Algo trading : son essence, ses stratégies de trading et ses risques

Actuellement, la plupart des opérations sur les échanges sont effectuées à l’aide de robots spéciaux, dans lesquels divers algorithmes sont intégrés. Cette tactique est appelée trading algorithmique. Il s’agit d’une tendance des dernières décennies qui a changé le marché à bien des égards.

Qu’est-ce que le trading algorithmique ?

La principale forme de trading algorithmique est le trading HFT. Le but est de terminer la transaction instantanément. En d’autres termes, ce type profite de son principal avantage – la vitesse. Le trading algorithmique a deux définitions principales :

• Commerce d’algo. Un système automatique qui peut trader sans trader dans un algorithme donné. Le système est nécessaire pour générer des bénéfices directs grâce à l’autoanalyse du marché et à l’ouverture de positions. Cet algorithme est également appelé « robot de trading » ou « conseiller ».
• Négoce algorithmique. Exécution d’ordres importants sur le marché, lorsqu’ils sont automatiquement divisés en parties et ouverts progressivement conformément aux règles spécifiées. Le système est utilisé pour faciliter le travail manuel des commerçants lors de la réalisation des transactions. Par exemple, si vous avez pour tâche d’acheter 100 000 actions et que vous devez ouvrir simultanément des positions pour 1 à 3 actions, sans attirer l’attention dans le flux d’ordres.

Le trading algorithmique simplifié est l’automatisation des opérations quotidiennes effectuées par les traders pour réduire le temps nécessaire à l’analyse des informations boursières, au calcul des modèles mathématiques et à l’exécution des transactions. Le système supprime également le rôle du facteur humain dans le fonctionnement du marché (émotions, spéculation, « intuition du trader »), ce qui annihile parfois même la rentabilité de la stratégie la plus prometteuse.

L’histoire de l’émergence du trading algorithmique

1971 est considéré comme le point de départ du trading algorithmique (il est apparu en même temps que le premier système de trading automatisé NASDAQ). En 1998, la US Securities Commission (SEC) a officiellement autorisé l’utilisation de plateformes de négociation électroniques. C’est alors qu’a commencé la véritable compétition des hautes technologies. Les moments significatifs suivants dans le développement du trading algorithmique méritent d’être mentionnés :

• Début des années 2000. Les transactions automatisées ont été effectuées en quelques secondes seulement. La part de marché des robots était inférieure à 10 %.
• année 2009. La vitesse d’exécution des applications a été réduite plusieurs fois, atteignant plusieurs millisecondes. La part des vendeurs a fortement augmenté à 60 %.
• 2012 et au-delà. L’imprévisibilité des événements sur les échanges a conduit à un grand nombre d’erreurs dans les algorithmes rigides de la plupart des logiciels. Cela a conduit à une réduction du volume de trading automatisé à 50% du total. La technologie de l’intelligence artificielle est en cours de développement et d’introduction.

Le trading à haute fréquence est toujours d’actualité aujourd’hui. De nombreuses opérations de routine (par exemple, la mise à l’échelle du marché) sont effectuées automatiquement, ce qui réduit considérablement la charge des commerçants. Cependant, la machine n’a pas encore pu remplacer complètement l’intellect vivant et l’intuition humaine développée. Cela est particulièrement vrai lorsque la volatilité de la bourse augmente fortement en raison de la publication d’importantes nouvelles économiques internationales. Se reposer sur des robots est fortement déconseillé pendant cette période.

Avantages et inconvénients du trading algorithmique

Les avantages de l’algorithme sont tous les inconvénients du trading manuel. Une personne est facilement influencée par les émotions, mais pas les robots. Le robot échangera strictement selon l’algorithme. Si la transaction peut être rentable à l’avenir, le robot vous l’apportera. De plus, une personne est loin d’être toujours capable de se concentrer pleinement sur ses propres actions et elle a besoin de se reposer de temps en temps. Les robots n’ont pas de tels inconvénients. Mais ils ont les leurs et parmi eux :

• en raison du strict respect des algorithmes, le robot ne peut pas s’adapter aux conditions changeantes du marché ;
• la complexité du trading algorithmique lui-même et les exigences élevées de préparation ;
• erreurs des algorithmes introduits, que le robot lui-même n’est pas capable de détecter (c’est bien sûr déjà un facteur humain, mais une personne peut détecter et corriger ses erreurs, mais les robots ne peuvent pas encore le faire).

