Comment trader avec les probabilités en bourse ? (utilisation de Python)

Attention, cet article parle de mathématiques et d’informatique … Les probabilités en bourse sont essentielles. pourquoi ?

Les probabilités en bourse vous donnent un avantage statistique. 

Un avantage statistiques est une situation particulière dans laquelle vous avez plus de chance d’atteindre votre objectif. Je vous donne une illustration ci-dessous avec 2 indicateurs différents sur un test que j’ai effectué moi-même:

  • le %B (appelé également Bollinger %B)
  • la stochastique (ligne D)
  • taille de l’échantillon : 7921
  • nombre d’opportunités d’achat (B): 3726 (47%)
  • nombre d’opportunités de vente (S): 3647 (46%)
  • nombre de flats (N): 548 (7%)
  • attention les flats sont retirés avec la stochastique D, cela compte, mais ce n’est pas essentiel. 
  • Sur le Dow (YM)  Objectif B et Objectif S à 10 ticks (50$), si l’objectif n’est pas atteint au bout de 5 minutes le trade est considéré comme flat.
probabilités en bourse
Le %B obtient les mêmes résultats de B et de S en fonction de ses valeurs, il n’est pas discriminant. En revanche la Stochastique D permet de discerner avantages statistiques. Les valeurs inférieures à 50 sont favorables à la vente et les valeurs supérieures à 50 sont favorables à l’achat.

Quiz: Est-ce que l’indicateur testé est discriminant ?

probabilité en bourse 2

Les différents types de probabilités en bourse

Il y a 2 types de probabilités:

  • les probabilités bayésiennes, elles sont subjectives. Par exemple: “Quand la MACD se retourne à la hausse, il y a une probabilité favorable à l’achat” (c’est peut-être vrai mais vous ne l’avez pas vraiment testé).
  • les probabilités fréquentistes sont issues d’une série de tests sur un échantillon élevé. ex: dans le test ci-dessus réalisé avec Python sur un échantillon de 7921 opérations.

Vous l’aurez compris, les articles de bourse sont truffés de probabilités Bayésiennes et d’indicateurs non discriminants qui ne servent pas à grand chose. Vous pouvez donc faire votre propre test pour travailler sur des probabilités fréquentistes.

Utilisation de Python

Ce seul paragraphe est très synthétique et s’adresse plutôt à des familiers de Python. Si vous êtes débutant allez sur la chaine Youtube Machine Learnia, elle est vraiment bien faite. Cette chaine vous aidera également à développer un algo de trading.

  1. Faite une extraction de données à partir de votre plateforme de trading sur Tableur (Excel par exemple).
  2. Téléchargez Python.
  3. Sur le Notebook Jupyter (ou Spyder)
    Python
    resume zones1mn est le nom du fichier (ici sous format excel), il faudra donc le remplacer par le nom de votre propre fichier. Vous pouvez garder tout le reste.
    Bourse Proba
    Il faut créer un data frame pour chaque catégorie de trade (ici B12, S12 et N12). Cela permet de superposer les graphes. Les nom des indicateurs sont communs a chaque data frame, seules les valeurs diffèrent.

    Je vous souhaite de bon trades et surtout de bonnes analyses 😉

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