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- Опубликовано: 19 окт 2024
- Projet d’Innovation Industrielle d’année 5 (PI²5) du cycle ingénieur ESILV, 2023-2024.
Dans ce PI2, en collaboration avec la Bank of New York Mellon (BNY), l'objectif était de travailler sur un domaine stratégique pour le futur de la finance de marché : le Trading Algorithmique. Plus spécifiquement, nous avons cherché à appliquer des concepts d'analyse de séries temporelles pour réaliser des prédictions de prix sur des paires de monnaies (Forex). Après avoir exploré les différents concepts usuels liés aux séries temporelles, tels que les modèles ARMA/ARIMA, nous avons identifié une faiblesse majeure de ces derniers : le manque de prise en compte des événements extérieurs dans l'estimation des cours futurs. Or, le marché des changes est très corrélé. Ainsi, une modification du cours d'une monnaie aura très probablement un impact sur le cours d'une autre. Pour prendre en compte cette subtilité, nous avons introduit un nouveau modèle : le VAR (Vector AutoRegression). L'avantage de cette méthode est qu'elle permet de prendre en compte plusieurs monnaies pour réaliser la prédiction d'une autre. Afin de s'assurer de choisir des paires intéressantes pour la prédiction, nous avons déterminé les cointégrations. L'idée est simple : si deux monnaies sont cointégrées, alors elles peuvent être utilisées pour s'expliquer mutuellement. Une fois le modèle VAR correctement calibré, et notre prix prédit, nous avons établi une stratégie de trading. Nous avons déterminé une limite supérieure et inférieure correspondant à notre prédiction plus ou moins la volatilité observée. Ainsi, lorsque le prix sort de ces bornes, un trade, à la hausse ou à la baisse, est déclenché. La clôture s'effectue lorsque le prix atteint notre prédiction. Après le backtesting de notre stratégie, nous avons observé une belle stabilité dans nos placements avec un gain moyen d'un pourcent tous les quatre jours.
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