Entries
entry_long = ta.crossover(close, bb_upper)
entry_short = ta.crossunder(close, bb_lower)

if entry_long and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if entry_short and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Compute the trailing stop loss prices
long_tsl = close - 3 * atr
short_tsl = close + 3 * atr

// Check and update the stop loss depending on price movement
long_stop_price = 0.0
long_stop_price := if (strategy.position_size > 0)
    math.max(long_tsl, long_stop_price[1])
else
    0

short_stop_price = 0.0
short_stop_price := if (strategy.position_size < 0)
    math.min(short_tsl, short_stop_price[1])
else
    999999

// Exit orders
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit(id='TSL Long', stop=long_stop_price)

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit(id='TSL Short', stop=short_stop_price)

// Plots
plot(bb_upper, color=color.new(#ffb13b, 0), linewidth=2)
plot(bb_average, color=color.new(#b43bff, 0), linewidth=2)
plot(bb_lower, color=color.new(#ffb13b, 0), linewidth=2)
plot(series=strategy.position_size > 0 ? long_stop_price : na, color=color.rgb(49, 122, 241), style=plot.style_cross, linewidth=3)
plot(series=strategy.position_size < 0 ? short_stop_price : na, color=color.rgb(49, 122, 241), style=plot.style_cross, linewidth=3)
```

Pour conclure, il est important de noter que tout ceci était un exemple simple pour vous apprendre à coder un trailing stop loss en Pine Script. Pour qu’une stratégie soit viable et utilisable avec de l’argent réel, il faut beaucoup plus de tests et de validations. Gardez cela en tête. Cet article était éducatif et non un conseil en investissement. Nous espérons que cela vous a apporté les bases que vous cherchiez pour implémenter vos stratégies.

Nous souhaitons également vous mettre en garde contre une utilisation abusive du trailing stop loss. Bien qu'il s'agisse d'une méthode très populaire sur les réseaux sociaux et parmi les traders débutants, elle n'est pas une solution miracle. **L’efficacité du trailing stop loss est limitée**. Il peut fonctionner correctement lors de fortes tendances, mais génère souvent de nombreux faux signaux et mauvaises sorties lorsque le marché est en phase latérale. De plus, il implique un retard au niveau de la sortie, car il se déclenche uniquement lorsque le prix a déjà commencé à évoluer défavorablement. Dans de telles situations, il peut être plus efficace de configurer la sortie en utilisant des indicateurs plus adaptés à la stratégie en place.

Découvrez comment maîtriser les trailing stop loss en Pine Script sur TradingView. Apprenez à programmer ces ordres de stop suiveurs dynamiques avec des méthodes simples et avancées pour optimiser vos stratégies de trading et gérer efficacement les risques.

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Comment Maîtriser les Trailing Stop Loss en Pine Script sur TradingView

Constituer un portefeuille optimal, maximisant les gains tout en minimisant les risques, est le Saint Graal de tout investisseur. La clé réside souvent dans la diversification : un portefeuille équilibré, où les performances des actifs se complètent. En période de mauvaise performance pour certains actifs, d'autres peuvent compenser, assurant ainsi une **croissance régulière du capital**.

Mais comment réaliser cela en pratique ? Comment inclure des actifs à fort potentiel comme les cryptomonnaies, qui, en raison de leur risque élevé et de leur forte corrélation, **défient l'idée même de diversification** ?

Une **approche analytique** est indispensable pour répondre à ces questions. Explorons ensemble les outils d'optimisation de portefeuille qui prennent en compte les actifs cotés en bourse, y compris les cryptomonnaies, et permettent de calculer la répartition optimale des actifs selon nos préférences de risque.

## Les Outils d’Optimisation De Portefeuille Financiers : Prérequis

La disponibilité de **données historiques** est cruciale pour pouvoir optimiser un portefeuille, car elles fournissent une base pour étudier les tendances, les corrélations et les niveaux de risque. Les cryptomonnaies et autres actifs cotés en bourse bénéficient de données historiques de prix détaillées, ce qui n’est souvent pas le cas pour d'autres classes d'actifs.

Nous allons donc considérer uniquement dans cet article des actifs **cotés en bourse** pour appliquer les méthodes d’optimisation de portefeuille. Si vous avez besoin de plus de détails sur la diversification de portefeuille et les actifs de la finance moderne, vous pouvez vous rendre sur notre [article](https://crypto-robot.com/blog/diversification-actifs) dédié.

## Simulations de Monte Carlo pour l’Optimisation de Portefeuille d’Investissement

Avec les **simulations de Monte Carlo**, nous entrons dans les méthodes dites "numériques" pour optimiser un portefeuille d’investissement. Cette méthode évalue les performances potentielles d'un portefeuille en utilisant des distributions aléatoires de rendements futurs basées sur des données historiques. Voici comment cela fonctionne en pratique :

1. **Génération de Scénarios Aléatoires** : En utilisant les rendements historiques des actifs, cette méthode génère des milliers de scénarios possibles pour les rendements futurs. Chaque scénario représente une trajectoire possible des prix des actifs dans le portefeuille.
2. **Calcul des Rendements de Portefeuille** : Pour chaque scénario, les rendements des actifs sont combinés selon les poids du portefeuille pour calculer le rendement total du portefeuille.
3. **Analyse Statistique des Résultats** : Les résultats de toutes les simulations sont analysés pour estimer les mesures de performance du portefeuille, telles que la moyenne des rendements, la variance, la valeur à risque (VaR), et l’espérance de perte. Cela permet d'évaluer la robustesse du portefeuille face aux incertitudes des marchés.
4. **Optimisation** : En fonction des résultats obtenus, les paramètres du portefeuille peuvent être ajustés pour améliorer sa performance. Par exemple, on peut modifier les poids des actifs pour maximiser le rendement moyen ou minimiser le risque (la volatilité).

Les Simulations de Monte Carlo peuvent être utilisées pour l'optimisation de portefeuilles d'investissement comprenant tout type d'actifs, qu'ils soient fortement corrélés, fortement volatils ou non, à condition que des données historiques fiables soient disponibles. Cependant, elle est numériquement intensive et nécessite beaucoup de ressources de calcul. C'est pourquoi nous allons nous concentrer davantage sur des méthodes statistiques dans la suite de cet article.

![plot_risques_rendements.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/plot_risques_rendements_6a3e095d25.png)

## Mean-Variance Optimization : Pondération des Actifs pour un Risque Choisi

### Comment Fonctionne la Mean-Variance Optimization

La **Mean-Variance Optimization** (optimisation par variance-moyenne) est une méthode dite “**quantitative**” utilisée pour trouver les proportions que doit avoir chaque actif d’un portefeuille d’investissement pour satisfaire un risque donné. Voici comment cela fonctionne en quelques mots :

1. **Calcul des Rendements Moyens** : On commence par estimer les rendements moyens attendus de chaque actif dans le portefeuille basé sur les performances historiques ou d'autres modèles de prévision.
2. **Estimation des Variances et Covariances** : La variance de chaque actif et la covariance entre chaque paire d'actifs sont calculées. La variance mesure la volatilité d'un actif, tandis que la covariance indique comment le prix de deux actifs se déplacent ensemble. Par exemple, une covariance positive signifie que les deux actifs ont tendance à évoluer dans la même direction.
3. **Résolution d'un Problème d'Optimisation** : L'objectif est de minimiser le risque (variance du portefeuille) pour un niveau de rendement attendu, ou de maximiser le rendement attendu pour un niveau de risque donné. Cela se fait en résolvant un problème d'optimisation dit “quadratique” en mathematiques. La solution fournit les poids optimaux (pourcentages d'allocation) pour chaque actif dans le portefeuille.

Étudions maintenant un exemple pour illustrer les résultats de cette méthode. Pour l’appliquer facilement à des portefeuilles d'actifs cotés en bourse, nous avons développé **un code très simple en Python**. Il utilise notamment Yahoo Finance pour télécharger les données historiques. Si cela vous intéresse, vous le trouverez [ici](https://github.com/CryptoRobotFr/Backtest-Tools-V2/blob/main/analytics/other/global_portfolio_opt.ipynb).

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### Optimisation Mean-Variance : Portefeuille ETF Majeurs et Actions Tech

Pour déterminer les proportions optimales des actifs dans un portefeuille diversifié afin de minimiser le risque total du portefeuille, prenons l'exemple d'un portefeuille comprenant une dizaine d'actifs, incluant des ETF majeurs et des actions de grandes entreprises mondialement connues:

- **ETF “S&P 500”** : SPDR S&P 500 ETF Trust (symbole : SPY)
- **ETF “All-World”** : Vanguard FTSE All-World UCITS ETF (symbole : VWRD).
- **ETF “CAC 40”** : Amundi ETF CAC 40 (symbole : C40).
- **ETF “Top Entreprises Allemandes”** : iShares Core DAX UCITS ETF (symbole : EXS1.DE).
- **ETF “Top Entreprises Britanniques”** : iShares MSCI United Kingdom ETF (symbole : EWU).
- **ETF “Top Entreprises Japonaises”** : iShares MSCI Japan ETF (symbole : EWJ).
- **Actions Apple** : symbole AAPL.
- **Actions Tesla** : symbole TSLA.

Cette sélection couvre les marchés américains, européens, britanniques, et japonais, ainsi que des actions de deux grandes entreprises technologiques. En exécutant notre code avec ce choix, nous obtenons les proportions suivantes pour minimiser le risque du portefeuille, c’est-à-dire avec une **volatilité sur les rendements la plus faible possible**, réduisant ainsi les changements brusques dans ses performances au jour le jour :


`Poids optimaux pour chaque actif (Mean-Variance Optimization):`
\
`SPY: 0.00%`
\
`VWRD.L: 1.85%`
 \
`C40.PA: 48.90%` 
\
`EXS1.DE: 0.00%` 
\
`EWU: 0.00%` 
\
`EWJ: 0.91%` 
\
`AAPL: 0.00%` 
\
`TSLA: 48.34%` 

Vous pouvez constater que cette méthode exclut une bonne partie des actifs du portefeuille, car l'algorithme a jugé que certains actifs n'en valaient pas la peine en raison de leur volatilité. Cependant, il est surprenant de voir que TSLA se voit attribuer une proportion quasi équivalente à la moitié du portefeuille, alors que TSLA est plus volatile qu'un ETF "All World" tel que VWRD.L. De plus, l'autre moitié du portefeuille est presque entièrement constituée de C40.PA.

Cela montre que, dans une volonté de diversification, cette méthode est limitée. Dans cet exemple, nous souhaitions être exposés à tous ces actifs et cherchions une distribution des proportions de chaque actif qui aboutisse à un profil de risque raisonnable compte tenu de leur performance et volatilité passées. En d'autres termes, minimiser le risque de manière aveugle n'est pas toujours judicieux. Il est plus intéressant d'établir une échelle des portefeuilles possibles, couvrant une large plage de risques et de rendements, afin de trouver les poids optimaux pour le niveau de risque qui nous convient. C'est ce que nous allons explorer maintenant.

## Optimisation Quantitative de Portefeuille : La Méthode de l'Efficient Frontier

### Comprendre le Concept de l'Efficient Frontier

L'**Efficient Frontier** (frontière efficiente), introduite par Harry Markowitz, permet de déterminer le portefeuille optimal en termes de rendement attendu pour un niveau de risque donné. Le but est de répéter le processus d'optimisation pour différentes attentes de rendement.

En pratique, un grand nombre de combinaisons de poids de chaque actif sont générées aléatoirement pour modéliser de nombreux portefeuilles possibles. Grâce à cela, sur un graphique représentant le rendement en fonction du risque, il est possible de tracer une **courbe particulière** : la frontière efficiente. Chaque point sur cette frontière représente un portefeuille dit “optimal”. Les portefeuilles situés en dessous de la frontière sont sous-optimaux car ils offrent un rendement inférieur pour un risque donné.

### Exemple Pratique de l'Efficient Frontier

Illustrons et expliquons cela avec notre exemple de choix d'actifs précédent. Une exécution de notre code en Python (celui dont nous vous avons fourni le lien plus haut) nous donne les résultats ci-dessous :

![efficient_frontier.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/efficient_frontier_f3bb05b518.png)

La frontière efficiente est la courbe qui englobe la partie supérieure du nuage de points. Ici, nous avons choisi d’illustrer uniquement une partie. Les étoiles correspondent aux 30 portefeuilles qui donnent les meilleurs rendements versus risque, une mesure quantifiée par l’indicateur Sharpe Ratio.

Ensuite, grâce à ce graphique, une fois qu’on a sélectionné un point qui nous convient en termes de rendement et risque, nous pouvons obtenir les poids des actifs qui constituent ce portefeuille.

### Mise en Garde sur l'Efficient Frontier et les Actifs Corrélés

Cependant, avec l’Efficient Frontier, il faut également faire attention aux actifs considérés. La Mean-Variance Optimization (MVO) suppose que les rendements sont stationnaires, c'est-à-dire que leurs statistiques (moyennes et covariances) ne changent pas avec le temps. Elle repose aussi souvent implicitement sur l'idée que les rendements suivent une distribution normale.

Ces hypothèses ne sont pas toujours vérifiées, surtout pour les actifs cotés en bourse et encore moins pour les cryptomonnaies. Les rendements des cryptomonnaies sont souvent plus volatils, avec des distributions pouvant avoir de longues queues ou être asymétriques. Voyons donc maintenant une autre méthode quantitative qui permet de prendre correctement en compte ces particularités.

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## Parité de Risque Hiérarchique : Optimisation pour les Actifs Financiers Modernes

### La Méthode Quantitative de Parité de Risque Hiérarchique (PRH) pour l'Optimisation de Portefeuille

La **Parité de Risque Hiérarchique** (Hierarchical Risk Parity) est une méthode d'optimisation de portefeuille qui utilise des techniques de **clustering hiérarchique** pour mieux gérer les corrélations instables et la volatilité élevée des actifs. Le clustering hiérarchique est une méthode de regroupement des actifs basée sur leurs similarités de comportement, formant une hiérarchie de clusters imbriqués. Voici comment HRP fonctionne en bref :

1. **Calcul des Matrices de Distance** : Une distance entre les actifs est calculée en fonction de leurs corrélations (une distance plus petite signifie que les actifs sont plus fortement corrélés). Cette distance quantifie la similitude des mouvements de prix entre deux actifs.
2. **Clustering Hiérarchique** : Les actifs sont regroupés en “clusters hiérarchiques” en utilisant des algorithmes de regroupement. Les actifs les plus similaires (ceux avec les distances les plus petites) sont regroupés en premier, puis des groupes de plus en plus larges sont formés.
3. **Répartition du Risque** : Une fois les clusters formés, PRH répartit le risque de manière égale entre les clusters, puis au sein de chaque cluster. Cela permet de répartir le risque de manière égale entre les groupes d'actifs, et ensuite au sein de chaque groupe.
4. **Calcul des Poids du Portefeuille** : Les poids des actifs dans le portefeuille sont déterminés en fonction de la structure hiérarchique et de la répartition du risque. Cette méthode permet de créer un portefeuille où le risque est mieux équilibré, même si les corrélations entre les actifs changent fréquemment.

Ainsi, la méthode PRH est idéale pour les portefeuilles incluant des cryptomonnaies. Elle permet de mieux gérer les fortes corrélations et la volatilité de ces actifs, offrant une stratégie d'optimisation **plus robuste et nuancée** pour les investisseurs en quête de diversification.

### Optimisation des Portefeuilles ETF, Actions et Cryptomonnaies avec la Parité de Risque Hiérarchique

![output.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/output_1672569dff.png)

Nous avons également développé un code très simple en Python qui permet d'effectuer ce type d’optimisation appliqué à tout choix de portefeuille d'actifs cotés en bourse. Nous l’avons ajouté à la suite de celui que nous utilisons jusqu'à présent, trouvez-le [ici](https://github.com/CryptoRobotFr/Backtest-Tools-V2/blob/main/analytics/other/global_portfolio_opt.ipynb). Nous avons notamment utilisé la librairie **`riskfolio-lib`** qui permet la réalisation des calculs selon l’algorithme de PRH (et plus encore, voir [Riskfolio-Lib Documentation](https://riskfolio-lib.readthedocs.io/en/latest/hcportfolio.html)).

Reprenons les actifs Actions et ETF de notre portefeuille précédent, pour simplifier nous garderons uniquement ceux optimisés comme non nuls par la mean-variance optimization, et rajoutons les deux cryptomonnaies les plus grandes en capitalisation boursière, le Bitcoin et l’Ether. En résumé, cela donne :

- **ETF “All-World”** : Vanguard FTSE All-World UCITS ETF (symbole : VWRD).
- **ETF “CAC 40”** : Amundi ETF CAC 40 (symbole : C40).
- **ETF “Top Entreprises Japonaises”** : iShares MSCI Japan ETF (symbole : EWJ).
- **Actions Tesla** : symbole TSLA.
- **Bitcoin**
- **Ethereum**

L’exécution pour obtenir les quantités de chaque actif qui minimisent au mieux le risque de ce portefeuille donne :

`Poids optimaux pour chaque actif en % :`
\
`BTC-USD  C40.PA  ETH-USD    EWJ  TSLA  VWRD.L`
\
`weights     2.94   34.22     1.65  27.05  2.08   32.05`

Les résultats semblent très pertinents. Nous voyons que les cryptomonnaies sont attribuées de très faibles proportions, seulement quelques pourcents. Ce n’est pas étonnant, ces actifs présentent une volatilité très large par rapport aux autres actifs et ainsi contribunt **plus fortement à la variance totale du portefeuille** et donc à son risque. Il en découle également que la proportion de BTC est légèrement plus grande que celle d'ETH, car BTC a historiquement offert plus de stabilité qu'ETH.

Il est également intéressant de noter que les proportions des autres actifs sont totalement changées par la méthode PRH. Les proportions les plus importantes sont attribuées aux actifs les plus robustes et moins volatiles, à savoir les ETF généralistes. La proportion de TSLA est reléguée au même niveau que les deux cryptomonnaies.

De manière générale, nous trouvons que la méthode PRH est **plus fiable et pertinente** quand des actifs cotés en bourse sont considérés. Des corrélations constantes et des distributions de rendements suivant une loi normale sont des hypothèses pas souvent réalistes pour ce genre d’actifs, que ce soit des ETF, des actions ou encore plus des cryptomonnaies. Ce qui signifie que la mean-variance optimization et l’Efficient Frontier ne sont pas le mieux adaptées pour l’optimisation de portefeuilles financier modernes.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la méthode PRH et notamment sur des résultats d’optimisation de différents portefeuilles d’actifs modernes, généraux et variés, rendez-vous dans cet article. Gardez en tête que cet article est éducatif et ne constitue pas un conseil en investissement. Nous espérons que cela vous apportera de bonnes bases pour mieux comprendre l’optimisation de portefeuille et vous permettre de faire vos propres analyses.

Apprenez à optimiser votre portefeuille financier avec des méthodes telles que la Mean-Variance Optimization, l'Efficient Frontier et la Parité de Risque Hiérarchique. Équilibrez vos actifs, y compris les cryptomonnaies, pour maximiser les gains et minimiser les risques.

Optimisation de Portefeuille Financier : Méthodes pour Équilibrer Correctement ses Actifs

Réussir dans le trading repose en grande partie sur une **gestion rigoureuse du risque**. Différentes approches et outils peuvent aider à cet effet. L'une des méthodes les plus directes consiste à se protéger efficacement contre les trades allant à l'encontre de nos prévisions. Cela passe par l'**implémentation d'un stop loss**, qui agit comme filet de sécurité en cas de mouvement contraire. Il est tout aussi important de savoir sortir d'un trade lorsque celui-ci évolue dans le sens escompté, en verrouillant ses **gains avec un take profit**.

Pour coder correctement ce type de sorties en Pine Script et implémenter vos stratégies de trading sur TradingView, il y a plusieurs **étapes clés à suivre**. Explorons ensemble comment y parvenir de manière correcte et simple.

## Comprendre les Ordres Stop Loss et Take Profit

### Différences entre Ordres Stop Loss et Take Profit

Ce qui distingue un ordre stop loss et un ordre take profit d'un ordre classique, est qu'ils sont exclusivement des **ordres de fermeture de position**, placés souvent en même temps que l'ouverture de la position. Dans la pratique, ils seront un ordre limite ou un ordre à déclenchement, dit "trigger". Pour plus de détails sur les types d'ordres, voir [notre article](https://crypto-robot.com/blog/guide-ordre-trading-python).

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Ensuite, le prix auquel l'ordre stop loss doit s'exécuter est déterminé pour se déclencher si le prix évolue dans la **direction opposée** à celle anticipée. Le take profit, quant à lui, est fixé pour se déclencher si le prix évolue dans la **direction prévue**. En d'autres termes :

- Pour une position long, le prix du stop loss doit être fixé à un niveau inférieur au prix d'entrée.
- Pour une position short, le prix du stop loss est fixé au-dessus du prix d'entrée.

Pour le take profit, c’est exactement l’inverse dans chaque cas.

Le prix d'exécution est donc le seul paramètre à choisir pour ce type d'ordres. Le choix se fait généralement selon **trois approches** possibles :

- Un écart par rapport au prix d'entrée en pourcentage.
- Un décalage par rapport au prix d'entrée caractérisé par la valeur d'un indicateur. Par exemple, l'Average True Range (ATR) est souvent utilisé dans ces cas-là. Si vous êtes intéressé par plus de détails sur l'ATR et comment l'utiliser comme filtre de volatilité, rendez-vous [ici](https://crypto-robot.com/blog/atr-ratio-trading).
- Un indicateur directement. Par exemple, le prix d’exécution peut être égal à la valeur d'une supertrend ou d'une moyenne mobile au moment de l'entrée en position.

### Stratégie de Trading Simple pour Démarrer en Pine Script

Le but de cet article est de comprendre l’implémentation des ordres de take profit et de stop loss en Pine Script, sans entrer dans les détails d’une stratégie complexe. Pour ce faire, nous partirons d'une stratégie la plus simple possible. Cependant, tâchons d'être complets dans notre approche et considérons que notre stratégie inclura des positions **long** (positions à la hausse) et **short** (positions à la baisse) afin de bien aborder stop loss et take profit dans les deux cas.

Pour cela, nous utiliserons un indicateur très souvent employé dans le trading : les bandes de Bollinger. Le début de notre code pourrait donc ressembler à ceci :

```jsx
//@version=5
strategy('TP/SL example', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, overlay=true)

// *** Indicator *** 
bb_length = input(20, title="BB Length")
bb_mult = input(2, title="BB Multiplier")

bb_stddev = ta.stdev(close, bb_length)
bb_average = ta.sma(close, bb_length)

bb_upper = bb_average + bb_mult * bb_stddev
bb_lower = bb_average - bb_mult * bb_stddev

// *** Signals ***
entry_long = ta.crossover(close, bb_upper)
entry_short = ta.crossunder(close, bb_lower)
```

L’entête définit la version 5 de Pine Script, la plus récente. Dans `strategy`, nous définissons le nom de la stratégie, le fait que nous entrerons avec 100 % de notre capital à chaque position et que les frais de trading sont de 0,1 % de la taille des positions.

Ensuite, nous calculons les bandes de Bollinger. Les paramètres, **longueur** et écartement via le **multiplicateur**, sont implémentés via `input()` pour permettre de changer ces valeurs directement sur le graphique TradingView une fois la stratégie complète.

<EXCHANGE_CARD image_name="bitget_fr_1" link="https://partner.bitget.com/bg/CryptoRobotSIFR"/>

Enfin, nous définissons nos conditions d'entrées long et short :

- `entry_long` prendra la valeur `true` lorsque le prix passe au-dessus de la bande de Bollinger supérieure, et `false` sinon.
- `entry_short` prendra la valeur `true` lorsque le prix passe en dessous de la bande de Bollinger inférieure, et `false` sinon.

Remarquez que nous implémentons cela grâce aux fonctions de la librairie d’analyse technique `ta` de Pine Script : `ta.crossover` et `ta.crossunder`. N’hésitez pas à faire un Ctrl + clic gauche sur ce type de fonction pour afficher le panneau explicatif.

## Programmer un Stop Loss et Take Profit en Pine Script sur TradingView

### Étapes pour Coder un Stop Loss en Pine Script

Pour illustrer la mise en place d’un stop loss en Pine Script, prenons le cas où le prix du stop loss est fixé à un **écart en pourcentage** par rapport au prix d'entrée. En Pine Script, cela donne pour le cas d’une position long :

```jsx
entry_price = close 
percent_diff = 5.

stop_loss_price_long = (1 - percent_diff / 100) * entry_price 
```

et dans le cas d’une position short, nous inversons simplement le signe :

```jsx
stop_loss_price_short = (1 + percent_diff / 100) * entry_price
```

Une fois ces niveaux de prix de stop loss calculés, nous pouvons mettre en place les ordres grâce à la fonction `strategy.exit()` de Pine Script comme ceci :

```jsx
entry_price = close 
percent_diff = 5.

stop_loss_price_long = (1 - percent_diff / 100) * entry_price
stop_loss_price_short = (1 + percent_diff / 100) * entry_price 

if entry_long
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("SL Long", "Long", stop = stop_loss_price_long, comment_loss = "SL Long")
    
if entry_short
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("SL short", "Short", stop = stop_loss_price_short, comment_loss = "SL Short")
```

Vous pouvez observer que le prix d’exécution du stop loss est indiqué dans le paramètre **`stop`** de la fonction `strategy.exit()`, implémentée juste après l'entrée par `strategy.entry()`.

Dans `strategy.exit()`, avant de renseigner le **`stop`**, vous pouvez voir que nous donnons deux paramètres, deux chaînes de caractères. Ce sont des identificateurs caractérisant une entrée ou une sortie : avec `SL Long` nous définissons cette sortie, alors que `Long` est l'identificateur de l'entrée qui doit être fermée par cette sortie, identifiant ainsi l'entrée créée dans `strategy.entry()`.

Notez que nous avons également ajouté le paramètre `comment_loss` pour afficher le tag correspondant sur le graphique TradingView, au niveau de la bougie sur laquelle le stop loss a été déclenché. Vous pouvez voir un exemple ci-dessous.

![comment_loss.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/comment_loss_e2bb9600ff.png)

Un **point très important** à garder à l'esprit lorsque l'on programme un stop loss est le suivant : le stop loss doit être implémenté lors de l'entrée en position. La fonction `strategy.exit()` doit être renseignée juste après `strategy.entry()` avec le même niveau d’indentation. De ce fait, le prix du stop loss fixé est celui calculé au moment de l'entrée en position et le restera.

En opposition, faire ceci est très différent :

```jsx
if enter_long
    strategy.entry("Long", strategy.long)

strategy.exit("SL Long", "Long", stop = stop_loss_price_long, comment_loss = "SL Long")
```

Car `strategy.exit()` est maintenant actualisée à chaque bougie, et donc le prix de déclenchement du stop loss changera continuellement et ne restera pas l’écart que nous avions défini au moment de l'entrée. 

### Instructions pour Coder un Take Profit en Pine Script

Pour illustrer la mise en place d’un take profit en Pine Script, prenons aussi le cas où le prix du take profit est fixé à un écart en pourcentage par rapport au prix d'entrée. En Pine Script, cela donne pour le cas d’une position long et short:

```jsx
entry_price = close
percent_diff = 10.0

take_profit_price_long = (1 + percent_diff / 100) * entry_price
take_profit_price_short = (1 - percent_diff / 100) * entry_price
```

Comme sa définition nous le laisse entendre, vous pouvez observer que le take profit, en termes de signe, est en effet **l’opposé d’un stop loss**. Une fois ces niveaux de prix de take profit calculés, nous l’implémentons aussi grâce à la fonction `strategy.exit()` :

```jsx
entry_price = close 
percent_diff = 5.

take_profit_price_long = (1 + percent_diff / 100) * entry_price
take_profit_price_short = (1 - percent_diff / 100) * entry_price

if entry_long
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("TP Long", "Long", limit = take_profit_price_long, comment_profit = "TP Long")
    
if entry_short
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("TP short", "Short", limit = take_profit_price_short, comment_profit = "TP Short")
```

Notez que le prix d’exécution du take profit se renseigne dans le paramètre **`limit`** et, si l’on veut donner un tag, il faut utiliser `comment_profit`. Aussi, tout comme le stop loss, le take profit doit en général être placé au même moment que l’entrée en position. Gardez donc en tête la même mise en garde que nous avons faite dans le cas du stop loss.

### Combiner les Ordres Stop Loss et Take Profit en Pine Script

En Pine Script, il est tout à fait possible de renseigner un stop loss et un take profit dans le **même appel de la fonction `strategy.exit()`**. Si nous regroupons tout cela ensemble, cela donne :

```jsx
entry_price = close 
percent_diff = 5.

stop_loss_price_long = (1 - percent_diff / 100) * entry_price
stop_loss_price_short = (1 + percent_diff / 100) * entry_price 

take_profit_price_long = (1 + percent_diff / 100) * entry_price
take_profit_price_short = (1 - percent_diff / 100) * entry_price

if entry_long
    strategy.entry("Long", strategy.long)   
    strategy.exit("TP/SL Long", "Long", stop = stop_loss_price_long, limit = take_profit_price_long, comment_loss = "SL Long", comment_profit = "TP Long")
    
if entry_short
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("TP/SL short", "Short", stop = stop_loss_price_short, limit = take_profit_price_short, comment_loss = "SL Short", comment_profit = "TP Short")
```

### Utiliser le Ratio Risk Reward avec Stop Loss et Take Profit en Pine Script

Beaucoup de traders aiment réfléchir en termes de **“ratio risk/reward”** (ratio de gain versus perte) pour placer le niveau du take profit par rapport à celui du stop loss.

Par exemple, si l’on veut placer un take profit avec un ratio risk/reward de 2:1, il faut que la différence en valeur absolue entre le prix d’entrée et le prix du take profit soit le double de la différence en valeur absolue entre le prix d’entrée et le prix du stop loss. Si l’on reprend notre exemple, cela peut se configurer de la manière suivante en Pine Script :

```jsx
entry_price = close 
percent_diff = 5.
risk_reward_ratio = 2 

stop_loss_price_long = (1 - percent_diff / 100) * entry_price
stop_loss_price_short = (1 + percent_diff / 100) * entry_price

take_profit_price_long = entry_price + (entry_price - stop_loss_price_long) * risk_reward_ratio
take_profit_price_short = entry_price - (stop_loss_price_short - entry_price) * risk_reward_ratio
```

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Maintenant, compilons tout cela dans un même code pour que vous puissiez le copier directement et ajoutons le plot automatique des bandes de Bollinger. Cela donne :

```jsx
//@version=5
strategy('TP/SL example', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, overlay=true)

// *** Indicator *** 
bb_length = input(20, title="BB Length")
bb_mult = input(2, title="BB Multiplier")

bb_stddev = ta.stdev(close, bb_length)
bb_average = ta.sma(close, bb_length)

bb_upper = bb_average + bb_mult * bb_stddev
bb_lower = bb_average - bb_mult * bb_stddev

// *** Signals ***
entry_long = ta.crossover(close, bb_upper)
entry_short = ta.crossunder(close, bb_lower)

// *** SL/TP *** 
entry_price = close 
percent_diff = 5.
risk_reward_ratio = 2 

stop_loss_price_long = (1 - percent_diff / 100) * entry_price
stop_loss_price_short = (1 + percent_diff / 100) * entry_price 

take_profit_price_long = entry_price + (entry_price - stop_loss_price_long) * risk_reward_ratio
take_profit_price_short = entry_price - (stop_loss_price_short - entry_price) * risk_reward_ratio

// *** Entrees/Sorties *** 
if entry_long
    strategy.entry("Long", strategy.long)   
    strategy.exit("TP/SL Long", "Long", stop = stop_loss_price_long, limit = take_profit_price_long, comment_loss = "SL Long", comment_profit = "TP Long")
    
if entry_short
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("TP/SL short", "Short", stop = stop_loss_price_short, limit = take_profit_price_short, comment_loss = "SL Short", comment_profit = "TP Short")

