Dans ce post je vous fais découvrir comment le Trading 3.1 utilise la science pour maîtriser la bourse. Vous allez découvrir 17 notions scientifiques applicables à la bourse. Et que j’ai utilisées pour créer des indicateurs efficaces.
Le Trading 3.1 : une nouveauté
Je ne vous parle pas de méthodes existantes ou de pratiques déjà anciennes. Je n’adapte pas ce que j’ai lu par ailleurs : trading de news, chartisme, etc.
Je vous parle de choses nouvelles. Des choses que l’on ne voit nulle part ailleurs.
Pourquoi ?
La plupart des intervenants en bourse :
- soit gèrent l’argent des autres et se goinfrent de commissions
- soit ont leur petite méthode gagnante et en restent-là. Ou la vendent. À prix d’or.
- soit revendent les idées des autres. À prix d’or.
Et vous, là-dedans, vous faites comment pour apprendre à trader ou investir ?
Petit rappel :
- ce sont les vendeurs de pelles et de pioches qui font fortune. Rarement ceux qui partent chercher de l’or.
Le Trading 3.1 est, au contraire, une nouveauté.
La genèse
Mon but en analyse technique c’est de comprendre comment les marchés fonctionnent. Et trouver des indicateurs qui fonctionnent tout le temps.
Une recherche incessante
J’ai cherché 20 ans.
J’en ai bouffé des graphiques !
J’ai essayé plein de choses !
J’ai tout essayé
Donc quand je vous dis que quelques chose ne fonctionne pas bien, je sais de quoi je parle.
Bon, même si on en apprend tous les jours.
La plupart du temps où quelque chose de compliqué fonctionne cela relève plutôt de l’habileté que de l’outil. On peut très bien peindre avec les pieds, mais ce sera plus difficile pour quiconque essaie.
Des pratiques bizarres…
Chut… Je parle tout bas pour qu’on entende pas trop. Parfois j’ai fait des choses… Qui s’apparentent plutôt à de la magie. Vous ne me croiriez pas si je vous le disais.
Pour la plupart des gens c’est de la magie.
Mais je suis persuadé que cela m’a aidé à tout mettre en place.
Tout se met en place
Car j’ai stagné des années. Et puis, avec ces pratiques « stranges »…
Eurêka ! Tout s’est mis en place. Le Trading 3.1 était né.
Une maturation plus loin…
Il m’a fallu encore quelques années pour apprendre ce que j’avais créé. En fait, je crois bien que c’est une voix qui m’a fait découvrir cela.
Cela tombe bien, parce que je lui avait demandé. J’ai été longtemps sourd à ses indications.
J’ai donc mis longtemps à tout rendre intelligible par d’autres personnes.
L’application de la science
Ce n’est peut-être pas pour rien que je me suis dirigé sans trop savoir pourquoi vers la science.
Car quand j’ai eu l’idée d’appliquer certaines notions scientifiques (et particulièrement dans le traitement du signal – alors que cela ne m’a plus jamais servi après dans mon travail) que le déclic s’est fait.
Ce que j’avais appris à l’école et qui me déplaisait… Allait me servir en bourse.
Le Trading 3.1 est né
Nous voilà aujourd’hui avec ce truc. Quasiment unique au monde.
Je vais vous lister les notions scientifiques qui ont donné naissance au Trading 3.1.
Les sciences et les mathématiques au service du trading
1 – La fractalité
Jusque-là, rien de nouveau. Les marchés sont fractals. OK. Donc, les indicateurs créés fonctionnent sur toutes les UT.
2 – La continuité
On ne peut pas appliquer de concepts mathématiques simples si la courbe des prix n’est pas continue. Il faut que les bougies soient propres. Pas de longues mèches et de petits corps. Pas de gaps dans tous les sens. Etc.
3 – La continuité uniforme
Cela se complique. La continuité uniforme est une qualité de certaines courbes. Nous allons rechercher des valeurs dont les prix sont « suffisamment » continus. Pour moi cela veut dire « propres » et liquides.
4 – La dérivation
Là, vous connaissez ?! Les sommets, les plus bas, les points d’inflexion, tout cela c’est la dérivation.
5 – Les fréquences
Là on entrer dans le domaine du traitement du signal. Ma spécialisation en école d’ingénieur.
Quand vous écoutez la radio, votre appareil doit se concentrer sur une seule fréquence. En trading, parfois il faut faire pareil.
Je vous montrerez, si vous le voulez bien, comment faire.
6 – La boucle de rétroaction
Que croyez-vous qu’il se passe quand un marché de bulle se met en place ? La hausse appelle la hausse. Il y a une rétroaction positive.
Et cela met en place ce que les ingénieurs appellent un système instable. Qui conduit à un krach.
7 – La théorie du chaos
Les gens qui écrivent du papier sur la bourse parlent de psychologie de masse pour tenter d’expliquer les bulles et les krachs.
Pas du tout. Il s’agit de la théorie du chaos.
8 – La normalité et les phénomènes de queue
La science nous dit que de nombreux phénomènes naturels ont un profil en cloche. La courbe de Gauss.