Vous ne devez pas considérer les robots de trading comme le seul moyen possible de gagner de l’argent sur le trading, car la rentabilité du trading automatique et du trading manuel est devenue presque la même au cours des 30 dernières années.

L’essence du trading algorithmique

Les commerçants algo (également appelés commerçants quantiques) n’utilisent que la théorie de la probabilité que les prix se situent dans la fourchette requise. Le calcul est basé sur la série de prix précédente ou sur plusieurs instruments financiers. Les règles changeront avec les changements de comportement du marché.
Les traders algorithmiques sont toujours à la recherche d’inefficacités du marché, de modèles de cotation récurrents dans l’historique et de la possibilité de calculer les futures cotations récurrentes. Par conséquent, l’essence du trading algorithmique réside dans les règles de choix des positions ouvertes et des groupes de robots. Le choix peut être :

• manuel – la mise en œuvre est effectuée par le chercheur sur la base de modèles mathématiques et physiques;
• automatique – il est nécessaire pour l’énumération en masse des règles et des tests au sein du programme ;
• génétique – ici, les règles sont développées par un programme qui contient des éléments d’intelligence artificielle.

D’autres idées et utopies sur le trading algorithmique sont de la fiction. Même les robots ne peuvent pas « prédire » l’avenir avec une garantie à 100 %. Le marché ne peut pas être si inefficace qu’il existe un ensemble de règles qui s’appliquent aux robots à tout moment, n’importe où. Les grandes sociétés d’investissement utilisant des algorithmes (par exemple, Renessaince Technology, Citadel, Virtu) ont des centaines de groupes (familles) de robots de trading couvrant des milliers d’instruments. C’est cette méthode, qui est une diversification des algorithmes, qui leur apporte un profit quotidien.

Types d’algorithmes

Un algorithme est un ensemble d’instructions claires conçues pour effectuer une tâche spécifique. Sur le marché financier, les algorithmes des utilisateurs sont exécutés par des ordinateurs. Pour créer un ensemble de règles, des données sur le prix, le volume et le temps d’exécution des futures transactions seront utilisées. Le trading d’Algo sur les marchés boursiers et des changes est divisé en quatre types principaux :

• Statistique. Cette méthode est basée sur une analyse statistique utilisant des séries chronologiques historiques pour identifier les opportunités de trading.
• Auto. Le but de cette stratégie est de créer des règles qui permettent aux acteurs du marché de réduire le risque des transactions.
• Exécutif. Cette méthode est conçue pour effectuer des tâches spécifiques liées à l’ouverture et à la clôture d’ordres commerciaux.
• Droit. Cette technologie vise à maximiser la vitesse d’accès au marché et à réduire le coût d’entrée et de connexion des traders algorithmiques au terminal de trading.

Le trading algorithmique à haute fréquence peut être distingué comme un domaine distinct pour le trading mécanisé. La principale caractéristique de cette catégorie est la fréquence élevée de création d’ordres : les transactions sont exécutées en quelques millisecondes. Cette approche peut offrir de grands avantages, mais elle comporte également certains risques.

Trading automatisé : robots et conseillers

En 1997, l’analyste Tushar Chand, dans son livre Beyond Technical Analysis (initialement appelé Beyond Technical Analysis), a décrit pour la première fois un système de trading mécanique (MTS). Ce système s’appelle un robot de trading ou un conseiller en devises. Ce sont des modules logiciels qui surveillent le marché, émettent des ordres commerciaux et contrôlent l’exécution de ces ordres. Il existe deux types de programmes de trading de robots :

• automatisé « de » et « à » – ils sont capables de prendre des décisions indépendantes et indépendantes sur le trading ;
• donnant des signaux au commerçant pour ouvrir une transaction manuellement, ils n’envoient pas eux-mêmes d’ordres.

Dans le cas du trading algorithmique, seul le 1er type de robot ou de conseiller est pris en compte, et sa « super tâche » est la mise en œuvre des stratégies qui ne sont pas possibles lors du trading manuel.

Le fonds Renaissance Institutiona Equlties est le plus grand fonds privé qui utilise le trading algorithmique. Il a été ouvert aux États-Unis par Renaissance Technologies LLC, fondée en 1982 par James Harris Simons. Le Financial Times a appelé plus tard Simons « le milliardaire le plus intelligent ».

Comment sont créés les robots de trading ?