// *** Plots *** 
plot(bb_upper, color=color.rgb(31, 130, 252), linewidth=2)
plot(bb_average, color=color.new(#ffb13b, 0), linewidth=2)
plot(bb_lower, color=color.rgb(31, 130, 252), linewidth=2)
```

Une fois que vous ajoutez cette stratégie au graphique TradingView, vous devriez obtenir un graphique qui ressemble à ceci :

![conclusion.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/conclusion_f92d6a7b2c.png)

Vous pouvez aussi désormais accéder aux outils d’**analyse de backtest** de TradingView.

Pour conclure, il est important de noter que tout ceci était un exemple simple pour vous apprendre comment coder un stop loss et un take profit en Pine Script. Pour qu’une stratégie soit viable et utilisable avec de l’argent réel, il faut beaucoup plus de tests et de validations. Gardez donc cela en tête. Cet article était éducatif et non pas un conseil en investissement. Nous espérons que cela vous a apporté les bases que vous cherchiez pour implémenter vos stratégies.

Apprenez à coder des ordres stop loss et take profit en Pine Script sur TradingView. Ce tutoriel complet vous guide pas à pas à travers les concepts essentiels de gestion de risque et les implémentations pratiques pour améliorer vos stratégies de trading.

Coder des Ordres Stop Loss et Take Profit en Pine Script sur TradingView : Guide Complet

Dans le monde financier complexe d'aujourd'hui, réussir à **maximiser ses gains tout en minimisant ses risques** est un art délicat. La clé pour atteindre cet équilibre réside dans un concept fondamental : **la diversification des actifs**. Que vous soyez un investisseur chevronné ou un débutant, comprendre les principes de la diversification et savoir comment optimiser votre portefeuille est essentiel pour naviguer sereinement sur les marchés financiers. Alors, explorons tout cela ensemble à travers cet article.

## **Optimisation de Portefeuille Financier et Diversification d’Actifs : Définition et Importance**

L'optimisation de portefeuille est une technique utilisée pour maximiser les retours sur investissement tout en minimisant les risques, basée sur la Théorie du Portefeuille de Markowitz. Cette théorie souligne l'importance de la **diversification**, qui consiste à investir dans différentes classes d'actifs pour réduire le risque global. Selon Markowitz, les investisseurs peuvent concevoir un portefeuille optimal en utilisant une **méthode quantitative** pour gérer et mesurer le niveau de risque.

Cependant, l'efficacité de la diversification et des méthodes d'optimisation quantitative est limitée par la **nature des risques**. Il existe principalement deux types de risques.

### **Risque Systématique : Comprendre les Risques Macroéconomiques**

Le risque systématique, ou risque de marché, englobe les risques macroéconomiques et politiques qui affectent tous les marchés de la même manière. Voici quelques exemples :

- **Taux d'intérêt** : Des variations des taux d'intérêt peuvent affecter les coûts de financement des entreprises et le rendement des obligations.
- **Inflation** : L'inflation érode le pouvoir d'achat et peut réduire les rendements réels des investissements.
- **Récessions** : Les récessions économiques peuvent entraîner une baisse généralisée des prix des actifs.
- **Guerres et instabilité politique** : Ces événements peuvent créer une incertitude majeure sur les marchés financiers mondiaux.

Comme ces risques sont inhérents au marché dans son ensemble, ils peuvent être difficilement éliminés par la diversification. Cependant, une stratégie de gestion active, telle que l'ajustement de la répartition d'actifs en fonction des conditions économiques, peut aider à atténuer leurs effets.

### **Risque Non Systématique : Gestion des Risques Spécifiques aux Actifs**

Le risque non systématique, également appelé risque spécifique ou idiosyncratique, est propre à chaque actif. Voici quelques exemples :

- **Prix des actions** : Une chute du prix d’une action peut être due à de mauvaises performances de l'entreprise, à des scandales financiers, ou à des changements dans la direction.
- **Dividendes** : Une baisse des dividendes peut survenir si une entreprise décide de réinvestir ses bénéfices ou si elle traverse une période financière difficile.

La force de la diversification d'un portefeuille réside dans sa capacité à agir directement sur la gestion des risques non systématiques en investissant dans des actifs **aussi indépendants que possible**. Ainsi, si la valeur de certains actifs baisse, l'ensemble du portefeuille n'est pas affecté de manière uniforme. Il est même possible que d'autres actifs soient en hausse, équilibrant ainsi les performances globales du portefeuille.

C’est donc en comprenant les caractéristiques de chaque actif et en quantifiant les risques associés que l’on peut établir une diversification efficace. Revoyons donc ensemble les principaux actifs financier moderne.

![image_2.jpg](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/image_2_f4e3538616.jpg)

## **Les Différents Types d'Actifs Financiers pour une Diversification Optimale**

### **L’Immobilier : Rentabilité et Stabilité à Long Terme**

L’immobilier peut offrir une rentabilité stable, que ce soit sous forme d’investissements dans des biens locatifs ou des sociétés civiles de placement immobilier (SCPI). L’avantage de l’immobilier est qu’il est souvent **décorrélé du marché des actions ou des cryptomonnaies**, ce qui en fait un bon atout dans une optique de diversification. Cependant, le marché immobilier est tout de même soumis à ses propres fluctuations, influencées par l'économie locale ou nationale.

De plus, la **tokenisation** de l'immobilier permet de fractionner les investissements en petites parts accessibles, offrant ainsi plus de liquidité et de diversification. Si vous êtes intéressé par la tokenisation immobilière ou en général.

Pour en savoir plus sur la tokenisation immobilière, consultez notre [article](https://crypto-robot.com/blog/tokenisation-rwa-guide).

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### **Private Equity : Investir dans des Entreprises Non Cotées pour des Rendements Élevés**

Investir dans le private equity signifie placer des fonds dans des entreprises non cotées en bourse, telles que des startups. Ce type d'investissement peut offrir des **rendements très élevés grâce au potentiel de croissance rapide de ces entreprises**. 

Cependant, il comporte également un risque élevé, car de nombreuses startups échouent, ce qui peut entraîner des pertes drastiques pour l’investisseurs. Également ce marché n’est pas toujours très accessible pour les particuliers.

## **Valeurs Refuges dans l'Investissement Financier**

![lingots_obligations.jpg](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/lingots_obligations_c36c902842.jpg)

### **Métaux Précieux : Protection du Capital en Période d'Incertitude Économique**

Les métaux précieux comme l'or et l'argent sont souvent considérés comme des **valeurs refuges**. Ils ont tendance à conserver leur valeur en période d'incertitude économique, mais ne génèrent pas de revenu régulier. En période de forte inflation par exemple, de nombreux investisseurs se tournent vers les métaux précieux pour protéger leur capital contre la dévaluation de la monnaie.

Notez que, tout comme l’immobilier, des sociétés ont aussi commencé à tokeniser les métaux précieux. Pour plus de détails, consultez cet [article](https://crypto-robot.com/blog/tokenisation-rwa-guide) aussi.

### **Obligations : Instruments de Dette avec Revenu Régulier**

Les obligations sont des instruments de dette qui offrent un revenu régulier, généralement sous forme de coupons semestriels ou annuels. Elles sont généralement moins risquées que les actions, mais les rendements sont souvent plus faibles.

Par exemple, les obligations d'État américaines à 10 ans offrent typiquement **un rendement annuel moyen d'environ 2-3%**, tandis que les obligations d'État européennes, comme les Bunds allemands, peuvent offrir des rendements encore plus bas. 

Les obligations d'entreprises, en revanche, offrent des rendements plus élevés pour compenser le risque accru. Les obligations de sociétés bien notées (investment grade) ont des rendements annuels moyens autour de 3-4%, tandis que les obligations de sociétés moins bien notées (high yield ou junk bonds) peuvent offrir des rendements de 5-7% annuels ou plus.

## **Actifs à Risques en Bourse et en Finance**

![stocks.jpeg](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stocks_d935941284.jpeg)

### **Actions et ETF : Potentiel de Croissance et Diversification en Bourse**

Investir dans des actions offre un potentiel de croissance élevé, mais aussi un risque important. Les actions représentent des parts de propriété dans des entreprises et leur valeur fluctue en fonction des performances financières de ces entreprises, des conditions économiques générales, et d'autres facteurs de marché. L'investissement en actions permet aux investisseurs de bénéficier de la croissance des entreprises sous forme de plus-values et de dividendes. Par exemple, **le rendement annuel moyen historique des actions américaines est d'environ 10%**.

Les ETF (Exchange-Traded Funds) constituent une solution efficace pour diversifier un portefeuille tout en investissant dans des actions. Un ETF est un fonds d'investissement coté en bourse qui détient un panier d'actifs sous-jacents, comme des actions, des obligations ou des matières premières. 

Les ETF permettent aux investisseurs d'accéder à un large éventail de secteurs, de régions géographiques et de styles d'investissement en une seule transaction. Par exemple, un ETF comme le SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY) suit l'indice S&P 500 et offre ainsi une exposition à l'ensemble des 500 plus grandes entreprises américaines, avec un rendement annuel moyen de 10% sur le long terme. Cela **réduit le risque spécifique à une entreprise ou à un secteur**, car la performance du fonds dépend de l'ensemble du panier d'actifs plutôt que d'une seule action.

Cependant, les actions, tout comme les ETF, sont sensibles à la **volatilité du marché boursier** et aux changements économiques, ce qui expose les investisseurs à des risques importants, notamment des pertes en capital en cas de baisse des cours.

### **Cryptomonnaies : Investir dans des Actifs Volatils pour des Rendements Élevés**

Les cryptomonnaies offrent des opportunités de rendements très élevés, mais elles sont également les types d'actifs les plus volatiles qui existent. Elles peuvent connaître des variations de prix de **plusieurs dizaines de pourcents en une seule journée**. Depuis sa création, le Bitcoin a connu une appréciation remarquable, passant de quelques centimes à sa valeur actuelle de plusieurs dizaines de milliers de dollars, avec des rendements annuels moyens parfois supérieurs à 200%.

L'intégration des cryptomonnaies dans un portefeuille diversifié est difficile en raison de leur forte corrélation entre elles. Par exemple, lorsque le Bitcoin chute, il est fréquent que la plupart des autres cryptomonnaies chutent également, et vice versa. À cela s'ajoute la démocratisation du Bitcoin et son **adoption par de grandes institutions financières**, qui ont accru sa corrélation avec la bourse et des indices comme le S&P 500. Cette interdépendance et cette corrélation accrue avec les marchés traditionnels compliquent davantage leur intégration efficace dans une stratégie de diversification de portefeuille.

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## **Techniques d’Optimisation de Portefeuille**

La disponibilité de **données historiques** est cruciale pour pouvoir optimiser un portefeuille, car elles fournissent une base pour étudier les tendances, les corrélations et les niveaux de risque. L’avantage des cryptomonnaies et autres actifs cotés en bourse est que les données historiques de prix détaillées sont très faciles d’accès, ce qui n’est souvent pas le cas pour les autres classes d’actifs mentionnées précédemment.

Il est possible ensuite de réaliser des estimations numériques pour calculer le pourcentage que chaque actif doit prendre comme place dans notre portefeuille pour un niveau de risque que nous choisissons. Ces méthodes sont dites **quantitatives ou numériques**.

## **FAQ : Diversification de Portefeuille et Actifs Financiers**

### **Qu'est-ce que la diversification de portefeuille ?**

La diversification de portefeuille consiste à investir dans une variété d'actifs pour réduire le risque global. L'idée est que la performance de différents actifs est rarement corrélée de manière parfaite, ce qui permet par exemple de compenser les pertes dans certains actifs par des gains dans d'autres.

### **Pourquoi est-il important de diversifier son portefeuille ?**

Diversifier son portefeuille permet de minimiser les risques non systématiques, c'est-à-dire les risques spécifiques à certains actifs ou secteurs. Cela aide à protéger l'investisseur contre les fluctuations de marché et à stabiliser les rendements.

### **Quels sont les principaux types d'actifs financiers pour la diversification ?**

Les principaux types d'actifs incluent les actions, les obligations, les métaux précieux, l'immobilier, les produits d'épargne comme le livret A, le private equity, et les cryptomonnaies.

### **Quels sont les risques systématiques et non systématiques ?**

- **Risques systématiques** : Ces risques affectent l'ensemble du marché, comme les changements de taux d'intérêt, l'inflation, les récessions, ou les événements géopolitiques.
- **Risques non systématiques** : Ces risques sont spécifiques à une entreprise ou à un secteur, comme une chute des prix d'une action spécifique ou une baisse des dividendes.

### **Qu'est-ce qu'un ETF et pourquoi est-il utile pour la diversification ?**

Un ETF (Exchange-Traded Fund) est un fonds d'investissement coté en bourse qui détient un panier d'actifs. Les ETF permettent aux investisseurs de diversifier facilement leur portefeuille en achetant des parts de ce panier d'actifs, réduisant ainsi le risque spécifique à une seule entreprise ou un seul secteur.

### **Les cryptomonnaies sont-elles une bonne option pour diversifier un portefeuille ?**

Les cryptomonnaies peuvent offrir des rendements élevés, mais elles sont extrêmement volatiles et souvent corrélées entre elles. Leur intégration dans un portefeuille diversifié doit être faite avec prudence et en tenant compte de leur nature volatile.

### **Qu'est-ce que la théorie du portefeuille de Markowitz ?**

La théorie du portefeuille de Markowitz, ou théorie de la diversification, est une méthode quantitative d'optimisation de portefeuille qui cherche à maximiser les retours sur investissement tout en minimisant les risques. Elle se base sur l'idée que la diversification peut réduire le risque global d'un portefeuille.

### **Comment les obligations contribuent-elles à la diversification ?**

Les obligations sont des instruments de dette qui offrent un revenu régulier sous forme de coupons. Elles sont généralement moins risquées que les actions et offrent une source de revenus stable, contribuant ainsi à réduire la volatilité globale du portefeuille.

### **Qu'est-ce que la tokenisation de l'immobilier ?**

La tokenisation de l'immobilier consiste à diviser la propriété d'actifs immobiliers en petites parts numériques (tokens) qui peuvent être achetées et vendues sur des plateformes blockchain. Cela rend l'investissement immobilier plus accessible et liquide (plus de détails [ici](https://crypto-robot.com/blog/tokenisation-rwa-guide)).

### **Comment optimiser un portefeuille d'investissement ?**

L'optimisation de portefeuille implique l'utilisation de données historiques pour analyser les performances passées des actifs, comprendre leurs corrélations et estimer les niveaux de risque. Des méthodes quantitatives peuvent être utilisées pour déterminer la répartition idéale des actifs dans le portefeuille en fonction du profil de risque de l'investisseur. 

Découvrez tout sur la diversification de portefeuille et les actifs financiers pour maximiser vos gains et minimiser les risques. Apprenez les principes clés de la théorie du portefeuille, les types d'actifs financiers et les techniques d'optimisation de portefeuille.

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La Divesification et les Classes d’Actifs dans lesquels Investir en 2024


95 % des traders, qu'ils soient manuels ou algorithmiques, échouent dans leur trading car ils ne parviennent pas à identifier et à optimiser correctement le **type de stratégie** qu'ils utilisent. Un des points clés de la réussite est également de s'assurer que chacune de nos stratégies est bien conforme aux **exigences spécifiques** liées à son type.

En effet, la plupart des stratégies de trading se classent dans l'une de ces **deux catégories** : les **stratégies de tendance** ou les **stratégies de retour à la moyenne**. Aussi compliquées, ingénieuses ou farfelues qu'elles puissent paraître, derrière tout cela se cache souvent l’idée de **suivre la tendance** ou de **réagir aux excès de marché**.

Prenons quelques minutes pour clarifier ces deux types de stratégies, examiner leurs caractéristiques et, surtout, comprendre comment évaluer leur efficacité et les combiner pour **maximiser les profits**. Il serait très imprudent de risquer son argent en suivant des stratégies qui n'exploitent pas pleinement ses capacités en raison d'une **approche mal conçue**.

## **Maîtriser les Stratégies de Tendance pour le Trading**

### **Caractéristiques et Outils des Stratégies de Tendance**

Les stratégies de tendance reposent sur l'idée que les marchés financiers ont tendance à se déplacer dans des **directions identifiables sur des périodes prolongées**. Les traders cherchent à profiter de ces mouvements en entrant le plus tôt possible dans des positions qui suivront la direction de la tendance, puis en les fermant à temps, lorsque le bon signal de retournement apparaît.

Pour identifier correctement une tendance, il faut :

1. **Éliminer le bruit**, c'est-à-dire les mouvements aléatoires des prix. Pour cela, on utilise des moyennes (ex : moyenne mobile simple, exponentielle, etc.) afin de lisser les fluctuations à court terme et de mettre en évidence les tendances à long terme.
2. **De la force !** Une tendance sans intensité ne sera pas porteuse. Alors n'oubliez pas de vous équiper également d'indicateurs de momentum tels que le RSI (”relative strength index”) ou d'autres oscillateurs.

Sachez que dans une stratégie de tendance, le win rate n'est pas l'élément central. Ils sont généralement assez faibles, il est très difficile de l'avoir > 50 % dans une telle stratégie. Cependant, il est essentiel que les **gains moyens des trades réussis surpassent largement les pertes des échecs**. Par ailleurs, une stratégie efficace de tendance se doit aussi à tout prix de minimiser le temps passé en positions perdantes comparé à celui en positions gagnantes. En d'autres termes, il est impossible d'éviter complètement les mauvaises tendances, mais si elles sont détectées et quittées rapidement, le tour est joué !

Il est toujours difficile de définir des critères précis pour évaluer une stratégie de tendance, car une bonne performance dans un aspect peut compenser une moins bonne dans un autre. Cependant, à titre indicatif, nous pourrions établir qu'une stratégie affichant : un win rate < 35 % ; ou des gains moyens sur les bons trades ne dépassant pas le double des pertes moyennes (en valeure absolue) sur les mauvais ; ou encore un temps en position perdante similaire à celui en position gagnante, devrait **sérieusement susciter des doutes** !

Si vous êtes intéressé par une stratégie de tendance implémentée sous forme de **bot de trading multi-cryptomonnaie**, découvrez la notre vidéo ci-dessous. Cette stratégie utilise notamment les bandes de Bollinger, un indicateur fréquemment employé pour détecter les débuts de fortes tendances.

<MDX_YT videoId="g146rzkKdXE"/>

### Limitations et Risques des Stratégies de Tendance

S’il y a une caractéristique commune des stratégies de tendance qui nuit à leur rentabilité, c’est bien le **"lag"** : l'utilisation de moyennes implique mathématiquement toujours un retard dans les signaux. Le problème est qu'avec un retard trop grand, la stratégie peut entrer en tendance trop tardivement, tout comme en sortir trop tardivement, ce qui peut finir par engendrer des pertes même si la tendance était porteuse.

Ensuite, ce que les stratégies de tendance "n'aiment pas du tout" sont ****les **marchés horizontaux** (en “range”), où de fréquents petits rebonds ne forment pas de tendances claires et génèrent ainsi de nombreux faux signaux. Ces périodes peuvent malheureusement éroder lentement les profits accumulés durant les phases de tendance. Une des possibilités pour remédier à cela est de mettre votre bot de trading en pause durant de tels régimes, manuellement ou via une règle algorithmique simple. Comme les marchés en range présentent souvent une faible volatilité, l'utilisation d'un filtre de volatilité peut parfois faire des merveilles ! Nous avons récemment développé un tel indicateur, rendez-vous [ici](https://crypto-robot.com/blog/atr-ratio-trading) pour plus d'infos.
 
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## **Maîtriser les Stratégies de Retour à la Moyenne pour le Trading**

### **Caractéristiques et Outils des Stratégies de Retour à la Moyenne**

Les stratégies de retour à la moyenne partent du principe que les prix, après un écart significatif, tendent à **revenir vers une moyenne historique ou une valeur d'équilibre**. Cela signifie que lorsqu'un actif est extrêmement surévalué ou sous-évalué par rapport à sa moyenne, il y a une forte probabilité qu'il retrouve un niveau plus "normal" ou habituel.

La **volatilité** est souvent au cœur des stratégies de retour à la moyenne : détecter des pics de volatilité et des écarts par rapport à la moyenne, sans suivre les tendances, est essentiel. Généralement, lorsque des moyennes mobiles sont utilisées dans ces stratégies, elles sont de très courte période afin de mieux caractériser le prix ``normal”. Par ailleurs, des outils statistiques tels que la variance ou le Z-score sont prisés pour identifier les écarts significatifs et les potentiels points de rebond.

Ces stratégies se distinguent par un **win rate élevé** : plus de 50 % est acceptable, mais plus de 60 % est préférable. Ce type de stratégie ne vise **pas de gros gains par transaction**, mais plutôt de nombreux petits gains accumulés au fil du temps. Ainsi, il ne faut pas s'alarmer si la moyenne des pertes des mauvais trades est similaire à celle des bons trades ; c'est souvent le cas.

Un point crucial, qui constitue également le risque principal de ce type de stratégie, est l'erreur de positionnement lorsqu'on pense jouer une correction alors qu'en réalité, une nouvelle tendance est en train de se former. Pour éviter de rester coincé dans une position potentiellement très perdante, qui pourrait ainsi prendre du temps avant être clôturée, il est vivement recommandé d'utiliser des **stop-loss**.

En règle générale, il est conseillé d'éviter les stratégies de retour à la moyenne dont le win rate est inférieur à 50 %. De même, une stratégie où les pertes moyennes des mauvais trades surpassent nettement les gains des bons trades devrait être remise en question. Un autre indicateur simple à examiner est le rapport entre les séries de trades gagnants et perdants. Si le nombre moyen de trades gagnants consécutifs n'est pas significativement plus élevé que celui des trades perdants, cela peut indiquer un problème potentiel. Une stratégie efficace de retour à la moyenne **doit pouvoir compenser rapidement ses pertes**.

Nous ne pouvons pas résister à l'envie de vous citer ci-dessous notre bot de trading multi-crypto basé sur la stratégie Enveloppe. C'est vraiment un archétype de stratégie de retour à la moyenne !

<MDX_YT videoId="-n4CnZ8wZOQ"/>

### **Limitations et Risques des Stratégies de Retour à la Moyenne**

Ces stratégies sont très vulnérables aux "chocs de marché" ou aux "news" qui peuvent soudainement éloigner les prix de leur moyenne historique pour des périodes prolongées. Ces mouvements brusques forcent les positions à être clôturées avec des **drawdowns élevés**. Il en va de même pour les périodes de forte tendance, auxquelles ces stratégies ne s'adaptent pas bien. Pour résumer, nous pourrions dire, un peu naïvement, que "les stratégies de retour à la moyenne perdent moins fréquemment que les stratégies de tendance, mais quand elles perdent, cela a tendance à faire mal !"

Par ailleurs, gardez à l'esprit que les stratégies de retour à la moyenne ont souvent un rythme d'ouverture et de fermeture de positions plus élevé. Ainsi, les **frais de trading** peuvent devenir un facteur important de la rentabilité d'une telle stratégie.

## **Stratégies de Trading et Hedging: Tendance et Retour à la Moyenne**

Une approche couramment utilisée dans le trading pour réduire les risques et booster les profits est le **hedging**. Dans ce contexte, le hedging consiste à prendre des positions compensatoires sur différents actifs ou stratégies pour limiter les pertes potentielles. Une approche intéressante de hedging est ainsi d'**utiliser simultanément des stratégies de tendance et de retour à la moyenne sur le même actif**. Cette combinaison permet de bénéficier des avantages de chaque type de stratégie et de contrebalancer leurs inconvénients, car elles se complètent.

Par exemple, les stratégies de tendance perdent souvent des profits durant les phases de marche horizontaux (en range) ou de faible volatilité, où elles génèrent de nombreux faux signaux. En revanche, c'est précisément dans ces phases que les stratégies de retour à la moyenne performent généralement le mieux, car elles profitent des rebonds fréquents autour de la moyenne. 

À l'inverse, c’est souvent pendant les fortes tendances que les stratégies de tendance performe le mieux en capturant de longs mouvements directionnels, tandis que les stratégies de retour à la moyenne peuvent subir des pertes importantes en essayant de contrer la tendance. 

## **FAQ sur les Stratégies de Trading**

### **Qu'est-ce qu'une stratégie de trading de tendance ?**

Une stratégie de trading de tendance repose sur l'idée que les marchés financiers ont tendance à se déplacer dans des directions identifiables sur des périodes prolongées. Les traders cherchent à profiter de ces mouvements en entrant le plus tôt possible dans des positions qui suivront la direction de la tendance.

### **Quelle est la principale caractéristique d'une stratégie de tendance ?**

La caractéristique principale d'une stratégie de tendance est de maximiser les gains moyens des trades réussis, qui doivent surpasser largement les pertes des échecs. Bien que le taux de réussite (win rate) soit souvent faible et dépasse rarement les 50 %, l'accent est mis sur la rentabilité globale des trades gagnants par rapport aux perdants.

### **Comment identifier une tendance sur le marché ?**

Pour identifier correctement une tendance, il faut éliminer le bruit (mouvements aléatoires des prix) en utilisant des moyennes mobiles et analyser la force de la tendance à l'aide d'indicateurs de momentum tels que le RSI ou d'autres oscillateurs.

### **Comment optimiser une stratégie de trading de tendance ?**

Pour optimiser une stratégie de trading de tendance, il est crucial de minimiser le temps passé en positions perdantes, d'utiliser des indicateurs de momentum pour analyser la force de la tendance et de mettre en pause le bot de trading durant les périodes de marché horizontal (en range).

### **Qu'est-ce qu'une stratégie de retour à la moyenne ?**

Les stratégies de retour à la moyenne partent du principe que les prix, après un écart significatif, tendent à revenir vers une moyenne historique ou une valeur d'équilibre. Lorsqu'un actif est surévalué ou sous-évalué par rapport à sa moyenne, il y a une forte probabilité qu'il retrouve un niveau plus "normal".

### **Quelles sont les caractéristiques des stratégies de retour à la moyenne ?**

Les stratégies de retour à la moyenne se distinguent par un win rate élevé (souvent supérieur à 50 %) et visent de nombreux petits gains accumulés au fil du temps. Elles nécessitent également l'utilisation de stop-loss pour éviter des positions potentiellement très perdantes.

### **Quels sont les risques associés aux stratégies de retour à la moyenne ?**

Les stratégies de retour à la moyenne sont vulnérables aux tendances soudaines et soutenues, aux chocs de marché ou aux nouvelles économiques qui peuvent éloigner les prix de leur moyenne historique pour des périodes prolongées, entraînant des drawdowns élevés. Elles ont également un rythme d'ouverture et de fermeture de positions plus élevé, ce qui peut augmenter les frais de trading.

### **Quels outils statistiques sont utilisés dans les stratégies de retour à la moyenne ?**

Dans les stratégies de retour à la moyenne, des outils statistiques tels que la variance ou le Z-score sont utilisés pour identifier les écarts significatifs et les potentiels points de rebond. Les moyennes mobiles de très courte période sont également couramment utilisées pour caractériser le prix "normal".

### Comment les stratégies de tendance et de retour à la moyenne se complètent-elles dans le hedging ?

Les stratégies de tendance et de retour à la moyenne se complètent car elles performent différemment selon les conditions du marché. Les stratégies de tendance peuvent exceller pendant les fortes tendances, tandis que les stratégies de retour à la moyenne performent mieux durant les phases de range ou de faible volatilité. Utilisées ensemble, elles permettent de réduire les pertes potentielles et d'améliorer la rentabilité globale.

Maîtrisez les stratégies de trading de tendance et de retour à la moyenne avec ce guide. Apprenez à utiliser les outils adéquats pour maximiser vos profits et minimiser les risques.

Dominer votre Trading : Guide Stratégies Tendance et Retour à la Moyenne

Avez-vous déjà exploré la **valeur temps de l'argent**, ce principe financier qui soutient qu'un euro aujourd'hui vaut plus que demain ? Ce concept, fondamental pour comprendre le potentiel d'investissement, suggère que plus tôt l'argent est investi, plus grand sera son rendement. Le Bitcoin, avec la valorisation qu'il a connue depuis sa création, incarne parfaitement ce principe.

Parallèlement, le “**dollar cost averaging**” (DCA), très en vogue sur les réseaux sociaux, propose une approche d'investissement plus graduelle, visant à réduire les risques de mauvais “timing” grâce à son investissement périodique. Mais alors, ne sommes-nous pas confrontés à une **contradiction flagrante** ?

*Le DCA peut-il vraiment rivaliser avec l'investissement immédiat, si l'on considère la valeur temps de l'argent ?*

Eh bien, tâchons d'éclaircir cela dans cet article, avec l'appui de statistiques. Nous allons utiliser le Bitcoin comme cas d'étude.

Si vous voulez regarder notre vidéo YouTube sur ce sujet, c'est par ici :

<MDX_YT videoId="Z0GCkmDo8S4"/>

## Les Deux Stratégie d’Investissement en Crypto: Instantané et DCA

Définissons maintenant clairement les deux methodes d’investissement que nous allons comparer dans notre analyse:

- Investisssement immédiat
- Investissement programmé (DCA)

### Comment Investir avec le Dollar Cost Averaging sur le Bitcoin

<EXCHANGE_CARD image_name="bitget_fr_1" link="https://partner.bitget.com/bg/CryptoRobotSIFR"/>

L’investissement programmé, ou DCA en anglais, est une stratégie d'investissement qui consiste à **répartir une somme à investir sur une périodicité définie**, plutôt que d'investir la totalité d'un seul coup. Cette approche vise à atténuer la volatilité de l'actif et à éviter d'investir entièrement au "mauvais moment".

Par exemple, imaginons qu'un investisseur souhaite investir 1000 € dans le Bitcoin. Plutôt que d'acheter pour 1000 € de Bitcoin en une seule fois, il décide d'appliquer une stratégie de dollar cost averaging en investissant 100 € chaque semaine. Ainsi, sur une période de 10 semaines, il aura investi un total de 1000 € dans le Bitcoin. 

Cette approche lui permet d'acheter du Bitcoin à différents prix au fil du temps, ce qui peut atténuer l'impact des fluctuations de prix à court terme. Si le prix du Bitcoin est élevé une semaine donnée, il achètera moins de Bitcoin ce jour-là. En revanche, si le prix du Bitcoin baisse une autre semaine, il achètera plus de Bitcoin à ce moment-là. Ainsi, en moyenne, il aura acheté du Bitcoin à différents niveaux de prix, ce qui **peut réduire les risques liés à la volatilité du marché**.

### Achat Immédiat de Bitcoin: Pourrait-il Être Plus Rentable que le DCA ?

L’investissement en immédiat (ou “en somme forfaitaire”) consiste à allouer **l'intégralité de ses liquidités immédiatement une fois disponibles**, sans les fractionner sur une période prolongée, contrairement au DCA.

Cette approche s'harmonise parfaitement avec le principe de la valeur temps de l'argent, qui stipule qu'un montant accessible aujourd'hui possède une valeur supérieure à celui disponible ultérieurement. Il est facile à comprendre pourquoi si l'on réfléchit en termes de potentiel d'investissement : plus l'argent est investi tôt, plus il produira d'intérêts, et/ou encore plus l'actif investi a le temps de se valoriser. Bien évidemment, tout ceci est vrai pour des **actifs dont la valeur croît en moyenne dans le temps**.

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## Analyse Comparative sur le Bitcoin: DCA vs Investissement Immédiat

Le **Bitcoin est un excellent exemple d'actif dont la valeur s'apprécie en moyenne sur le long terme**, ce qui en fait un cas d'étude idéal pour comparer deux stratégies d'investissement distinctes.

Définissons d'abord le contexte de notre analyse : imaginons que nous disposons d'un certain montant de liquidités. L'objectif est de déterminer si:

*il est plus judicieux d'investir cette somme en une seule fois dans le Bitcoin (investissement immediat) ou de l'échelonner sur plusieurs mois (DCA).*

Il est cependant nécessaire de préciser une chose : une personne qui reçoit un salaire mensuel et décide d'investir une partie de celui-ci immédiatement dans un actif ne suit pas, à proprement parler, une stratégie DCA. Par contre, si cette personne choisit ensuite de répartir son investissement sur le reste du mois, cela devient alors du DCA.

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### Bitcoin Testé en Python: DCA vs Investissement Immédiat

La première étape de l'analyse consiste à récupérer le cours du bitcoin. Pour cela, nous prenons le cours du BLX qui répertorie le prix du bitcoin depuis 2010. Vous pouvez le consulter sur Trading View ici https://www.tradingview.com/chart/?symbol=BNC%3ABLX.

Ensuite, nous avons créé un code en Python qui permet de calculer, pour une date donnée, combien de bitcoins nous aurions acheté si :

- nous avions investi toute notre liquidité à cette date,
- nous avions divisé cette somme en 12, et investi la première fraction à cette date, puis les 11 autres fractions le même jour du mois pendant les 11 mois suivants.

Le code permet aussi de calculer ensuite combien chaque investissement se valorise au bout des 12 mois.

Notez que le cours du bitcoin connaît des **cycles de 4 ans**, en raison de son phénomène de halving, c'est-à-dire que la difficulté pour miner un bitcoin est multipliée par deux tous les 4 ans. Ceci a un impact significatif sur le comportement du prix du bitcoin. Ainsi, pour que notre analyse comparative soit pertinente, nous devons considérer des données historiques représentatives, et donc par multiples de 4 ans. Nous considérons deux périodes, soit 8 ans. Pour simplifier les calcules, nous prenons en compte une somme disponible de 12 000 €, car dans le cas du DCA cela impliquera donc un investissement mensuel de 1 000 €.

### **Comparaison Bitcoin : Rendement de l'Investissement Immédiat vs DCA sur 12 Mois**

Nous avons résumé les résultats sur la valorisation de l'investissement en Bitcoin selon la méthode choisie dans le graphique ci-dessous, où les périodes en bleu montrent les moments où il était plus rentable d'investir immédiatement 12 000 €, et le rouge indique les périodes où la stratégie DCA était plus avantageuse. Quels constats pouvons-nous tirer?

![dca3.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/dca3_12567fcbcd.png)

D'une part, le bleu prédomine : il y a **davantage de périodes durant lesquelles l'investissement immédiat est plus profitable**. D'autre part, les moments où le DCA est plus rentable coïncident économiquement : ils surviennent après un pic de hausse, c'est-à-dire après un bull run, lorsqu'on assiste à un renversement de marché et à une phase de décroissance.

Cela est parfaitement logique : **acheter au sommet du marché n'est jamais conseillé**. Cependant, une fois que le marché se stabilise après cette baisse, l'investissement immédiat redevient systématiquement l'option la plus rentable.

Examinons une autre métrique pour affiner notre analyse : le nombre de bitcoins achetables selon la méthode d'investissement. Le graphique ci-dessous résume les résultats.

![dca4.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/dca4_e81d089dae.png)

On observe que la courbe représentant l'achat immédiat (en bleu) est plus fluctuante que celle du DCA (en rouge), en effet, l'achat immédiat subit directement les effets de la volatilité de l'actif, tandis que le DCA adopte une approche qui lisse l'investissement.

Toujours est-il que l'on peut observer clairement que **les périodes où la courbe du nombre d'achats de Bitcoin via le DCA est au-dessus de celle de l'achat immédiat sont rares**. Elles correspondent, encore une fois, aux periodes autours des sommets du marché.

Ces résultats témoignent bien que l'achat instantané est statistiquement plus rentable que le DCA. Cela est d'autant plus consolidé par les résultats globaux suivants. Toujours pour un investissement de 12 000 € testé chaque jour depuis 2015 jusqu'à 2024, nous obtenons:

- La quantité moyenne de bitcoins achetables immédiatement est de 8.13 BTC.
- La quantité moyenne de bitcoins achetables via DCA est de 5.91 BTC.
- Cela représente une différence de +37.56 % en faveur de l'investissement immédiat.

Concernant le pourcentage du temps, nous avons :

- 67.87 % où l'investissement immédiat est plus avantageux.
- 32.13 % où le DCA est plus rentable.

Enfin, en termes de rendement moyen, nous avons :

- +4052.93 % pour l'investissement immédiat.
- +2921.91 % pour le DCA.

## Optimisation du DCA sur les Cryptos avec un Indicateur de Trading

### Comment Optimiser son DCA sur le Bitcoin ?

La question qui se pose est de savoir s'il est possible d'**établir une méthode de DCA optimisée** où l'on serait capable de repérer les meilleures périodes pour investir une somme plus importante, et les moins bonnes périodes où nous n'investissons rien.

Pour cela, nous avons recours à l'**indicateur MRAT**, que nous avons trouvé être un excellent moyen pour détecter les tendances du marché. Pour plus de détails, nous vous invitons à lire l'article sur https://crypto-robot.com/blog/mrat-indicateur-trading. Une vidéo explicative est également disponible sur YouTube, vous trouverez le lien dans l'article.

Le MRAT est un indicateur basé sur **le ratio de deux moyennes mobiles**, une à long terme et une à court terme. Plus la valeur du MRAT s'écarte de 1, plus cela reflète un éloignement significatif entre ces moyennes mobiles, signalant une tendance marquée du marché. Un MRAT au-dessus de 1 suggère une phase haussière, alors qu'une valeur en dessous de 1 révèle une tendance baissière.

Gardons notre approche d'investissement sur 12 mois en utilisant le MRAT pour **comparer le prix du Bitcoin par rapport à sa moyenne annuelle**. Cela se fait simplement en calculant le rapport du prix actuel (moyenne mobile de période 1 jours) divisé par une moyenne mobile de 365 jours. Vous pouvez visualiser cet indicateur configuré ainsi dans la partie inférieure du graphique de TradingView ci-dessous.

![dca5.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/dca5_9629bdecca.png)

Lorsque le MRAT est au-dessus de 2, cela signifie que le Bitcoin est deux fois plus cher que sa moyenne annuelle. Nous pouvons caractériser ces périodes (soulignées en rouge sur le graphique) comme étant "mauvaises", et il vaudrait mieux ne pas acheter.

À l'inverse, les périodes très opportunes pour investir correspondent à un MRAT en dessous de 0.5, indiquant que le prix du Bitcoin est deux fois moins cher que sa moyenne annuelle (soulignées en vert sur le graphique).

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### Bitcoin: Rendements d’un DCA Optimisé contre l’Investissement Immédiat

À partir de là, nous pouvons optimiser notre DCA en choisissant de ne rien investir lorsque le MRAT > 2.1 pour éviter les sommets du marché, d'investir une fois notre mise lorsque le MRAT est entre 2.1 et 0.7, puis d'investir le double de notre mise lorsque le MRAT < 0.7 pour profiter de l'opportunité.

Avec cette approche, le **montant total à investir ne peut être déterminé à l'avance**, car nous avons des périodes où l'on n'investit pas et d'autres où l'on investit davantage. C'est pourquoi nous avons ajusté les valeurs à 2,1 et 0,7, afin que cela nous donne une somme totale à investir proche de notre exemple précédent.

En termes de performance, nous obtenons cette fois que l'achat immédiat permet d'acheter +23,73 % de bitcoins de plus que le DCA optimisé. Le DCA a été plus performant ; auparavant, nous avions une différence de 37 %, néanmoins l'achat immédiat reste de loin beaucoup plus rentable !

Pourquoi cela ? L'idée d'optimisation semblait pourtant logique. En fait, nous revenons toujours à la problématique de base : **la valeur temps de l'argent**. Dans cette méthode, nous avons toujours des fonds qui restent inactifs pendant un certain temps, même si nous tentons de remédier à cela en investissant davantage aux moments les plus opportuns.

À cela s'ajoute que certaines périodes considérées comme "mauvaises" à l'instant t ne le sont pas nécessairement en réalité, surtout lorsque l'on considère l'appréciation du bitcoin aujourd'hui. Par exemple, vous pouvez voir qu'autour de fin 2021, le bitcoin valait 20 000 \$, et dans son cycle à ce moment-là, il était bien au-dessus de sa moyenne annuelle et donc considéré comme mauvais pour notre méthode d'optimisation. Cependant, aujourd'hui, avec un bitcoin autour de 70 000 \$, l'avoir acheté à 20 000 \$ est une très bonne affaire !

En résumé, les analyses que nous avons discutées aujourd'hui nous montrent statistiquement que l'investissement immédiat reste difficilement surpassé en termes de méthode la plus rentable, devant toute forme de DCA. Et la raison sous-jacente à cela est bien que, pour des actifs en croissance, **la valeur temps de l'argent est fondamentale**.

Le Dollar Cost Averaging (DCA) : échelonner son investissement sur une période plutôt que d'investir d'un coup. Est-ce vraiment le choix le plus rentable ?

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Le DCA: La Stratégie d’Investissement la Plus Rentable pour les Cryptos et le Bitcoin?

Aaaaah, la volatilité... Amie ou ennemie ? 

Selon la stratégie de trading, elle peut tout à fait nous être **bénéfique** comme elle peut être **rédhibitoire**. En effet, parfois, si nous pouvions éviter d'être "stopped out" (déclenchement du stop loss) pendant une tendance bien marquée à cause d’un pic de volatilité malheureux, ce serait pas mal, n'est-ce pas ?

Ou mieux encore, si nous pouvions facilement mettre notre **bot de trading en pause** lorsque la volatilité est trop basse durant une période de consolidation, et éviter tous ces faux signaux qui érodent petit à petit nos profits durement acquis, ne serait-ce pas génial ?

Restez avec nous, car dans cet article, nous allons construire ensemble un filtre de volatilité très simple qui pourra apporter des améliorations notables dans ces domaines ! Nous en profiterons également pour illustrer ses capacités sur des stratégies de trading simples en Pine Script.

## Construire un filtre de volatilité avec l’ATR pour le Trading

### L’Average True Range (ATR) : l’Indicateur de Volatilité le Plus Simple

La première étape consiste à se baser sur un indicateur déjà existant. Prenons l'Average True Range, car il nécessite un seul paramètre pour être calculé, sa période. Ce qui en fait l'indicateur de volatilité le plus simple. Il est défini comme la moyenne du "True Range" sur une période n :

$$
\text{ATR} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \text{TR}_i
$$

où TR*i* est le true range pour chaque période *i.* Il est calculé comme le maximum parmi des trois cas suivants :

- La différence entre le plus haut et le plus bas du jour.
- La valeur absolue de la différence entre le plus haut du jour et la clôture de la veille.
- La valeur absolue de la différence entre le plus bas du jour et la clôture de la veille.

En somme, l'ATR est donc un indicateur qui caractérise la volatilité d'un actif en moyennant l'amplitude maximale de variation de chaque bougie de trading sur une période donnée.

Maintenant, la question est la suivante : 

*Comment pouvons-nous utiliser cet indicateur pour créer un filtre de volatilité efficace ?*

### L’ATR Ratio: l’Indicateur Filtre de Volatilité le Plus Efficace

Si nous restons fidèles à notre objectif de **simplicité**, quelle serait l'opération mathématique la plus simple qui permettrait de transformer cet ATR en un filtre sans ajouter de paramètres supplémentaires ?

La réponse est : une division / **un ratio**. En effet, en rapportant la valeur de l'ATR à un prix caractéristique du marché, nous obtenons directement un indicateur normalisé capable de refléter la volatilité instantanée du marché.

Étant une moyenne sur plusieurs périodes, l'ATR ne devrait pas être simplement divisé par le prix actuel du marché pour refléter la volatilité. Il est plus logique de diviser chaque True Range par un prix caractéristique de la même bougie, comme le "low" ou le "high", pour maintenir la cohérence tout au long de la période de calcul de notre nouvel ATR.

Nous choisissons le “low” et définissons donc ce nouvel ATR comme suit :

$$
\text{ATR*} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \frac{\text{TR}_i}{\text{low}_i} 
$$

Voici notre indicateur de volatilité ATR Ratio. Vous pouvez ensuite définir des valeurs de cet ATR* qui serviront de seuils pour identifier une haute ou faible volatilité selon vos préférences.

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## L’ATR Ratio: l’Indicateur Filtre de Volatilité avec TradingView & Pine Script

### Le Pouvoir de l’Indicateur ATR Ratio Illustré sur TradingView

Voici un exemple sur TradingView avec le Bitcoin ci-dessous. Notre indicateur ATR* est la courbe bleue en bas. Nous avons multiplié ses valeurs par 100 pour obtenir un pourcentage.

![Screenshot_2024-04-15_161532.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2024_04_15_161532_f53782c76e.png)

En guise d’illustration, nous avons entouré en rouge des périodes où la taille des bougies est très petite, et en vert des périodes où la volatilité est plus forte. Nous avons choisi dans cet exemple une moyenne sur 14 périodes (le choix standard pour le calcul de l’ATR). 

Notez que, comme nous avons recours à une moyenne mobile, nous ne sommes pas exempts de ses **défauts**, à savoir le “lag”. Vous pouvez observer que cet indicateur peut parfois avoir un peu de retard avant de réagir à la volatilité.

### Comment Ajouter l’Indicateur Filtre de Volatilité ATR Ratio sur Trading View

Mettons tout notre travail en pratique et implémentons dès maintenant l’ATR ratio en Pine Script pour pouvoir l’utiliser facilement dans nos stratégies de trading sur TradingView. Voici le code :

