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Tout connaître des Stratégies de Bot Trading de Bitcoin (BTC) avec Napbots ! – TheCoinTribune

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Tout connaître des Stratégies de Bot Trading de Bitcoin (BTC) avec Napbots ! – TheCoinTribune

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Dans notre dernier article sur le sujet du trading de Bitcoin assisté par un “bot” de trading nous avons eu l’occasion de revenir sur l’évolution des différentes stratégies de trading, des stratégies classiques et bien humaines du secteur de la finance aux stratégies gérées en pleine autonomie par des robots crypto-traders qui s’avèrent la plupart du temps bien plus efficaces qu’un trader en chair et en os. Attachons-nous aujourd’hui à mieux comprendre les différents types de stratégies qui s’offrent à vous lorsque l’on parle de trading algorithmique. 

Avertissement : Cette édition spéciale de la Tribune du Trading vous est présentée en partenariat avec la société NaPoleonX.  Les investissements crypto sont risqués par nature, faites vos propres recherches et n’investissez que dans les limites de vos capacités financières. Cet article ne constitue pas une incitation à l’investissement.

Que renferme la notion de trading algorithmique ? 

Avant d’entrer pleinement dans le sujet des stratégies de trading basées sur des algorithmes, il est nécessaire de faire le point sur ce que l’on entend lorsque l’on parle de trading algorithmique. En effet, le terme peut sembler assez complexe et potentiellement en rebuter certain. Il est important donc de le démystifier pour révéler le bot trader qui sommeille en vous. 

Le trading algorithmique est un type de trading qui n’est pas opéré par un humain au téléphone ou derrière son écran d’ordinateur comme on nous le présente dans le fameux “Loup de Wall Street”. Non, ce type de trading dont nous allons parler est piloté par un ordinateur qui s’appuie sur un ou plusieurs algorithmes, d’où le terme de trading algorithmique. 

Ce trading automatisé par ordinateur a démontré depuis plusieurs années maintenant des avantages certains par rapport au trading “à l’ancienne”. Premièrement le robot trader ne s’arrête jamais, il est présent 24/7 sur les marchés, toujours prêt à analyser les cours et à placer un ordre d’achat ou de vente à n’importe quelle heure du jour et de la nuit. Le robot trader ne prend donc pas de vacances ni de pause café, au-delà de ça et encore plus important, le robot n’est pas doté de la moindre émotions qui pourrait le faire dévier de sa feuille de route initiale. 

Alors que les marchés financiers classiques ont parfois montré quelques réticences à laisser se développer des stratégies de trading algorithmiques, le marché de Bitcoin et des cryptomonnaies, caractérisé par des cours ouverts 24/7 et ne disposant pas du même niveau d’institutionnalisation que les marchés financiers classiques offre ainsi le terrain de jeux parfait pour mettre à profit une stratégie de bot trading

Vous l’aurez compris, le trading algorithmique vise à mettre à profit les capacités d’analyse, de calcul ainsi que la rapidité de réaction d’un ordinateur par rapport à un trader qui serait lui humain. Les principales stratégies que nous allons détailler dans la suite de cet article sont les suivantes :

  • “Momentum Trading”,
  • “Mean Reversion”,
  • “Machine Learning”.

Derrière ces intitulés anglo-saxons se cachent différentes sortes de paramétrage des bots de trading qui, une fois que vous les aurez assimilés vous permettront d’optimiser votre approche du trading algorithmique. 

La stratégie du “Momentum Trading” ou comment disposer d’un bot qui suit les tendances identifiées sur les marchés

La stratégie dite de “Momentum Trading” vise à profiter d’une tendance clairement identifiée sur le marché sur une période donnée. Cette stratégie part ainsi du principe que lorsqu’une tendance, qu’elle soit à la hausse ou à la baisse sur le marché est là pour rester, au moins jusqu’au moment de bascule d’une tendance à la hausse vers une tendance à la baisse ou inversement. 