Les robots utilisés pour le trading algorithmique en bourse sont des programmes informatiques spécialisés. Leur développement commence tout d’abord par l’émergence d’un plan clair de toutes les tâches que les robots effectueront, y compris les stratégies. Le défi auquel est confronté le programmeur trader est de créer un algorithme qui tienne compte de ses connaissances et de ses préférences personnelles. Bien sûr, il est nécessaire de bien comprendre à l’avance toutes les nuances du système qui automatise les transactions. Par conséquent, il n’est pas recommandé aux traders débutants de créer eux-mêmes un algorithme TC. Pour la mise en œuvre technique des robots de trading, vous devez connaître au moins un langage de programmation. Pour écrire des programmes, utilisez mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab.
La possibilité de programmer offre aux traders de nombreux avantages :

• la possibilité de créer des bases de données ;
• systèmes de lancement et de test ;
• analyser les stratégies à haute fréquence ;
• corriger rapidement les erreurs.

Il existe de nombreuses bibliothèques et projets open source très utiles pour chaque langue. L’un des plus grands projets de trading algorithmique est QuantLib, créé en C++. Si vous devez vous connecter directement à Currenex, LMAX, Integral ou à d’autres fournisseurs de liquidités pour utiliser des algorithmes à haute fréquence, vous devez maîtriser les compétences en matière d’écriture d’API de connexion Java. En l’absence de compétences en programmation, il est possible d’utiliser des programmes de trading algorithmiques spéciaux pour créer des systèmes de trading mécaniques simples. Exemples de telles plates-formes :

• TSLab ;
• WhelthLab ;
• MetaTrader ;
• S # .Studio ;
• Cartes multiples ;
• TradeStation.

Négociation boursière algorithmique

Les marchés boursiers et dérivés offrent de nombreuses opportunités pour les systèmes automatisés, mais le trading algorithmique est plus courant parmi les grands fonds que parmi les investisseurs privés. Il existe plusieurs types de trading algorithmique en bourse :

• Un système basé sur l’analyse technique. Conçu pour tirer parti des inefficacités du marché et de plusieurs indicateurs pour identifier les tendances, les mouvements du marché. Souvent, cette stratégie vise à tirer profit des méthodes d’analyse technique classique.
• Échange de paires et de basket-ball. Le système utilise le rapport de deux ou plusieurs instruments (l’un d’eux est un « guide », c’est-à-dire que les premiers changements s’y produisent, puis le 2ème et les instruments suivants sont tirés) avec un pourcentage relativement élevé, mais pas égal à 1. Si l’instrument s’écarte de l’itinéraire donné, il retournera probablement dans son groupe. En suivant cet écart, l’algorithme peut négocier et générer des bénéfices pour le propriétaire.
• Tenue de marché. C’est une autre stratégie qui vise à maintenir la liquidité du marché. Ainsi, à tout moment, un trader privé ou un hedge fund peut acheter ou vendre un instrument de trading. Les teneurs de marché peuvent même utiliser leurs bénéfices pour répondre à la demande de divers instruments et tirer profit de l’échange. Mais cela n’empêche pas l’utilisation de stratégies spéciales basées sur un trafic rapide et des données de marché.
• Course avant. Dans le cadre d’un tel système, des outils sont utilisés pour analyser le volume des transactions et identifier les commandes importantes. L’algorithme prend en compte le fait que les commandes importantes maintiendront le prix et entraîneront l’apparition de transactions opposées dans la direction opposée. En raison de la vitesse d’analyse des données de marché dans les carnets d’ordres et les flux, ils seront confrontés à la volatilité, tenteront de surpasser les autres participants et accepteront peu de volatilité lors de l’exécution de très gros ordres.
• Arbitrage. Il s’agit d’une opération utilisant des instruments financiers, la corrélation entre eux est proche de un. En règle générale, ces instruments présentent les écarts les plus faibles. Le système surveille les changements de prix pour les instruments liés et effectue des transactions d’arbitrage qui égalisent les prix. Exemple : 2 types d’actions différents de la même société sont pris, qui changent de manière synchrone avec une corrélation de 100 %. Ou les mêmes actions sont prises, mais sur des marchés différents. Sur un échange, il montera/baisse un peu plus tôt que sur l’autre. Après avoir « attrapé » ce moment le 1er, vous pouvez ouvrir des affaires le 2ème.
• Trading sur la volatilité. C’est le type de trading le plus difficile, basé sur l’achat de divers types d’options et sur l’attente d’une augmentation de la volatilité d’un instrument particulier. Ce trading algorithmique nécessite beaucoup de puissance de calcul et une équipe d’experts. Ici, les meilleurs esprits analysent divers instruments, faisant des prédictions sur lesquels d’entre eux peuvent augmenter la volatilité. Ils mettent leurs mécanismes d’analyse dans des robots, et ils achètent des options pour ces instruments au bon moment.