```jsx
//@version=5
indicator("ATR Ratio", overlay=false)

atr_ratio_period = input(14, title="Average Period")
true_range = ta.tr(false)
true_range_over_low = true_range / low
atr_ratio = ta.sma(true_range_over_low, atr_ratio_period) * 100

plot(atr_ratio, title="ATR Ratio", color=color.blue, linewidth = 2)
```

Simple et efficace, n'est-ce pas ?! C’est exactement ce que nous voulions ! 

Vous trouverez [ici](https://fr.tradingview.com/script/s4X2Vcm8/) notre version sur TradingView que vous pouvez ajouter en favoris en un clic.

## Stratégies de Trading Crypto avec Filtre de Volatilité ATR Ratio

### Stratégies de Trading avec l’Indicateur ATR Ratio en Pine Script

Avec cet indicateur intégré et implémenté en Pine Script, il est temps de passer à la vitesse supérieure en le testant dans une stratégie.

Gardons à l'esprit que la force de cet indicateur réside moins dans la détection des périodes de forte ou faible volatilité soudaines que dans son effet de filtre. Il peut être très utile, par exemple, pour mettre **en pause un bot de trading pendant de longues périodes de consolidation**. Cela pourrait simplement consister à ajouter une règle à votre stratégie, comme interdire les entrées en position lorsque l'ATR Ratio est inférieur à 2 %, par exemple. Ce pourcentage est indicatif bien sûr, et vous devrez le définir grâce à vos tests.

Simulons cela avec **une stratégie très simple** : le croisement de moyennes mobiles. Vous trouverez le code Pine Script de cette stratégie, incluant également l'ATR Ratio, [ici](https://fr.tradingview.com/script/70BabJUf/). 

Prenons comme exemple la paire BTC/USDT en timeframe 4 heures. Nous sélectionnons une moyenne mobile rapide de 10 périodes et une lente de 30 périodes, et comme référence, nous désactivons notre filtre, autrement dit, nous fixons le seuil à 0, comme ceci :

![Screenshot_2024-05-02_140427.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2024_05_02_140427_e9243d342a.png)

Ce qui produit les résultats suivants pour un backtest depuis mi 2017 :

![ref_results.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/ref_results_b0a02e7dac.png)

À première vue, un profit d'environ 1600 % semble plutôt bon. Cependant, si l'on examine de plus près les statistiques, un drawdown maximum de 66 % est beaucoup trop élevé, et un win rate de 36 % commence à être faible même pour une stratégie purement de tendance (qui généralement n'a pas besoin d'un win rate très haut pour être robuste, contrairement à d'autres types de stratégies). 

La courbe des profits présente également une tendance inégale, avec des périodes de gains significatifs suivies de périodes de pertes marquées. C'est tout à fait normal, une stratégie comme celle-ci est simplement capable de suivre de près le marché. Vous avez peut-être remarqué qu'en effet, la courbe de gains ressemble fortement à celle des prix du Bitcoin.

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### Éviter les Faux Signaux avec l’Indicateur Filtre de Volatilité ATR ratio

Gardons exactement sur le même exemple, mais cette fois, nous fixons le seuil de l’ATR ratio à 2 %. Ce qui nous donne les résultats de backtest suivants :

![filtered_results.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/filtered_results_2d6b69d4a7.png)

Les gains ont certes été diminués, mais au profit de résultats **beaucoup plus stables**. Nous pouvons observer que plus de la moitié des trades ont été filtrés, notamment un bon nombre de mauvais trades : le win rate a grimpé à 44 %. Cela est maintenant très correct pour une stratégie de tendance.

L'amélioration se reflète également dans le profit factor, qui a augmenté malgré une baisse totale des gains. Cela est dû au fait que notre filtre a permis de diviser par deux le drawdown maximum. La courbe des profits est aussi devenue beaucoup plus saine, affichant une croissance régulière.

Notez que cette stratégie est encore trop risquée pour être tradée réellement. Elle mériterait plus de travail. Mais c'était un bon exemple rapide pour illustrer la force de ce filtre ATR Ratio que nous avons construit ensemble dans cet article.

## FAQ: L’Indicateur de Trading ATR Ratio Comme Filtre de Volatilité

### **Comment puis-je utiliser l'ATR Ratio dans mes stratégies de trading ?**

Vous pouvez utiliser l'ATR Ratio comme filtre de volatilité dans vos stratégies de trading. Par exemple, vous pouvez mettre en pause vos trades lorsque l'ATR Ratio est inférieur à un certain seuil pour éviter les périodes de faible volatilité ou ajuster vos stratégies en fonction des fluctuations de la volatilité.

### **Quel est l'avantage de l'utilisation de l'ATR Ratio par rapport à l'ATR traditionnel ?**

L'ATR Ratio normalise la volatilité par rapport au prix, ce qui le rend plus adapté à la comparaison entre différents actifs ou périodes de temps. De plus, il peut être utilisé comme filtre pour éviter les trades pendant les périodes de faible volatilité, ce qui peut améliorer la performance des stratégies de trading.

### **Quels sont les inconvénients de l'utilisation de l'ATR Ratio ?**

L'un des principaux inconvénients de l'ATR Ratio est qu'il peut parfois donner des signaux retardés en raison de sa nature de moyenne mobile. De plus, il peut nécessiter des ajustements fréquents des seuils en fonction des conditions de marché changeantes.

### **Comment puis-je déterminer les seuils appropriés pour l'ATR Ratio ?**

Les seuils de l'ATR Ratio peuvent être déterminés en fonction de vos objectifs de trading et de votre tolérance au risque. Vous pouvez les ajuster en effectuant des tests historiques sur différentes plages de valeurs et en analysant les performances de votre stratégie.

### **L'ATR Ratio convient-il à tous les types de stratégies de trading ?**

L'ATR Ratio peut être utilisé dans une variété de stratégies de trading, mais il est particulièrement adapté aux stratégies de suivi de tendance et aux stratégies basées sur la volatilité. Cependant, il peut également être utile dans d'autres types de stratégies pour filtrer les signaux indésirables.


Découvrez comment utiliser l'indicateur ATR Ratio comme filtre de volatilité dans vos stratégies et bots de trading pour optimiser vos performances et mieux gérer votre risque. Construction et utilisation en Pine Script sur TradingView à l'appui !

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L’ATR Ratio : le Meilleur Indicateur de Trading pour Filtrer la Volatilité

Le guide avancé pour comprendre tous les différents types d'ordres en trading et apprendre à les placer correctement pour les cryptomonnaies en Python avec le package CCXT.

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Guide pour Maîtriser les Ordres de Trading en Cryptomonnaies avec Python

Un terme que l'on entend de plus en plus, et qui deviendra très probablement un pilier de la finance en émergence, est celui de la **tokenisation**. Imaginez posséder des jetons numériques qui vous accordent le droit de percevoir une part du loyer d'une maison de rêve à l'autre bout du monde, ou encore un jeton octroyant des droits à des intérêts sur la dette d'un pays. 

La digitalisation d'actifs réels ("Real World Assets” ou RWA) semble offrir une opportunité pour fluidifier et simplifier les échanges, mais surtout pour **démocratiser l'investissement**. Cependant, qu'en est-il des droits de gouvernance, des frais, de la gestion et des règles éthiques ? Nous vous proposons aujourd'hui de décortiquer tout cela à travers des exemples concrets, tout en conservant un regard critique sur ces questions.

## **Qu'est-ce que la tokenisation et comment ça fonctionne ?**

### Du RWA à la Blockchain

Un exemple courant de tokenisation, que vous utilisez peut-être sans le savoir, est l'USDT. Cette cryptomonnaie transforme simplement des dollars américains en tokens. 

En réalité, la portée de la tokenisation est bien plus vaste. Elle consiste à convertir divers droits d'actifs en tokens numériques sur une blockchain, ne se limite pas à la monnaie. Elle englobe progressivement les "Real World Assets" (RWA), incluant des biens immobiliers, des œuvres d'art, des parts de start-up ou des obligations, et surement plus encore! 

### Tokenisation et la Démocratisation de l'Investissement

La tokenisation, en associant un token à une part de droits d'un actif réel, offre deux avantages pour la finance future. Premièrement, elle **démocratise l'investissement**. En fractionnant un investissement, elle rend accessible la possession de parts d'actifs de grande valeur. Par exemple, pour un ménage à revenu modeste, acheter une maison pour la louer est souvent hors de portée. En revanche, acquérir petit à petit des tokens représentant une part de propriété d'une maison, et donc percevoir une fraction du loyer, est plus réalisable.

Le second avantage important est l'**augmentation de la liquidité et la facilitation des transactions internationales** grâce à la blockchain et aux smart contracts. En rendant l'investissement plus abordable, la tokenisation ouvre le marché à une participation plus large et rend les marchés traditionnellement rigides plus fluides.

![tokenisation-exemple.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/tokenisation_exemple_caf5d492f6.png)

### Digitalisation de RWA : Prudence

Toutefois, gardons à l'esprit que la tokenisation, bien qu'innovante, n'est pas exempte de défis. Les nuances des droits de propriété et de gouvernance nécessitent une réglementation précise pour harmoniser la détention de tokens avec la possession effective d'actifs. 

Les complexités réglementaires varient selon les juridictions, ce qui peut augmenter les coûts de conformité. De plus, la sécurité de la blockchain, sa capacité à évoluer et la volatilité potentielle des tokens soulèvent des questions sur la **stabilité et la sécurité des investissements numériques à long terme**.

## **Quelle est la différence entre la tokenisation et les cryptomonnaies ?**

La tokenisation et les cryptomonnaies, bien que liées dans l'écosystème blockchain, ont des rôles et des caractéristiques distincts.

Les **cryptomonnaies**, telles que Bitcoin et Ethereum, sont des monnaies numériques décentralisées basées sur la blockchain, utilisées principalement comme moyen d'échange ou réserve de valeur. Elles fonctionnent indépendamment des systèmes monétaires traditionnels et ne sont pas adossées à des actifs physiques ou financiers externes, ayant leur propre valeur intrinsèque.

La **tokenisation**, en revanche, implique de convertir les droits d'un actif réel ou intangible en un jeton numérique sur une blockchain. Ces tokens, souvent classés en "security tokens" ou "utility tokens", représentent une part ou un droit sur un actif spécifique, comme un bien immobilier ou une œuvre d'art. Leur valeur est directement liée à l'actif sous-jacent. Ce processus facilite la division et l'accessibilité des investissements dans des actifs coûteux ou complexes.

Par ailleurs, les tokens issus de la tokenisation, tout comme les cryptomonnaies, peuvent être échangés sur des **échangeur de cryptomonnaies** mais aussi sur des plateformes de **finance décentralisée** (DeFi). Nous verrons plus en détail des cas plus loin.

![tokenisation-defi.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/tokenisation_defi_5bee95f820.png)

## **Comment la tokenisation transforme-t-elle le secteur financier ?**

La tokenisation comme nous l’avons vu offre une efficacité accrue du capital, une démocratisation de l'accès et des économies de coûts opérationnels. Les transactions peuvent se faire 24/7, avec des règlements instantanés, grâce à la programmabilité et à la capacité des tokens à interagir avec des contrats intelligents, ce qui permet une automatisation élevée et une reduction des frais. 

Cependant, nous avons jusqu'à présent abordé des généralités, mais qu'en est-il de **la tokenisation en pratique**? Voyons trois cas concrets.

### **La tokenisation de biens immobilier et DeFi: le cas de RealT**

Prenons pour premier exemple RealT ([https://realt.co/](https://realt.co/)), probablement le cas le plus emblématique de tokenisation de biens réels (RWA) à ce jour. Lancée en mai 2019, cette entreprise américaine se spécialise dans la tokenisation de l'immobilier. 

Elle transforme les droits de propriétés immobilières en jetons numériques (de type ERC20), nommés “RealTokens”, sur la blockchain Ethereum. Ces jetons représentent **une propriété fractionnée dans l'immobilier** permettant ainsi aux propriétaires de percevoir des revenus locatifs, directement liés à leur part en jetons.

![realt.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/realt_ad77f60a4b.png)

Sur RealT, l'investissement minimum correspond au prix d'un jeton, généralement situé entre 50 et 150 $. Le retour sur investissement (ROI) attendu avoisine les **10 % annuellement**, sans compter les bénéfices issus de la vente des propriétés. Les paiements sont effectués chaque semaine, basés sur le loyer ou les intérêts de la semaine précédente. Ils peuvent être perçus, par exemple, directement en USDC, ou un réinvestissement automatique est également possible. Plus d'informations sont disponibles sur leur [site FAQ](https://faq.realt.co/fr/articles/4885623-comment-recevoir-mes-revenus-locatifs).

RealT a également choisi **Uniswap**, une plateforme de finance décentralisée (DeFi), comme principal mécanisme de liquidité pour les RealTokens. Cette approche permet aux utilisateurs d'échanger des RealTokens sans nécessiter de contrepartie directe, grâce aux transactions réalisées directement avec le pool d'actifs sur Uniswap. 

RealT gère l'entretien des propriétés, avec des coûts couverts par les revenus locatifs. La structure de frais de RealT comprend des frais de gestion immobilière, variant entre 5 et 10 % par propriété, et des frais de listing sur la plateforme, qui sont de 10 % des recettes brutes.

Enfin, soyez conscients que dans le modèle de RealT, posséder 100 % des jetons d'une propriété vous donne une propriété fractionnelle complète, représentée par ces jetons. Cette propriété vous donne droit aux revenus (comme le loyer) et à l'appréciation potentielle de la propriété. Toutefois, cela **diffère de la propriété immobilière traditionnelle** ; le contrôle physique direct et la possession traditionnelle par acte ne sont pas équivalents à la possession de jetons. **La propriété physique est détenue par une LLC** ("limited liability company” équivalent SARL en France), chaque propriété ayant sa propre LLC. Les détenteurs de jetons possèdent en réalité des parts dans cette LLC, et non la propriété physique elle-même. La LLC gère les responsabilités légales et financières, y compris la distribution des revenus locatifs aux détenteurs de jetons par le biais de RealT.

### **La tokenisation d’une obligation verte: le cas de Forge**

En deuxième exemple, parlons de la Société Générale. En novembre 2023, sa filiale SG Forge a émis **la première obligation verte numérique** sur la blockchain publique Ethereum. Cette obligation, structurée comme un Security Token, a été entièrement souscrite par deux investisseurs institutionnels de premier plan : AXA Investment Managers et Generali Investments. 

![obligation-verte.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/obligation_verte_4c43fff871.png)

La creation de ces tokens, d'un montant de 10 millions d'euros et d'une maturité de 3 ans sont destinés à financer ou refinancer des projets verts sélectionnés par la Société Générale, conformément à ses [Principes d'Obligations Vertes de la Société Générale](https://www.societegenerale.com/sites/default/files/documents/2021-11/20211104-societe-generale-sustainable-and-positive-impact-bond-framework.pdf). Cela inclut des investissements dans les énergies renouvelables, l'efficacité énergétique, la gestion durable des ressources naturelles, et d'autres initiatives qui contribuent à la transition écologique.

### La Tokenisation de l’Or et des Metaux Precieux: le cas d’Aurus

Enfin, penchons-nous sur les métaux précieux. Fondée en 2018, Aurus démocratise l'accès à ceux-ci grâce à la technologie blockchain, **en transformant l'or, l'argent et le platine physiques en tokens numériques** - tGOLD, tSILVER et tPLATINUM. Chaque token représente un gramme du métal correspondant, provenant de raffineries accréditées et stocké par des partenaires spécialisés répartis sur plusieurs sites. 

Les détenteurs de tokens peuvent échanger à tout moment leurs actifs numériques contre les métaux physiques réels chez les partenaires d'Aurus. Ces tokens peuvent également être tradés sur des plateformes de **finance décentralisée (DeFi)** comme Uniswap ([https://uniswap.org/](https://uniswap.org/)) et certains **exchanges centralisés** tels que CEX.io ([https://trade.cex.io/spot/BTC-USD](https://trade.cex.io/spot/BTC-USD)).

Vous êtes peut-être curieux de voir à quoi ressemble le cours de ces tokens. Nous avons pris le tGOLD sur Uniswap comme exemple et l’avons représenté ci-dessous sur TradingView. Nous avons aussi ajouté le cours de l’or réel (courbe blanche).

![gold-tokenise.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/gold_tokenise_1a7b5d8bca.png)

Tout d’abord, nous pouvons observer que le prix du tGOLD a, en moyenne, perdu de la valeur par rapport à l'or depuis sa création, avec un écart d'environ 4$ aujourd'hui.

De plus, il est intéressant de noter que le tGOLD suit bien le cours de l’or mais est soumis à beaucoup plus de pics de volatilité. C’est compréhensible. Les volumes échangés diffèrent de manière colossale. Toutes plateformes confondues, le volume échangé moyen aujourd'hui du tGOLD est d’environ **10 000$**, alors que celui de l’or est d'environ **131 milliards de dollars** !

## **Quels sont les avantages, les risques et les défis liés la tokenisation ?**

Pour conclure, si nous devions résumer les avantages de la tokenisation, nous pourrions le faire en ces trois points clefs:

- **Liquidité Accrue et Démocratisation :** Elle rend des actifs traditionnellement illiquides,  accessibles et divisibles. Cette caractéristique ouvre le marché à des investisseurs disposant de moyens financiers plus limités, dynamisant ainsi des secteurs moins fluides.

- **Accès Mondial :** La tokenisation élargit l'horizon d'investissement en rendant les actifs disponibles à une audience internationale. Elle simplifie les transactions transfrontalières, contournant les obstacles imposés par les systèmes bancaires traditionnels et offrant ainsi des opportunités d'investissement globalisées.

- **Efficacité et Transparence :** Grâce aux smart contracts, les transactions sont automatisées, ce qui optimise les processus et réduit les coûts. La blockchain assure également une transparence et une traçabilité exemplaires, renforçant la confiance dans les transactions d'actifs.

Bien que la tokenisation représente une avancée significative dans le domaine de l'investissement, elle n'est pas exempte de risques. Il est essentiel pour les créateurs de tokens et les investisseurs de procéder avec prudence dans ce secteur émergent. 

Par example, la nécessité d'une correspondance claire entre la **détention de tokens et la possession effective des actifs**, la navigation dans un cadre juridique et réglementaire en constante évolution (attention à l’imposition), et les défis posés par les problèmes de **sécurité et de scalabilité de la blockchain** soulignent l'importance d'une vigilance accrue. De plus, l'augmentation de la volatilité, induite par une liquidité améliorée, peut affecter **la valeur des tokens indépendamment des actifs sous-jacents**, ajoutant une couche supplémentaire de risque pour les investisseurs. 

Alors, gardons bien tout cela à l'esprit et voyons ce que le futur nous réserve !

Découvrez comment la tokénisation des actifs réels redéfinit l'investissement et la propriété dans le monde des cryptomonnaies et de la blockchain. Explorez les dernières tendances, les avantages, et comment cela façonne l'avenir financier.

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Tokénisation des Actifs Réels : l'Avenir de la Blockchain des Cryptos

## L'Indicateur MRAT, le Meilleur Indicateur pour le Trading Actions et Cryptos

Imaginez un instant investir dans une stratégie de trading centrée sur des indices majeurs comme le MSCI All World ou le S&P 500 dès 1970, et avoir vu votre capital se multiplier par mille à ce jour. Plutôt séduisant, n'est-ce pas ? Bien sûr, nous ne sommes plus en 1970, mais que diriez-vous si une telle stratégie pouvait s'appliquer aux cryptomonnaies ? Quel aurait été le résultat si elle avait été mise en œuvre depuis 2017 ? Que pourrions-nous espérer pour l'avenir ? C'est ce que nous allons explorer dans cet article.

Alors, de quelle stratégie parlons-nous exactement ? Il s'agit principalement d’exploiter un indicateur qui a fait ses preuves pour détecter les tendances du marché : la **"Distance Moyenne Mobile"**, que nous appellerons MRAT sur TradingView. Voyons comment l'intégrer dans une stratégie, que ce soit sur TradingView ou en Python. Voici quelques ressources clés autour de cet indicateur :

Voici les différentes ressources autour de cet indicateur :
- [Article de Recherche](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3111334)
- [Stratégie Trading View](https://fr.tradingview.com/script/pNDKNj3M/)
- [Backtest Stratégie Python et Portefeuille Long Short](https://github.com/CryptoRobotFr/Backtest-Tools-V2/tree/main)

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## Le MRAT surpasse le MACD : Le meilleur indicateur pour détecter les tendances de marché ?

### Le ratio de moyenne mobile comme indicateur d’analyse de marché

Au détour de l'article de recherche https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3111334, vous pourriez lire que le MRAT est un indicateur présenté comme le rapport de deux moyennes mobiles, l'une à court terme, de 21 jours, et l'autre à long terme, de 200 jours :

![Capture d'écran 2024-05-27 162056.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Capture_d_ecran_2024_05_27_162056_28db36aab2.png)

Cet indicateur oscille donc autour de la valeur 1 et cette caractéristique nous donne une indication directe sur le comportement du marché. En effet :

- **MRAT > 1** : Cela signifie que la moyenne mobile à court terme dépasse celle à long terme, signalant une tendance haussière du marché.
- **MRAT < 1** : Ceci indique que la moyenne mobile à court terme est inférieure à celle à long terme, révélant une tendance baissière.
- **MRAT proche de 1** : Le marché est en phase latérale ou "range", caractérisée par une faible volatilité.
- **MRAT éloigné de 1** : Une divergence significative de 1 souligne un écart marqué entre les moyennes mobiles, reflétant un intérêt accru pour le marché concerné.

Le MRAT peut être vu comme une version alternative du MACD (Moving Average Convergence Divergence), se concentrant sur le rapport plutôt que sur la différence entre deux moyennes mobiles. Cette subtile distinction offre un avantage notable : **comparer des rapports est mathématiquement plus pertinent que de comparer des différences entre deux valeurs.**

Illustrons cela avec un exemple : supposons une différence de 5000\$ entre les deux moyennes mobiles pour le Bitcoin, et de 2000\$ pour l'Ethereum. Sans connaître le prix de l'actif, il est difficile de juger laquelle des deux situations montre un écart plus manifeste. Un écart de 5000\$ pour un Bitcoin valant 60000\$ est proportionnellement moins marquant qu'un écart de 2000\$ pour un Ethereum à 4000\$.

En revanche, si nous travaillons directement avec un rapport des moyennes mobiles,  nous obtenons directement une comparaison pertinente sans nécessité de connaître le prix de l'actif. Par exemple, un rapport de 0,8 pour l'Ethereum contre 0,9 pour le Bitcoin nous indique immédiatement que l'écart est plus conséquent pour l'Ethereum.

Pourquoi est-ce utile ? Cette comparaison rapide et intuitive vous permet d'identifier les actifs présentant **les mouvements les plus forts à court terme** et les tendances les plus prononcées, vous aidant à adapter vos stratégies de trading en conséquence. L'indicateur vous offre également la possibilité de **filtrer les marchés peu volatils** si le rapport est trop proche de 1.

Mais ce n'est que le début. Nous allons explorer d'autres manières d'utiliser cet indicateur pour affiner vos stratégies de trading.

### Comment utiliser l’indicateur MRAT dans le trading

![DALL·E 2024-03-25.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/DALL_E_2024_03_25_86f7ad59c9.png)

Les valeures extrêmes de cet indicateur détiennent des clés essentielles pour l’analyse des marchés, une focalisation majeure pour les auteurs de l'article.

Ils ont en effet constaté que le marché boursier traditionnel est généralement efficient : les annonces et les nouvelles sont rapidement intégrées dans les prix, surtout lorsque le MRAT est proche de 1. Toutefois, lors de fluctuations majeures, et donc lorsque le MRAT atteint des valeurs extrêmes, cette efficience se perd. Les investisseurs, habitués au prix moyen, peuvent ne pas réagir adéquatement face à des variations importantes.

Imaginez si Apple annonçait l'arrêt des ventes d'iPhone ; une baisse de -50% du cours pourrait s'observer. Mais, une telle nouvelle pourrait justifier une chute bien plus drastique, de -70% à -80%. C'est cette différence entre les -50% observés et les -80% théoriques que nous cherchons à exploiter avec cet indicateur.

En résumé, lorsque le MRAT révèle des valeurs extrêmes, le marché perd en efficience et ne réagit pas avec la rapidité ou la proportionnalité requise face aux nouvelles. C'est dans ces circonstances que les chercheurs ont détecté et exploité des écarts pour développer une stratégie de trading performante.

### La puissance de l’indicateur MRAT montrer par la recherche

Les chercheurs ont calculé, chaque mois, le MRAT des cours des entreprises composant le S&P 500, pour ensuite en faire la moyenne. Ils ont ainsi défini les ‘’top performeurs” de chaque mois comme étant les entreprises dont le MRAT était supérieur à la moyenne des MRAT augmentée d'un écart-type. 

Le premier mois, ils ont réparti un investissement de 1 $ sur ces top performeurs, puis, chaque mois suivant, ils ont ``rebalancé" la valeur de l'investissement en se concentrant toujours sur les top performeurs. Cela signifie vendre les positions sur les entreprises dont le MRAT était devenu inférieur à la moyenne des MRAT plus un écart-type, pour ensuite répartir le montant obtenu sur les top performeurs du moment.

![research_resultas.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/research_resultas_6bbfb13efb.png)

Le graphique du backtest de cette strategie montre des performances exceptionnelles: les chercheurs ont obtenu 959$ en 2018. La courbe "MAD Top Decile" illustre cette croissance, représentant **un gain de plus de 95 000%** ! Cela est remarquablement plus efficace, 10 fois plus, qu'une simple stratégie de "buy and hold", qui consisterait à acheter des actions et à ne jamais les vendre ou réajuster le portefeuille. Cette approche passive est symbolisée par la courbe "All-Market" sur le graphique.

La véritable interrogation est maintenant pour nous de savoir si de telles performances sont réalisables avec les cryptomonnaies en appliquant l'indicateur MRAT et comment il serait approprié de l'ajuster à ce marché distinct.

## L’indicateur MRAT sur TradingView

### Comment appliquer l’indicateur MRAT au trading de cryptomonnaies

L'analyse du papier de recherche nous permet de dégager, de manière générale, deux constats majeurs concernant l'utilisation du MRAT. Premièrement, cet outil est particulièrement intéressant pour identifier les valeurs extrêmes des cours en bourse. Mais plus simplement, il facilite grandement **la détection des phases de croissance et de décroissance** **de l'écart entre deux moyennes mobiles**. L'objectif est alors de prendre une position longue lorsque cet écart s'élargit, et inversement, une position courte lorsque l'écart se réduit.

Cependant, face à la volatilité nettement plus élevée du marché des cryptomonnaies par rapport aux marchés boursiers traditionnels comme le S&P 500, ajuster les paramètres du MRAT en conséquence s'avère judicieux. Nous avons observé qu’il etait préférable de travailler avec une périodicité de 4 heures, en considérant une moyenne **mobile courte sur 10 périodes** et une **moyenne mobile longue sur 100 périodes**. En résumé :

![Capture d'écran 2024-05-27 162338.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Capture_d_ecran_2024_05_27_162338_f5834118c5.png)

Pour poursuivre dans l'optique d'identifier l'évolution de l'écart entre les moyennes mobiles, une méthode simple et intuitive consiste à **ajouter un signal au MRAT**, c'est-à-dire à calculer sa moyenne mobile. Cette courbe permet alors d'obtenir une évolution lissée du MRAT, facilitant ainsi les décisions d'achat ou de vente au moment de son croisement avec le MRAT. En effet, un MRAT qui se positionne au-dessus de son signal indique que l'écart entre les deux moyennes mobiles s'élargit plus rapidement que sa moyenne, tandis qu'un MRAT situé en dessous de son signal suggère un resserrement des moyennes mobiles. Nous avons constaté qu'en général, un signal sur une période de 20 donnait de bons résultats.

### Transformer l’indicateur MRAT en strategie de trading

L'association du MRAT et de son signal pour créer une stratégie de trading est très puissante, comme vous pouvez le constater sur le graphique ci-dessous.

![mrat_crypto_2.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/mrat_crypto_2_ce8a5e976b.png)

Vous pouvez observer dans le graphique supérieur que nous nous positionnons à l'achat bien au début de la tendance haussière et que nous parvenons à sortir juste avant que la tendance ne se renverse brusquement, réalisant un trade à **+15%**. Notez que la courbe orange correspond à la moyenne mobile de 10 périodes et la bleue à 100 périodes.

**Comment l'indicateur a-t-il permis un timing si opportun ?** Grâce à sa définition. Nous n'attendons pas que les moyennes mobiles se croisent pour entrer et sortir de position ; nous attendons que les moyennes mobiles commencent à s'écarter ou à se resserrer, ce qui est signalé par les croisements du MRAT avec son signal. Le MRAT est représenté par la courbe rouge dans le graphique du dessous, tandis que le signal est en vert.

Lorsque le MRAT croise à la hausse son signal, cela signifie que l'écart entre les moyennes mobiles s'agrandit à un certain taux, alors que lorsque le MRAT passe en dessous de son signal, cela indique que les moyennes mobiles se resserrent à un certain taux. Ce taux est directement ajustable à travers la période du signal.

Vous pouvez ainsi constater que cette approche permet de **réduire significativement le retard** (”lag”), souvent présent dans une stratégie basée uniquement sur des moyennes mobiles.

Depuis fin 2017, cette stratégie sur ETH/USDT avec un intervalle de 4 heures a donné des résultats très alléchants, comme en témoignent les résultats du backtest sur Trading View ci-dessous.

![mrat_crypto_2.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/mrat_crypto_2_ce8a5e976b.png)

Les profits sont de **4000%**, avec un taux de réussite de 43%, ce qui est correct pour une stratégie purement basée sur la tendance. Le drawdown maximal reste tout de même assez élevé, à 50%, mais reste bien inférieur (d'environ 20%) à celui du marché lui-même. Pour améliorer le drawdown, il serait intéressant, par exemple, d'ajouter un indicateur de tendance, tel qu'une EMA de très longue période ou une Supertrend, qui indiquerait quand il est préférable d'entrer en position longue ou courte.

Néanmoins, ce qui est déjà très attrayant à noter avec cette stratégie telle qu'elle est, est sa capacité à vraiment capitaliser sur les tendances haussières du marché. Les profits suivent en effet les fluctuations du marché mais sont, à terme, **4 fois supérieurs au "buy and hold"** !

Cela devient encore plus extrême si l'on considère des cryptomonnaies qui ont connu des évolutions fulgurantes. Par exemple, le BNB a connu depuis fin 2017 une hausse de plus de 32 000%. Et comme vous pouvez le voir ci-dessous, le backtest de la stratégie est complètement invraisemblable avec plus de **170 000%**.

![mrat_crypto_4.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/mrat_crypto_4_6bf7368fff.png)

Mais attention, **les performances passées ne préjugent jamais des performances futures**, et il est très peu probable que le BNB connaisse une telle croissance à l'avenir. Néanmoins, ces résultats témoignent bien de la capacité du MRAT à être un excellent indicateur pour tirer parti des tendances du marché.

Et à ce titre, ne serait-il pas possible de construire une stratégie utilisant cet indicateur qui suit plusieurs cryptomonnaies en même temps ?

 

## Stratégie de Trading Complete et Multi-Cryptomonnaies avec l’Indicateur MRAT

### Comment Set Up la Stratégie MRAT Multi-Cryptomonnaies

Et bien si ! Faisons cela en Python. Ce sera beaucoup plus pratique pour implémenter cette stratégie en multi-crypto et la backtester sur des données historiques.

Partons du principe que nous voulons être capables d’attribuer **une fraction de notre portefeuille total par crypto**. Ensuite, pour chaque crypto, la stratégie entrera en position avec cette fraction du capital lorsque le MRAT de la crypto en question croise à la hausse son signal, et inversement pour la sortie de position.

Nous pourrions alors regrouper tous ces paramètres d’entrée dans un dictionnaire global contenant toutes les cryptos que l’on souhaite trader, et à chaque crypto on attribue aussi un dictionnaire qui regroupe les paramètres de son indicateur MRAT et la fraction du portefeuille total, comme ceci :

