Ce trader en bourse a expliqué comment il a réussi à terminer l'année 2022 avec une incroyable appréciation de 440%.

Gemy Zhou vous est inconnu à 99% en tant qu'investisseur, je le comprends tout à fait, il n'a jamais vraiment excellé en tant qu'investisseur et il n'a jamais été très bon pour choisir des titres individuels. Mais où s'est produit le changement gigantesque qui a fait de lui l'un des meilleurs investisseurs de 2022, où il a pu obtenir une appréciation de 440 % dans un environnement de marché difficile ?

Gemy Zhou a obtenu la deuxième place dans la division actions du concours d'investissement américain 2022 avec une appréciation incroyable de 440 % ! Il faisait partie des 326 participants du monde entier qui ont testé leurs compétences en matière de négociation pendant la pire année pour les actions depuis 2008.

Mais Zhou avait un gros avantage sur les autres : sa connaissance de la science des données et du codage. Il s'est inscrit au concours pour tester un programme informatique destiné aux opérations boursières qu'il avait passé plusieurs années à développer et à mettre au point. Le programme a ensuite passé l'année à exécuter automatiquement des transactions en son nom, ce qui lui a permis de réaliser un bénéfice énorme de 440,4 % pour l'année, selon ses relevés mensuels de courtage.

• Beaucoup, cependant, disent qu'il s'agit d'un exploit unique qui ne peut pas être répété.

"Sa performance est probablement une combinaison d'habileté et de chance", disent les experts.

Le créateur du concours (Zadeh) du meilleur investisseur a déclaré :

"Il est certain que personne ne doit penser que l'on peut facilement gagner 440% en bourse. Je pense que toute personne qui fait du commerce en bourse devrait avoir de la chance si elle gagne 5 ou 10%."

M. Zadeh a ajouté que toute personne capable de réaliser des rendements importants sur le marché devrait être particulièrement fière d'elle-même, car le marché boursier n'est pas un terrain de jeu totalement égalitaire.

Comment le programme a-t-il vu le jour ?

Gemy Zhou a toujours été intéressé par tout ce qui pouvait rapporter de l'argent. Et comme la science des données étudie les relations entre différents points de données, le marché boursier semblait être un bon endroit pour tester ses compétences. Après tout, les traders utilisent une variété d'indicateurs pour essayer de prédire la direction des prix, a-t-il dit. En 2020, il expérimentait des données et codait des programmes capables de réussir des échanges commerciaux.

"J'ai pensé que la science des données était peut-être une voie possible pour le commerce", a déclaré Zhou. "Alors j'ai juste testé et fait beaucoup d'expériences et de rétro-tests. Même si je n'ai pas fait de commerce, j'ai fait beaucoup de recherches."

Bâtiment

M. Zhou a déclaré qu'il avait initialement collecté des données boursières en utilisant Python, un langage de programmation informatique polyvalent, pour obtenir des informations historiques sur 20 ans à partir de sites tels que Yahoo Finance. Il en résulte environ 20 à 30 points de données, y compris des éléments tels que des moyennes journalières mobiles pour des durées variables. Les données sont utilisées pour déduire la relation entre leurs caractéristiques et les résultats. M. Zhou a fait remarquer que ce processus s'appelle l'apprentissage du modèle et permet au programme de reconnaître les combinaisons qui peuvent déterminer les résultats, dans ce cas le cours de l'action. Aujourd'hui, il utilise le service de données d'Interactive Brokers pour alimenter son programme avec des informations boursières en temps réel et sans décalage.

Mais même après avoir créé le programme, M. Zhou dit qu'il ne sait toujours pas quelles variables ont le plus de poids ou d'impact sur la décision de la machine d'exécuter une transaction. Parce qu'il était trader dans le passé, il pouvait faire des hypothèses éclairées sur les variables qui pourraient être moins ou plus importantes selon les conditions du marché, a-t-il dit.

Lorsque Zhou a commencé à tester le modèle en 2020 et 2021, il était révolutionnaire jusqu'à ce qu'il fasse quelques ajustements, a-t-il dit. La principale était de réduire le poids des mouvements de prix à court terme sur la décision du programme d'effectuer une transaction. Pour ce faire, il a relevé le seuil du temps qu'il faut à un prix pour que le programme réagisse afin d'éviter de déclencher une transaction précoce. Cet ajustement était particulièrement important sur le marché très volatil de 2021, mais lorsque le marché a ralenti l'année dernière, il a légèrement abaissé le seuil.

Le programme exécute des positions longues et courtes. Lorsque le premier ordre est saisi pour entrer en position, le second ordre (l'ordre de clôture) est également saisi au même moment au prix calculé. Les positions peuvent être maintenues pendant une heure ou jusqu'à la fermeture du marché.

Le programme négocie des actions allant des penny stocks dont le prix est inférieur à 1 dollar par action aux actions de grande capitalisation et exécute environ 20 à 50 transactions par jour.

Voici comment fonctionne le programme

• Gemy Zhou a créé un programme qui effectue des transactions sur la base de 20 à 30 variables de données.
• Il a nourri l'ordinateur de 20 ans de données pour déterminer la relation entre certains points de données.
• Son travail consiste à maintenir une performance optimale en s'adaptant aux conditions du marché et en calculant ses propres prix optimaux - achat x vente.

Exemples de métiers

Par exemple, le 11 mai, le programme a reçu un changement de prix pour Armstrong Flooring Inc, symbole boursier AFI, qui a depuis été retiré de la cote. Le programme a évalué la valeur, ce qui a déclenché un signal d'achat pour 7 500 actions. Le système a immédiatement saisi un ordre d'achat au cours vendeur du marché de 0,3004 $ et a également saisi simultanément un ordre de vente de clôture opposé au cours de 0,3449 $, qui a été calculé sur la base de nombreux facteurs tels que la volatilité du marché et la volatilité historique de l'action. Environ 20 minutes plus tard, le prix du marché a augmenté et a atteint le prix de l'ordre de vente de 0,3449 $ et la position a été fermée.

Le 17 février 2022 à 9 h 31, Knowbe4 Inc (KNBE) a connu un changement de prix important. Le système a immédiatement saisi un ordre de vente sur 49 actions à un prix acheteur du marché de 24,57 $. Dans le même temps, il a saisi un ordre de vente à découvert avec un objectif de prix de clôture de 21,79 $, qui a de nouveau été calculé sur la base de nombreux facteurs tels que la volatilité du marché et la volatilité historique du titre. Environ 17 minutes plus tard, le prix du marché a chuté et a atteint le prix de l'ordre d'achat et la position a été fermée.

Conclusion

Zhou a essentiellement écrit un programme informatique qui génère automatiquement des transactions. Cela ressemble à ce que font les fonds spéculatifs quantitatifs comme Renaissance Capital à une échelle beaucoup plus grande.

Selon M. Zhou, la principale leçon à tirer de son expérience est que, que vous utilisiez un programme ou que vous tradiez manuellement, vous devez backtester votre théorie. La deuxième chose qu'il a apprise est que les conditions du marché sont extrêmement importantes. Comme ces conditions changent, votre stratégie doit aussi évoluer, et vous devez donc continuer à mettre à jour le programme pour que les données soient aussi précises que possible pour évaluer les transactions.

• Mes amis, je ne sais pas pour vous, mais moi, je veux ce programme ! N'hésitez pas à me faire savoir dans les commentaires si vous utiliseriez un tel programme 😄.