Plus précisément ce sont leurs occurrences qui ont ce profil.
La science dit aussi que 95% du temps on est dans 2 écarts-types.
Alors, qu’est-ce qui arrive quand on est en dehors ? Hein ? Des situations particulières… Le black Swan. Ou phénomènes de queue.
Nous verrons comment les gérer. Notamment avec le retour à la moyenne. Mais pas seulement.
9 – L’inférence bayesienne
Le black swan m’amène tout naturellement à l’inférence bayesienne. Un de mes concepts préférés !
C’est une histoire de cygne ou de corbeaux…
C’est surtout une façon assez nouvelle de traiter la bourse.
10 – Le filtrage
Toujours du traitement du signal. Le filtrage permet de supprimer le bruit. Ou de ne garder que lui !
On change de cadre. En PNL on appelle cela le recadrage.
Je vous épargne les implication de la PNL !!
11 – La dépendance au passé
La théorie financière parle très souvent d’indépendance au passé. Les chaînes de Markov souvent évoquées en finance théorique disent à peu près cela.
Les cours de demain sont indépendants de ceux du passé.
En fait, c’est une simplification mathématique.
Mais il suffit de prendre un peu de recul pour voir que les cours dépendent du passé. En haut d’une bulle haussière la moindre mauvaise nouvelle n’a pas du tout le même impact qu’en marché flat après une baisse.
12 – L’analyse de spectre
Monsieur Fourier nous permet aujourd’hui de décomposer quasiment n’importe quelle courbe en une superposition de différentes courbes périodiques.
Cela implique que :
- toute courbe de prix peut être décomposée en différents cycles.
13 – La linéarisation et l’algèbre linéaire
Les mathématiciens aiment bien linéariser les choses. Pourquoi ?
Parce que les calculs deviennent beaucoup plus simples. Grâce à l’algèbre linéaire.
Or, une courbe de bourse peut-être décomposée en différentes courbe périodique, cycliques. Des sinusoïdes, quoi !
Et si l’on agrandit une sinusoïde, on voit apparaître :
- Des sommets, des inflexions, des fonds (dérivation).
- Des parties rectilignes (linéarisation).
Ces dernières, en bourse, nous les appelons :
- des tendances !
Il y a donc dans les cours de bourse, à tout niveau (UT et fractalité) :
- des tendances
- et des cycles.
Il ne reste plus qu’à les découvrir.
14 – La diagonalisation
La diagonalisation cela consiste à simplifier une matrice pour faciliter les calculs. Une matrice c’est une représentation pratique d’une fonction linéaire (linéarisation).
La boucle est bouclée.
J’ai appliqué la notion de diagonalisation. Mes Indicateurs de Cohérence peuvent être vus comme les sous-espaces vectoriels propres de l’application linéaire approchant la courbe des prix localement à toute UT (donc sur tout le graphe).
Je vous ai perdu ?!
Pourtant, c’est important. C’est la base des méthodes Creux TA et de Swing Trading.
15 – L’inertie
On ne change pas la trajectoire d’un pétrolier ou d’un super tanker comme cela. Il faut appliquer une certaine force pour changer sa direction.
Dans une longue et puissante tendance, en bourse, c’est pareil. On retrouve l’inférence bayesienne. Il faut observer quelque chose d’assez puissant pour changer la donne.
En mécanique du solide on appelle cela l’inertie, le momentum.
Et c’est ce que nous voulons exploiter dans le swing trading.
16 – L’énergie potentielle
Qu’est-ce qui a fait tomber la pomme de Newton ? L’énergie potentielle emmagasinée dans la pomme par la gravitation.
De même, quand on tend un élastique, il a tendance à vouloir reprendre sa forme.
En bourse cela signifie qu’on privilégie toujours le retour à la moyenne. Et donc que les hauteurs comme les creux sont des situations instables.
La mécanique statique et la mécaniques dynamiques nous enseignent qu’une seule force peut tout changer.
Et c’est en lien avec les phénomènes boursiers bien connus de l’accumulation et distribution.
17 – Last but not least : deep learning
On parle beaucoup d’intelligence artificielle en ce moment. Et de deep learning.
Pour faire vite, le deep learning c’est :
- Faire bouffer à un algorithme des millions de patterns.
- Lui faire apprendre à reconnaître les bons en fonction du résultat attendu.
Le truc différenciant c’est qu’il apprend tout seul à partir de millions d’exemples.
Et, tenez-vous bien, c’est exactement ce que j’ai fait pendant des années. Sauf que le réseau de neurones, c’était le mien.
Aujourd’hui, je vais me lancer dans l’apprentissage du deep learning pour apprendre à un algorithme à faire automatiquement ce que je fais « manuellement » !
Conclusion sur le Trading 3.1
Je suis cependant très satisfait de ce que j’ai réussi à mettre en place. C’est déjà (sans deep learning) très satisfaisant. Et j’espère le partager avec un maximum de personnes.
C’est encore confidentiel ! Je n’ai jamais rien vu de tel ailleurs !
Si vous aussi vous voulez entrer dans le Secret, il n’y a qu’une chose à faire. Devenir membre de GABI.
Illustration : canva.com
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