```python
params = {
    "BTC/USDT":{
        "fast_ma": 10,
        "slow_ma": 100,
        "signal": 20,
        "size": 0.25,
    },
    "ETH/USDT":{
        "fast_ma": 10,
        "slow_ma": 100,
        "signal": 20,
        "size": 0.25,
    },
    "LINK/USDT":{
        "fast_ma": 10,
        "slow_ma": 100,
        "signal": 20,
        "size": 0.25,
    },
    "AVAX/USDT":{
        "fast_ma": 10,
        "slow_ma": 100,
        "signal": 20,
        "size": 0.25,
    },
}
```

Dans cet exemple, nous considérons une répartition uniforme du portefeuille à travers 4 cryptomonnaies (`size=0.25`) et nous avons choisi de garder les valeurs standard du MRAT et de son signal que nous avons défini auparavant.

### Analyses des Performances de la Stratégie MRAT Multi-Cryptomonnaies

Le code qui permet de réaliser le backtest avec ces paramètres d’entrée est disponible dans les liens en début d’article. Si vous souhaitez plus de détails sur son fonctionnement, nous vous invitons à regarder la vidéo que nous avons également citée au début.

Concentrons-nous maintenant sur les résultats. Les performances sont très intéressantes comme vous pouvez le voir résumées ci-dessous :

> Final wallet: 113767.36 $

> Performance: 11276.74 %

> Sharpe Ratio: 1.86 | Sortino Ratio: 2.67 | Calmar Ratio: 2.12

> Worst Drawdown T|D: -36.38% | -38.71%

> Buy and hold performance: 1453.66 %

> Performance vs buy and hold: 632.25 %

> Total trades on the period: 985

> Average Profit: 2.38 %

> Global Win rate: 41.83 %


Nous ne sommes plus à 4000% comme nous l'avions obtenu avec ETH/USDT seulement, mais maintenant à plus de **11 000 %**, ce qui correspond à une performance supérieure au marché de 632 %. Vous pouvez aussi remarquer que le Sharpe Ratio est très attrayant, presque de 2. Le pire drawdown devient aussi plus acceptable autour de 38 %.

 

Il est intéressant de voir que cette stratégie, malgré qu'elle considère uniquement des positions longues, **a réussi à ne pas perdre d’argent durant la pire année pour les cryptos**, à savoir l’année 2022. Elle s’en sort avec +3.75% sur l’année et vous pouvez analyser les gains et pertes par mois dans l'histogramme ci-dessous.

![mrat_crypto_5_2022.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/mrat_crypto_5_2022_bc6520dd72.png)

En opposition, sur une année très haussière sur les cryptos, telle que 2020, la stratégie accumule beaucoup plus de profits, **presque 205%**, avec pratiquement tous les mois en profit comme vous pouvez le voir ci-dessous.

![mrat_crypto_5_2020.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/mrat_crypto_5_2020_b354b5cd38.png)

Au total, cela donne des résultats qui tirent vraiment parti des hausses du marché d'une part, mais surtout qui ne se perdent pas lorsque le marché est moins clément. En effet, la courbe de gain est en moyenne toujours constante comme vous pouvez l’observer ci-dessous, alors que le marché a subi de fortes hausses et baisses successivement.

![mrat_crypto_5.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/mrat_crypto_5_944ecf9920.png)

Tout cela présume alors beaucoup de bon pour une stratégie où l’on considérerait aussi des positions short, n’est-ce pas ?

Affaire a suirve !

Découvrez comment maîtriser le Trading de Tendance avec l'Indicateur Trading View 'Moving Average Distance' (MRAT). 

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L'Indicateur Trading View pour faire du Trading de Tendance

Le Heikin Ashi est un outil qui suscite l'engouement de nombreux traders, en particulier dans l'univers des cryptomonnaies. Cependant, son utilisation est entachée d'erreurs et de malentendus, ce qui peut entraîner des conséquences désastreuses pour les performances des stratégies de trading. 

Il est essentiel de comprendre que les bougies Heikin Ashi sont un indicateur et non une mesure directe de la valeur d'un actif – une distinction capitale pour l'élaboration de stratégies de trading efficaces. Cet article vise à clarifier le sujet, à examiner les bases, les applications en trading de cryptomonnaies, et à discuter des limitations du Heikin Ashi. Bien maîtrisé, cet outil peut se révéler extrêmement utile.

## **Les Bases des bougies Heikin Ashi en Crypto**

### **Origine et Histoire des Bougies Heikin Ashi**

Les bougies Heikin Ashi, dont le nom signifie "barre moyenne" en japonais, ont été développées au Japon, s'inscrivant dans la longue tradition des méthodes d'analyse technique japonaise. Ces bougies ont été conçues pour atténuer le bruit et la volatilité des marchés, offrant ainsi une vision plus claire de la tendance du marché. Elles sont devenues populaires dans la communauté du trading à partir de la fin des années 1990 et au début des années 2000. 

La popularité des Heikin Ashi a considérablement augmenté avec l'avènement du trading en ligne, car elles facilitent la lecture des graphiques en lissant les fluctuations de prix. Aujourd'hui, elles sont particulièrement appréciées dans le **trading de cryptomonnaies** en raison de la nature extrêmement volatile de ces marchés. 

### **Comparaison : Bougies Heikin Ashi vs Chandeliers Traditionnels**

À première vue, les bougies Heikin Ashi et les bougies traditionnelles peuvent sembler similaires, comme vous pouvez le constater dans l'image ci-dessous. Cette image met en perspective l’evolution journalière du Bitcoin en USD représenté pars les Heikin Ashi (à gauche) et par les bougies traditionnelles (à droite).

![Screenshot_2024-01-14_152218.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2024_01_14_152218_fce2869674.png)

Il est difficile de distinguer les différences entre les bougies Heikin Ashi et les chandeliers traditionnels de prime abord, n’est-ce pas ? À part peut-être une plus grande uniformité des couleurs avec les Heikin Ashi. Cependant, en réalité, ces deux types de bougies présentent des différences fondamentales, tant dans leur construction que dans leur interprétation :

1. **Construction** : Les bougies Heikin Ashi sont calculées en utilisant des moyennes des prix (ouverture, clôture, haut, et bas) des périodes actuelles et précédentes. Cela crée un effet lissant. En revanche, les chandeliers traditionnels représentent les prix exacts pour chaque période sans lissage. Ceci est une différence capitale: les **Heikin Ashi ne représente donc pas le cours de l’actif.**

2. **Indication de tendance** : Les bougies Heikin Ashi sont excellentes pour identifier et confirmer les tendances du marché. Elles réduisent les bruits du marché, rendant les tendances plus faciles à voir. Les chandeliers traditionnels, cependant, fournissent des informations plus détaillées sur les mouvements de prix à l'intérieur d'une seule période de trading, ce qui est crucial pour certaines stratégies, en particulier celles à court terme.

3. **Réactivité** : Par définition, les chandeliers traditionnels réagissent rapidement aux changements de prix, reflétant immédiatement la volatilité et les inversions de tendance. Ce trait est avantageux pour les traders qui cherchent à capitaliser sur les mouvements de marché à court terme. En revanche, les bougies Heikin Ashi montrent un certain retard à cause de leur méthode de calcul, ce qui peut limiter leur utilité dans des stratégies demandant des réactions rapides. Nous explorerons ces aspects plus en détail un peu plus tard.

4. **Visuel** : Sur un graphique, les bougies Heikin Ashi tendent à afficher des séquences de couleurs plus longues et plus cohérentes, ce qui simplifie l'identification des tendances en cours. Les chandeliers traditionnels, avec leur représentation plus détaillée des mouvements de prix, peuvent parfois produire des graphiques plus fragmentés et visuellement complexes.

En résumé, tandis que les bougies Heikin Ashi sont privilégiées pour une vue d'ensemble et une identification claire des tendances, les chandeliers traditionnels sont essentiels pour une analyse détaillée et une prise de décision rapide sur les marchés. 

### **Comment Calculer les Bougies Heikin Ashi**

Examinons maintenant le calcul qui permet d'obtenir les bougies Heikin Ashi, ce qui témoigne de leur caractère d'indicateur plutôt que d'une représentation réelle des différents prix d'un cours (ouverture, fermeture, haut, bas). Ce calcul utilise les données des périodes actuelles et précédentes:

- **Fermeture Heikin Ashi** : La fermeture d'une bougie Heikin Ashi est la moyenne des quatre prix principaux : ouverture, fermeture, haut et bas de la période courante:

$$
\text{Fermeture}_{\text{HA}} = \frac{\text{Ouverture} + \text{Fermeture} + \text{Haut} + \text{Bas}}{4}
$$

- **Ouverture Heikin Ashi** : L'ouverture d'une bougie Heikin Ashi est la moyenne de l'ouverture et de la fermeture de la bougie précédente.

$$
\text{Ouverture}_{\text{ HA}} = \frac{\text{Ouverture}_{\text{précédente HA}} + \text{Fermeture}_{\text{précédente  HA}}}{2}
$$

- **Haut Heikin Ashi** : Le haut de la bougie Heikin Ashi est le maximum des trois valeurs : le haut actuel, l'ouverture Heikin Ashi ou la fermeture Heikin Ashi.

$$
\text{Haut}_{\text{ HA}} = \max(\text{Haut}, \text{Ouverture}_{\text{ HA}}, \text{Fermeture}_{\text{ HA}})
$$

- **Bas Heikin Ashi** : Le bas de la bougie Heikin Ashi est le minimum des trois valeurs : le bas actuel, l'ouverture Heikin Ashi ou la fermeture Heikin Ashi.

$$
\text{Bas}_{\text{ HA}} = \min(\text{Bas}, \text{Ouverture}_{\text{ HA}}, \text{Fermeture}_{\text{ HA}})
$$

C'est aussi grâce à ces calculs que les bougies Heikin Ashi lissent les mouvements de prix et aident à filtrer le bruit du marché, facilitant ainsi l'identification des tendances. 

## **Limitations et Mythes autour du Heikin Ashi en Trading Crypto**

### **Risques des Décisions de Trading Basées sur les Valeurs Heikin Ashi**

Le fait que les Heikin Ashi ne représentent pas les prix réels du cours signifie que baser ses décisions d'achat ou de vente uniquement sur les valeurs qu'ils indiquent peut avoir des conséquences très facheuses. 

Prenons un exemple concret. Imaginez que vous ayez une stratégie de trading qui implique d'entrer en position à la fermeture de la bougie Heikin Ashi verte indiquée dans le graphique de gauche ci-dessous, et que vous vendiez à la clôture de la première bougie rouge qui apparaît. Ce trade, si on se fie aux prix indiqués par les Heikin Ashi, semble vous rapporter un gain de +1%. Cependant, les prix réels utilisés dans vos opérations seront ceux du cours en lui-même. Ainsi, en entrant et sortant du trade à la fermeture des bougies réelles, comme indiqué dans le graphique de droite, ce trade vous fait perdre en réalité -3.2%. Les Heikin Ashi sont un indicateur de tendance, mais pas un outil à utiliser pour une indication précise des prix du cours.

![Screenshot_2024-01-17_091419.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2024_01_17_091419_37b148b596.png)

![Screenshot_2024-01-17_091716.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2024_01_17_091716_3086b02956.png)

### **Déconstruire les Mythes du Heikin Ashi**

Avant d'explorer comment utiliser les Heikin Ashi efficacement, déconstruisons plusieurs illusions courantes dans le trading de cryptomonnaies, notamment chez les traders débutants. Un des mythes les plus répandus est la croyance que les Heikin Ashi peuvent prédire avec précision les tendances du marché en tout temps. Comme tout indicateur de tendance, la qualité de leurs signaux souffre lors de périodes de forte volatilité, un comportement commun dans le marché des cryptomonnaies. Rappelez-vous donc que les Heikin Ashi sont un outil pouvant être très utile pour visualiser les tendances, mais ils ne sont pas infaillibles.

Un autre malentendu courant est l'idée qu'ils peuvent offrir une vision toujours pertinente du marché. En réalité, bien qu'utiles pour visualiser les tendances, les Heikin Ashi ne sont pas à l'abri des erreurs d'interprétation, surtout en l'absence d'une analyse complémentaire. Prenons l'exemple illustré par les graphiques précédents : des trades qui, selon les Heikin Ashi, semblent prometteurs peuvent se transforme en une perte significative une fois applique aux bougies traditionnelles. Cette situation met en évidence le risque de s'appuyer uniquement sur les Heikin Ashi pour prendre des décisions de trading. 

### Inconvénients **Techniques du Heikin Ashi en Trading Algorithmique**

Examinons maintenant les faiblesses pratiques des bougies Heikin Ashi pour mieux les prévenir. Une des principales limitations est le retard dans les signaux qu'elles peuvent générer, ce qui est souvent un inconvénient commun à tout indicateur de tendance. Comme ces bougies sont basées sur des moyennes de prix, il existe fréquemment un décalage entre les mouvements réels du marché et ce qui est reflété sur le graphique Heikin Ashi. Vous pouvez, par exemple, observer que la tendance baissière soudaine dans le graphique ci-dessous commence deux bougies plus tôt dans le cours réel (graphique de droite) que ce qui est indiqué par les Heikin Ashi.

![Screenshot_2024-01-18_104443.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2024_01_18_104443_dabaaa4553.png)

Ce type retard peut s'avérer particulièrement problématique dans le trading algorithmique de haute fréquence, où la rapidité de réaction face aux changements de marché est essentielle.

De la meme maniere, la capacité des Heikin Ashi à lisser excessivement les mouvements de prix, peut conduire à sous-estimer ou même à ignorer la volatilité réelle du marché. Par exemple, lors d'une fluctuation soudaine des prix dans le marché des cryptomonnaies, un graphique Heikin Ashi pourrait montrer une tendance relativement stable, tandis que les chandeliers traditionnels révéleraient des variations importantes de prix. Cette différence est critique, car la volatilité peut être un signal important pour les traders cherchant à identifier des opportunités de trading à court terme ou à évaluer le niveau de risque.

Une autre limitation des bougies Heikin Ashi réside dans le fait que l'identification des points de retournement précis peut être difficile. Bien qu'efficaces pour suivre les tendances établies, elles peuvent rendre moins claires les situations de retournement de tendance ou les marchés latéraux. Cette difficulté est due à la nature même des bougies Heikin Ashi, qui lissent les mouvements de prix, parfois au détriment de la précision des points d'entrée ou de sortie spécifiques. Si vous souhaitez découvrir un indicateur qui se distingue par sa capacité à détecter des retournements de marché, vous pouvez le faire en consultant cet article : [https://crypto-robot.com/blog/volume-anomaly-trading-view](https://crypto-robot.com/blog/volume-anomaly-trading-view).

En résumé, pour les traders algorithmiques, cela signifie que s'appuyer uniquement sur les Heikin Ashi peut entraîner un retard dans la détection des mouvements rapides des prix, ce qui peut affecter négativement l'efficacité de leurs stratégies. Il est donc recommandé d'utiliser les bougies Heikin Ashi en complément d'autres indicateurs, afin de contrebalancer par exemple le lissage excessif des Heikin Ashi lorsqu'il se produit, et de maintenir une vision complète de la dynamique du marché. C’est ce que nous allons explorer maintenant.

## **Stratégies de Trading avec Heikin Ashi dans la Crypto**

### Entr**é**es et Sorties avec **Heikin Ashi sur Trading View**

Pour explorer une utilisation correcte des Heikin Ashi, commençons par examiner un cas où cette méthode révèle d'abord ses limitations, puis tâchons de l'améliorer étape par étape. 

Adoptons une perspective de trading algorithmique rapide et travaillons avec une timeframe courte, comme 30 minutes. Prenons la paire BTC/USDT comme exemple et réalisons nos backtests sur l'année 2023, où sa valeur a augmenté d'un peu plus de 150%. Ainsi, durant une année haussière, une stratégie prenant des trades au hasard serait profitable. Par conséquent, toute stratégie digne d'intérêt doit faire mieux que cela.

Si nous estimons que le Heikin Ashi est un indicateur de tendance surpuissant et autonome, acheter sur une bougie verte puis vendre sur une bougie rouge devrait être lucratif. Cependant, en implémentant cela en Pine Script pour réaliser le backtest sur Trading View, il s'avère que ce n'est pas le cas, comme l'illustre la courbe de profit ci-dessous.

![Screenshot_2024-01-18_095934.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2024_01_18_095934_7e2c868cd1.png)

En effet, les limitations du Heiken Ashi précédemment présentées induisent trop de trades et de faux signaux, annulant ainsi les profits réalisés lors des périodes de tendance.

### Gestion des Risques avec **Heikin Ashi en Crypto**

Admettons maintenant qu'en raison du nombre excessif de mauvais trades de cette stratégie, il serait judicieux de ne pas sortir d’un trade sur une bougie rouge, mais plutôt en ajoutant un “take profit” (prise de profit) et un “stop loss” (ordre de vente stop). Cependant, conservons l'idée qu'une bougie verte Heikin Ashi indique probablement une tendance haussière, donc ne changeons pas cette règle d'entrée.

Choisissons un stop loss à 5 ATR du prix d'entrée et un “risk-reward ratio” (ratio risque/rendement) de 2. Cela donne les résultats ci-dessous.

![Screenshot_2024-01-18_101626.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2024_01_18_101626_0bbad590a5.png)

Cela filtre radicalement le nombre de trades et la courbe devient profitable.

### **Strategie Heikin Ashi et Supertrend**

Considérons alors que l'entrée donnée par le Heikin Ashi est convenable, mais qu'il serait bénéfique d'ajouter une confirmation avec un autre indicateur de tendance complémentaire, tel que le Supertrend. Utilisons une configuration de ce dernier qui suit de près la courbe, avec un facteur multiplicateur de 1 et une période de 40 pour capturer les tendances de plus grande periode. Si nous ajoutons à la condition d'entrée que le prix de fermeture doit aussi être supérieur au Supertrend, cela nous permet d'accroître les profits, comme vous pouvez le voir ci-dessous.

![Screenshot_2024-01-18_102942.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2024_01_18_102942_8e2c674873.png)

Ce n'est là qu'un exemple rapide. Un travail plus approfondi serait nécessaire pour créer une stratégie assez robuste pour être appliquée sur le marché réel. Mais c'est une bonne illustration du fait que le Heikin Ashi n'est pas un indicateur miracle se suffisant à lui-même.

## Conclusion

À travers cet article, nous avons exploré en détail les bougies Heikin Ashi, un outil de plus en plus populaire parmi les traders de cryptomonnaies. Bien que ces bougies offrent une visualisation simplifiée et lissée des tendances du marché, il est essentiel de garder à l'esprit leurs limitations. Elles ne représentent pas les prix exacts et peuvent donc induire en erreur lorsqu'il s'agit d'identifier des points d'entrée et de sortie précis. De plus, leur nature lissante peut retarder la réaction aux retournements de marché rapides, ce qui est crucial dans le trading algorithmique de haute fréquence.

Malgré ces contraintes, les Heikin Ashi peuvent être extrêmement utiles lorsqu'ils sont intégrés dans une stratégie de trading complète, en combinaison avec d'autres indicateurs et mesures de contrôle des risques. Leur capacité à lisser les fluctuations de prix aide à filtrer le bruit du marché et à clarifier la direction des tendances.

Pour conclure, bien que les bougies Heikin Ashi ne soient pas une solution universelle pour le trading, elles constituent un élément précieux pour les traders de cryptomonnaies. Une utilisation avisée de cet outil, en conjonction avec d'autres techniques d'analyse, peut significativement améliorer la qualité des décisions de trading et offrir une meilleure navigation dans les marchés volatils de la cryptomonnaie.


Les bougies Heikin Ashi, un indicateur de tendance redoutable pour le trading crypto, révèlent leur plein potentiel qu’une fois leurs forces et limitations bien comprises.

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Guide Complet sur les Bougies Heikin Ashi pour le Trading en Crypto

Comprendre le marché ne se limite pas à suivre les tendances haussières ou baissières ; il s'agit de saisir le moment parfait pour agir. Ce n'est pas seulement l'analyse de la force d'une tendance qui compte, mais aussi le moment précis où elle pourrait changer de direction. Cet article vous emmène à la découverte de notre indicateur innovant sur Trading View, spécialement conçu pour détecter les inversions de tendance avec une aisance remarquable — le "petit plus" qui distingue les traders ordinaires des experts. 

![Screenshot_2023-12-29_102255.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2023_12_29_102255_f183ff88c5.png)

Prêt à transformer votre trading ? Jetons un œil à cet indicateur révolutionnaire.

## Les données de volume en trading

### À quoi correspond le volume en trading

*Qu’est-ce que le volume en trading ?* C’est en fait très simple, il se réfère au nombre d'actions, de contrats ou à la **quantité d'une devise échangée sur une période donnée**. Ce qui est important de comprendre par là, est que le volume donne directement une indication du niveau d'activité et de liquidité sur le marché d'un actif donné. Ainsi, le volume est **un outil d'analyse du sentiment du marché**. Par exemple, un volume d'échange très faible sur un actif sur une longue période indique un désintérêt pour la négociation de cet actif. À l'inverse, un actif échangé avec un volume élevé signale un fort engouement pour ce marché. 

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### Comment ajouter le volume sur Trading View

Pour rapidement évaluer le volume échangé sur un actif, rien de plus simple. Trading View le donne et sans efforts.  Taper 'volume' dans l'onglet des indicateurs et de sélectionner 'Volume’. Cet indicateur se présente sous la forme d'un **histogramme** situé en bas du graphique, comme vous pouvez le voir ci-dessus sur l'exemple de la paire BTC/USDT en daily. 

![Screenshot_2023-12-18_190420.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2023_12_18_190420_3087080637.png)

Vous pouvez également remarquer que chaque barre de l'histogramme correspond au volume de la bougie associée, en utilisant le même code couleur : 

- une barre verte signale une bougie haussière,
- une barre rouge indique une bougie baissière.

Enfin, pour connaître le volume exact correspondant à une bougie spécifique, il suffit de placer le curseur sur la barre de volume correspondante. Cela est illustré sur la barre de volume la plus élevée de l'exemple ci-dessus. Le volume correspondant s'affiche alors en haut à droite, dans l'onglet de l'indicateur de volume, indiquant ici 115.265K. Cela signifie que cette journée sur Binance un peu plus de 115 000 BTC ont été achetés ou vendus.

## Les indicateurs de volume

### **Les indicateurs de volume existants**

Il existe une multitude d'indicateurs de volume sur le marché, chacun ayant sa propre méthode pour interpréter et représenter les données de volume. Voici quelques-uns des plus utilisés :

1. **Volume Moyen** : Cet indicateur calcule et affiche la moyenne du volume sur une période spécifiée, offrant une vue d'ensemble de l'activité du marché.
2. **Volume Oscillator** : Cet indicateur mesure la différence entre deux moyennes mobiles du volume de trading, offrant une perspective sur l'intensité de l'activité de marché. Des valeurs positives indiquent une augmentation du volume de trading, tandis que des valeurs négatives suggèrent une baisse de l'activité.
3. **On-Balance Volume (OBV)** : L'OBV ajoute le volume d'un jour au total cumulatif lorsque le marché clôture à la hausse, et le soustrait lorsque le marché clôture à la baisse. Il est utilisé pour prédire des mouvements de prix significatifs à travers les changements de volume.
4. **Volume Accumulation/Distribution Line (ADL)** : Cet indicateur combine le volume et le prix de clôture pour montrer comment le volume peut influencer les tendances des prix.
5. **Money Flow Index (MFI)** : Le MFI est un oscillateur qui utilise à la fois le prix et le volume pour mesurer la pression d'achat et de vente.

Ces indicateurs sont souvent utilisés en combinaison avec des analyses de tendance et de momentum pour fournir une vue complète du marché. Cependant, aucun de ces indicateurs ne peut égaler la capacité du “Volume Anomaly” à détecter les anomalies spécifiques de volume qui sont souvent précurseurs de changements majeurs dans les tendances du marché.

### Volume Anomaly, un outil d’analyse des volumes

Le "Volume Anomaly" offre aux traders la possibilité d'analyser en un coup d'œil, d'une part, les **changements brusques de volume** et, d'autre part, de repérer les moments critiques où le marché pourrait être sur le point d'effectuer un **mouvement significatif**. Cette analyse approfondie est facilitée par son système de couleurs intuitif et ses paramètres personnalisables. Vous pouvez trouver le code Pine Script ici : [https://fr.tradingview.com/script/p2KfVy3F/](https://fr.tradingview.com/script/p2KfVy3F/). Cliquez sur l'icône “Ajouter aux indicateurs favoris” située au milieu de la page. Ensuite, pour ajouter l'indicateur à un graphique, vous le trouverez dans l'onglet des indicateurs, en haut à droite de votre page Trading View, dans la section des favoris. Nous présenterons également une version de cet indicateur en Python plus bas.

Une fois l'indicateur ajouté à votre graphique sur Trading View, vous observerez qu'il colore les bougies en utilisant six couleurs différentes. Un exemple est présenté ci-dessous.

![Screenshot_2023-12-15_115101.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2023_12_15_115101_82c726f7ce.png)

Les bougies aux couleurs vives signalent une anomalie de volume, tandis que celles aux teintes grises indiquent un volume normal ou faible. Les bougies haussières avec un volume élevé sont représentées en vert vif ou bleu, et les baissières en rouge vif ou magenta. Observez, par exemple, les zones entourées en violet : elles montrent trois grandes bougies vert vif, chacune avec un volume (visible sur l'indicateur en barres en bas du graphique) plus élevé que la précédente, témoignant ainsi d’une forte tendance haussière.

Les definitions mathématiques de ces couleurs et le fonctionnement de l’indicateur reposent sur trois paramètres clés ajustables :

- **Période de Moyennage** : Nombre de barres sur lesquelles le volume moyen est calculé. Nous attribuons une valeur par défaut de 10 périodes.
- **Seuil d'Anomalie Moyenne** : Pourcentage définissant une anomalie de volume de 'niveau moyen' avec valeur par défaut 150%.
- **Seuil de Grande Anomalie** : Pourcentage définissant une 'grande anomalie', marquant un volume bien supérieur à la moyenne. La valeur par défaut est 200%.

Pour affiner l'analyse, nous introduisons aussi le concept de “volume de climax”, qui est le volume le plus haut des 10 dernières périodes, si 10 est la période de moyennage que vous avez choisi. Ainsi, pour résumer, le code couleur des bougies de l'indicateur est :

- **Vert vif / rouge vif** : soit une grande anomalie de volume, soit une anomalie de volume climax.
- **Bleu / magenta** : une anomalie de volume moyenne.
- **Gris** : pas d’anomalie.

Dans l'univers du trading, une vérité qui se dévoile fréquemment est que l’information la plus pertinente réside moins dans la valeur au temps t d'un indicateur que dans son évolution au fil du temps. Prenons l'exemple des anomalies de volume. Elles ne sont pas de simples fluctuations numériques, mais de véritables révélateurs des **mouvements sous-jacents du marché**. 

Ces écarts, parfois subtils, peuvent signaler des changements profonds dans la psychologie des acteurs du marché, bien avant que ces derniers ne se manifestent sur les graphiques de prix. Ce sont comme des indices discrètement dissimulés, qui, une fois interprétés correctement, peuvent être un signe robuste et **avant-coureur** d’une accélération soudaine ou un retournement spectaculaire de tendance. L'art de les déchiffrer et de les comprendre peut s'avérer être la clé d'une stratégie de trading exceptionnellement réussie.

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## Détecter les retournements avec un indicateur de volume

### Comment anticiper les changements de tendance grâce aux volumes ?

Maintenant que nous avons une compréhension approfondie du fonctionnement de cet indicateur, il est temps de mettre en lumière sa **plus** grande force : sa capacité à détecter les **retournements de tendance**. Ces derniers suivent souvent un schéma caractéristique : un engouement initial qui atteint un nouveau sommet, avant d’être renversé par une pression opposée. La clé réside dans l'identification de deux anomalies juxtaposées, mais de directions inverses. En général, les renversements de tendance se manifestent de la manière suivante :

- **De haussier à baissier :** Une bougie vert vif suivie d'une bougie rouge vif / magenta, où la première englobe complètement la seconde, comme dans cet exemple :

![Screenshot_2023-12-15_152558.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2023_12_15_152558_08f6d98851.png)

- **De baissier à haussier :** Une bougie rouge vif suivie d'une bougie vert vif / bleu, où la première englobe entièrement la seconde, comme vous pouvez le voir ici :

![Screenshot_2023-12-15_153142.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Screenshot_2023_12_15_153142_2af541158a.png)

### Créer une stratégie de trading avec le volume anomaly

Vous l'avez compris, l'indicateur "Volume Anomaly" n'est pas qu'un simple outil d'analyse ponctuel du marché ; il peut être la clé pour élaborer des stratégies de **trading efficaces** et **avant-gardistes**. Résumons les étapes clés qui permettent de construire une stratégie de trading basée sur la détection de retournement grâce à l’indicateur "Volume Anomaly".

1. **Identification des anomalies de volume**
    - Utilisez le "Volume Anomaly" pour détecter les changements soudains et significatifs dans le volume de trading. Est-ce une anomalie moyenne ou grande ?
    
2. **Préparation pour un retournement**
    - Si une grande anomalie vient d’être détectée, prêtez une attention particulière à la prochaine bougie.
    - Si cette dernière se révèle être une grande ou moyenne anomalie mais de direction contraire, envisagez une entrée en position contre la tendance ou une sortie de votre position.
    
3. **Confirmation avec d'autres indicateurs**
    - Complétez votre analyse avec d'autres indicateurs techniques pour confirmer les signaux donnés par "Volume Anomaly". Par exemple :
    - Que dit la force de la tendance ? Si elle s’essouffle, un retournement est très probable.
    - Qu'en est-il de la volatilité ? Est-elle trop importante ou trop faible pour présager une contre-tendance qui vaut la peine d’être suivie ?
    
4. **Gestion des risques**
    - Intégrez la gestion des risques dans votre stratégie si cela est approprié. Définissez des limites de pertes (stop-loss), calculez vos tailles de positions en conséquence, et prenez des bénéfices (take-profit).
    
5. **Backtest** 
    - Si vous êtes adepte de programmation, ou si vous pouvez embaucher quelqu'un qui l'est, envisagez d'automatiser votre stratégie pour pouvoir la tester sur des données historiques. Vous pouvez ainsi aussi optimiser ses paramètres pour créer une stratégie plus robuste et plus performante.
    
6. **Automatisation** 
    
    Pourquoi ne pas ensuite transformer cette stratégie sous forme de trading bot pour ne pas avoir à la trader manuellement?
    

### Utiliser un indicateur de volume en Pinescript ou en Python

Jusqu'à maintenant, nous avons illustré l'utilisation de l'anomalie de volume sur TradingView avec sa version en Pinescript. Cependant, dans une optique d’automatisation, une version dans un langage de programmation tel que Python est très utile. Grâce à la simplicité de l’indicateur, le convertir en une fonction Python est en réalité facile et le résultat est très succinct comme vous pouvez le voir ci-dessous.