Risques de trading algorithmique

L’influence du trading algorithmique a considérablement augmenté ces derniers temps. Naturellement, les nouvelles méthodes de trading comportent certains risques auxquels on ne s’attendait pas auparavant. Les transactions HFT sont particulièrement lourdes de risques qui doivent être pris en compte.
La chose la plus dangereuse quand on travaille avec des algorithmes :

• Manipulation des prix. Vous pouvez personnaliser les algorithmes pour affecter directement les instruments individuels. Les conséquences ici peuvent être très dangereuses. En 2013, lors du premier jour de cotation sur le marché mondial des BATS, la valeur des titres de la société a réellement chuté. En seulement 10 secondes, le prix est passé de 15 $ à quelques centimes. La raison en était l’activité d’un robot qui a été délibérément programmé pour réduire les cours des actions. Cette politique peut induire en erreur les autres participants et fausser considérablement la situation sur l’échange.
• Sortie du fonds de roulement. Si le marché est sous tension, les participants utilisant des robots suspendent la négociation. Étant donné que la plupart des commandes proviennent de conseillers automatiques, il y a une sortie globale qui bloque immédiatement toutes les cotations. Les conséquences d’un tel « swing » d’échange peuvent être très graves. De plus, la sortie de liquidités provoque une panique généralisée, ce qui aggravera la situation difficile.
• La volatilité a fortement augmenté. Parfois, il y a des fluctuations inutiles de la valeur des actifs sur tous les marchés du monde. Cela peut être une forte hausse des prix ou une chute catastrophique. Cette situation est appelée flash crash. Souvent, la raison des fluctuations est le comportement des robots à haute fréquence, car leur part du nombre total de participants au marché est très importante.
• Augmentation des coûts. Un grand nombre de consultants en mécanique ont besoin d’améliorer constamment leurs capacités techniques. En conséquence, la politique tarifaire évolue, ce qui, bien sûr, n’est pas bon pour les commerçants.
• Risque opérationnel. Un grand nombre de commandes entrantes simultanément peut surcharger des serveurs d’une capacité énorme. Par conséquent, parfois pendant la période de pointe de la négociation active, le système cesse de fonctionner, tous les flux de capitaux sont suspendus et les participants subissent des pertes importantes.
• Le niveau de prévisibilité du marché diminue. Les robots ont un impact significatif sur les prix des transactions. Cela réduit l’exactitude des prévisions et sape les fondements de l’analyse sous-jacente. De plus, les aides automatiques privent les commerçants traditionnels de bons prix.

Les robots discréditent progressivement les acteurs ordinaires du marché, ce qui conduit à un rejet complet des opérations manuelles à l’avenir. La situation renforcera la position du système d’algorithmes, ce qui entraînera une augmentation des risques qui leur sont associés.

Trading Forex algorithmique

La croissance des opérations de change algorithmiques est en grande partie due à l’automatisation des processus et à une réduction du temps nécessaire pour effectuer des transactions de change à l’aide d’algorithmes logiciels. Cela réduit également les coûts d’exploitation. Le Forex utilise principalement des robots basés sur des méthodes d’analyse technique. Et comme le terminal le plus courant est la plate-forme MetaTrader, le langage de programmation MQL fourni par les développeurs de la plate-forme est devenu la méthode la plus courante pour écrire des robots.

Négoce quantitatif

Le trading quantitatif est la direction du commerce, dont le but est de former un modèle qui décrit la dynamique de divers actifs financiers et vous permet de faire des prédictions précises. Les traders quantitatifs, également connus sous le nom de traders quantiques, sont généralement des spécialistes hautement qualifiés dans leur domaine : économistes, mathématiciens, programmeurs. Pour devenir un trader quantique, vous devez au moins connaître les bases de la statistique mathématique et de l’économétrie.