Concrètement cette stratégie de trading est basée sur un bot qui va analyser les tendances du marché et qui va, en fonction des paramétrages mis au point, maximiser les profits en achetant sur les points bas du cours puis en revendant une fois qu’un certain pourcentage de profit a été atteint. Cette stratégie est ainsi parfaite pour éviter de pratiquer un trading influencé par des émotions qui poussent parfois l’humain à vouloir vendre au plus haut de la tendance, ce qui entraîne la plupart du temps le fait de rater le point de bascule et ainsi de ne pas réaliser de profit. Au contraire le bot, lui, va tenter de maximiser les profits selon le pourcentage de profit espéré par son détenteur et multiplier les trade positifs en profitant d’une tendance qui peut durer. Bien entendu le bot trading ne garantit pas une rentabilité à 100% mais vous permet plutôt de mettre toutes les chances de votre côté. 

Un indicateur important à considérer afin d’identifier les tendances sur le marché est l’indicateur du “Moving Average” cet indicateur consiste à tracer une ligne représentant la moyenne du prix d’un actif ou d’une cryptomonnaie en l’occurrence sur une période donnée. Période qui peut varier en fonction de la périodicité de la tendance que vous souhaitez observer : tendance à l’heure, à la semaine, au mois etc…  On peut ainsi observer une tendance à la hausse lorsque l’on observe que le prix se retrouve au dessus de la barre du moving average ou à la baisse dans le cas contraire. 

Si cette stratégie dite de “Momentum Trading” peut s’avérer très intéressante lorsque l’on est en présence d’actifs qui montrent des tendances à moyen ou long terme, des actifs trop volatiles avec des cours qui oscillent trop rapidement entre tendance haussière et baissière peuvent rendre cette dernière inefficace. 

La stratégie de “Mean Reversion”, une autre approche pour le bot trading basée sur une anticipation du retour à la moyenne du cours

Cette autre stratégie déployable au travers d’un algorithme repose sur le principe que dans une majorité de situations, les cours finissent presque toujours par revenir vers le prix moyen de l’actif. Les traders qui appliquent cette stratégie admettent donc que les variations trop importantes ou trop basses comparativement à l’évolution moyenne du prix d’un actif est le simple résultat d’un effet boule de neige sur les marchés. Des marchés qui finiront par se rééquilibrer aux alentours de la moyenne historique de l’actif en question. 

Si on prend l’exemple du Bitcoin, même si ce dernier a connu des variations très importantes à la hausse depuis sa création, sur une période donnée en heure, en semaine ou en mois, le cours subit une succession de mouvements à la hausse et à la baisse autour d’une ligne de prix moyen. C’est de ce retour à la moyenne dont vont tirer profit les stratégies dites de “Mean Reversion”. 

Un indicateur important sur lequel se base le “Mean Reversion” sont les bandes de Bollinger, elles définissent des limites hautes et basses encadrant le cours moyen d’un actif ou “Moving Average”. Une fois que le cours atteint ces points limites, la probabilité pour que le cours revienne vers la moyenne sont importantes, le bot de trading ainsi paramétré peut donc anticiper les variations à venir du cours une fois que ces bandes de Bollinger sont atteintes. 

Bollinger
bandes de Bollinger typique (source : Wikipedia)

Une autre forme de stratégie dans la catégorie “Mean Reversion” est celle que l’on nomme le “Pair Trading”, cette stratégie consiste à paramétrer votre bot selon les variations d’actifs clés sur un marché. Par exemple, en observant les variations historiques du cours des cryptomonnaies, il apparaît que lorsque le cours du Bitcoin et de l’Ether augmentent de manière significative, cela crée un effet d’entraînement sur l’ensemble du marché des cryptomonnaies. Les bots qui détectent les signaux d’augmentation du cours sur Bitcoin et Ethereum peuvent ainsi ensuite anticiper les ordres d’achat et de vente sur les autres cryptomonnaies du marché. 