```python
def volume_anomaly(df, volume_window=10, mid_anomaly_ratio=1.5, big_anomaly_ratio=2):
	dfInd = df.copy()
	dfInd["VolAnomaly"] = 0
	dfInd["PreviousClose"] = dfInd["close"].shift(1)
	dfInd['MeanVolume'] = dfInd['volume'].rolling(volume_window).mean()
	dfInd['MaxVolume'] = dfInd['volume'].rolling(volume_window).max()
	dfInd.loc[dfInd['volume'] > mid_anomaly_ratio * dfInd['MeanVolume'], "VolAnomaly"] = 1
	dfInd.loc[dfInd['volume'] > big_anomaly_ratio * dfInd['MeanVolume'], "VolAnomaly"] = 2
	dfInd.loc[dfInd['volume'] >= dfInd['MaxVolume'], "VolAnomaly"] = 3
	dfInd.loc[dfInd['PreviousClose'] > dfInd['close'],
	"VolAnomaly"] = (-1) * dfInd["VolAnomaly"]
return dfInd["VolAnomaly"]
```

Cette fonction utilise un dataframe Pandas contenant les données OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) d'une paire de trading. Cette fonction évalue d'abord la moyenne et le maximum du volume sur une période définie (**`volume_window`**). Elle détecte ensuite des anomalies de volume en comparant le volume actuel à ces moyennes. Si le volume dépasse un certain seuil (défini par **`mid_anomaly_ratio`** et **`big_anomaly_ratio`** par rapport à la moyenne, ou égal/supérieur au maximum), l'anomalie est enregistrée dans **`VolAnomaly`**. La fonction peut renvoyer 0 pour un volume normal, ±1 pour une anomalie moyenne, ±2 pour une grande anomalie, et ±3 pour une anomalie de climax, les signes négatifs indiquant une tendance baissière.

Vous pouvez ainsi calibrer votre code pour prendre les actions que vous souhaitez en fonction de ce que cette fonction retourne. D’ailleurs, si vous souhaitez approfondir l'utilisation du "Volume Anomaly" et de sa mise en situation en Python, nous vous invitons à regarder notre vidéo ci-dessous. Nous discutons également d'une stratégie de trading basée sur cet indicateur couplé à l'indicateur de momentum WilliamR dans cette vidéo.

<MDX_YT videoId="YLwH3gLYAHY"/>

<EXCHANGE_CARD image_name="bitget_fr_1" link="https://partner.bitget.com/bg/CryptoRobotSIFR"/>

En résumé, l'indicateur “Volume Anomaly” est un outil clé pour les traders, offrant une analyse approfondie des volumes de marché et facilitant l'identification des potentiels retournements de tendance. Utilisable sur TradingView en Pinescript ou en Python, cet indicateur permet de détecter les anomalies significatives de volume, souvent précurseurs de changements importants dans les tendances. En le combinant avec d'autres indicateurs et une bonne gestion des risques, il devient un élément crucial pour trouver ce 'edge' dans l'élaboration de stratégies de trading efficaces, adaptées aussi bien au trading manuel qu'algorithmique.

Le volume est un indicateur clef pour analyser le sentiment du marché, surtout ses anomalies qui sont souvent des signes précurseurs de bouleversement de tendances.

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Volume Anomaly, le meilleur indicateur de volume Trading View

## **Découverte de Runbot.io**

### **Interface Utilisateur et Accessibilité**

[Runbot.io](https://app.runbot.io#cryptorobot) se distingue par son interface utilisateur intuitive, conçue pour rendre le **trading automatisé accessible à tous**, y compris ceux qui n'ont aucune expérience en programmation.

Cette plateforme révolutionne le trading algorithmique en proposant une interface épurée et facile à comprendre, permettant aux utilisateurs de créer et de gérer leurs stratégies de trading avec aisance.

L'un des principaux avantages de Runbot.io est l'intégration d'**outils professionnels** dans une **interface conviviale**. Que vous souhaitiez effectuer des analyses techniques complexes ou des simulations de backtesting, la plateforme met à votre disposition des outils avancés sans compliquer leur utilisation. 

Cela ouvre la porte du trading algorithmique à un public plus large, offrant aux traders de tous niveaux la possibilité d'exploiter la puissance des robots de trading.

Si vous souhaitez vous Inscrire sur Runbot, nous vous conseillons de passer par ce lien qui vous **offre 10€ de crédit** Runbot à l'ouverture du compte [app.runbot.io#cryptorobot](https://app.runbot.io#cryptorobot)

Vous trouverez une vidéo ci-dessous expliquant les différentes fonctionnalités de Runbot ainsi qu'une stratégie de trading basée sur le concept de Smart Money dans Runbot :
<MDX_YT videoId="3sj7KWGQdl8"/>

## **Créer Votre Première Stratégie de Trading Automatisé**

### **Utilisation des "Boîtes" de Stratégie**

La création de votre première **stratégie de trading automatisé** sur Runbot.io est simplifiée grâce à l'usage innovant des "boîtes" de stratégie. Chaque boîte a une fonction dédiée - de la gestion des risques à la création d'indicateurs, en passant par l'établissement de règles pour l'entrée et la sortie des trades. 

Cette approche modulaire rend la conception de stratégies à la fois flexible et intuitive.
![runbot1.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/runbot1_22d5c07320.png)

Par exemple, vous pouvez commencer par créer un "signal d'achat" dans la Boîte à Indicateurs. Ce signal peut ensuite être intégré dans la Boîte 'Règles d'entrée en position', vous permettant de définir des conditions spécifiques pour vos trades. 

Imaginez une règle comme "Entrer en trade si 1 signal d'achat est activé". Cette méthode simple mais puissante vous permet de construire des stratégies complexes en combinant diverses règles et signaux au sein de chaque boîte.

### **Exploitation d'Indicateurs Avancés**

Runbot.io offre une gamme étendue d'**indicateurs avancés,** permettant une analyse en profondeur et une adaptation précise de vos stratégies. 

Ces indicateurs couvrent des aspects variés, allant de la volatilité et de l'action des prix jusqu'à des mesures plus complexes comme les flux d'ordres et le Volume-Weighted Average Price (VWAP).

Des indicateurs basés sur l'intelligence artificielle sont également disponibles, offrant une perspective unique sur les tendances du marché et les possibilités de trading. Avec des classiques tels que le Relative Strength Index (RSI), les Bandes de Bollinger, et le Moving Average Convergence Divergence (MACD), combinés à des outils exclusifs de Runbot.io, vous disposez d'un arsenal complet pour analyser le marché et construire des stratégies de trading sophistiquées et personnalisées.

Voici un exemple avec les **liquidations** :
![runbot2.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/runbot2_9e57f0f1f3.png)

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## **Gestion des Risques Comme un Professionnel**

### **Options de Contrôle des Risques**

La **gestion des risques** est un aspect crucial du trading automatisé, et Runbot.io offre un ensemble d'outils sophistiqués pour contrôler efficacement les risques. Ces outils sont conçus pour protéger vos investissements tout en maximisant les opportunités de profit.

### Règles de Stop-Loss

L'une des fonctionnalités clés pour la gestion des risques sur Runbot.io est le stop-loss. Cette plateforme permet de définir des règles de **stop-loss personnalisées** qui ferment automatiquement une position si le marché évolue contre votre position d'un pourcentage défini. 

Par exemple, vous pouvez paramétrer un stop-loss pour se déclencher lors d'un mouvement de marché défavorable de 5%. Cela limite vos pertes potentielles, sécurisant ainsi votre capital de trading.

### Autres Outils de Gestion des Risques

En plus des règles de stop-loss, Runbot.io propose une variété d'outils pour gérer le risque. Ces outils incluent des paramètres pour limiter l'exposition maximale, des options pour **diversifier les stratégies de trading**, et des fonctions pour analyser la volatilité et d'autres indicateurs du marché. 

Avec plus de 40 règles de gestion des risques différentes, Runbot.io met à disposition des utilisateurs toutes les ressources nécessaires pour naviguer dans les marchés avec confiance et prudence.
![runbot3.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/runbot3_f69a094dde.png)

Si vous souhaitez vous Inscrire sur Runbot, nous vous conseillons de passer par ce lien qui vous **offre 10€ de crédit** Runbot à l'ouverture du compte [app.runbot.io#cryptorobot](https://app.runbot.io#cryptorobot)

## **Optimisation Automatique de Votre Stratégie**

### Utilisation de l'Optimiseur pour Affiner les Stratégies

L'outil Optimiseur de Runbot.io est une fonctionnalité révolutionnaire qui permet une **amélioration automatique et continue de vos stratégies de trading**. 

Cet outil analyse les performances de vos stratégies sous diverses conditions de marché et paramètres, vous aidant à identifier les réglages les plus efficaces.

Pour utiliser l'Optimiseur, commencez par sélectionner la stratégie que vous souhaitez affiner. Vous pouvez ensuite choisir les paramètres que vous souhaitez optimiser, comme les déclencheurs de signaux, les niveaux de stop-loss, ou d'autres variables spécifiques à vos stratégies. 

L'Optimiseur exécute alors des simulations pour évaluer comment ces ajustements affectent la performance de la stratégie dans différents scénarios de marché.
![runbot4.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/runbot4_7be1cd59f5.png)

Vous trouverez ici une démo en temps réel de l'optimiser Runbot :
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### Avantages de l'Optimisation

L'optimisation de stratégie avec l'outil Optimiseur présente plusieurs avantages significatifs :

- **Amélioration de la Performance :** L'outil vous aide à maximiser le potentiel de gain de votre stratégie en trouvant les combinaisons de paramètres les plus performantes.
- **Adaptabilité :** L'Optimiseur permet à votre stratégie de s'adapter aux conditions changeantes du marché, en ajustant continuellement les paramètres pour une efficacité optimale.
- **Gain de Temps :** Au lieu de tester manuellement différents paramètres, l'Optimiseur automatise ce processus, économisant un temps précieux et permettant une analyse plus approfondie.
- **Réduction des Risques :** En affinant votre stratégie, l'Optimiseur contribue à réduire les risques potentiels, en alignant vos approches de trading avec les tendances actuelles du marché.

Si vous souhaitez vous Inscrire sur Runbot, nous vous conseillons de passer par ce lien qui vous **offre 10€ de crédit** Runbot à l'ouverture du compte [app.runbot.io#cryptorobot](https://app.runbot.io#cryptorobot)

## **Backtesting et Composition de Stratégies Multiples**

### Combinaison et Backtesting de Plusieurs Stratégies avec l'outil Composer

L'outil Composer de Runbot.io est un outil avancée permettant aux traders de combiner et de backtester simultanément plusieurs stratégies de trading. Cette **approche multistratégie** permet de tester l'efficacité de différentes tactiques en parallèle, offrant une vision globale et détaillée de la performance de chaque stratégie sous diverses conditions de marché.

Pour utiliser le Composer, vous commencez par sélectionner les stratégies individuelles que vous souhaitez tester. 

Une fois sélectionnées, ces stratégies peuvent être combinées dans diverses configurations pour évaluer leur performance collective. 

Le processus de backtesting utilise des données historiques pour simuler comment ces stratégies combinées auraient performé dans le passé, fournissant des insights précieux sur leur efficacité et leur synergie.
![runbot5.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/runbot5_a70b33b957.png)

### Avantages de la Diversification et Réduction des Risques

L'utilisation de l'Outil Composer pour tester plusieurs stratégies offre plusieurs avantages clés :

- **Diversification des Stratégies :** En combinant différentes approches de trading, vous pouvez diversifier vos tactiques, ce qui est essentiel pour réduire le risque global. Cette diversification permet d'équilibrer les performances, car les différentes stratégies peuvent réagir différemment aux mêmes conditions de marché.
- **Réduction des Risques de Corrélation :** Le Composer aide à identifier et à minimiser les risques de corrélation entre les stratégies. Si plusieurs stratégies sont trop corrélées, elles peuvent toutes sous-performer simultanément, augmentant le risque global. Le Composer permet d'ajuster les stratégies pour une meilleure couverture.
- **Optimisation de la Performance :** En backtestant plusieurs stratégies, vous pouvez identifier les combinaisons les plus performantes et éliminer celles qui sous-performent. Cela permet une optimisation continue de votre portefeuille de trading.
- **Gestion Efficace des Scénarios de Trading :** Chaque stratégie au sein du Composer fonctionne indépendamment, permettant de gérer plusieurs scénarios de trading en même temps. Cela augmente la flexibilité et la réactivité face aux changements de marché.

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## Copier les stratégie de trading des meilleurs traders

Vous souhaitez commencer à utiliser des robots de trading en copiant les meilleurs Traders du marché? La marketplace Runbot NFT est pour vous! Commencez à trader de façon automatisée en 2 minutes.

En achetant ces modèles de stratégie de trading algorithmique sous forme de NFT à d'autres traders d'élite, vous pouvez commencer à trader rapidement et efficacement sans effort avec des stratégies de trading avancées.

La marketplace simplifie le processus, vous permettant d'acquérir et d'exécuter ces stratégies sur votre plateforme de trading en quelques minutes.
![runbot6.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/runbot6_13cc846b94.png)

Ce faisant, vous pouvez également générer des signaux pour vos followers sur votre plateforme de trading et exploiter un nouveaux flux de revenus.

## **FAQ : Tout Savoir sur Runbot.io**

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**Q : Qu'est-ce que Runbot.io ?**

**R :** Runbot.io est une plateforme innovante qui permet de créer, backtester et optimiser des stratégies de trading automatisées sans nécessiter de compétences en codage. Elle offre une expérience unique avec des outils professionnels et une interface facile à utiliser.

**Q : Est-ce que Runbot.io est facile à utiliser pour les débutants ?**

**R :** Absolument, Runbot.io est conçu pour être accessible aux utilisateurs sans compétences en programmation. Son interface intuitive et ses "boîtes" de stratégie rendent la création et la gestion de bots de trading simples et abordables.

**Q : Quelles sont les fonctionnalités principales de Runbot.io ?**

**R :** Runbot.io offre de nombreuses fonctionnalités, dont la création illimitée de trading bots, le backtesting de stratégies, l'accès à plus de 30 indicateurs gratuits, et le partage de stratégie via la marketplace NFT.

**Q : Comment fonctionne la gestion des risques sur Runbot.io ?**

**R :** Runbot.io propose divers outils de gestion des risques, comme des règles de stop-loss personnalisables et des options pour limiter l'exposition et diversifier les stratégies, afin de protéger efficacement vos investissements.

**Q : Qu'est-ce que l'outil Optimiseur de Runbot.io ?**

**R :** L'outil Optimiseur est une fonctionnalité avancée de Runbot.io qui permet d'améliorer automatiquement l'efficacité des stratégies de trading en optimisant leurs paramètres sous diverses conditions de marché.

**Q : Peut-on combiner et tester plusieurs stratégies sur Runbot.io ?**

**R :** Oui, avec l'Outil Composer de Runbot.io, les utilisateurs peuvent combiner et backtester plusieurs stratégies simultanément, ce qui aide à diversifier l'approche du trading et à réduire les risques.

**Q : Comment fonctionne la Marketplace Runbot NFT ?**

**R :** La Marketplace Runbot NFT permet d'acheter et de vendre des stratégies de trading algorithmique sous forme de NFT. Cela donne accès à des stratégies développées par des traders d'élite, permettant une intégration rapide dans votre trading.

**Q : Les stratégies de trading sur Runbot.io garantissent-elles des profits ?**

**R :** Non, comme pour tout trading, il existe un risque et aucune garantie de profit. Il est crucial d'effectuer vos propres analyses et de gérer les risques de manière adéquate avant d'adopter une stratégie.

**Q : Runbot.io est-il gratuit ?**

**R :** Runbot.io offre de nombreuses fonctionnalités gratuitement, y compris la création illimitée de bots de trading et l'accès à des outils de backtesting avancés. Certaines fonctionnalités peuvent nécessiter un abonnement.

**Q : Puis-je utiliser Runbot.io pour trader sur différents marchés ?**

**R :** Runbot.io est principalement conçu pour le trading de cryptomonnaies, offrant un large éventail d'options pour les traders intéressés par ce marché.

Si vous avez d'autres questions sur Runbot.io, n'hésitez pas à nous contacter pour plus d'informations.

Explorez le monde fascinant du trading automatisé avec Runbot.io, une plateforme révolutionnaire qui rend la création et l'optimisation de bots de trading accessibles à tous, sans besoin de compétences en codage.

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Créer un Robot de Trading Sans Code

## Qu’est-ce que le trading algorithmique ?

Le trading consiste à acheter et à vendre des instruments financiers tels que des actions, des obligations, des devises ou encore des cryptomonnaies. Il est traditionnellement pratiqué par des traders qui vont prendre des décisions en fonction de l’actualité et de l’analyse technique.

Le trading **algorithmique** est une discipline qui devient de plus en plus populaire notamment avec l’avènement d’Internet et d'intelligence artificielle. Les points que nous aborderons peuvent s’appliquer au trading mécanique qui consiste à trader manuellement en suivant des règles précises, mais nous nous concentrerons sur l’optimisation et l’automatisation de stratégies via des **robots de trading**.

## Pourquoi choisir ce mode de trading ?

Si le trading algorithmique est aussi populaire, c’est parce qu’il offre de nombreux avantages.

Un gros frein pour le trader est de ne pas pouvoir être connecté aux marchés en permanence ! Il faut bien dormir. En conséquence, non seulement de belles opportunités peuvent être ratées ; mais pire, votre stratégie peut être complètement dégradée. Si vous êtes contraint de clôturer des positions avant leur terme, le comportement d’une stratégie peut drastiquement changer. Un robot de trading n’a pas ce problème, il est connecté en **permanence** et est toujours en pleine forme !

Autre avantage et pas des moindres, la machine, contrairement à l’humain, ne se trompe jamais ! Un robot de trading permet de vaincre l’un des plus grands fléaux des traders, leurs émotions, si la majorité des traders perdent, c’est très probablement à cause des émotions et des nombreux biais cognitifs qui peuvent survenir lors du trading, ces biais peuvent mener un trader à prendre des décisions complètement irrationnelles. Un robot va suivre à la lettre ses instructions, il exécutera vos positions exactement comme la stratégie le lui dicte. Un bot peut donc être d’une grande aide pour vous éviter beaucoup de problèmes.

![green robot trading.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/green_robot_trading_aca3fafed1.png)

Le **trading automatisé** ouvre également de nouvelles possibilités ! Un robot peut analyser des quantités énormes de données, bien plus qu’un humain pourrait le faire, et ce, en un temps-record ! Une fois un signal décelé, il ne manquera pas le coche et ouvrira les positions en quelques secondes. L’informatisation du trading mène aussi à la possibilité de créer des stratégies plus sophistiquées qui seraient impossibles à mettre en place pour un trader lambda.

Il faut quand même mentionner quelques inconvénients du trading algorithmique. Cette discipline requiert un minimum de compétences techniques notamment en informatique et en programmation. Pour créer vos propres robots, il vous faudra apprendre un langage de programmation comme python. Enfin, les avantages que nous avons énoncés sont valables seulement si vos instructions sont bien codées, s'il y a une erreur dans votre code ou une faiblesse dans vos systèmes, votre robot pourra être amené à dysfonctionner. Si vous adoptez des approches plus poussées avec de l’optimisation et de l’intelligence artificielle, vous pouvez aussi être confrontés à des modèles erronés qui ne satisferont pas vos attentes.

Si on résume, la création de robots de trading offre énormément d’avantages en éliminant les biais émotionnels, mais il faut absolument prendre en compte les risques techniques et comprendre que le trading automatisé vous fait gagner beaucoup de temps sur le trading tout en vous en prenant lors de la mise en place vos stratégies.

## Les notions fondamentales du trading algorithmique.

Certaines grandes notions guident les traders algorithmiques dans l’automatisation de leurs stratégies.

Le **backtesting** est une de ces notions essentielles, le but est de tester les performances d’une stratégie sur des données du passé. On récupère ainsi des **simulations** plus ou moins pertinentes qui peuvent permettre d’effectuer un premier tri de vos stratégies en vous fournissant une idée des potentielles performances de ces dernières. Le backtesting est un point-clé et est souvent réalisé de façon informatisée afin d’éviter les erreurs humaines et la tâche fastidieuse de tester votre stratégie manuellement.

![backtesting summary](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/img1_363013ecb0.png)

Pour l’aider dans sa tâche et améliorer la qualité de ses stratégies, un trader algorithmique peut faire appel à des algorithmes plus avancés. On peut mentionner la **simulation de Monte-Carlo** qui va fournir une analyse du risque pour votre stratégie. Il est également très courant de faire appel à des algorithmes d’optimisation, ces algorithmes vont s’appuyer sur les backtests et tester votre stratégie avec différents paramètres, ils peuvent par exemple être utilisés pour trouver la meilleure période pour un indicateur.

La notion d’avantages (ou **alpha**) est de loin la plus importante, un “avantage”, c’est ce qui vous fait gagner, ce qui vous permet de prendre le dessus. Si une stratégie n’a aucun “avantage”, aucun pouvoir prédictif, le backtesting ou les algorithmes d’optimisation n’y changeront rien, le but du trader va être de trouver ces avantages en utilisant des indicateurs, le Price Action, des concepts d’analyse technique, fondamentale, ou encore du Machine Learning, et finalement, tout ce qui lui passe par la tête.

Le trading algorithmique est un domaine vaste, chacun est libre utiliser les simulations, méthodes et algorithmes qui lui semblent pertinents, la seule limite est votre imagination.

## Les robots et leurs algorithmes.

Comme vous l’avez compris, le trading algorithmique est centré sur l’automatisation de stratégies via des robots de trading. Ces robots sont des programmes qui vont rechercher des opportunités selon les instructions qui lui auront été données afin de passer des ordres sans actions de votre part. Mais il existe différents types de robots et d’algorithmes.

La grande majorité des robots auront pour but d’automatiser un système de trading basé sur des règles précises. Ils seront la plupart du temps codés en python qui est le langage disposant de la plus large gamme d’outils pour le trading algorithmique. Ce genre de robot se contentera donc de placer des ordres à votre place.

L’informatisation permet aussi la création d’autres types de robots, notamment les **robots d’arbitrage**. Les marchés financiers sont pleins d’inefficiences, par exemple la décorrélation du prix d’un actif sur plusieurs échanges. Si un actif s’échange à 1000 USDT sur un échange A et à 1100 USDT sur un échange B, une opportunité d’arbitrage se crée, il est possible d’acheter l’actif sur l’échange qui le propose à 1000 USDT et de le revendre sur celui qui le propose à 1100 USDT. Un robot devient alors très utile, il permet de réaliser ces opérations qui sont très fastidieuses à la main en un temps-record ! L’arbitrage est impossible à réaliser à la main. Il existe énormément d’arbitrages différents avec par exemple **l’arbitrage triangulaire.**

![argibtrage](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/img2_b069d88f66.png)

Les robots de trading permettent également de réaliser du Portfolio Managment, le but est de profiter des petites fluctuations du marché pour équilibrer son portefeuille, on peut par exemple citer le **Grid Trading**. Étant donné que ces stratégies requièrent beaucoup de trades, un robot devient indispensable pour les mettre en place !

## Le mot de la fin.

Le trading algorithmique peut donc être considéré comme une discipline à part entière, les avantages sont nombreux, économie de temps, élimination des biais cognitifs ou encore stratégies plus sophistiquées. Si vous décidez de vous lancer dans l’aventure du trading algorithmique, gardez en tête que ce domaine est très large, pas toujours simple, mais passionnant ! Vous pouvez adopter une approche mathématique et statistique, une approche qui utilise l’intelligence artificielle, vous pouvez simplement automatiser les stratégies que vous avez déjà ou encore créer des robots plus spécifiques comme avec l’arbitrage !

Le trading algorithmique demande donc du travail et de la rigueur, mais le jeu en vaut la chandelle. Nous avons hâte de vous retrouver avec d’autres articles qui aborderont des notions plus techniques et qui vous permettront de lancer sereinement vos premiers robots de trading !

Vous avez découvert le trading, mais des obstacles se dressent, vous ne pouvez pas rester constamment connecté aux marchés et vos émotions vous jouent des tours. Le trading algorithmique peut tout changer ! Découvrons cette discipline puissante centrée sur l’automatisation de vos stratégies.

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Le Trading Algorithmique, se lancer dans la création de robots de trading.

Le monde du **trading de crypto-monnaies** est un univers où les émotions peuvent jouer un rôle décisif. L'excitation des hausses spectaculaires et la crainte des baisses soudaines peuvent influencer nos décisions de manière significative. Cependant, dans cet environnement en constante évolution, il est essentiel de garder la tête froide. C'est là qu'intervient le **Fear and Greed Index**.

Le [Fear and Greed Index](https://alternative.me/crypto/fear-and-greed-index/), ou indice de la peur et de la cupidité en français, est bien plus qu'un simple concept. C'est un outil puissant qui permet aux traders de mieux comprendre le sentiment du marché et d'évaluer les émotions qui y sont associées. Dans cet article, nous allons plonger dans les mécanismes du Fear and Greed Index, expliquer comment il est calculé et surtout, comment vous pouvez l'utiliser pour prendre des décisions éclairées en trading de crypto-monnaies.

Que vous soyez un trader chevronné ou que vous commenciez tout juste à explorer le monde passionnant des cryptos, le Fear and Greed Index sera votre allié pour naviguer dans les eaux agitées de la volatilité du marché. Alors, plongeons ensemble dans l'univers de cet indice essentiel et découvrons comment il peut vous aider à dompter les émotions du trading crypto.

## Comprendre le Fear and Greed Index
### Définition du Fear and Greed Index et son origine
Le Fear and Greed Index, également connu sous le nom d'**indice de la peur et de la cupidité**, est un indicateur développé pour mesurer le **sentiment général du marché des crypto-monnaies**. 
Il a été créé pour aider les traders et investisseurs à évaluer rapidement si le marché est dominé par la peur ou la cupidité. Ce concept a été popularisé par [Alternative.me](https://alternative.me/), un site web dédié à la collecte et à l'analyse des données cryptographiques.
L'origine du Fear and Greed Index remonte à la nécessité de mieux comprendre les comportements des investisseurs dans le monde des cryptos, un univers notoirement volatile et émotionnel. 
Les créateurs de cet indice ont réalisé que les émotions, telles que la peur et la cupidité, jouent un rôle clé dans les décisions de trading, et ils ont cherché à quantifier ces émotions pour les rendre exploitables.

### Voyons la méthodologie de calcul du Fear and Greed Index
La méthodologie de calcul du Fear and Greed Index est à la fois ingénieuse et transparente. Cet indicateur se base sur plusieurs indicateurs et données pour parvenir à une évaluation globale du sentiment du marché. 

Les 5 principaux éléments pris en compte dans son calcul sont les suivants :

**Volatilité du marché** : La volatilité des prix des crypto-monnaies est un indicateur majeur du Fear and Greed Index. Les marchés très volatils peuvent indiquer une forte peur parmi les investisseurs. 

**Volume des échanges** : Le volume des transactions est un autre facteur important. Un volume élevé peut signifier une grande cupidité du marché. C’est fameux Fear Of Missing Out ou FOMO.

**Réseaux sociaux** : Les réseaux sociaux jouent un rôle significatif dans la crypto-sphère. L'analyse des discussions et des sentiments sur les médias sociaux est utilisée pour évaluer l'enthousiasme ou la méfiance des investisseurs.

**Dominance du Bitcoin** : L'indice tient également compte de la domination du Bitcoin par rapport aux autres crypto-monnaies. Une forte domination du Bitcoin peut indiquer une tendance à la prudence. Lorsqu’ils sont peu surs d’eux, traders et investisseurs ont tendance à se positionner sur les grosses capitalisations (Le BTC pour la cryptosphère).

**Google Trends** : Les recherches sur Google concernant les crypto-monnaies sont utilisées comme indicateur supplémentaire. Une augmentation soudaine des recherches va révéler un intérêt accru qui indique potentiellement un regain de cupidité.

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Chaque indicateur est noté individuellement, puis une moyenne pondérée est calculée pour donner un chiffre final, le Fear and Greed Index, qui peut varier de 0 (extrême peur) à 100 (extrême cupidité). Cette valeur synthétique permet d’avoir un aperçu rapide de l'état émotionnel du marché des crypto-monnaies.

## Quelles sont les significations des valeurs du Fear and Greed Index ?

Maintenant que nous comprenons comment le Fear and Greed Index est calculé, explorons ce que ses différentes valeurs révèlent sur le marché des cryptos.

![F&G.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/F_and_G_9390ed0db3.png)

•	**Extrême peur (0-20)** : Lorsque le Fear and Greed Index est en bas de l'échelle, nous sommes dans un marché qui est dominé par la peur. Les investisseurs peuvent être dans une phase de panique, vendant rapidement leurs actifs par crainte de pertes supplémentaires. C'est souvent une période où les opportunités d'achat se présentent pour les investisseurs contrariens qui sont prêts à prendre des risques.

•	**Peur (21-40)** : Une valeur du Fear and Greed Index dans cette fourchette suggère toujours une certaine peur, mais elle est moins intense. Les investisseurs peuvent être méfiants, mais ils ne sont pas nécessairement dans une panique totale.

•	**Neutralité (41-60)**: Quand le Fear and Greed Index se situe dans cette plage, cela indique généralement que le marché est relativement stable sur le plan émotionnel. Les investisseurs sont enclins à prendre des décisions basées sur des analyses plus rationnelles que sur des réactions émotionnelles.

•	**Cupidité (61-80)** : Une valeur du Fear and Greed Index dans cette fourchette suggère que les investisseurs sont de plus en plus avides. Cela peut signifier que le marché est suracheté et qu'une correction à la baisse pourrait se produire à tout moment.

•	**Extrême cupidité (81-100)**: Lorsque le Fear and Greed Index est en haut de l'échelle, nous sommes dans une période où la cupidité est fortement répandue parmi les investisseurs. Ça peut donc être un signe que le marché est sur le point de connaître une correction majeure, car l'euphorie va souvent conduire à des prix surévalués.

Grâce au Fear and Greed Index et à sa compréhension, les traders et investisseurs vont pouvoir ajuster leur stratégie en fonction du sentiment dominant du marché. 
Par exemple, ils vont pouvoir être plus prudents lorsque le marché est en cupidité extrême et chercher des opportunités d'achat lorsque la peur est dominante.
Le Fear and Greed Index offre donc un moyen de quantifier l'émotion sur les marchés de crypto-monnaies, ce qui permet aux traders de prendre des décisions plus avisées. 

## Pourquoi le Fear and Greed Index est-il important en trading de crypto ?

Nous l’avons vu précédemment, le trading de crypto-monnaies est un terrain de jeu où les émotions peuvent tantôt vous propulser vers des gains substantiels, tantôt vous plonger dans les abysses de pertes dévastatrices. 
Que vous fassiez parties des défenseurs de l'[efficience des marchés](https://crypto-robot.com/blog/singe-trading-effiance-marches) ou non, le Fear and Greed Index va vous donner un cadre garde fou sous réserve d'en comprendre l’usage. 
Tel un marin, ce pourrait être un des avantage considérable pour ceux qui cherchent à naviguer avec succès dans les eaux troubles du marché des cryptos.


### Avantages de l'utilisation du Fear and Greed Index pour évaluer le sentiment du marché

En fournissant une évaluation chiffrée du sentiment du marché, le Fear and Greed Index permet aux investisseurs de prendre du recul par rapport à leurs émotions et de prendre des décisions plus rationnelles. 
Plutôt que de se fier uniquement à leur instinct, ou lorsque les outils de tradings ne donnent pas des signaux limpides, utiliser le Fear and Greed Index pour obtenir une indication objective de la psychologie collective du marché va être un atout.

L'un des avantages majeurs de cet indice est qu'il est accessible en temps réel. Les traders peuvent donc surveiller facilement son évolution pour détecter les signaux potentiels de surachat ou de survente. 
Sans être un signal d’achat ou de vente à proprement parler, il peut être un indicateur permettant de **tempérer ou confirmer des décisions de trading**.

Par exemple, si le Fear and Greed Index indique une extrême cupidité, ça peut être le moment de la prudence, car une correction pourrait être imminente. 
À l'inverse, une lecture de peur extrême peut signaler une opportunité d'achat avec des prix qui ont déjà beaucoup baissé.

### Le krach de mars 2020 est un très bon exemple.
En mars 2020, les marchés financiers mondiaux, y compris les crypto-marchés, ont été secoués par la pandémie de COVID-19. Les investisseurs ont paniqué, entraînant des ventes massives et des chutes de prix importantes. 
Le Fear and Greed Index indiquait alors une situation de peur extrême pendant cette période. Les traders qui ont suivi cet indicateur ont peut-être évité de vendre à des prix planchers et d'autres ont pu en profiter pour faire des achats à bon compte et profiter de la reprise ultérieure.

## Comment utiliser le Fear and Greed Index dans votre trading ?

Maintenant que vous comprenez mieux l’utilité du Fear and Greed Index, vous vous demandez sûrement comment vous pouvez l’intégrer Index dans votre analyse de marché ? 
### 
Intégrer le Fear and Greed Index dans votre analyse de marché
Une possibilité consiste à intégrer cet **indicateur de sentiment de marché** à votre routine de trading.

- **Surveillance quotidienne** : 
Commencez par intégrer la surveillance du Fear and Greed Index dans votre routine quotidienne de trading. 
Suivez ses variations quotidiennes pour avoir une idée immédiate du sentiment du marché.

- **Identification des niveaux critiques** : 
Surveiller les niveaux extrêmes de l'indicateur, c'est-à-dire lorsque le Fear and Greed Index atteint des valeurs très basses (0-20) ou très élevées (80-100). 
Ces niveaux extrêmes sont considérés comme des moments critiques sur le marché. 
Notez les sur vos graphes et utilisez ces niveaux comme points de repère importants pour prendre des décisions de trading.

- **Confirmation des signaux** : 
Utilisez le Fear and Greed Index pour confirmer ou infirmer d'autres signaux que vous pourriez recevoir de vos autres outils d'analyse technique. 
Par exemple, si vous identifiez une tendance haussière sur un graphique, vérifiez si le Fear and Greed Index est en phase de cupidité pour une confirmation supplémentaire.

### Intégrez le Fear and Greed Index dans vos stratégies de trading
Pour mettre en pratique cette possibilité, voici une stratégie que nous avons détaillé dans notre vidéo dédiée au Fear And Greed Index.

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**1.	Identifier les niveaux extrêmes** : 
La stratégie nécessite de surveiller les niveaux extrêmes de l'indicateur, c'est-à-dire lorsque le Fear and Greed Index atteint des valeurs très basses (0-20) ou très élevées (80-100). 

**2.	Acheter en période d'extrême peur** : 
Lorsque le Fear and Greed Index se situe dans la plage de 0 à 20, ce qui indique une extrême peur sur le marché, il faut chercher des achats car ces périodes de forte peur sont souvent considérées comme des opportunités d'achat et sont souvent suivies par une reprise des prix.
Utilisez vos outils habituels de trading pour chercher des achats.

**3.	Vendre en période d'euphorie** : 
À l'inverse, lorsque le Fear and Greed Index atteint des valeurs élevées de 80 à 100, ce qui signifie que les investisseurs sont euphoriques et optimistes, l’idée est de prendre des bénéfices en vendant vos actifs voire en vendant à découvert en utilisant vos systèmes de trading habituels.

**4.	[Gérer les risques](https://crypto-robot.com/blog/comment-se-hedge-en-crypto)** : 
Comme toute stratégie, celle-ci n'est pas infaillible. 
Nous vous recommandons donc de définir des règles de money management strictes de de vous y tenir.

**5.	Suivre l'évolution à court et à long terme**: 
Pensez aussi suivre l'évolution des prix à court terme (7 jours) et à plus long terme (90 jours) en fonction des niveaux du Fear and Greed Index. 
Cela permet de mieux comprendre les tendances du marché et d'affiner vos prises de décisions.

**Bonus !**
Pourquoi ne pas lancer des stratégies de grid trading en période de neutralité ?
La période de neutralité du Fear and Greed Index (41-60) peut être propice au Grid Trading.

Si vous ne connaissez pas ce type de trading, et pour le comprendre rapidement, lisez ce Thread sur X ex Twitter :
[![comprendre grid Trading.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/comprendre_grid_Trading_d43fb09b7b.png)](https://twitter.com/CryptoRobotfr/status/1658835785871679491?s=20)


Nous n’avons pas testé l’opportunité mais la période de neutralité correspond souvent à une incertitude : ni euphorie ni cupidité pour ce qui est du sentiment de marché.
Et l’incertitude se traduit souvent par un va et vient des prix entre 2 bornes. 
C’est une situation idéale pour le **Grid Trading**.

## Limitations et précautions

Comme on l’a vu ensemble, l'utilisation du Fear and Greed Index en trading de crypto-monnaies peut être extrêmement précieuse.
Cependant, bien qu’il soit un outil puissant, il n'est pas infaillible. 

Voici quelques-unes de ses limites à prendre en compte :

- **L'absence de causalité** : 
Le Fear and Greed Index ne crée pas de causalité. Il indique le sentiment du marché, mais ne peut pas expliquer pourquoi ce sentiment existe. 
Il est essentiel que vous compreniez les facteurs fondamentaux sous-jacents qui influencent le marché.

- **Retard dans les réponses** : 
Le Fear and Greed Index peut parfois être en retard dans la détection des changements de sentiment. Les marchés peuvent évoluer rapidement, et le Fear and Greed Index pourrait ne pas toujours capturer ces changements immédiatement. 
Rappelez-vous qu’il n’est calculé qu’une fois par jour.

- **Manque de spécificité** : 
Le Fear and Greed Index offre une vue d'ensemble du marché, mais il ne fait pas de distinction entre les différentes crypto-monnaies. Il peut être plus utile pour certains actifs que pour d'autres.
Enfin, le Fear and Greed Index est un outil destiné à vous aider à gérer vos émotions, mais il ne remplace pas la nécessité d'une gestion saine des émotions. 

Voici quelques recommandations pour y parvenir :

**Établissez toujours un plan de trading** :
Avant de commencer à trader, définissez un plan clair avec des objectifs de profit et de perte. Collez votre trading réel à ce plan, quel que soit le sentiment du marché.

**Evitez le trading impulsif** : 
Ne prenez pas de décisions hâtives basées uniquement sur l'émotion du moment. Consultez toujours vos analyses et votre plan de trading.

**Faites des pauses** : 
Si le marché devient trop émotionnel, prenez des pauses pour vous ressourcer. Le trading peut être stressant, et parfois, il est préférable de s'éloigner temporairement.


En conclusion, le Fear and Greed Index est un outil de sentiment de marché très pertinent pour le [trading crypto](https://crypto-robot.com/blog/Day-trading-indicateurs).
Vous pouvez l’utiliser comme un simple baromètre ou aller plus loin en l’intégrant à vos stratégies.
Pour autant, nous l’avons vu il ne doit pas être utilisé aveuglément.
Et si vous voulez l’intégrer dans vos routines de trading vous devez comprendre ses limites et bien sûr le combinez avec d'autres méthodes d'analyse tout en respectant un money management qui ne mette pas votre compte en risque.

Enfin pensez à backtester vos stratégies avec différents niveaux du Fear and Greed Index afin de confirmer ou non vos idées avant toute utilisation systématique.

Nous le soulignons souvent, le backtest est impératif pour être rentable à long terme en trading.

Découvrez comment utiliser le Fear and Greed Index en trading crypto. Apprenez ses avantages, limitations et astuces pour des décisions éclairées

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Découvrez le Fear and Greed Index : un indicateur clé pour le trading de crypto-monnaies

A la recherche constante d’idées nouvelles et d’opportunités dans le trading algorithmique, nous nous sommes demandés si l’arbitrage pouvait encore avoir de l’intérêt sur le marché des cryptos.
L’arbitrage est une stratégie qui a beaucoup fait couler d’encre tant sur les marchés financiers traditionnels que sur le marché crypto.

L'arbitrage consiste à **exploiter les [inefficiences du marché](https://crypto-robot.com/blog/singe-trading-effiance-marches) et les différences de prix** pour effectuer des transactions rentables sur différentes plateformes ou marchés. 
Nous allons donc explorer le **concept d'arbitrage**, son potentiel de rentabilité et son application dans l'écosystème des cryptomonnaies.


## Comprendre l'arbitrage
L'arbitrage est une **technique de trading** qui tire parti des disparités de prix d'un actif sur différents marchés. 
En achetant simultanément à bas prix sur un marché et en vendant à un prix plus élevé sur un autre marché, les traders peuvent exploiter ces différences pour générer des profits. 

Alors que l'arbitrage est massivement utilisé dans les marchés financiers traditionnels, il reste moins exploité dans l'espace des cryptomonnaies en raison de la taille plus modeste du marché et la présence moindre des institutionnels.

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## Les opportunités d'arbitrage dans les cryptomonnaies
![Arbitrage sur les cryptos.avif](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Arbitrage_sur_les_cryptos_0ffe0f2dca.avif)
Le marché des cryptomonnaies, de part sa nature décentralisée et ses nombreuses plateformes d'échange, offre des **opportunités uniques pour l'arbitrage**. Contrairement aux marchés traditionnels, où le trading à haute fréquence domine, le marché des cryptomonnaies offre encore de la place pour les traders individuels qui veulent s'engager dans des stratégies d'arbitrage. 
Voyons ensemble les différentes techniques d’arbitrages qui s’offrent à nous.

### Arbitrage entre marchés
L'arbitrage entre marchés consiste à profiter des différences de prix d'un **même actif sur différents marchés**. Par exemple, si le prix du Bitcoin (BTC) est sous-évalué sur le marché A par rapport au marché B, les traders peuvent acheter du BTC sur le marché A et le vendre sur le marché B pour profiter de l'écart de prix. 
Cette technique peut être appliquée entre différentes plateformes d'échange ou même entre différents réseaux blockchain.
Pour faire efficacement de l'arbitrage entre marchés, les traders doivent avoir des comptes sur les deux plateformes et détenir les actifs respectifs sur chaque échange. La rapidité est essentielle dans cette approche, car les disparités de prix peuvent être de courte durée et très compétitives.

### Arbitrage triangulaire
L'arbitrage triangulaire, couramment utilisé sur les marchés des changes, consiste à exploiter les **différences de prix entre trois actifs** ou paires de trading différents pour générer des profits. Sur le marché des cryptos il est possible d’identifier des opportunités d'arbitrage triangulaire en analysant le prix de trois cryptos.

Pour l’exemple, imaginons une opportunité d'arbitrage triangulaire impliquant le BTC, l'ETH et le XRP. Si les taux de change entre BTC-ETH et ETH-XRP s'écartent du ratio attendu, les traders peuvent effectuer une série de transactions entre ces actifs pour tirer parti des écarts. 
Il faut souligner ici que l'arbitrage triangulaire nécessite des algorithmes sophistiqués et une surveillance en temps réel du marché pour pouvoir identifier et exécuter rapidement les transactions.

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### Arbitrage de stablecoins
![arbitrage de stablecoins.jpg](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/arbitrage_de_stablecoins_65aa2736da.jpg)
L'arbitrage de stablecoins se concentre sur l'exploitation des différences de prix ou des **déséquilibres temporaires entre différents stablecoins**, tels que USDT, USDC, DAI ou BUSD. Les stablecoins sont des cryptomonnaies indexées sur un actif stable, souvent le dollar américain, dans le but de minimiser leur volatilité. En raison de la demande, de la liquidité variables ou de nouvelles exceptionnelles, les prix des stablecoins peuvent fluctuer légèrement d'une plateforme à l'autre.

Il est donc possible de profiter de ces fluctuations en achetant des stablecoins sous-évalués sur une bourse et en les vendant à un prix plus élevé sur une autre. L'arbitrage de stablecoins offre l'avantage de réduire l'exposition aux risques du marché puisqu’ils sont adossés à la même monnaie fiduciaire.

### Arbitrage décentralisé
Avec cette stratégie, l’intervenant va chercher à exécuter des opérations d'**arbitrage sur les plateformes décentralisées (DEX)** telles que Uniswap, Balancer ou Curve. Les arbitragistes vont acheter ou vendre des actifs numériques regroupés qui peuvent être sous-évalués ou surévalués sur ces différentes plateformes. Tout comme avec les échanges de cryptomonnaies centralisés, ces activités conduisent normalement à une uniformité des prix sur les DEX et il faut donc être là aussi très rapide.


## Utilisation de plateformes d'arbitrage et d'agrégateurs :
Avec la croissance de l'arbitrage dans le domaine de la crypto, plusieurs plateformes et agrégateurs ont émergé pour aider les traders à **trouver et exploiter les meilleures opportunités**. 
Ces plateformes fournissent des outils et des fonctionnalités spécialisés qui facilitent l'exécution des transactions d'arbitrage. Ils permettent aux traders d'accéder à plusieurs exchanges à partir d'une seule interface, ce qui simplifie le processus de comparaison des prix et de recherche d'opportunités.

Certains agrégateurs de liquidités, tels que 1inch, Kyber Network, ou Uniswap, permettent aux traders d'optimiser leurs transactions d'arbitrage en regroupant la liquidité de plusieurs échanges. Ces agrégateurs peuvent trouver les meilleurs taux de change et les « routes de trading » les plus efficaces pour maximiser les profits des traders.
Des plateformes dédiées à l'arbitrage, comme ArbiSmart ou ArbiTool, proposent des fonctionnalités avancées telles que la surveillance en temps réel des opportunités, l'exécution automatique des transactions et des algorithmes sophistiqués pour optimiser les stratégies d'arbitrage.

En utilisant ces plateformes d'arbitrage et agrégateurs, il est possible d’accéder à des opportunités d'arbitrage **plus rapidement et plus efficacement**. Mais la **concurrence** est forcément intense sur ces plateformes, et il faut ne surtout pas oublier de prendre en compte les frais de transaction et le niveau de sécurité lors du choix d'une plateforme d'arbitrage ou un agrégateur.


## Comment optimiser votre stratégie d'arbitrage en crypto-monnaie ?
Si vous vous engagez dans des stratégies d’arbitrage de cryptomonnaies, la première chose à garder à l'esprit est que vous allez procéder à des transactions sur un marché très volatile. 
Vous devez donc faire tout ce qui est nécessaire pour optimiser la vitesse de vos transactions avant que votre fenêtre d'opportunité pour réaliser un profit ne se referme. 

Pour optimiser la vitesse vous pouvez privilégier les échanges à forte liquidité qui peuvent exécuter vos ordres instantanément. Les échanges à faible volume seront à éviter car une transaction peut y nécessiter plusieurs minutes avant d'être exécutées. 


## Des bots d'Arbitrage en Crypto-monnaie ?
Il existe des **bots** conçus pour automatiser et optimiser le trading d'arbitrage en crypto-monnaie. Ces outils, combinés à des trackers d'inefficience du marché, sont recommandés pour les arbitragistes en crypto-monnaie. 
Un bot d'arbitrage en crypto-monnaie est un programme informatique qui compare en temps réel les prix sur les différentes plateformes d'échange et effectue des transactions automatisées pour profiter des écarts de prix. 

[![Trading haute fréquence et arbitrage crypto en Python.jpg](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Trading_haute_frequence_et_arbitrage_crypto_en_Python_dfb8f3be7b.jpg)
](https://crypto-robot.com/blog/trading-haute-frequence-arbitrage-cryptos-python)