Trading algorithmique haute fréquence / Trading HFT

C’est la forme la plus courante de trading automatisé. Une caractéristique de cette méthode est que les transactions peuvent être effectuées à grande vitesse dans divers instruments, dans lesquels le cycle de création / fermeture de positions est terminé en une seconde.

Les transactions HFT tirent parti du principal avantage des ordinateurs par rapport aux humains – la vitesse ultra-rapide.

On pense que l’auteur de l’idée est Stephen Sonson, qui, avec D. Whitcomb et D. Hawkes, a créé le premier bureau de négociation automatique au monde en 1989 (Automatic Trading Desk). Bien que le développement formel de la technologie n’ait commencé qu’en 1998, lorsque l’utilisation de plates-formes électroniques sur les bourses américaines a été approuvée.

Principes de base du trading HFT

Ce commerce est basé sur les baleines suivantes :

• l’utilisation de systèmes de haute technologie maintient la période d’exécution des positions au niveau de 1 à 3 millisecondes ;
• les bénéfices des micro-variations des prix et des marges ;
• exécution de transactions à grande vitesse à grande échelle et réalisation d’un profit au niveau réel le plus bas, parfois inférieur à un cent (le potentiel du HFT est plusieurs fois supérieur à celui des stratégies traditionnelles) ;
• l’utilisation de tous les types de transactions d’arbitrage ;
• les transactions sont effectuées strictement pendant la journée de bourse, le volume de transactions pour chaque session peut atteindre des dizaines de milliers.

Stratégies de trading haute fréquence

Toute stratégie de trading algorithmique peut être utilisée ici, mais en même temps, tradez à une vitesse hors de portée des humains. Voici quelques stratégies HFT par exemple :

• Identification des pools à forte liquidité. Cette technologie vise à détecter les commandes cachées (« sombres ») ou groupées en ouvrant de petites transactions de test. Le but est de lutter contre le fort mouvement créé par les piscines volumétriques.
• Création d’un marché électronique. Dans le processus d’augmentation de la liquidité sur le marché, le profit est réalisé en négociant dans le spread. Habituellement, lors de la négociation sur un échange, le spread s’élargira. Si le teneur de marché n’a pas de clients capables de maintenir un équilibre, les traders à haute fréquence doivent utiliser leurs propres fonds pour clôturer l’offre et la demande de l’instrument. Les bourses et les ECN offriront des remises sur les dépenses d’exploitation en guise de récompense.
• Course avant. Le nom se traduit par « courir devant ». Cette stratégie est basée sur l’analyse des ordres d’achat et de vente en cours, de la liquidité des actifs et de l’intérêt ouvert moyen. L’essence de cette méthode est de détecter les grosses commandes et de passer vos propres petites commandes à un prix légèrement plus élevé. Une fois l’ordre exécuté, l’algorithme utilise la forte probabilité de fluctuations des cotations autour d’un autre ordre important afin d’en placer un autre plus élevé.
• Arbitrage différé. Cette stratégie profite d’un accès actif aux données du stock par la proximité géographique des serveurs ou l’acquisition de connexions directes coûteuses vers des sites majeurs. Il est souvent utilisé par les commerçants qui s’appuient sur les régulateurs des changes.
• Arbitrage statistique. Cette méthode de trading à haute fréquence repose sur l’identification de la corrélation de divers instruments entre des plateformes ou des formes d’actifs correspondantes (futures pour paires de devises et leurs contreparties spot, dérivés et actions). Ces transactions sont généralement effectuées par des banques privées, des fonds d’investissement et d’autres courtiers agréés.

Les opérations à haute fréquence sont réalisées en micro-volumes, ce qui est compensé par un grand nombre de transactions. Dans ce cas, les profits et pertes sont immédiatement enregistrés.

Examen des programmes pour les commerçants algorithmiques

Il existe un petit logiciel utilisé pour le trading algorithmique et la programmation de robots :

• TSLab. Logiciel C # de fabrication russe. Compatible avec la plupart des courtiers en bourse et en bourse. Grâce à un schéma fonctionnel spécial, il possède une interface assez simple et facile à apprendre. Vous pouvez utiliser le programme gratuitement pour tester et optimiser le système, mais pour les transactions réelles, vous devrez acheter un abonnement.
• WealthLab. Un programme utilisé pour développer des algorithmes en C#. Avec son aide, vous pouvez utiliser la bibliothèque Wealth Script pour écrire un logiciel de trading algorithmique, ce qui simplifie grandement le processus de codage. Vous pouvez également connecter des citations de différentes sources au programme. En plus du backtesting, des transactions réelles peuvent également avoir lieu sur le marché financier.
• Studio R. Programme plus avancé pour les quanta (ne convient pas aux débutants). Le logiciel combine plusieurs langages, dont l’un utilise un langage R dédié pour le traitement des données et des séries temporelles. Des algorithmes et des interfaces sont créés ici, des tests sont effectués, des optimisations, des statistiques et d’autres données peuvent être obtenues. R Studio est gratuit, mais assez sérieux. Le programme utilise diverses bibliothèques intégrées, testeurs, modèles, etc.