On ne le rappellera jamais assez, comme dans toute stratégie de trading, les profits ne sont pas garantis et toute stratégie présente des risques même si le paramétrage d’un algorithme permet d’en minimiser une partie. En optant pour le “Mean Reversion Trading” le risque est que votre bot n’anticipe pas des changements de fondamentaux sur le marché comme une crise économique qui viendrait bouleverser tous les indicateurs sur lesquels vous avez paramétré votre algorithme. 

Les stratégies de bot trading basées sur le Machine Learning : profitez d’un bot qui apprend de lui même pour maximiser les profits ! 

Comme évoqué dans notre dernier article concernant la révolution de l’intelligence artificielle dans le secteur du trading, les progrès en IA sont aujourd’hui énormes. Il est donc possible de mettre à profit des algorithmes de machine learning pour mettre au point une stratégie de trading optimisée. Cela est notamment possible grâce aux progrès des algorithmes dans le traitement et l’analyse du langage naturel. 

Ainsi, votre bot avec algorithme de machine learning intégré est maintenant capable de scanner des millions d’informations et d’articles de journaux sur internet pour mieux anticiper les tendances sur les cours des cryptomonnaies. 

Ces avancées technologiques permettent donc d’aller au delà des logiques informatique de type “IF, THEN”. Concrètement les algorithmes sont capable de changer de manière autonome le paramétrage de la stratégie de trading en fonction des données qu’ils analysent en permanence. Il s’agit vraiment là une grande avancée pour le trading algorithmique dans le sens où l’intervention de l’homme n’est pratiquement plus nécessaire à aucun moment. 

Une stratégie particulièrement populaire qui implique de la technologie de type Machine Learning se nomme “Naive Bayes”. Avec cette stratégie les bots analysent les données historiques d’un marché pour anticiper les variations à venir du cours. Par exemple, un algorithme de Machine Learning pourra observer que dans 70% des cas le cours du Bitcoin repasse dans le vert après avoir effectué 3 jours consécutifs à la baisse. Le bot de trading pourra alors placer un ordre d’achat en conséquence pour profiter de la remontée du cours à venir. 

Comment accéder à ces stratégies de trading algorithmique ?

Maintenant que nous y voyons un peu plus clair dans les différentes stratégies de trading algorithmiques qui s’offrent à nous et qui sont déjà mises en place par de nombreux traders sur le marché des cryptomonnaies, la question est de savoir comment les mettre à profit pour faire fructifier votre propre portefeuille de cryptomonnaies ? 

La société française Napoléon Group, spécialisée dans les investissements en cryptoactif a mis au point une offre pour répondre à vos besoin en la matière. Ils ont ainsi créé la société NapBots, une solution que nous avons eu l’occasion de vous présenter en détails dans un article précédent.

 

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NapBots a pour objectif de démocratiser l’accès aux bots de trading et aux stratégies qui impliquent ces technologies d’intelligence artificielle. Ainsi, que vous soyez amateur ou plus expérimentés, vous pourrez mettre à profit les stratégies de bot trading développées par NapBots et ainsi faire croître votre portefeuille. Plusieurs offres sont disponibles, vous pourrez les découvrir ici. 

De plus, vous pourrez au préalable aller juger par vous même de la compétitivité des stratégies déployées par Napbots qui vous permet de regarder en temps réel les performances des différents bots de trading présents sur la plateforme Napbots. La plupart des bots de trading présents sur la plateforme développent des stratégies de “Momentum Trading”, mais vous y trouverez aussi quelques stratégies de type “Mean Reversion”. Les stratégies impliquant des algorithmes de Machine Learning vont également être déployés très prochainement. 

Ainsi vous pourrez constater par vous même que la plupart des Napbots présentent des performance à 3 chiffres sur l’année. Si vous êtes intéressé par la mise en place d’une stratégie de trading algorithmique clé en main ou même si vous souhaitez paramétrer votre propre Crypto trading bot, on vous recommande vivement d’aller faire un tour sur leur site.



Retrouver l’article original de Guillaume Moret-Bailly ici: Lien Source

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