## Les points à vérifier avant de vous lancer dans des stratégies de trading d’arbitrage sur cryptomonnaies

### Les frais de transaction
Un autre facteur à prendre en compte sont les frais de transaction. Les profits que l’on peut générer sur l’arbitrage sont de taille modeste et il faut vous assurer que les coûts liés à l'exécution des transactions et des transferts ne réduisent vos profits à néant. 
Pour atténuer l'impact des frais de transaction élevés, vous pouvez déposer des avoirs suffisants de crypto-monnaies sur plusieurs échanges en même temps. Ensuite, chaque fois que vous souhaitez saisir une opportunité d'arbitrage en cryptomonnaie, vous pouvez réorganiser votre portefeuille de manière à en tirer parti.

Par exemple, un arbitragiste peut détenir 1 BTC sur Coinbase et 26 000 USDT sur Binance. Lorsque le prix du Bitcoin est de 26 000 USDT sur Binance et de 26 200 USDT sur Coinbase, le trader logique pourrait vendre son Bitcoin sur Coinbase contre des USDT et acheter 1 BTC sur Binance avec ses avoirs en USDT. Cette opération permettrait au trader de faire un profit de 200 USDT sur ces 2 opérations.

Avec cette manière de procéder, les frais de dépôt et de retrait sont contournés et permettent d’économiser le temps nécessaire au traitement des transactions inter-échanges. 

La seule chose à laquelle un tel trader doit faire attention, ce sont les frais de teneur de marché et de preneur, qui sont toutefois plutôt faibles pour les traders à fort volume. Notez que les arbitragistes en cryptomonnaie doivent presque toujours effectuer des transactions importantes afin de pouvoir générer des profits significatifs à partir d'une à partir d'une seule opportunité d'arbitrage.

Il faut donc envisager l’arbitrage comme la recherche d’un **multitude de petits profits**.

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### Risques liés aux portefeuilles en ligne ou Hot wallet
Une dernière remarque sur l'arbitrage en cryptomonnaie. Ne perdez pas de vue les risques associés aux **portefeuilles en ligne**. Les arbitragistes en cryptomonnaie sont très exposés à ces risques car ils doivent détenir des actifs en cryptomonnaie dans des portefeuilles fournis par des plateformes d'échange de cryptomonnaies. Pour cette raison, il est conseillé, dans la mesure du possible, de limiter vos activités aux plateformes réputées et hautement sécurisées.

 
En conclusion, l'arbitrage en cryptomonnaie présente des **opportunités de rentabilité supérieure**, mais il nécessite une analyse approfondie, une exécution rapide et une gestion prudente des risques. 
En combinant une compréhension solide des mécanismes d'arbitrage avec les outils et les plateformes appropriés, il reste possible de tirer parti de ces opportunités et réaliser des profits dans l'écosystème des cryptomonnaies.

Comme nous aimons les challenges nous avons programmé et testé un bot d’arbitrage de cryptos.
Vous pouvez retrouver le code Python et la vidéo dans notre article [Trading Haute Fréquence et Arbitrage Cryptos en Python](https://crypto-robot.com/blog/trading-haute-frequence-arbitrage-cryptos-python).




## FAQ sur l'Arbitrage en Crypto-monnaie

**Q** : Qu'est-ce que l'arbitrage en crypto-monnaie ?
**R** : L'arbitrage en crypto-monnaie consiste à exploiter les différences de prix entre les marchés et les actifs pour effectuer des transactions rentables.

**Q** : Comment fonctionne l'arbitrage entre marchés ?
**R** : L'arbitrage entre marchés implique l'achat d'un actif à bas prix sur un marché et sa vente à un prix plus élevé sur un autre marché pour profiter de l'écart de prix.

**Q** : Qu'est-ce que l'arbitrage triangulaire ?
**R** : L'arbitrage triangulaire exploite les différences de prix entre trois actifs ou paires de trading différents pour générer des profits.

**Q** : Qu'est-ce que l'arbitrage de stablecoins ?
**R** : L'arbitrage de stablecoins consiste à exploiter les différences de prix ou les déséquilibres temporaires entre différentes cryptomonnaies stables pour réaliser des profits.

**Q** : Comment optimiser sa stratégie d'arbitrage en crypto-monnaie ?
**R** : Pour optimiser sa stratégie d'arbitrage, il est important de choisir des échanges à forte liquidité, d'utiliser des bots d'arbitrage et d'agréger les liquidités via des plateformes spécialisées.

**Q** : Quels sont les risques associés à l'arbitrage en crypto-monnaie ?
**R** : Les principaux risques sont la volatilité du marché, les frais de transaction, la sécurité des plateformes et les risques liés aux portefeuilles en ligne.

**Q** : Quelles sont les plateformes d'arbitrage recommandées ?
**R** : Des plateformes telles que ArbiSmart, ArbiTool, 1inch, Kyber Network et Uniswap offrent des fonctionnalités avancées pour faciliter l'arbitrage en crypto-monnaie.

**Q** : Quelles sont les compétences requises pour pratiquer l'arbitrage en crypto-monnaie ?
**R** : Une compréhension approfondie des marchés des cryptomonnaies, des connaissances en trading et en utilisation d'outils d'analyse sont essentielles pour réussir dans l'arbitrage en crypto-monnaie.

**Q** : L'arbitrage en crypto-monnaie est-il sans risque ?
**R** : Non, l'arbitrage en crypto-monnaie comporte des risques, notamment la volatilité des prix, les frais de transaction et les risques liés à la sécurité des plateformes. Une analyse approfondie est nécessaire pour minimiser ces risques.

**Q** : Quel est le potentiel de rentabilité de l'arbitrage en crypto-monnaie ?
**R** : L'arbitrage en crypto-monnaie offre un potentiel de rentabilité grâce à l'exploitation des écarts de prix, mais il est important de noter que les profits peuvent varier en fonction des conditions du marché et de la concurrence.








L'arbitrage en crypto-monnaie : une stratégie rentable exploitant les différences de prix entre marchés et actifs pour générer des profits.

L'arbitrage  Une rentabilité supérieure au trading sans risque.avif

L'arbitrage : Une rentabilité supérieure au trading sans risque ?

Dans cet article, nous allons explorer comment créer un **bot de trading** complet **sans** écrire une seule ligne de **code** !
Le projet vous semble ambitieux ?
Vous allez voir, c'est tout à fait possible.

Pour faire ce bot, nous utiliserons un outil appelé [Bulltrading](https://bulltrading.io/register?referrer=cryptorobot).

Il s'agit d'une plateforme qui va nous permettre de facilement définir notre stratégie de trading et la backtester.
Bulltrading c'est aussi du trading social qui permet de découvrir des stratégies de trading rentables et de les partager avec la communauté. 
Entrons donc dans le vif du sujet sans tarder.


## Comprendre Bulltrading

Avant de plonger dans les détails de la création d'un bot de trading, prenons un moment pour comprendre ce qu'est Bulltrading. 
Bulltrading est une plateforme communautaire qui vous permet de développer vos propres stratégies de trading sans avoir besoin de coder. 
Et ça c'est une révolution !

Si votre vos stratégies sont rentables, vous pourrez choisir de les partager avec la communauté, permettant ainsi à d'autres personnes de suivre votre approche de trading automatisée. 
Cerise sur le gâteau, en tant que créateur d'une stratégie, vous recevrez une partie des bénéfices générés par les utilisateurs qui suivent votre stratégie. 

Côté tarif, Bulltrading utilise des structures de frais claires et bien définies, vous n'aurez pas de mauvaises surprises de ce côté là.
La plateforme a aussi un jeton appelé le [BLT](https://www.tradingview.com/symbols/BLTUSDT/) qui est disponible en tant que jeton ERC20 sur Ethereum. Il sert de pilier à la plateforme Bulltrading, alimentant l'écosystème et garantissant son bon fonctionnement.

NB : c'est article n'est pas sponsorisé mais si vous vous inscrivez sur Bulltading, merci d'utiliser noter lien affilié pour nous soutenir [https://bulltrading.io/register?referrer=cryptorobot](https://bulltrading.io/register?referrer=cryptorobot)


## Mise en route :

Pour commencer, créez un compte sur [Bulltrading](https://bulltrading.io/register?referrer=cryptorobot). 

![bt4.jpg](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/bt4_7857277423.jpg)

Une fois connecté, vous vous retrouverez sur l'écran principal de trading, où vous pouvez voir une liste d'utilisateurs qui ont créé leurs propres bots de trading à l'aide de l'**éditeur**. 

Vous avez la possibilité d'allouer 35 % de vos frais de trading aux créateurs des stratégies que vous suivez. 

En analysant les différentes stratégies disponibles, vous pouvez identifier celles qui correspondent à vos objectifs de trading et à votre tolérance au risque.

De notre côté, nous allons nous pencher sur la **création d'un bot sans coder**.


## Création de votre propre bot de trading

Voyons maintenant comment créer votre propre bot de trading sans coder.

<MDX_YT videoId="UEnB-hZL_8Y"/>

Dans la section de l'éditeur de Bulltrading, vous trouverez une page vide avec un bloc "Démarrer" et différentes options sur le côté gauche. 

Pour créer une nouvelle stratégie, cliquez sur "Créer une nouvelle stratégie" et donnez un nom approprié à votre bot, tel que "Tendance de Bollinger".

La stratégie que nous allons construire aujourd'hui est basée sur l'indicateur des **bandes de Bollinger**, en recherchant spécifiquement un croisement avec la moyenne mobile simple à 500 périodes. 

![bt0.jpg](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/bt0_804f853c6a.jpg)

Nous entrerons en position vendeuse lorsque le prix croise en dessous de la bande de Bollinger inférieure et nous sortirons de la position lorsque le prix se clôture au-dessus de la bande de Bollinger médiane.

Pour mettre en œuvre cette stratégie, nous ajouterons l'indicateur des bandes de Bollinger et définirons les conditions souhaitées. Une fois que vous avez ajouté l'indicateur, configurez ses paramètres, tels que la période (par défaut 20) et l'écart type (par défaut 1). 

Ensuite, définissez les conditions pour entrer en position longue ou courte en fonction du croisement entre les bandes de Bollinger et la moyenne mobile simple. Par exemple, lorsque le prix croise au-dessus de la bande de Bollinger supérieure et que la moyenne mobile sur 500 périodes est également au-dessus du prix, nous entrerons en position LONG (acheteuse). 

De même, lorsque le prix croise en dessous de la bande de Bollinger inférieure et que la moyenne mobile sur 500 périodes est en dessous du prix, nous entrerons en position SHORT (vendeuse). Avec ces indicateurs et conditions en place, vous avez réussi à créer votre stratégie de trading.

Les bandes de Bollinger font partie des indicateurs que nous apprécions particulièrement et pour lequel nous avons publié une stratégie intéressante à découvrir dans notre article [Stratégie de Trading Automatisée avec les Bandes de Bollinger](https://crypto-robot.com/blog/bollinger-trend)


## Test de votre stratégie :

Pour **tester votre stratégie**, définissez votre allocation de capital et lancez un **backtest** sur Ethereum par exemple avec les paramètres souhaités. Vous pourrez voir les résultats de votre backtest, y compris les performances et la rentabilité. 

![bt1.jpg](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/bt1_31b70a5d43.jpg)

Analyser les résultats du backtest vous aidera à évaluer l'efficacité de votre stratégie et à identifier les points  d'amélioration potentiels.
Nous vous recommandons de prendre en compte des facteurs tels que les frais et le [slippage](https://en.wikipedia.org/wiki/Slippage_(finance)) pour obtenir une représentation plus précise des conditions réelles de trading. 

En affinant votre stratégie et en optimisant les paramètres, vous pourrez améliorer ses performances et sa rentabilité.
Faites juste attention à **ne pas sur-optimiser** !

![bt2.jpg](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/bt2_f1db1d7d84.jpg)

## Publication et suivi des stratégies 
### Publier votre stratégie
Une fois que vous êtes satisfait de votre stratégie, vous avez la possibilité de la **publier sur Bulltrading**. 

Si vous la rendez publique, cela permet à d'autres utilisateurs de découvrir et de suivre votre stratégie automatisée. Mais vous pouvez également choisir de garder votre stratégie privée. vous serez alors le seul à y avoir accès.

La publication de votre stratégie en mode ouvert vous permet de contribuer à la communauté et, en tant que créateur, vous recevrez une part des bénéfices générés par les utilisateurs qui la suivent.

### Suivre des stratégies existantes
Pour **suivre une stratégie** créée par d'autres utilisateurs, vous pouvez rechercher dans la liste des stratégies disponibles sur Bulltrading. 

Vous pouvez affiner votre recherche en triant les stratégies en fonction de différents critères tels que la rentabilité, le niveau de risque et la période de temps. 

Lorsque vous trouvez une stratégie qui vous intéresse, vous pouvez la suivre en allouant une partie de votre capital à cette stratégie. 

Une partie de vos frais de trading iront aux créateurs de la stratégie. 
Ce système est idéal car il permet de récompenser les créateurs pour leurs contributions et encourage un partage mutuel de connaissances et de succès.


## De trading bot no code à codeur pro de bots !

Bulltrading offre une solution pratique pour s'initier à la création de bots de trading sans avoir à coder. 

Elle permet même de simplement suivre les stratégies existantes pour ceux qui ne veulent pas s'embêter.
Si vous êtes motivé, le **système de partage de frais et de profits** de BullTrading peut être une super motivation pour apprendre à créer vos propres systèmes et être rémunérés grâce aux partages.
Cette possibilité de partager et de suivre des stratégies contribue à la construction d'une **communauté de traders partageant les mêmes intérêts et objectifs**. 
C'est donc un cadre d'apprentissage idéal.

Nous sommes tellement enthousiastes avec BullTrading que nous avons publié une **vidéo explicative** qui vous présente plus en détail le processus de création d'un bot de trading sans code :
https://youtu.be/UEnB-hZL_8Y

Malgré tout, nous nous devons de vous rappeler que **le trading comporte des risques** et que vous devez toujours faire preuve de prudence et de diligence dans vos décisions d'investissement.!

J'espère que ce guide vous a aidé à comprendre comment créer un bot de trading sans coder en utilisant Bulltrading. 
Bonne chance dans votre parcours de trading automatisé !


**FAQ  :**

**Q** : Qu'est-ce que Bulltrading ?
**R** : Bulltrading est une plateforme qui permet de créer des bots de trading sans avoir à coder. 
Elle offre des outils de backtesting, de découverte de stratégies rentables et de partage avec la communauté.

**Q** : Ai-je besoin de connaissances en programmation pour utiliser Bulltrading ?
**R** : Non, Bulltrading est conçu pour être accessible aux utilisateurs sans compétences en programmation. 
Vous pouvez créer et tester des stratégies de trading en utilisant l'interface conviviale de la plateforme.

**Q** : Puis-je partager ma stratégie avec d'autres utilisateurs sur Bulltrading ?
**R** : Oui, vous pouvez publier votre stratégie sur Bulltrading afin que d'autres utilisateurs puissent la découvrir et la suivre. Vous avez également la possibilité de garder votre stratégie privée si vous le souhaitez.

**Q** : Comment puis-je trouver des stratégies créées par d'autres utilisateurs sur Bulltrading ?
**R** : Vous pouvez parcourir la liste des stratégies disponibles sur Bulltrading en utilisant les filtres de recherche. Vous pouvez trier les stratégies en fonction de la rentabilité, du niveau de risque et de la période de temps.

**Q** : Qu'est-ce que le pourcentage des frais de trading alloué aux créateurs de stratégies ?
**R** : Sur Bulltrading, vous avez la possibilité d'allouer un pourcentage de vos frais de trading aux créateurs des stratégies que vous suivez. Cela permet de récompenser les créateurs pour leurs contributions.

**Q** : Les stratégies sur Bulltrading garantissent-elles des bénéfices ?
**R** : Non, les stratégies de trading comportent des risques et il n'y a aucune garantie de bénéfices. Il est important de faire preuve de prudence et de réaliser vos propres analyses avant de suivre une stratégie.

**Q** : Bulltrading est-il gratuit ?
**R** : Bulltrading propose différents plans d'abonnement avec des fonctionnalités et des avantages supplémentaires. Certaines fonctionnalités peuvent être gratuites, tandis que d'autres peuvent nécessiter un abonnement payant.

**Q** : Quels marchés puis-je trader sur Bulltrading ?
**R** : Bulltrading prend en charge le marché des cryptomonnaies. Vous pouvez choisir la crypto-monnaie qui vous intéresse lors de la configuration de votre stratégie.

N'hésitez pas à nous contacter si vous avez d'autres questions.

Découvrez comment créer votre propre bot de trading sans code. Simplement grâce à un système de glisser déposer.

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Comment créer un bot de trading rentable sans coder ?

## Les marchés financiers et l'efficience des marchés

### Qu'est-ce que l'efficience des marchés ?

**L'efficience** des marchés est un **concept fondamental en finance** qui décrit la capacité des marchés financiers à incorporer rapidement et de manière précise toutes les informations disponibles.

**Eugène Fama** est souvent perçu comme le père de l'hypothèse d'efficience des marchés. Il a développé cette idée dans sa thèse de doctorat publiée dans un article de mai 1970 du Journal of Finance, nommé « Efficient Capital Markets : A Review of Theory and Empirical Work ».

![Eugène Fama](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/eugenefama_e4acbc4f73.jpg)

Selon cette théorie, les **prix des actifs financiers reflètent toujours leur valeur réelle**, car les investisseurs réagissent de manière rationnelle et efficace à toutes les informations pertinentes. 
En d'autres termes, les marchés financiers sont considérés comme efficients lorsque les prix des actifs intègrent pleinement toutes les informations disponibles.

### Les hypothèses de l'efficience des marchés

![chart](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/chart56484_5d25d111d2.jpeg)

Pour comprendre le concept d'efficience des marchés, il est essentiel de connaître les hypothèses sur lesquelles il repose. 
Ces hypothèses fondamentales sont les suivantes :

1. **L'hypothèse d'information parfaite**  

Selon cette hypothèse, tous les investisseurs ont accès à la même information simultanément. Aucun investisseur ne dispose d'une information privilégiée ou d'un avantage compétitif par rapport aux autres.

2. **L'hypothèse d'absence de coûts de transaction** 
Cette hypothèse suppose que les investisseurs peuvent acheter et vendre des actifs sans coûts de transaction, tels que les frais de courtage. Ainsi, ils peuvent ajuster rapidement leurs positions en fonction des informations disponibles.

3. **L'hypothèse d'absence de taxes et de restrictions légales** 
Cette hypothèse postule l'absence de taxes sur les transactions financières et de restrictions légales qui pourraient entraver la fluidité du marché. En effet, ces contraintes pourraient affecter l'efficience des marchés en introduisant des distorsions dans les prix.

### Les critiques de l'efficience des marchés

Malgré sa popularité, la théorie de l'efficience des marchés n'est pas sans critiques. Certains chercheurs et praticiens remettent en question les hypothèses sous-jacentes et suggèrent que les marchés financiers ne sont pas toujours parfaitement efficients. 

Voici quelques-unes des principales critiques :
1. **Biais comportementaux**
Les biais comportementaux, tels que l’excès de confiance ou l'aversion aux pertes, peuvent également limiter l'efficience des marchés. Les investisseurs peuvent en effet prendre des décisions irrationnelles basées sur des **émotions** et des **croyances** plutôt que sur une analyse objective des informations disponibles. Ces biais comportementaux peuvent créer des inefficiences sur les marchés et conduire à des bulles spéculatives ou à des corrections violentes.
2. **Information asymétrique**
Bien que l'efficience des marchés suppose une disponibilité totale de l'information, dans la réalité, il peut y avoir des limites à l'accès à l'information pour tous les investisseurs.
Certaines informations peuvent être coûteuses à obtenir ou **réservées à un groupe restreint**, ce qui crée des asymétries d'information. Ces asymétries peuvent entraîner des distorsions dans les prix des actifs et remettre en question l'efficience des marchés.
3. **Effets de groupe**
Les investisseurs peuvent être influencés par les décisions des autres participants du marché, surtout si ceux-ci sont influents voire vus comme des “gourous” ce qui peut entraîner des bulles spéculatives et des crises financières.

## Les expériences avec les singes

![Monkey](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/monkey68468_0b1cdbb250.jpg)

### Les expériences de Burton Malkiel

Burton Malkiel, professeur d'économie à l'université de Princeton, a mené des expériences sur l'efficience des marchés en utilisant **des singes comme participants** !

Ces expériences ont été conçues pour tester la capacité des singes à sélectionner des actions rentables de manière aléatoire, sans aucune connaissance financière ou expertise.

### Des résultats surprenants

Les résultats de ces expériences ont été **véritablement surprenants**. Les singes ont réussi à choisir des actions avec des performances aussi bonnes, voire meilleures, que celles des experts financiers. 
Ces résultats ont remis en question l'idée selon laquelle les performances supérieures des experts financiers sont basées sur des compétences et des connaissances spécifiques.

### Les facteurs qui contribuent à la réussite des singes

Plusieurs facteurs peuvent expliquer la réussite des singes dans ces expériences. Premièrement, le facteur aléatoire joue un rôle important. En choisissant des actions au hasard, les singes peuvent **éviter les biais et les préjugés** auxquels les experts financiers sont souvent confrontés.

Deuxièmement, les singes ne sont pas influencés par des émotions ou des croyances personnelles. Contrairement aux humains, ils ne sont pas sujets à la **cupidité**, à la **peur** ou à d'autres émotions qui peuvent nuire à la prise de décision rationnelle.

Enfin, les singes ne sont pas enclins à suivre les tendances du marché ou à réagir à des informations non pertinentes. Ils se concentrent uniquement sur les résultats aléatoires de leurs choix, ce qui peut conduire à des performances équilibrées et sans biais.

### Une mise à jour par Andrew Clare

Plus récemment, Andrew Clare, professeur à la Cass Business School de Londres, a entrepris en 2012 une étude plus poussée sur le sujet.
Les tests qu’il a réalisé dans son étude été fait en se basant sur **10 millions** de sélections aléatoires de titres sur **43 années**.
Et les résultats ont été stupéfiants puisque la quasi-totalité des 10 millions de ‘singes-gestionaires de fonds’ ont réalisé de meilleures performances que les indices pondérés.
Son travail a donc montré qu'en choisissant de façon aléatoire le poids des actions dans un portefeuille, on obtient de meilleurs résultats qu'en cherchant à pondérer les lignes de façon *"**intelligente**"*.
Ces résultats remettent aussi en question l'idée selon laquelle les **compétences et les connaissances des experts** financiers sont indispensables pour obtenir des performances supérieures sur les marchés financiers. 
Ils soulignent l'importance de l'efficience des marchés dans la prise de décision financière (comme le marché est efficient, une sélection aléatoire de titres sera performante) et suggèrent que les marchés peuvent être efficaces même sans la participation d'experts hautement qualifiés.

## Le débat des experts

![boxe](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/boxe_4d425dcd01.jpg)

L'efficience des marchés fait donc l’objet de **débats et controverses**. Certains remettent en question l'hypothèse d'information parfaite et soutiennent qu'il existe des investisseurs privilégiés qui ont accès à des informations non disponibles pour le grand public. D'autres soulignent que les marchés peuvent être influencés par des facteurs externes tels que les **politiques** économiques, les **crises** financières ou les **manipulations** du marché.

Des études ont aussi montré que certains types d'actifs, comme les actions de petite capitalisation ou les actions de sociétés récemment introduites en bourse, peuvent être moins efficients que d'autres. Ces marchés peuvent présenter des opportunités d'inefficience qui peuvent être exploitées par des investisseurs avertis.

Ainsi, bien que les marchés puissent être globalement efficients, il existe tout de même des **facteurs** qui peuvent entraîner des **inefficiences** et des **distorsions des prix**.

### L'avis des experts et les statistiques clés

**Les opinions de Daniel Kahneman** 
Eugene Fama, l'un des pionniers de la théorie de l'efficience des marchés, considère que les opportunités d'obtenir des **rendements anormalement élevés** sont limitées et se dissipent rapidement grâce à l’efficience des marchés.

Daniel Kahneman, lauréat du prix Nobel d'économie, met en évidence les biais comportementaux et les erreurs systématiques commises par les investisseurs. Il remet en question l'idée d'une rationalité parfaite des investisseurs et suggère que les marchés peuvent parfois être inefficients en raison de ces biais.

**Les études sur les marchés efficients** 
Nous l’avons vu, les études de ****Burton Malkiel et Andrew Clare ont montré qu’un **portefeuille aléatoire** pouvait souvent obtenir des performances similaires, voire supérieures, à celles d’un portefeuille géré activement, soutenant ainsi l'idée de l'efficience des marchés.

D'autres études ont examiné les rendements ajustés au risque des investisseurs pour évaluer l'efficacité des marchés. Ces études ont conclu que les investisseurs qui cherchent à obtenir des **rendements supérieurs au marché** sont confrontés à des défis importants et que la plupart ne parviennent pas à battre le marché de manière constante.

**Les chiffres qui appuient l'efficience des marchés** 
Les données statistiques ont également apporté des preuves en faveur de l'efficience des marchés financiers. Les études sur le r**endement des fonds** communs de placement ont révélé que peu de gestionnaires de fonds sont en mesure de surperformer régulièrement le marché. Ainsi, sur de longues périodes, la majorité des fonds communs de placement ne parviennent pas à générer des rendements supérieurs à ceux d'un indice de référence.

Les marchés boursiers ont aussi montré une tendance à l'adaptation rapide des prix en réaction aux informations publiques. Les **réactions immédiates des prix** aux annonces d'entreprises ou aux événements économiques indiquent une absorption rapide de l'information par les marchés, renforçant ainsi l'idée d'efficience des marchés.

Ces opinions d'experts et les données statistiques soutiennent l'idée de l'efficience des marchés. La plus part des investisseurs ne pourraient donc pas obtenir de rendements anormalement élevés en exploitant les inefficiences des marchés. 
C’est sûrement la raison pour laquelle **Warren Buffet conseille** souvent d’investir sur un tracker S&P 500 et rien d’autre.

Nous devons tout de même souligner que quelques exceptions à l’efficience des marchés peuvent exister.

## Les implications pour les investisseurs

![money](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/money86465_b828cdacc7.jpg)

### La diversification du portefeuille

Compte tenu que les marchés financiers sont globalement efficients, la diversification de portefeuille est une stratégie clé pour les investisseurs. 
En répartissant ses investissements sur différents actifs et secteurs, un investisseur peut réduire son risque spécifique lié à une seule entreprise ou à un seul secteur. La **diversification** permet de minimiser l'impact des événements aléatoires sur le portefeuille et d'améliorer le rendement ajusté au risque.

Pour minimiser le risque d’un portefeuille, outre la diversification, soulignons que les [stratégies de hedging](https://crypto-robot.com/blog/comment-se-hedge-en-crypto) sont une solution efficaces sur les crytpos mais aussi sur les actions.

### Les coûts des transactions

Dans un environnement où les marchés sont considérés comme efficients, les coûts des transactions jouent un rôle crucial pour les investisseurs. Les **frais de courtage**, les frais de gestion des fonds et les frais de transaction peuvent réduire fortement les rendements des investisseurs. Tenir compte de ces coûts lors de la sélection d’un investissement est essentielle. Opter pour les **solutions les moins coûteuses**, comme les fonds indiciels, qui reproduisent la performance d'un indice sans une gestion active coûteuse est alors pertinent.

### L'importance de la recherche indépendante

Dans un contexte où les marchés sont généralement considérés comme efficients, l'investisseur peut tirer parti de la recherche indépendante pour prendre des décisions éclairées.
La recherche indépendante fournit des **analyses et des informations objectives** sur les entreprises, les secteurs et les tendances du marché, permettant aux investisseurs de prendre des décisions basées sur des données solides plutôt que sur des intuitions ou des conseils douteux. 
Il est essentiel pour les investisseurs de rechercher des sources d'information fiables et objectives afin de prendre des décisions éclairées.

En synthèse, l’investisseur qui voudra tirer parti de l'efficience des marchés devra mettre en place une bonne diversification de portefeuille, réduire au minimum ses coûts de transactions et chercher constamment à obtenir l'accès à une recherche indépendante et fiable. 

## Investir comme un banquier ou comme un singe ?

L'efficience des marchés financiers est un sujet complexe qui continue de susciter des débats au sein de la communauté financière. 

Au delà du débat, si **le choix aléatoire des singes rivalise en performance avec celui des banquiers**, investir dans des fonds perd totalement de son intérêt surtout si on intègre les frais de ces fonds.

Les investisseurs qui voudront tenter d’obtenir des rendements supérieurs au rendement moyen des marchés (11,95% en moyenne par an depuis 1928 pour le S&P500 avec dividendes réinvestis) pourrons s’orienter vers des **marchés moins efficients** comme les petites capitalisations.
Les résultats académiques incitent tout de même à **repenser la confiance accordée aux experts** et soulignent l'importance de **l'automatisation** et de **l'intelligence artificielle** dans les décisions d'investissement. 
Un robot de trading sera toujours plus efficient qu’un être humain.
Ne tardez pas, apprenez à coder vos robots d’investissement pour profiter au mieux de l’efficience des marchés !

[Python pour la Finance](https://crypto-robot.com/formations/python-finance)

Les marchés financiers sont souvent considérés comme le terrain de jeu des experts, des analystes et des banquiers chevronnés. 
Cependant, une idée surprenante remet en question la vision conventionnelle de l'efficience des marchés : les singes pourraient-ils être aussi doués que les banquiers pour prendre des décisions d'investissement ? 
Cette théorie audacieuse, basée sur des études scientifiques surprenantes, explore le comportement des primates dans les marchés financiers et propose une perspective intrigante sur l'efficacité des décisions prises par les investisseurs traditionnels.

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Révélations sérieuses sur l'efficience des marchés : les singes rivalisent avec les banquiers !

Mis au point par deux légendes du trading, **Richard Dennis et William Eckhardt**, ce système a été à l'origine d'une expérience unique, dont les résultats ont suscité fascination et débat au sein de la communauté financière.

L'histoire du système de **trading des Tortues** commence dans les années 1980. Richard Dennis, déjà reconnu comme l'un des traders les plus accomplis de son époque, souhaitait prouver que le trading pouvait être enseigné et que le talent n'était pas inné, mais pouvait être appris.

En partenariat avec William Eckhardt, un autre grand nom de la finance, Dennis conçut un programme de formation destiné à un groupe sélectionné de traders novices, qui seraient surnommés les "Tortues".

Les critères de sélection étaient simples : **être prêt à apprendre, à suivre un système strict et à respecter des règles préétablies.**

Les deux mentors voulaient ainsi prouver que la discipline et la [gestion des risques](https://crypto-robot.com/blog/comment-se-hedge-en-crypto) étaient plus importantes que l'intuition ou l'expérience pour réussir dans le trading.

Voyons ensemble ce que cette idée a bien pu donner et ce que nous pouvons en tirer pour notre trading.

## Les origines du système de trading des Tortues

### Richard Dennis : Un trader visionnaire

Richard Dennis est l'un des traders les plus brillants et les plus accomplis de son époque. Dans les années 1970, il s’était déjà bâti une réputation solide en accumulant de gros gains sur les marchés.

Dennis était pourtant convaincu que le talent pour le **trading n'était pas un don inné**, mais plutôt une compétence qui pouvait être enseignée et développée.

Doté d'une confiance inébranlable et d'une audace sans pareille, Dennis entreprit de prouver sa théorie audacieuse. Il croyait fermement que toute personne prête à apprendre et à suivre scrupuleusement un système peut réussir dans le trading, quelle que soit son expérience antérieure.

### La collaboration avec William Eckhardt

Pour donner vie à son projet, Dennis s'associa avec un autre génie de la finance, William Eckhardt. Eckhardt était aussi un trader accompli et un **mathématicien** de renom. Il partageait la conviction de Dennis selon laquelle le trading était une **compétence pouvant être enseignée de manière systématique**.

La complémentarité des deux hommes a probablement été la clé du succès de leur expérience. Dennis, avec son instinct infaillible et son esprit audacieux, était le moteur du projet, alors qu'Eckhardt apportait son expertise mathématique et sa rigueur analytique.

### L'objectif de prouver que le trading peut être enseigné

L'objectif principal de Dennis et Eckhardt était clair : prouver que le trading peut être enseigné avec succès à des traders débutants.

En faisant ça ils remettaient en question l'idée répandue selon laquelle le talent pour le trading était le fruit d'un don inné et ne pouvait être acquis par l'éducation ou la formation.

Afin de réaliser leur projet, Dennis et Eckhardt conçurent un programme de formation rigoureux. Ils choisirent un groupe restreint de traders débutants, formés selon leur ensemble de règles et de principes stricts. Ces traders, qui deviendraient plus tard connus sous le nom de "Tortues", furent choisis non pas en fonction de leur expérience antérieure, mais plutôt de leur volonté d'apprendre, de leur capacité à suivre un système prédéfini et à respecter les règles établies.

L’expérience des Tortues était une opportunité en or pour les membres sélectionnés qui allaient bénéficier de l'expertise et des connaissances de deux légendes du trading.

## Les principes clés du système de trading des Tortues

![trading chart](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/tradingchart54145_25bd357620.jpg)

### Le suivi de tendance : une approche fondamentale

L'un des principes fondamentaux du système de trading des Tortues repose sur **le suivi de tendance**. Les Tortues cherchaient à identifier les mouvements de prix à long terme et à profiter de ces tendances pour générer des bénéfices.

Plutôt que d'essayer de prédire les renversements de tendance ou les fluctuations à court terme, les Tortues se concentraient sur la capture des grandes tendances et des longs mouvements directionnels.

Pour déterminer la tendance, les Tortues utilisaient les **moyennes mobiles** et les **canaux de prix**. L'objectif était de suivre la tendance jusqu'à ce qu'il y ait des signes clairs de renversement et de capturer une partie importante des gains potentiels offerts par les marchés en tendance.

### Les indicateurs techniques utilisés par les Tortues

Les Tortues utilisaient une combinaison d'[indicateurs techniques](https://crypto-robot.com/blog/Day-trading-indicateurs) pour prendre des décisions de trading :

- les moyennes mobiles,
- les canaux de prix,
- le système de cassure Donchian

Les moyennes mobiles servaient à identifier la **direction de la tendance** à moyen et long terme.

Les Tortues utilisaient généralement une combinaison de moyennes mobiles de différentes périodes pour confirmer la tendance et déterminer les points d'entrée et de sortie potentiels

Les **canaux de prix**, basés sur les valeurs les plus élevées et les plus basses des prix sur une période donnée, permettaient aux Tortues d'identifier les niveaux de support et de résistance clés.

Ces niveaux jouaient un rôle crucial dans le positionnement des ordres stop-loss et take-profit, ainsi que dans la gestion des risques.

Le **système de cassure Donchian** était utilisé pour identifier les opportunités d’entrée et de sortie de position : achat lorsque les prix dépassent le plus haut des X dernières périodes et vendre lorsque les prix tombent en dessous du plus bas des X dernières périodes.

Ce système de cassure était conçu pour capturer les puissant mouvements de prix et s'alignait parfaitement avec la philosophie de suivi de tendance des Tortues.

### La gestion des risques : un élément clé du système

L'un des aspects les plus importants du système de trading des Tortues était la gestion rigoureuse des risques.

La **préservation du capital** était un souci majeur des traders Tortues. Chaque trade était accompagné d'un ordre stop-loss, qui était déclenché si le prix atteignait un niveau prédéfini, permettant ainsi de limiter les pertes en cas de mouvement défavorable.

Les Tortues utilisaient aussi un système de gestion des positions basé sur l'unité de risque. Ils déterminaient la taille de leur position en f**onction de la volatilité** et du **niveau de risque acceptable** pour chaque trade, exprimé en pourcentage de leur capital total.

Cette approche permettait de maintenir une cohérence dans la gestion des risques, quel que soit le montant absolu des capitaux investis.

La gestion des risques était au cœur de la stratégie de trading des Tortues car Eckard et Dennis savaient pertinemment que tous les trades ne seraient pas gagnants même avec un système de trading robuste.

En limitant les pertes et en **préservant leur capital**, ils étaient en mesure de pouvoir continuer à trader malgré des séries de pertes et d’être rentable à long terme.

C’est en suivant ces principes clés de suivi de tendance, d'utilisation d'indicateurs techniques et de gestion des risques que les Tortues ont réussi à réaliser des performances exceptionnelles.

### Les indicateurs et les règles utilisées par les Tortues

- **Indicateurs utilisés** :

Moyenne mobile sur 20 jours (SMA20) : utilisé pour identifier la tendance générale du marché.

Moyenne mobile sur 55 jours (SMA55) : permet de confirmer la tendance et d'obtenir des signaux de trading plus précis.

Canal de Donchian sur 20 jours : détermine les niveaux de support et de résistance et aide à définir les points d'entrée et de sortie.

- **Règles d'entrée** :

Achat : lorsque le prix dépasse le plus haut des 20 derniers jours (canal de Donchian) et que la SMA20 est supérieure à la SMA55.

Vente à découvert : lorsque le prix tombe en dessous du plus bas des 20 derniers jours (canal de Donchian) et que la SMA20 est inférieure à la SMA55.

- **Règles de sortie** :

Sortie d'une position longue : lorsque le prix tombe en dessous du plus bas des 10 derniers jours (canal de Donchian) ou lorsque le prix atteint un stop loss pré-défini.

Sortie d'une position courte : lorsque le prix dépasse le plus haut des 10 derniers jours (canal de Donchian) ou lorsque le prix atteint un stop loss pré-défini.

- **Stop loss** :

Pour les positions longues : le stop loss est placé en dessous du plus bas des 2 derniers jours.

Pour les positions courtes : le stop loss est placé au-dessus du plus haut des 2 derniers jours.

- **Stop gain** :

a) Pour les positions longues : le stop gain est placé au-dessus du plus haut des 10 derniers jours.

b) Pour les positions courtes : le stop gain est placé en dessous du plus bas des 10 derniers jours.

- **Calcul de la taille de position** :

La taille de position est déterminée en utilisant un pourcentage fixe du capital total disponible pour le trading combiné avec la moyenne mobile à 20 jour de l’ATR ajusté en dollar par point.

Une unité = 1% du compte / (MM20 de l’ATR * dollar par point)

[https://www.youtube.com/watch?v=WuSYChIhlNc](https://www.youtube.com/watch?v=WuSYChIhlNc)

## Le processus de formation des Tortues

### Les bases du trading enseignées aux débutants

Lorsque Richard Dennis et William Eckhardt ont lancé leur expérience de formation des Tortues, ils ont accueilli des traders débutants sans expérience préalable dans le domaine du trading.

Les personnes sélectionnées ont suivi une formation intensive dispensée par Dennis et Eckhardt. Ils ont appris les bases du trading, y compris la terminologie et les concepts clés du marché financier. Les Tortues ont donc été **formées à l'analyse technique**, à la lecture des graphiques, à l'interprétation des indicateurs et à la compréhension des tendances du marché.

![black bord](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/black_bord561515_734be659ae.jpg)

### L'application des règles dans un environnement de backtest

Une fois que les Tortues ont acquis les connaissances de base du trading, elles ont été confrontées à l'application de règles spécifiques dans un environnement de trading simulé.

Dennis et Eckhardt ont donc mis en place une sorte de **backtest** afin de tester et sélectionner leurs apprentis.

Cette phase d'application dans un environnement de test a permis aux Tortues de se familiariser avec les mécanismes du trading, de développer leur discipline et de s'habituer à l'exécution des ordres selon les règles établies.

### La phase d’application et les résultats impressionnants

Après avoir réussi l'étape de la formation et de la simulation Dennis et Eckhardt ont fourni aux apprentis Tortues les fonds pour trader sur les marchés, mettant ainsi à l'épreuve leur capacité à appliquer leur formation dans des conditions réelles.

Les résultats obtenus par les Tortues ont été impressionnants. Avec une **moyenne de 80% de performance**. Certains d'entre eux ont généré des rendements exceptionnels, multipliant leur capital initial plusieurs fois.

La réussite des Tortues a inspiré de nombreux traders et a montré qu'il était possible de développer des compétences en trading, même sans une expérience préalable.

Elle a aussi mis en avant la nécessité de se former et de se confronter à un environnement de test avant de se lancer en réel.

L'expérience des Tortues a laissé un **héritage durable dans le domaine du trading**, mettant en évidence l'importance de la discipline, de la gestion des risques et de la mise en place d'un système de trading aux règles scrupuleuses.

## La controverse autour des Tortues

Le succès de l’expérience de trading des tortues a suscité une forte controverse qui a mis en évidence plusieurs leçons importantes pour les traders et les investisseurs en général.

Tout d'abord, elle a remis en question l'idée selon laquelle le talent naturel est le principal déterminant du succès dans le trading.

Elle a souligné que la **discipline**, la **gestion des risques** et le **respect strict des règles** sont des éléments fondamentaux qui peuvent permettre à tout individu de réussir dans le trading, indépendamment de son talent inné.

Cette expérience a souligné l'importance de la formation et de l'apprentissage dans le trading. Les Tortues ont été sélectionnées non pas en fonction de leur expérience antérieure, mais de leur volonté d'apprendre et de suivre un système prédéfini.

Leur histoire a démontré qu'il était possible d'atteindre des performances exceptionnelles en suivant un système bien défini et en respectant strictement les règles établies.

### Peut-on appliquer la stratégie de trading des tortues aujourd’hui ?

Si elle garde tout son intérêt, la stratégie des tortues est une stratégie de tendance avec son défaut principal : le **drawdown**.

Lors de l’expérience, un drawdown de 50% a pu être observé sur des positions.

Il est donc primordial d’ajuster la taille de position afin de pouvoir faire face à un tel drawdown.

Grâce à la programmation en Python et aux backtests, il est aujourd’hui beaucoup plus facile de mettre en place ces enseignements et de vérifier si la stratégie peut vous convenir.

Pour aller plus loin, programmer et backtester la stratégie des tortues, formez-vous en Python pour la finance :

[Python pour la Finance](https://crypto-robot.com/formations/python-finance)

Parmi les nombreuses approches de trading inventées au fil des années, le système de trading des Tortues s'est démarqué comme une méthode révolutionnaire qui a marqué l'histoire de la finance.

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La stratégie des tortues : la meilleur stratégie de trading encore aujourd'hui ?

## Le hedging, qu'est-ce que c'est exactement ?

Le hedging, ou couverture en français, est un concept essentiel dans le monde des marchés financiers. Il fait référence à une stratégie utilisée par les investisseurs et les entreprises pour se protéger contre les différents risques financiers auxquels ils sont exposés. 

## Quels sont les risques couverts par le hedging

Le hedging sert à se protéger du risque de contrepartie, du risque de change et du risque de marché.

### Le risque de contrepartie

Le risque de contrepartie survient lorsqu'une partie avec laquelle on effectue une transaction financière n'est pas en mesure de remplir ses obligations. Cela peut se produire en cas de défaut de paiement ou de **faillite de la contrepartie**. 

Le hedging permet de limiter ce risque en prenant des mesures pour réduire l'exposition à une seule contrepartie, en diversifiant les investissements ou en utilisant des instruments financiers tels que les contrats à terme ou les options.

### Le risque de change

Le risque de change est lié aux **fluctuations des taux de change** entre différentes devises. Les entreprises qui opèrent à l'international sont particulièrement exposées à ce risque, car leurs revenus et leurs coûts peuvent être affectés par les variations des taux de change. Par exemple, une entreprise peut produire en zone dollar et vendre en zone euro et être fortement impactée par les fluctuations de l’EUR/USD.

Pour se protéger contre ce risque, il est possible d’utiliser des techniques de hedging telles que les contrats à terme sur devises ou les options de change.

### Le risque de marché

Le risque de marché concerne les fluctuations des prix des actifs financiers. Les investisseurs sont exposés à ce risque en raison de la **volatilité des marchés**, qui peut entraîner des pertes importantes. 

Le hedging peut être utilisé pour réduire l'impact de ce risque en prenant des positions opposées sur des actifs corrélés ou en utilisant des instruments dérivés.

L'objectif du hedging est donc de se **couvrir contre ces risques financiers**. En mettant en place des stratégies de hedging appropriées, les investisseurs et les entreprises peuvent atténuer les effets négatifs de ces risques et préserver la valeur de leurs actifs. 

Cela leur permet d'opérer de manière plus sereine sur les marchés financiers et de se concentrer sur leurs objectifs financiers à long terme.

## Quels sont les outils pour se hedger ?

Parmi les produits financiers les plus couramment utilisés pour le hedging, on retrouve **les options** (les calls et les puts) et les contrats futurs.

### Se couvrir avec des options

Les options sont des instruments financiers qui donnent à l'acheteur le droit, mais non l'obligation, d'acheter (call) ou de vendre (put) un actif sous-jacent à un prix prédéterminé, appelé prix d'exercice, à une date future spécifiée.

Les options sont souvent utilisées dans le cadre du hedging pour se protéger contre les mouvements défavorables des prix.

Par exemple, un investisseur qui détient des actions d'une entreprise et qui souhaite se protéger contre une baisse des prix peut acheter une **option put** sur ces actions. Si le prix des actions diminue, la valeur de l'option put augmente, ce qui compense les pertes subies sur les actions détenues.

Les **calls**, quant à eux, sont des options qui donnent à l'acheteur le droit d'acheter l'actif sous-jacent à un prix prédéterminé. Les calls peuvent être utilisés dans le hedging de différentes manières.

Par exemple, une entreprise qui s'attend à une hausse des prix des matières premières essentielles à sa production peut acheter des calls sur ces matières premières. Si les prix augmentent effectivement, l'entreprise peut exercer ses calls et acheter les matières premières à un prix inférieur à celui du marché, réduisant ainsi son exposition au risque de prix.

### Les contrats à terme

Enfin, un contrat à terme, ou **contrat future**, est un accord entre deux parties pour acheter ou vendre un actif à un prix convenu à une date ultérieure.

Cet actif peut être une marchandise physique comme le pétrole, les céréales ou les métaux précieux, ou même un indice boursier.

Le contrat future spécifie les conditions exactes de la transaction, notamment la quantité de l'actif, le prix convenu et la date de livraison. 

Les contrats à terme sont largement utilisés pour se couvrir contre les fluctuations des prix et aussi pour spéculer sur les mouvements futurs du marché. Ils offrent aux investisseurs une exposition à l'actif sous-jacent sans avoir à le détenir physiquement.

## Un exemple concret de hedging

Voyons maintenant comment cette théorie peut s’appliquer à un cas concret.

### Protéger un prix de vente en agriculture

Imaginez-vous un agriculteur qui produise et vende du blé. Bien sûr, il souhaite obtenir le meilleur prix pour sa récolte, mais les cours du blé fluctuent constamment sur les marchés.