Stratégies de trading algorithmique

Algotrading a les stratégies suivantes :

• TWAP. Cet algorithme ouvre régulièrement des ordres au meilleur cours acheteur ou vendeur.
• Stratégie d’exécution.  L’algorithme nécessite des achats importants d’actifs à des prix moyens pondérés, généralement utilisés par les grands participants (fonds spéculatifs et courtiers).
• VWAP. L’algorithme est utilisé pour ouvrir des positions dans une partie égale d’un volume donné pendant une certaine période de temps, et le prix ne doit pas être supérieur au prix moyen pondéré au lancement.
• Exploration de données. C’est une recherche de nouveaux modèles pour de nouveaux algorithmes. Avant le début du test, plus de 75 % des dates d’extraction étaient destinées à la collecte de données. Les résultats de la recherche ne dépendent que de méthodes professionnelles et détaillées. La recherche elle-même est configurée manuellement à l’aide de divers algorithmes.
• Iceberg. Utilisé pour passer des commandes dont la quantité totale ne dépasse pas la quantité spécifiée dans les paramètres. Sur de nombreux échanges, cet algorithme est intégré au cœur du système, et il vous permet de spécifier le volume dans les paramètres de commande.
• Stratégie spéculative. C’est le modèle standard pour les traders qui recherchent le meilleur prix possible pour trader afin de générer des bénéfices ultérieurs.

Formations et livres sur le trading algorithmique

Vous n’obtiendrez pas ce genre de connaissances dans les milieux scolaires. Il s’agit d’un domaine très étroit et spécifique. Il est difficile de distinguer ici des études vraiment fiables, mais pour résumer, les connaissances clés suivantes sont nécessaires pour s’engager dans le trading algorithmique :

• modèles mathématiques aussi bien qu’économiques;
• langages de programmation – Python, ++, MQL4 (pour Forex);
• informations sur les contrats en bourse et les caractéristiques des instruments (options, futures, etc.).

Vous devrez maîtriser cette direction principalement par vous-même. Pour lire de la littérature pédagogique sur ce sujet, vous pouvez envisager des livres :

• Trading quantique et trading algorithmique – Ernest Chen;
• Trading algorithmique et accès direct aux échanges – Barry Johnsen ;
• « Méthodes et algorithmes de mathématiques financières » – Luu Yu-Dau;
• « À l’intérieur de la boîte noire » – Rishi K. Narang ;
• Négoce et échanges : Microstructure du marché pour les praticiens – Larry Harris.

Le processus d’apprentissage le plus productif consiste à commencer par apprendre les bases du trading d’actions et de l’analyse technique, puis d’acheter des livres sur le trading algorithmique. Il convient également de noter que la plupart des publications professionnelles ne sont disponibles qu’en anglais.

En plus des livres avec un biais, il sera également utile de lire toute littérature de stock.

Mythes célèbres sur le trading algorithmique

Beaucoup de gens pensent que l’utilisation du robot de trading ne peut être que rentable et que les traders n’ont rien à faire du tout. Bien sûr que non. Il est toujours nécessaire de surveiller le robot, de l’optimiser et de le contrôler afin que les erreurs et les pannes ne se produisent pas. Certaines personnes pensent que les robots ne peuvent pas gagner d’argent. Ce sont des personnes qui, très probablement, ont déjà rencontré des robots de mauvaise qualité vendus par des escrocs pour des transactions en devises. Il existe des robots de qualité dans le trading de devises qui peuvent rapporter de l’argent. Mais personne ne les vendra, car ils rapportent déjà beaucoup d’argent. Le commerce en bourse a un énorme potentiel de gains. Le trading algorithmique est une véritable percée dans le domaine de l’investissement. Les robots assument presque toutes les tâches quotidiennes qui prenaient auparavant beaucoup de temps.