J’ai fini par comprendre, de façon très concrète, le problème lié à trop de théorie et pas assez d’action.

Quand j’ai commencé à construire cette nouvelle infrastructure de trading, je l’ai démarrée en me concentrant sur la chose la plus basique que je pouvais mettre en production le plus vite possible.
Au début, c’était un modèle directionnel long/court simple ; aujourd’hui, c’est autre chose.
Mais ce n’est que maintenant que je travaille à rebours, en cherchant les problèmes que beaucoup de traders en herbe (beaucoup sur les forums quant) essaient de corriger dès le départ.
Par exemple, cette semaine, mon objectif était de réduire le churn / le turnover.
C’est probablement un truc qu’il faudrait optimiser avant même de mettre un modèle en production, non ?
Eh bien, j’ai essayé pas mal de choses différentes, mais aucune ne semble donner de meilleurs résultats que la chose la plus simple que je fais actuellement.
Donc j’ai essayé d’être un peu plus “geek”, et de repenser toute l’approche pour faire une prévision plutôt que de se limiter à de purs signaux / poids.
L’idée, c’est que, au lieu de supposer que X signal + un seuil suffisent à dégager une valeur économique assez grande pour churn une position, et si on assignait un nombre : une prévision de ce que je m’attends à gagner pour cette exposition ?
Ce chiffre provient du travail que j’ai fait au niveau de la couche “signal”.
Je n’ai jamais relié ces éléments auparavant ; comme je l’ai dit, je n’ai que la chose la plus simple qui tourne.
Et en fait, il s’avère que les prévisions sont une manière inefficace de quantifier le signal.
Par exemple, dans l’image ci-dessous, il s’agit d’une performance BACKTESTÉE d’un modèle que je trade.
Pour ça, j’ai juste exécuté le modèle de prévision, puis j’ai affecté au backtest original, à l’entrée/sortie, une prévision basée sur notre travail précédent.
Le panneau 2 montre la distribution du rendement réalisé par rapport à la EV déterminée par la prévision.
L’un des bacs où on a le plus gagné, c’est quand EV < 0 , ce qui, évidemment, ne veut absolument rien dire.
Le panneau 3 montre les sorties d’après ce que la prévision disait. Par exemple, on aurait perdu environ -1,6k si on n’avait pas quitté les positions quand la prévision indiquait qu’il fallait les garder.
Ou, quand la prévision disait qu’on n’avait pas d’avantage, et qu’on quittait ces positions, on aurait raté $4k de profit sur cette période.
C’est TRÈS PROBABLEMENT de ma faute dans la construction des prévisions, mais ce n’est pas le point maintenant.
Je pense que tous les quant que je respecte utilisent une sorte de prévision pour trader en se basant dessus, donc ce n’est pas une critique spécifique à une méthode : si certains l’utilisent, c’est qu’il y a quelque chose là-dedans.
Ce que je dis, c’est que si j’avais commencé par là, j’aurais soit eu un modèle très inférieur à la chose la plus simple que j’ai actuellement en cours d’exécution, soit j’aurais passé beaucoup de temps à m’épuiser à essayer de corriger ce truc au lieu de monétiser ce que je trade maintenant.
Ou alors j’aurais raté une de mes meilleures transactions, parce que j’aurais pensé qu’elle ne marchait pas aussi bien que ce que j’exigeais.
L’idée “faire de l’argent maintenant”.
Commencer par le plus simple, puis travailler à rebours parce que l’information existe dans le monde réel.
Mais maintenant que les choses se monétisent plutôt bien, je peux me concentrer sur des sujets plus “geek”, des trucs comme ça, intéressants, sans la préoccupation constante du coût d’opportunité qui tourne dans ma tête.