Comment peut-il se protéger contre ces variations et garder le contrôle de ses revenus ?

**C'est là que le hedging intervient.**

Pour se protéger, notre agriculteur va pouvoir utiliser soit des options soit un contrat à terme.

Qu'est-ce que cela signifie ?

Dans le cas de notre agriculteur, il souhaite protéger ses revenus en vendant son blé à un prix fixe, peu importe les variations du marché.

Pour ce faire, il va conclure des contrats dérivés à la baisse sur le blé (vendre à terme des contrats futures ou acheter des puts).

Si les prix du blé augmentent, il peut vendre sa récolte à un prix plus élevé qu’attendu sur le marché (au prix dit spot), mais il perdra de l'argent sur ses contrats dérivés.

À l'inverse, si les prix du blé baissent, il va vendre son blé à un prix inférieur sur le marché (prix spot), mais il gagnera de l'argent grâce à ses contrats dérivés.

Ainsi, quelle que soit la direction des prix, notre agriculteur est protégé et peut prévoir ses revenus de manière plus stable.

Le hedging permet donc à notre agriculteur de se concentrer sur son activité principale, la culture du blé, **en réduisant les incertitudes financières**. C'est un peu comme une assurance qui le protège contre les fluctuations des prix.

![farmer hedging](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/hedging_agriculture_5770f6837d.png)

### Le hedging appliqué à un investisseur

Mais le hedging ne concerne pas seulement les agriculteurs. Cette stratégie est utilisée dans de nombreux domaines de la finance pour gérer les risques. Prenons un exemple simple dans le monde de l'investissement.

Imaginons que vous soyez **un investisseur qui possède des actions** d'une entreprise que vous estimez prometteuse. Cependant, vous êtes préoccupé par la possibilité que le marché boursier dans son ensemble subisse une baisse, ce qui pourrait entraîner une diminution de la valeur de vos actions.

Pour vous protéger, vous pourriez utiliser une stratégie de hedging en vendant des contrats dérivés à la baisse sur un indice boursier représentant le marché dans son ensemble. Ainsi, si le marché baisse effectivement, la valeur de vos actions diminuera, mais vous gagnerez de l'argent grâce à vos contrats dérivés à la baisse, compensant ainsi cette perte. En fin de compte, vous êtes protégé contre une éventuelle baisse du marché.
Attention cependant si l’indice sur lequel vous avez vendu des contrats dérivés augmente vous allez perdre de l’argent. La hausse de l’action achetée devrait compenser mais pour pouvoir être gagnant il faut maintenant que votre action batte l’indice au lieu de juste augmenter en valeur.

## Comment se hedger en crypto ?

Le **hedging en crypto** présente des défis uniques en raison de la forte corrélation avec le Bitcoin (BTC) et de la nature complexe des produits financiers disponibles.

## La corrélation étroite avec le Bitcoin

Le **Bitcoin**, en tant que première et plus grande cryptomonnaie, joue un rôle central dans l'écosystème crypto. De nombreuses autres cryptomonnaies, souvent appelées "altcoins", sont fortement corrélées au BTC. Cela signifie que lorsque le Bitcoin connaît une hausse ou une baisse significative, il influence également les prix des autres cryptomonnaies.

Cette corrélation étroite rend le **hedging plus complexe**, car les investisseurs doivent trouver des actifs ou des stratégies qui ne sont pas étroitement liés au BTC pour réduire leur exposition au risque.

### Utilisation de produits financiers complexes

Face à cette corrélation étroite, certains investisseurs se tournent vers des produits financiers complexes pour tenter de se hedger en crypto.

Par exemple, il est possible d’utiliser des **contrats à terme sur le dollar américain (DXY)** pour parier sur une hausse de la devise par rapport au BTC. 

Le raisonnement derrière cette approche est qu’il y a une corrélation inverse entre le USD et le BTC. Ainsi, si le dollar américain monte, le BTC pourrait voir son prix baisser. La position acheteuse en USD compenserait les pertes subies sur les positions acheteuses en crypto. 

Cette approche reste complexe à manipuler car pour pouvoir bien utiliser ce type de stratégie il faut avoir une très bonne compréhension des marchés dans leur ensemble sans compter qu’il y a des risques importants.

Par exemple en cas d’absence momentanée de corrélation entre le dollar et le BTC l’investisseurs s’expose à des pertes doublées sur ses cryptos et sur son hedge inefficace en USD.

### Utiliser des stratégies complémentaires

Une solution que les traders en crypto peuvent utiliser avec moins de risque consiste à avoir des **stratégies de trading complémentaires**.

Par exemple, un trader de stratégie de tendance pourra mettre en place en parallèle une stratégie de grid trading (plus efficace en range) ou de retour à la moyenne.

Comme une **stratégie de tendance** va faire des pertes pendant un range, la hedger consiste à mettre en place la stratégie de **grid trading** lorsque le range est identifié.

Les pertes que va générer la stratégie de tendance dans cette période de range seront compensées par les gains sur la stratégie de grid trading.

En procédant ainsi, le trader aura couvert son risque de stratégie de tendance sur cryptos sans devoir la désactiver.

Ce type d’approche basée sur les caractéristiques propres au marché cryptos offre ainsi des solutions de hedging efficaces et adaptées aux investisseurs avertis.

Attention cependant pour que ce hedging soit rentable il faut que les 2 stratégies soient rentables de manières indépendantes, à ce moment les combiner sera encore plus puissant car cela évitera les drawdown et donnera lieu à des gains constants.


>Découvrez notre [stratégie de tendance maison "**Le Super Reversal**"](https://crypto-robot.com/blog/superreversal-strategie-crypto). Elle a l'avantage d'être simple à utiliser que ce soit pour la suivre ou l'automatiser et les résultats sont très bons.


### Le hedging : des solutions à manipuler avec précaution

Le hedging est donc un ensemble de stratégies qui permettent de se protéger contre une solution adverse des actifs que l’on a en portefeuille.

Les outils sont nombreux en finance traditionnelles mais beaucoup plus rares sur le marché crypto.

Dans les deux cas, se former est crucial car une position de couverture mal calibrée peut avoir un effet dévastateur sur un portefeuille.

**Nous rappellons que pour pratiquer le hedging il faut avoir une très bonne compréhension des marchés et qu’il faut souvent mieux ne pas avoir de hedging qu’un mauvais hedging.** 

Alors, pour mieux comprendre la manière de se hedger en crypto grâce à la complémentarité des stratégies de tendance et de grid trading, visionnez ces 2 vidéos :

https://www.youtube.com/watch?v=LO-7OM8X_L8

https://www.youtube.com/watch?v=r56VidDK-Bk

Maîtrisez votre risque de trading crypto en découvrant les principes du hedging. Protégez-vous contre les fluctuations du marché et apprenez les stratégies de couverture adaptées à l'univers des cryptomonnaies.

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Maitrisez votre risque de trading crypto grâce au hedging

La programmation est devenue aujourd’hui une **compétence essentielle**. 

Que ce soit pour résoudre des problèmes complexes, automatiser des tâches ou analyser des données, la maîtrise d'un langage de programmation ouvre de nombreuses portes. 

Parmi les langages les plus populaires et les plus polyvalents, Python se démarque clairement.

Python est un langage de programmation **largement adopté et apprécié** par une vaste communauté de développeurs à travers le monde. 

Sa popularité croissante s'explique par sa syntaxe simple et lisible, qui en fait un choix idéal pour les débutants, tout en offrant une puissance et une flexibilité remarquables aux programmeurs expérimentés.

Dans cet article nous analysons pourquoi il est si important d'acquérir des compétences en Python, que vous soyez étudiant, professionnel, entrepreneur ou simplement curieux.

## La popularité de Python par rapport à d'autres langages

### La simplicité de la syntaxe de Python.

Python s’est imposé grâce à sa **syntaxe simple et lisible**.  Son attrait réside principalement dans sa facilité d'apprentissage et sa polyvalence, ce qui en fait un choix idéal pour les débutants et les programmeurs expérimentés.

En Python, les lignes de code sont claires et compréhensibles, ce qui facilite la lecture et la compréhension du code source. 

Cette lisibilité accrue permet aux développeurs de communiquer efficacement entre eux et de travailler ensemble sur des projets complexes.

### Python par rapports aux autres langages

En comparaison avec d'autres langages de programmation couramment utilisés tels que Java et C++, Python offre une **approche plus concise et moins verbeuse**. 

Concrètement, les développeurs peuvent accomplir plus de choses en moins de lignes de code. Le processus de développement est donc accéléré et la maintenance ultérieure facilitée. 

Un autre gros avantage de Python est sa **vaste bibliothèque standard** qui offre de nombreuses fonctionnalités prêtes à l'emploi qui permet de réduire considérablement le temps nécessaire pour développer des applications.

### Une communauté active

Python bénéficie aussi d'une communauté active et engagée. 

Des milliers de développeurs à travers le monde contribuent régulièrement à l'amélioration et à l'expansion de Python. 

Cette **communauté dynamique** organise des événements, des conférences et des forums de discussion. Les opportunités d'apprentissage et de partage de connaissances sont donc nombreuses. 

Enfin, les ressources en ligne comme des tutoriels, des documentations détaillées et des bibliothèques tierces sont abondantes, ce qui facilite l'apprentissage et l'utilisation de Python.

## Automatiser des tâches répétitives

Les tâches répétitives sont source de productivité faible mais ont aussi un impact négatif significatif le moral.

Car passer des heures à effectuer les mêmes actions manuelles est fastidieux, source d'erreurs et gaspille un temps précieux qui pourrait être consacré à des tâches plus valorisantes. 

C'est là qu'intervient Python, un langage de programmation polyvalent qui permet d'**automatiser efficacement ces processus répétitifs**.

Grâce à la variété d'outils et de bibliothèques que propose Python mais aussi grâce à sa syntaxe simple et à sa grande lisibilité, **Python facilite l'automatisation des tâches**. 

Le langage Python permet au développeur de créer facilement des scripts et des programmes qui reproduisent des actions spécifiques. Ces scripts peuvent être exécutés automatiquement, permettant ainsi d'économiser du temps et de l'effort.

En synthèse, Python facilite la productivité, l'efficacité et permet de gagner du temps, ce qui se traduit également en gain d'argent.

### Utilisation de Python pour automatiser des processus

De nombreux exemples concrets démontrent l'efficacité de Python dans l'automatisation des tâches répétitives. Par exemple, dans le domaine du **traitement de données**, Python peut être utilisé pour extraire des informations à partir de fichiers volumineux, effectuer des calculs complexes et générer des rapports automatisés. 

Cette automatisation permet aux professionnels de gagner du temps et d'améliorer la précision des résultats.

Dans le domaine du **développement web**, Python est largement utilisé pour automatiser des tâches telles que le déploiement de sites web, la gestion de serveurs et la collecte d'informations en ligne. 

Les bibliothèques telles que Selenium et Beautiful Soup simplifient l'interaction avec les navigateurs et le scraping web, permettant ainsi de collecter rapidement et efficacement des données à partir de sites internet.

L'automatisation des tâches répétitives avec Python n'est pas limitée à des domaines spécifiques. Que ce soit pour le traitement de texte, la manipulation d'images, l'envoi d'e-mails ou la gestion de bases de données, Python offre des solutions adaptées à une grande variété de besoins.

## Une analyse approfondie des données financières

### La finance en tant que jeu de données

Dans le monde de la finance, les données jouent un rôle essentiel car elles sont la clé pour comprendre les tendances, prendre des décisions éclairées et identifier des opportunités lucratives. 

Python s'est révélé être un choix populaire parmi les professionnels de la finance en raison de son efficacité dans l'analyse des données financières.

La finance peut être considérée comme un jeu de données complexe, avec une multitude de facteurs interdépendants qui influent sur les marchés. 

Les **bibliothèques spécialisées de Python comme Pandas** et NumPy, fournissent des outils puissants pour manipuler et analyser des données financières. 

Importer, nettoyer, transformer et visualiser les données financières se fait de manière rapide et précise avec Python.

### L'efficacité de Python dans l'analyse des données financières

L'un des avantages clés de Python dans l'analyse des données financières est sa rapidité d'exécution. Les performances élevées de Python, combinées à ses bibliothèques optimisées, permettent d'effectuer des calculs complexes sur de grandes quantités de données en un temps record. 

Il s’agit d’un point particulièrement important dans l'environnement de trading où chaque seconde compte. 

Les fonctionnalités avancées de Python permettent d'explorer les modèles et les tendances cachés dans les données financières. 

Ces techniques d'analyse prédictive peuvent permettre aux traders d’anticiper les mouvements du marché mais aussi d**’identifier les opportunités d'investissement** de gérer les risques de manière plus efficace.

La rapidité d'exécution de Python, combinée à ses fonctionnalités avancées procure un **avantage concurrentiel aux traders** en leur permettant d'analyser rapidement les données, de prendre des décisions éclairées et de garder de l’avance dans ce domaine hyper compétitif.

## Backtesting, développement et utilisation de stratégies de trading en Python

### L'importance du backtesting dans le trading

En trading, le backtesting joue un rôle crucial pour évaluer l'efficacité et la rentabilité potentielles des stratégies de trading. 

Dans ce contexte, Python est un très bon choix pour programmer des **backtests précis grâce à sa puissance et sa flexibilité**.

Les backtests sont essentiels pour les traders. Ils permettent de vérifier la pertinence d’une stratégie de trading en se basant sur des données historiques.

Ils servent aussi à identifier les faiblesses potentielles d'une stratégie et à minimiser les risques avant d'engager des capitaux sur une stratégie. 

### Développer et optimiser des stratégies de trading

Python va être un allié d’importance dans les opérations de backtests. Il permet en effet d’importer facilement des données historiques, de les traiter et de les analyser en utilisant des techniques statistiques et des indicateurs techniques.

Sa flexibilité est un avantage majeur lorsqu'il s'agit de d**évelopper et d'optimiser des stratégies de trading**. En plus de permettre de créer des modèles personnalisés, Python va être l’outil pour automatiser les processus de trading, ce qui peut être particulièrement utile pour exécuter des stratégies basées sur des signaux précis et réagir rapidement aux conditions du marché.

### Automatiser des stratégies de trading

L'automatisation dans le trading consiste à faire un programme que va exécuter les ordres d’achat et de vente d’une stratégie.

Les avantages sont nombreux pour le trader :

- rapidité d’exécution,
- systématisation sans intervention humaine,
- risque d’exécution nul,
- absence de risque d’interprétation.

Cette approche repose donc sur l'utilisation de programmes informatiques avancés pour **analyser** les marchés, **prendre des décisions** basées sur des indicateurs techniques et **exécuter automatiquement** des ordres d'achat ou de vente.

Pour réaliser ces tâcher, Python est un langage de programmation à privilégier.

Simple, rapide et efficace il procure tous les avantages recherchés pour automatiser des stratégies de trading.

### Une application concrète sur les bandes de Bollinger

Les bandes de Bollinger sont très largement utilisées dans le trading. C’est en partant de ce constat que nous avons pu créer et implémenter le [système de trading Bollinger Trend](https://crypto-robot.com/blog/bollinger-trend).

Notre **stratégie Bollinger Trend** repose sur les cassures des Bandes de Bollinger et l'utilisation d'une moyenne mobile à long terme pour filtrer les positions en fonction de la tendance actuelle.

Pour la réaliser, nous avons utilisé un script TradingView, un **backtest en Python** et un code en **Python pour exécuter la stratégie** automatiquement sur la plateforme Bitget. Les règles de la stratégie sont simples, avec des critères clairs pour ouvrir et fermer les positions en fonction du positionnement du prix par rapport à la moyenne mobile et aux Bandes de Bollinger.

Vous pouvez consulter ici l’article détaillé sur notre stratégie Bollinger Trend.

![bollinger_trend_ps.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/bollinger_trend_ps_a3caa98695.png)

## Si vous devez apprendre un langage de programmation, c’est le Python !

Comme nous l’avons vu, apprendre à **coder en Python** présente de nombreux avantages : 

- **acquérir une compétence** précieuse dans le monde numérique d'aujourd'hui.
- pouvoir **développer des applications**, créer des sites web interactifs, d'automatiser des tâches répétitives et d'effectuer des analyses de données avancées.
- apprendre et appliquer rapidement grâce à une **syntaxe claire et lisible**.
- bénéficier d’une **communauté** d'utilisateurs active et d’un grand nombre de ressources disponibles en ligne.

Pour vous aider à vous lancer dans l’apprentissage lancer dans l'apprentissage de Python, **nous avons créé un programme de formation entièrement gratuit “[Python pour la Finance](https://crypto-robot.com/formations/python-finance/0)”**

Que vous soyez un étudiant, un professionnel, en reconversion ou simplement curieux d'explorer le monde de la programmation, nous vous recommandons de découvrir le langage Python au travers de [**notre formation Python**](https://crypto-robot.com/formations/python-finance/0).

Nous l’avons voulue facile d’accès avec une combinaison de textes et vidéos explicatives.

Ne manquez pas cette opportunité de vous [former gratuitement à la programmation en Python](https://crypto-robot.com/formations/python-finance).

![Python Finance](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/draze_a_python_in_a_crypto_trading_room_1a54cd54_45a8_4c17_a742_d702c7a77577_bcd044b57f.png)

Apprenez le code Python : simplicité, polyvalence et automatisation. Analysez les données, développez des stratégies. Formation gratuite. Ne manquez pas cette opportunité !

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Pourquoi apprendre le code Python : Les avantages d'un langage de programmation incontournable

Dans cet article, l’équipe de Crypto Robot se penche sur le Halving du Bitcoin et son impact sur le prix du BTC.
Nous avons voulu vérifier quel est l’impact du halving et s’il est possible de prédire les cours post halving du BTC grâce à l’analyse des données passées.
Petit rappel, le halving est un événement récurrent majeur dans l'histoire de Bitcoin. Il s’agit d’une réduction de moitié de la récompense de bloc accordée aux mineurs de Bitcoin qui est programmée dans la blockchain Bitcoin.
Cette récompense était de 6,25 BTC par bloc en 2023 et sera réduite à 3,125 BTC lors du halving de 2024 puis à 1,5625 en 2028 et ainsi de suite.
Le halving est important pour la conservation de valeur de Bitcoin car il limite l'offre ce qui peut entraîner une hausse de sa valeur en cas de hausse de la demande.
Analysons donc maintenant les implications du halving et à quels prix les investisseurs peuvent s'attendre suite au prochain halving.

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## La cyclicité des prix du Bitcoin
### Le principe du halving Bticoin
Le halving du Bitcoin est un événement qui se produit environ tous les quatre ans. Il est prévu dans le protocole Bitcoin et est programmé pour se produire tous les 210 000 blocs, ce qui prend environ quatre ans. Lorsque le halving se produit, la récompense de bloc est réduite de moitié. Cela signifie que les mineurs reçoivent la moitié de la récompense qu'ils recevaient auparavant pour chaque bloc qu'ils extraient.
### Les précédents halvings de Bitcoin
L'halving de Bitcoin s'est déjà produit à trois reprises dans l'histoire de la crypto-monnaie. Le premier halving a eu lieu en novembre 2012, le deuxième en juillet 2016 et le troisième en mai 2020. Chaque halving a été suivi d'une augmentation du prix du bitcoin.

Le premier halving : Le prix du bitcoin était d'environ 12 dollars avant l'halving de novembre 2012. Après l'halving, le prix du bitcoin a augmenté pour atteindre environ 260 dollars en avril 2013, soit une augmentation de plus de 2000%.

Le deuxième halving : Avant l'halving de juillet 2016, le prix du bitcoin était d'environ 650 dollars. Après l'halving, le prix du bitcoin a augmenté pour atteindre environ 20 000 dollars en décembre 2017, soit une augmentation de plus de 3000%.

Le troisième halving : Avant l'halving de mai 2020, le prix du bitcoin était d'environ 9 000 dollars. Après l'halving, le prix du bitcoin a augmenté pour atteindre environ 64 000 dollars en avril 2021, soit une augmentation de plus de 600%.
![bitcoin price with halvings](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/bitcoin_price_with_halvings_b96d7d1151.png)
## Bitcoin une crypto-monnaie déflationnsite
Bitcoin est donc un actif dont l’évolution de la valeur a été impactée par les précédents halving. C’est assez logique puisqu’en augmentant la difficulté à extraire une nouvelle pièce le rythme de la croissante de l’offre se réduit.
Par ailleurs, le nombre total de Bitcoin qui peuvent être créés a été défini à 21 millions lors de sa création en 2009.
Contrairement aux monnaies fiduciaires comme l’Euro ou le Dollar, le Bitcoin ne peut donc pas voir sa quantité en circulation augmenter indéfiniment.
Le bitcoin est donc structurellement déflationniste alors que les monnaies sont structurellement inflationnistes avec une quantité en circulation qui ne cesse d’augmenter.
Comme la valeur du Bitcoin est exprimée par rapport aux monnaies le ratio aura tendance à augmenter et le BTC à être plus cher.
USD dont la quantité augmente fortement / BTC dont la quantité augmente lentement => plus d’USD pour 1 BTC

Attention, cette hypothèse n’est bien sur valable que si la demande de BTC reste stable ou augmente.
![dollar inflation](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/dollar_inflation_e9d0edc48d.png)

## Les autres facteurs qui influencent le prix du bitcoin
Bien que l'halving de bitcoin puisse avoir un impact important sur son prix, il n'est pas le seul facteur qui l'influence. Voici quelques-uns des facteurs qui affectent aussi le prix du bitcoin.
### Offre et demande
La demande et l'offre sont les facteurs les plus importants qui influencent le prix d’un actif et donc aussi le, prix du bitcoin.
Comme l’offre est contrainte par la quantité maximale et le halving, si l’adoption augmente avec de plus en plus d’utilisateurs particuliers, d’entreprises et d’institutionnels, l’impact sur les prix sera positif. Par contre, si l’adoption de Bitcoin venait à diminuer, les prix auraient mécaniquement tendance à baisser.
### La concurrence
Le bitcoin doit faire face à la concurrence des autres cryptomonnaies, qui pourraient offrir des avantages différents, comme des transactions plus rapides, une plus grande confidentialité ou des frais de transaction moindres.
Si une autre cryptomonnaie devient plus populaire ou plus attrayante pour les utilisateurs et les investisseurs, la demande pour le bitcoin serait réduite et son prix pourrait baisser.
### La réglementation
La réglementation gouvernementale peut avoir un impact sur la demande et le prix du bitcoin. Si un pays réglemente le bitcoin de manière restrictive, cela pourrait réduire la demande et faire baisser son prix. D'un autre côté, une réglementation favorable pourrait aussi encourager l'adoption de masse et contribuer à faire augmenter le prix du Bitcoin.
### La perception du public
La perception du public sur le bitcoin peut également influencer son prix. Si les gens considèrent le bitcoin comme une monnaie stable et fiable, la demande pourrait être croissante et faire augmenter son prix. En revanche, si les gens considèrent le bitcoin comme risqué ou peu fiable, cela pourrait réduire la demande et faire baisser son prix.

Le halving a donc un impact certain sur le prix de Bitcoin mais n’est pas forcément le seul qu’il faut prendre en compte.
## Analyse des cycles du Bitcoin
### Les variations de prix du Bitcoin au fil du temps
La cyclicité des prix du Bitcoin a été identifiée à de nombreuses reprises. Un rapide examen du graphique ci-dessous vous permet de constater qu’il y a une sorte de figure qui se répète plusieurs fois.
![bitcoin price with halvings](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/bitcoin_price_with_halvings_b96d7d1151.png)
On peut voir que le premier cycle va de 2010 à 2013 avec une très belle hausse puis une très grosse baisse puis une reprise légère haussière avant le début du cycle suivant.
Le second cycle suit exactement le même pattern avec une très belle hausse une grosse baisse et fini en 2017 par une légère hausse avant le cycle suivant.

Le cycle suivant s’étale sur approximativement 2017-2018 jusqu’à 2020 avec là aussi une très belle hausse puis baisse importante et enfin une reprise légèrement haussière.
Enfin le dernier cycle est identique à partir de 2020 avec une très belle hausse, encore une grosse baisse fin 2021 puis une légère reprise haussière à partir de 2023.

Même si ce graphique est en échelle logarithmique, il reste assez difficile d'analyser parfaitement la cyclicité.
Les hausses des premiers cycles sont beaucoup plus importantes que sur le dernier cycle ce qui est logique puisque la capitalisation totale du Bitcoin des premiers cycles (par exemple en 2010 estimée autour de 170 000$) est bien inférieure à sa capitalisation sur le cycle de 2020-2024 (proche de 700 milliards $) qui empêche des variations aussi importantes.
### Un graphique normalisé pour une analyse plus précise
Pour affiner notre analyse, nous avons créé d'autres graphiques qui représentent l'évolution du Bitcoin de manière normalisée avec une échelle comprise entre 0 et 1.
![bitcoin price normalized](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/bitcoin_price_normalized_89494b7e4e.png)
Cette représentation nous permet de mieux visualiser les similitudes flagrantes entre chaque cycle.
Et on constate ici plus clairement la récurrence de la même figure sur 2008-2012, 2013-2017, 2017-2020 et 2020-2024 : une forte hausse avec un plus haut, une baisse monumentale retraçant près 80% de la hausse précédente avant une reprise haussière lente jusqu’au halving suivant.

Des différences subsistent évidemment entre chaque graphique mais les tendances restent identiques comme le montre la superposition des 4 graphiques ci-dessous.
![bitcoin price normalized since each halving](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/bitcoin_price_normalized_since_each_halving_85153b8328.png)
Malgré les petites différences, la similitude entre les cycles est vraiment saisissante.
Et elle l’est tout particulièrement entre le cycle 2012-2016 en bleu et le cycle 2020-2024 en vert.
Le point de retournement de cycle est aussi flagrant sur le graphique puisqu’on constate qu’il intervient à chaque fois entre 900 et 100 jours après le halving.
![bitcoin price normalized since each halving annoted](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/bitcoin_price_normalized_since_each_halving_annoted_a3016b5c88.png)
## Peut-on prédire la tendance du Bitcoin ?
Maintenant que l’on a pu constater la cyclicité du Bitcoin, tout en gardant à l’esprit que le passé ne préjuge pas du futur, on peut quand même se demander s’il n’est pas possible de prédire les grandes tendances de l’évolution du prix du Bitcoin.

En comparant le cycle en cours avec les précédents et en prolongeant la dernière tendance, on peut facilement imaginer que nous ayons devant nous une forte hausse à venir au moment de la publication de cet article.
### Une corrélation mathématique existe-t-elle entre les cycles ?
Nous avons donc tenté de démontrer mathématiquement la corrélation entre le prix du Bitcoin et la cyclicité des halvings en calculant les corrélations des 1050 premiers jours post-halving des 4 cycles.

Comme on l’a vu par analyse graphique, il y a une corrélation significative entre le cycle 2020-2024 et le premier cycle, avec une corrélation d'environ 60%.

Il y a aussi une corrélation importante entre le cycle 2020-2024 et le deuxième cycle (56% de corrélation).

Les prix ont donc bien tendance à augmenter et à baisser ensemble et à se retourner au même moment.

Attention, bien que ces corrélations soient impressionnantes, vous devez garder à l’esprit que les données passées ne permettent pas de prédire l'avenir et qu’il ne s’agit pas d’un conseil d’investissement !
### Une prédiction de prix est-elle possible ?
Pour la beauté de l’exercice nous avons essayé de calculer quel pourrait être le sommet du prochain cycle du Bitcoin après le halving d'avril 2024.

En partant de la plus forte hausse de chacun des précédents cycles, et en faisant une projection grâce à une fonction mathématique, nous sommes arrivés à un une hausse potentielle de + 287%.

Avec un prix de Bitcoin actuel autour de 30 000$ le prochain top de marché pourrait être de 160 000$ vers 2029-2030.

Attention, cette prédiction n’est pas statistiquement fiable vu le faible échantillon dont nous disposons. Ce n’est pas non plus un conseil en investissement mais un simple exercice de notre part.

Rendez-vous quand même en 2029-2030 pour vérifier qu’elle aura été l’évolution du Bitcoin.

## FAQ
**Qu'est-ce que halving du bitcoin ?**
Le halving du bitcoin est un événement qui se produit tous les 210 000 blocs minés, où la récompense pour les mineurs est réduite de moitié. Cela a pour effet de réduire la production de nouveaux bitcoins et de rendre la monnaie plus rare.

**Quand aura lieu le prochain halving ?**
Le dernier halving a eu lieu en mai 2020, il est donc prévu que la prochain se produise en 2024.

**Est-ce que halving du bitcoin a un impact sur l'environnement ?**
Le halving du bitcoin n'a pas directement d'impact sur l'environnement. Le minage de bitcoin, qui est le processus de création de nouveaux bitcoins, peut quand même avoir un impact environnemental important en raison de la consommation d'énergie nécessaire pour résoudre des problèmes mathématiques complexes.
Le minage de bitcoin est réalisé à l'aide d'ordinateurs spécialisés qui nécessitent une quantité importante d'électricité pour fonctionner.
Par conséquent, une réduction de moitié du prix du bitcoin peut réduire l'incitation pour les mineurs à poursuivre le minage du bitcoin, ce qui pourrait potentiellement réduire la quantité d'énergie consommée par le réseau de bitcoin.

**Comment la halving du bitcoin impacte-t-elle les investisseurs ?**
En général le halving est considéré comme une nouvelle positive pour le marché de la cryptomonnaie, car ça réduit l'offre de nouveaux bitcoins sur le marché et peut faire monter les prix (à demande équivalente). Il s’agit donc d’un phénomène qui peut être bénéfique pour les investisseurs qui ont acheté des Bitcoins avant le halving.
Il faut cependant rester conscient que le Bitcoin est encore un actif volatil dont le prix peut évoluer fortement en fonction de nombreux facteurs différents.
Le halving du bitcoin est-il une garantie de profit pour les investisseurs ?
Non, le halving n'est pas une garantie de profit pour les investisseurs car le marché des crypto-monnaies est volatile.

**Comment puis-je acheter du bitcoin ?**
Il existe plusieurs façons d'acheter du bitcoin, notamment :
- Acheter du bitcoin sur une plateforme d'échange de cryptomonnaie comme Bitget
- Acheter du bitcoin à partir d'un guichet automatique de bitcoin
- Acheter du bitcoin en personne auprès d'un vendeur de bitcoin

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Faites toujours vos recherches avant de prendre une décision d’investissement !

Nous analysons en profondeur l’impact du halving sur le prix du Bitcoin.
Peut-on en déduire le prochain sommet du BTC ? La réponse dans notre article !

bitcoin price normalized since each halving

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Quel sera l'impact du prochain halving sur le prix du Bitcoin ?

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# Enveloppe Strategy, une stratégie de trading pour trader la volatilité

Dans cet article je vais vous présenter notre nouvelle stratégie de trading CryptoRobot qui fonctionne sur une **philosophie totalement différente**. Ici le maitre mot est **volatilité**.

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Les ressources sont les suivantes :

- [Vidéo présentant le code TradingView](https://youtu.be/r0QsWRQYwlI)
- [Code Tradingview](https://fr.tradingview.com/script/p74FN8B4/)
- [Code Backtest Python](https://github.com/CryptoRobotFr/backtest_tools/blob/main)
- [Code Installation Live Bitget](https://github.com/CryptoRobotFr/Live-Tools-V2/tree/main)


L’automatisation est disponible via la plateforme de trading **Bitget**, Si vous n'avez pas encore de compte Bitget ce n'est pas grave. Nous vous proposons un lien d'affiliation pour profiter, en plus de l'inscription, de bonus et de frais réduits. Pour cela il suffit de cliquer sur le bandeau ci-dessous.

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## La Stratégie des enveloppes

Sur notre chaine youtube **CryptoRobot**, nous vous avons présenté une multitude de stratégies. Ces stratégies avaient toutes la même construction et elles profitaient des mêmes **dynamiques** du marché : les **tendances**. Dès qu’une tendance haussière ou baissière est confirmé, la stratégie rentre en position le plus rapidement possible et elle va essayer de sortir au meilleur moment. Les stratégies de trading vont donc se démarquer en fonction de la **qualité** de leurs positions. Malheureusement, le marché ne se compose pas uniquement de tendances, bien au contraire. Les périodes de **range** sont tout aussi présentes et la patatra, les stratégies de tendance fonctionnent beaucoup moins bien. Les ranges vont donner une **multitude de faux signaux** et donc faire baisser la performance de la stratégie.

L’idée est donc de créer une stratégie qui va fonctionner particulièrement bien en range, mais aussi en tendance. **La stratégie enveloppe est née.**

La stratégie enveloppe va utiliser les **explosions de volatilité** pour effectuer des opérations LONG et SHORT. Les transactions seront courtes, nombreuses avec un très bon win rate contrairement à des stratégies de tendance avec des longues transactions, beaucoup **plus profitables**, moins nombreuses et avec un win rate plus faible.

Vous allez me dire, comment détecter la **volatilité** et comment décider de rentrer ou non en position ?

La stratégie des enveloppes se compose d’un seul et unique indicateur, une moyenne mobile simple court terme ! Facile non ?

Bon j’ai un peu simplifié la chose mais oui il y a un seul indicateur ce qui permet de réduire fortement la complexité de la stratégie mais aussi **éviter une sur-optimisation trop évidente.**

Le terme « enveloppe » provient du fait qu’on va faire des **répliquas** de l’unique moyenne mobile et on va les positionner au-dessus et en-dessous la moyenne mobile mère. Via cette méthode, le prix sera « enveloppée » entre les répliquas de la moyenne mobile initiale. On va créer x répliquas (dans l'exemple 3) au-dessus (rouge) et pareil en-dessous (vert).

![Image1.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Image1_eeddb1fff5.png)

Vous pouvez voir que les répliquas sont exactement les mêmes que la moyenne mobile court terme initiale, elles sont juste **shiftées** à la hausse ou à la baisse d’un certain pourcentage. Le premier répliqua à la hausse est augmenté de 5% par rapport à l’initiale.

Je viens de vous résumer tous les indicateurs de la stratégie et vous devez comprendre pourquoi on la nomme « **Enveloppe** ».

C’est bien beau d’avoir les indicateurs mais il faut maintenant savoir quand rentrer en position. Comme j’ai pu dire plus haut, la stratégie Enveloppe a pour objectif de trader les **excès de volatilité** ou en d’autres termes, trader les **dynamiques inhabituelles du marché.**

Pour définir une condition normale de marché on va tout simplement utiliser notre enveloppe. On va dire que le marché est dans une situation **saine** si le prix de l’actif étudié se situe entre les bornes de son enveloppe. À l’inverse, si le prix à la suite d’un mouvement fort de marché casse à la hausse ou à la baisse les premières bornes de l’enveloppe alors nous sommes dans une situation **anormale**. Qui dit situation anormale dit **retour à l’équilibre** très prochainement et c’est ça que nous allons trader.

L’entrée en positon arrivera que le cours casse l’enveloppe et on la clôturera au moment où le prix revient sur sa moyenne mobile de base. On rentre en **LIMIT** et on sort en **LIMIT** étant donné qu’on connait la valeur de la moyenne mobile au moment de l’étude.

![Image2.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Image2_6ce2213fc4.png)

Le trade ci-dessous est l’exemple parfait que l’execution d’une transaction :

1 – **Excès de la volatilité** à la baisse on va chercher des niveaux inférieurs

2 – Position **LONG** activée au niveau de la première enveloppe

3 – Clôture de la position quelques bougies plus tard à la moyenne initiale

Je viens de vous montrer un exemple où le prix casse la première enveloppe mais on peut très bien imaginer un moment où le prix a une telle volatilité que le cours casse aussi la deuxième enveloppe à la baisse. Dans ce cas, il y aura 2 transactions LONG avec **2 points d’entrée différents**. Si vous définissez 3 niveaux d’enveloppe, votre stratégie allouera donc 1/3 du portefeuille à chaque transaction étant donné qu’il y aurait 3 transactions possibles si les variations sont grandes.

Je vous propose donc un exemple très concret de cette situation :

![Image3.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Image3_b27b798447.png)

1 premier LONG à la première cassure puis 2 autres LONG supplémentaires à la deuxième bougie étant donné qu’elle casse à la hausse 2 enveloppes. **Chaque transaction** à une allocation d’1/3 du portefeuille global. Les 3 positions sont clôturées au même moment du retour à la moyenne.

Avec un **winrate moyen de 70%**, cette stratégie arrive parfaitement à profiter de la volatilité des cryptos et générer de la performance petit à petit.

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## Les indicateurs de la stratégie Enveloppe

Comme présenté plus haut il n’y a qu’un indicateur qui va être copié à l’identique mais **shifté** à la hausse et à la baisse.

Pour la moyenne mobile initiale nous avons défini une longueur de 5 de type MA. Le type et la longueur peuvent être ajustées. Par exemple, utiliser une EMA plutôt qu’un MA permettra des mouvements plus rapides.

![Image4.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Image4_0ab34e670b.png)

Les shift pour les **enveloppes** sont résumés via la photo suivante :

![Image5.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Image5_604cfa1037.png)

Il faut considérer les valeurs en pourcentage, le premier shift que ce soit à la hausse ou à la baisse est de 5% par rapport à la moyenne mobile initiale. Les prochains shifts sont à 10% et 15%.

Vous remarquez que les deux dernières variables sont nulles pour 3 raisons :

- La première est que dans notre exemple ca ne sert à rien de rajouter une enveloppe encore plus importante que les précédentes, il est déjà **très peu probable** d’atteindre des variations de +/- 15%.
- Deuxième raison est que si vous rajouter des enveloppes ce sera des potentielles positions donc il faudra diviser **l’allocation** du portefeuille en conséquence. 3 enveloppes = 1/3 du portefeuille à chaque position alors que 5 enveloppes c’est 1/5 à chaque position.
- La troisième est pour vous laisser la **possibilité d’ajuster les valeurs** et de potentiellement les rapprocher et dans ce cas vous pourriez avoir besoin de ces 5 variables supplémentaires.

### Les règles de la stratégie

Avec un seul indicateur la stratégie est très simple

Ouvrir un **LONG** (parier à la hausse) :

- Le prix casse à la baisse une enveloppe
- Il y a moins de X transactions déjà ouverts, X correspondant au nombre d’enveloppes

Fermer un **LONG** :

- Le prix touche la moyenne mobile initiale

Ouvrir un **SHORT** (parier à la hausse) :

- Le prix casse à la hausse une enveloppe
- Il y a moins de X transactions déjà ouverts, X correspondant au nombre d’enveloppes

Fermer un **SHORT** :

- Le prix touche la moyenne mobile initiale

Pour fonctionner au mieux, nous avons déterminé des paramètres qui vont vous permettre d'avoir de très bons résultats en 1 heure ou 2 heures.

Les paramètres de la stratégie conseillé par Crypto Robot:

Timeframe: **1h ou 2h**

Moyenne mobile initiale : **5**

Shift à la hausse ou à la baisse : **5%, 10% et 15%**

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## Les résultats de la Stratégie de trading

Avant toute chose, nous tenons à rappeler que les **résultats sur le passé ne présagent en rien des résultats sur le futur**. L'avantage d'avoir une stratégie avec des règles strictes c'est que nous pouvons facilement simuler les résultats sur le passé (c'est ce qu'on appelle un backtest).

Je vais vous présenter les résultats sur **Ethereum** et sur un token plus **volatile** que celui-ci avec le **QNT**.

Le backtest a été effectué en 1h. Pour réduire les risques il est souvent préférable d'utiliser une stratégie sur de nombreux actifs en même temps. Nous ferons une mise à jour de cet article pour parler de ce sujet.

### Ethereum :

Le backtest commence le 01-01-2021 avec 397 trades jusqu’à aujourd’hui.

La simulation commence avec un capital de 1 000 USD et elle finit avec plus de **2 724 USD (soit x2.7 ou +272%)**. Si l'on compare avec l’Ethereum sur cette même période, il n'a réalisé "que" 149%. Pour 397 trades, **le win rate est de 66%** ce qui est excellent et un **drawndown très faible de 12.4%**, bien plus faible que les -86% de l’Ethereum.

![Image6.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Image6_ee4e75260c.png)

La courbe est homogène tout le long quel que soit la tendance du marché. Le drawdown est donc limité est lui aussi homogène.

Un graphique comme ca est extrêmement rare. La progression est constante ponctuée que quelques pertes qui sont tout à fait normal.

### QNT :

Le backtest commence le 29-07-2021 avec 690 trades jusqu’à aujourd’hui.

La simulation commence avec un capital de 1 000 USD et elle finit avec plus de **20 630 USD (soit x20 ou +2 063%).** Si l'on compare avec le QNT sur cette même période, il a perdu en buy and hold -8%. Pour 690 trades, **le win rate est de 72%**, encore meilleur que l’Ethereum et un drawndown un peu plus important de **49.26%**, bien plus faible que les -92% du QNT.

![Image7.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Image7_095a3e3896.png)

On retrouve encore une fois un graphique très propre sur une stratégie saine qui fonctionne en tendance mais aussi en range.

On se rend compte que la stratégie fonctionne extrêmement bien que ce soit sur un actif relativement mature mais aussi sur un autre beaucoup plus volatile. Logiquement la stratégie fonctionne encore mieux avec la volatilité accrue.

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## Conclusion :

La stratégie enveloppe vous apporte un **nouveau regard** sur les stratégies de trading avec les excès de volatilité comme **moteur de la performance**. On arrive à avoir une stabilité dans la performance et le winrate. Même si sur le long terme une bonne stratégie de tendance à des meilleurs résultats, avec l’enveloppe vous pouvez d’un côté **diminuer votre risque** mais aussi **diversifier** et **hedger** vos stratégies de trading.

Cet article n’a pas du tout pour but d’être un conseil financier. Il expose une stratégie qui historiquement a une bonne performance avec un code à l’appui (backtest). Cependant, cela ne présage en rien les performances futures. Forcément une stratégie qui a eu de bons résultats sur le passé a un peu plus de chance de performer qu’une stratégie avec des mauvais résultats historiques.

J’espère que cet article vous aura plu et que vous aurez compris et apprécié la stratégie en question. Si vous avez des questions vous pouvez nous les poser sur Twitter. Si vous voulez tenter de suivre une autre de nos stratégies, le Super Reversal, vous pouvez nous rejoindre sur **Bitget**.

La stratégie Envelope est une stratégie de trading de retour à la moyenne qui peux être complétement automatisé. Cette stratégie a eu de très bons résultats. Découvrez cette nouvelle stratégie.

large_envelope_site.jpg

medium_envelope_site.jpg

small_envelope_site.jpg

thumbnail_envelope_site.jpg

envelope_site.jpg

Stratégie de Trading Automatisé Envelope (Retour à la moyenne)


## Comment récupérer toutes les bougies d'une crypto rapidement ? 

Un problème récurrant dans l'interaction par API avec les échangeurs crypto comme Binance ou **Bybit** est la limite du nombre de bougies que l'on peut récupérer par requête.

En effet si l'on prend l'exemple de bybit, nous sommes limité à 200 bougies par requête. Ce que l'on appelle bougie sont des données OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) qui représente l'évolution du cours d'un actif comme une crypto-monnaie.

Cela peut vite de venir problématique, imaginons que l'on ai un script de trading automatisé qui utilise une moyenne mobile 500 périodes, cela est impossible car nous n'avons pu récupérer que 200 données. Encore pire si nous souhaitons réalisé un backtest (simulation sur le passé). Dans ce cas nous serons limité à simuler sur les 200 dernières heures si nous utilisons des données heure par heure.

C'est pourquoi dans cette article nous allons vous proposer un programme python vous permettant de récupérer autant d'historique que voulu (jusqu'à minute par minute) et cela de manière très rapide.

Notez que dans cet article  l'exemple est **bybit**. Cependant les exemples ici sont valables pour **binance** ou encore **bitget** ce dernier ne retourne que 100 bougies.

## Quelle est la technique à utiliser pour récupérer plus de données sur les marchés ?

Etant donné que le "rate limit" sur l'API **bybit** (et sur la majorité des échanges) est relativement élevé sur la méthode GET. 

![Capture d’écran 2023-02-14 à 09.23.59.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Capture_d_ecran_2023_02_14_a_09_23_59_eb3507f50f.png)

L'idée de notre **code python** est qu'a partir d'une date de début, et d'une date fin ainsi que d'un intervalle, il soit en mesure de construire les différentes requêtes en fonction de l'échange utilisé.

Pour que ce soit plus simple à comprendre Imaginons la chose suivante : 

Nous sommes maintenant une nouvelle plateforme d'échange de crypto-monnaie. Nous fournissons à nos utilisateurs la possibilité de récupéré les informations de différentes paires au travers d'une API. Nous avons fixé une limite de requête à 100 requêtes par seconde et par utilisateur. Néanmoins nous ne retournons que les 11 dernières bougies, et uniquement journalière. Notre API a besoin d'obligatoirement 3 paramètres pour fonctionner, la paire, la date de début, et la date de fin. 

Supposons désormais un utilisateur, celui-ci a besoin de récupérer 12 jours de données à partir du 1 février 2023, et pas un de plus. Malheureusement pour lui il ne peut pas faire la requête suivante :
https://crypto-robot.com/xchange/api/market?symbol=BTCUSDT&date_debut=01-02-2023&date_fin=12-02-2023

il devra donc faire plusieurs requêtes à savoir :

https://crypto-robot.com/xchange/api/market?symbol=BTCUSDT&date_debut=01-02-2023&date_fin=11-02-2023

https://crypto-robot.com/xchange/api/market?symbol=BTCUSDT&date_debut=12-02-2023&date_fin=12-02-2023


Voila c'est exactement ce que va faire notre code python. Construire les requêtes afin de les enchainer le plus rapidement possible. Pour faire cela nous allons utiliser la **programmation asynchrone**.

## C'est quoi la programmation asynchrone ? 


Nous allons tenter de faire une rapide introduction à ce qu'est l'asynchrone. 

Un programme qui utilise cette technique a pour but de passer le moins de temps possible à attendre, pour faire cela notre ce programme exécute plusieurs **tâches en même temps**.  On dit qu'il s'exécute de manière **concurrente**.

Reprenons l'exemple de tout à l'heure avec notre échange fictif. Nous avons un total de deux requêtes pour récupérer nos données.  En programmation classique  (synchrone)  il aurait fonctionné de la façon suivante : 

- Envoi de la première requête
- Attente de la réponse de l'échange
- Récupérer les données
- Envoi de la seconde requête
- Attente de la réponse de l'échange
- Récupérer les données
- Enregistrer les données dans un csv

Dans notre **code en asynchrone**  son schéma de fonctionnement est le suivant:

- Envoi de la première requête
- Envoi de la seconde requête
- Récupérer les données de la première requête
- Récupérer les données de la seconde requête 
- Enregistrer les données dans un csv

Vous remarquerez que lorsque qu'on utilise l'asynchrone nous nous affranchissons du temps d'attente, ce qui nous permet ne pas bloquer notre programme et de faire autre chose en attendant que la plateforme nous envoi les données.

## Programmer en asynchrone avec python

Voici le code python que nous vous proposons : 


```python
import asyncio
from posixpath import dirname
from pathlib import Path
import ccxt.async_support as ccxt
import pytz
import pandas as pd
import os
from datetime import datetime, timedelta
from tqdm.auto import tqdm
import itertools
import timeit
import time


class ExchangeDataManager:

    # Liste des exchanges à supporter
    CCXT_EXCHANGES = {
        "binance": {
            "ccxt_object": ccxt.binance(config={"enableRateLimit": True}),
            "limit_size_request": 1000,
        },
        "binanceusdm": {
            "ccxt_object": ccxt.binanceusdm(config={"enableRateLimit": True}),
            "limit_size_request": 1000,
        },
        "kucoin": {
            "ccxt_object": ccxt.kucoin(config={"enableRateLimit": True}),
            "limit_size_request": 1500,
        },
        "hitbtc": {
            "ccxt_object": ccxt.hitbtc(config={"enableRateLimit": True}),
            "limit_size_request": 1000,
        },
        "bitfinex": {
            "ccxt_object": ccxt.bitfinex(config={"enableRateLimit": True}),
            "limit_size_request": 10000,
        },
        "bybit": {
            "ccxt_object": ccxt.bybit(config={"enableRateLimit": True}),
            "limit_size_request": 200,
        },
        "bitget": {
            "ccxt_object": ccxt.bitget(config={"enableRateLimit": True}),
            "limit_size_request": 100,
        },
        "bitmart": {
            "ccxt_object": ccxt.bitmart(config={"enableRateLimit": True}),
            "limit_size_request": 500,     
        }
    }

    # Liste des intervalles à supporter
    INTERVALS = {
        "1m": {"timedelta": timedelta(minutes=1), "interval_ms": 60000},
        "2m": {"timedelta": timedelta(minutes=2), "interval_ms": 120000},
        "5m": {"timedelta": timedelta(minutes=5), "interval_ms": 300000},
        "15m": {"timedelta": timedelta(minutes=15), "interval_ms": 900000},
        "30m": {"timedelta": timedelta(minutes=30), "interval_ms": 1800000},
        "1h": {"timedelta": timedelta(hours=1), "interval_ms": 3600000},
        "2h": {"timedelta": timedelta(hours=2), "interval_ms": 7200000},
        "4h": {"timedelta": timedelta(hours=4), "interval_ms": 14400000},
        "12h": {"timedelta": timedelta(hours=12), "interval_ms": 43200000},
        "1d": {"timedelta": timedelta(days=1), "interval_ms": 86400000},
        "1w": {"timedelta": timedelta(weeks=1), "interval_ms": 604800000},
        "1M": {"timedelta": timedelta(days=30), "interval_ms": 2629746000},
    }

    def __init__(self, exchange_name, path_download="./") -> None:
        """This method create an ExchangeDataManager object
           Args:
               exchange_name (_type_): the exchange you need for download or load data
               path_download (str, optional): directory path (default "./")

           Raises:
               NotImplementedError: if the exchange is unsupported
        """
        self.exchange_name = exchange_name.lower()
        self.path_download = path_download
        try:
            self.exchange_dict = ExchangeDataManager.CCXT_EXCHANGES[self.exchange_name]
        except Exception:
            raise NotImplementedError(
                f"L'échange {self.exchange_name} n'est pas supporté"
            )
        self.intervals_dict = ExchangeDataManager.INTERVALS

        self.exchange = self.exchange_dict["ccxt_object"]

        self.path_data = str(
            Path(
                os.path.join(dirname(__file__), self.path_download, self.exchange_name)
            ).resolve()
        )
        os.makedirs(self.path_data, exist_ok=True)
        self.pbar = None

    def load_data(
        self, coin, interval, start_date="1990", end_date="2050"
    ) -> pd.DataFrame:
        """This method load the market data between 2 dates

            :param coin: symbol (ex: BTCUSDT)
            :param interval: interval between each point of data (ex: 1h)
            :param start_date: starting date (default 1990)
            :param end_date: end date (default 2050)
            :return pd.DataFrame
        """
        file_path = f"{self.path_data}/{interval}/"
        file_name = f"{file_path}{coin.replace('/', '-')}.csv"
        if not os.path.exists(file_name):
            raise FileNotFoundError(f"Le fichier {file_name} n'existe pas")

        df = pd.read_csv(file_name, index_col=0, parse_dates=True)
        df.index = pd.to_datetime(df.index, unit="ms")
        df = df.groupby(df.index).first()
        df = df.loc[start_date:end_date]
        df = df.iloc[:-1]

        return df

    async def download_data(
        self,
        coins,
        intervals,
        start_date="2017-01-01 00:00:00",
        end_date=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
    ) -> None:
        """This method download the market data between 2 dates

            :param coins: list of symbols (ex: [BTCUSDT])
            :param intervals: list of intervals between each point of data (ex: [1h, 1w])
            :param start_date: starting date (ex:  2020-01-01 00:00:00) (default: "2017-01-01 00:00:00")
            :param end_date: end date (ex: 2023-01-01 01:00:00) (default: current timestamp)
            :return None
        """

        await self.exchange.load_markets()

        start_date = datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        end_date = datetime.strptime(end_date, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
   

        for interval in intervals:

            all_dt_intervals = list(
                self.create_intervals(
                    start_date, end_date, self.create_timedelta(interval)
                )
            )
   
            last_dt = all_dt_intervals[-1].astimezone(pytz.utc)
            end_timestamp = int(last_dt.timestamp() * 1000)
          
            for coin in coins:
                print(
                    f"\tRécupération pour la paire {coin} en timeframe {interval} sur l'exchange {self.exchange_name}..."
                )

                file_path = f"{self.path_data}/{interval}/"
                os.makedirs(file_path, exist_ok=True)
                file_name = f"{file_path}{coin.replace('/', '-')}.csv"

                dt_or_false = await self.is_data_missing(file_name, last_dt, str(start_date))
                
                if dt_or_false:

                    tasks = []
                    current_timestamp = int(dt_or_false.timestamp() * 1000)
                    turn = 0
                 
                    while current_timestamp <= end_timestamp:
                        tasks.append(
                            asyncio.create_task(
                                self.download_tf(coin, interval, current_timestamp)
                            )
                        )
                        current_timestamp = (
                            self.exchange_dict["limit_size_request"]
                            * self.intervals_dict[interval]["interval_ms"]
                            + current_timestamp
                        )

                    self.pbar = tqdm(tasks)
                    results = await asyncio.gather(*tasks)
                    await self.exchange.close()
                  
                    results = list(itertools.chain(*results))
               
                    self.pbar.close()

                    if results:
                        final = pd.DataFrame(
                            results,
                            columns=["date", "open", "high", "low", "close", "volume"],
                        )
                        final.set_index('date', drop=False, inplace=True)
                        final = final[~final.index.duplicated(keep='first')]
                        
                        
                        flag_header = (
                            ("a", False) if os.path.exists(file_name) else ("w", True)
                        )
                        with open(file_name, mode=flag_header[0]) as f:
                            final.to_csv(
                                path_or_buf=f, header=flag_header[1], index=False
                            )
                    else:
                        print(f"\tPas de données pour {coin} en {interval} sur cette période")
                else:
                    print("\tDonnées déjà récupérées")

                #print("\033[H\033[J", end="")

    async def download_tf(self, coin, interval, start_timestamp) -> list:
        tests = 0
        while True:
            try:
                r = await self.exchange.fetch_ohlcv(
                    symbol=coin,
                    timeframe=interval,
                    since=start_timestamp,
                    limit=self.exchange_dict["limit_size_request"],
                )
                self.pbar.update(1)
                return r
            except Exception:
                tests += 1
                if tests == 3:
                    raise TooManyError

    async def is_data_missing(self, file_name, last_dt, start_date) -> bool | datetime:

        await self.exchange.close()

        if os.path.isfile(file_name):
            df = pd.read_csv(file_name, index_col=0, parse_dates=True)
            df.index = pd.to_datetime(df.index, unit="ms")
            df = df.groupby(df.index).first()

            if pytz.utc.localize(df.index[-1]) >= last_dt:
                return False
        else:
            return datetime.fromisoformat(start_date)
        return pytz.utc.localize(df.index[-2])

    def create_intervals(self, start_date, end_date, delta):
        current = start_date
        while current <= end_date:
            yield current
            current += delta

    def create_timedelta(self, interval) -> int:
        try:
            return self.intervals_dict[interval]["timedelta"]
        except Exception:
            raise ValueError(f"Intervalle {interval} inconnu")

    def explore_data(self) -> pd.DataFrame:
        files_data = []
        for path, subdirs, files in os.walk(self.path_download):
            for name in files:
                if os.path.join(path, name).endswith(".csv"):
                    current_file = os.path.join(path, name)
                    file_split = current_file.split("\\")
                    try:
                        df_file = pd.read_csv(current_file)
                    except Exception:
                        continue

                    files_data.append(
                        {
                            "exchange": file_split[1],
                            "timeframe": file_split[2],
                            "pair": file_split[3][:-4],
                            "occurences": len(df_file),
                            "start_date": str(
                                datetime.fromtimestamp(df_file.iloc[0]["date"] / 1000)
                            ),
                            "end_date": str(
                                datetime.fromtimestamp(df_file.iloc[-1]["date"] / 1000)
                            ),
                        }
                    )

        return pd.DataFrame(files_data)


class TooManyError(Exception):
    pass


exchange = ExchangeDataManager(
    exchange_name="binance", path_download="../database/exchanges"
)

data = asyncio.run(exchange.download_data(["SOLUSDT", "BTCUSDT" ], ["1h"], start_date="2017-08-17 00:00:00"))

```

Retrouvez le code sur notre github : https://github.com/CryptoRobotFr/backtest_tools

Notre code intègre la bibliothèque ccxt pour une gestion efficace de plusieurs plateformes de crypto-monnaies. 

Nous vos proposons un petit guide afin d'utiliser ce code.

###  Télécharger l'historique d'une ou plusieurs crypto

Ce code permet le téléchargement d'historique de plusieurs cryptos sur plusieurs intervalles. 

```python
exchange = ExchangeDataManager(exchange_name="binance", path_download="./database/exchanges")

asyncio.run(exchange.download_data(["BTCUSDT"], ["1m"], start_date="2020-01-01 00:00:00"))
```

Dans cet exemple nous téléchargeons les données du Bitcoin en 1 minute sur binance. Les données seront stockées, dans le dossier "database/exchanges" situé à la racine de votre script. Supposons désormais que nous souhaitons télécharger les données sur 1h et nous voulons également télécharger l'historique d'Ethereum toujours sur la stable coin USDT.  Notre code sera : 

```python
asyncio.run(exchange.download_data(["BTCUSDT", "ETHUSDT"], ["1m", "1h"], start_date="2020-01-01 00:00:00"))
```

### Comment charger l'historique dans un dataframe ?

```python
eth_histo = exchange.load_data('ETHUSDT', '1h', start_date=""2020-01-01")
btc_histo = exchange.load_data('BTCUSDT', '1m', start_date=""2020-01-01")
```

### Comment récupérer l'historique sur une autre plateforme ? 

La variable "CCXT_EXCHANGES" est cruciale dans ce code, car elle permet d'ajouter facilement des plateformes de trading prises en charge par ccxt. Ne paniquez pas si votre plateforme n'apparaît pas, on vous montre comment l'ajouter rapidement. 

La première étape consiste à se rendre sur le dépot github de la librairie de trading. Il s'agit de vérifier que votre plateforme est supportée par ccxt.
https://github.com/ccxt/ccxt/wiki/Exchange-Markets

Pour notre exemple nous avons sélectionné de manière totalement hasardeuse  l'échange **bitmart**. 

Il suffit maintenant de se rendre dans la documentation de l'api de bitmart, et de chercher combien de bougies maximum peuvent être retournées. Si vous n'êtes pas habitué à chercher dans les documentations vous pouvez utiliser la barre de recherche, et chercher des mots clés tel que : "Market Data", "K-Line" ...

Sur bitmart par exemple c'est 500 bougies.

![Capture d’écran 2023-02-27 à 09.16.21.png](https://strapi-project-image-test.s3.eu-west-3.amazonaws.com/Capture_d_ecran_2023_02_27_a_09_16_21_9af0d45275.png)


Une fois l'information en poche il suffit de rajouter à notre dictionnaire "CCXT_EXCHANGES" ceci : 

```python
CCXT_EXCHANGES = {
... ,
"bitmart": {
            "ccxt_object": ccxt.bitmart(config={"enableRateLimit": True}),
            "limit_size_request": 500,
        }
}

exchange = ExchangeDataManager(exchange_name="bitmart", path_download="./database/exchanges")
```

Avec ce tutoriel simple, vous pouvez télécharger rapidement les données du Bitcoin et d'Ethereum ou tout autre crypto sur énormement d'échanges en utilisant Python. Cela vous sera très utile pour effectuer une analyse de marché ou pour créer des stratégies de trading automatisées. N'hésitez pas à personnaliser le code en fonction de vos besoins spécifiques.

Si vous avez des questions n'hésitez pas à vous rendre sur notre discord : https://discord.gg/VQ3Cuv3z

Que ce soit sur Binance, Bybit ou n'importe quel autre échange il y a une limite quant à la quantité de bougies que vous pouvez récupérer en une seule requête. Grace à l'asynchrone avec python, dans cet article nous vous proposons une solution pour télécharger l'historique d'une ou plusieurs crypto-monnaies très rapidement. 

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