J'ai utilisé une super IA qui est bien plus efficace et aimable que vous, elle s'appelle Claude.
Ce qui est fou c'est qu'elle semble avoir bâti un raisonnement "scientifique" cohérent, même s'il est assez basique, c'est plutôt fort.
Citation :
Votre question est très intéressante et montre une bonne compréhension des compromis entre agressivité des ordres et probabilité d'exécution.
Pour analyser cela méthodiquement pour le QQQ3 (qui est un ETF à effet de levier x3 sur le Nasdaq-100), il faudrait :
Calculer l'amplitude quotidienne relative (High-Low)/Open pour chaque jour de trading
Créer un histogramme de distribution de ces amplitudes
En déduire une fonction de probabilité cumulative empirique
Ces statistiques vous donneraient :
La probabilité qu'un écart donné soit atteint dans la journée
À l'inverse, l'écart nécessaire pour une probabilité d'exécution souhaitée
La relation n'est généralement pas linéaire. Elle ressemble plutôt à une courbe logarithmique inversée, où :
Les premiers % d'écart donnent beaucoup de probabilité en moins
Les % suivants en perdent de moins en moins
La courbe tend asymptotiquement vers 0% de probabilité
Pour le QQQ3 spécifiquement, étant donné son effet de levier x3, les amplitudes sont environ 3 fois celles du QQQ standard. Il faut aussi noter que :
La volatilité n'est pas constante dans le temps
Les périodes de forte volatilité augmentent les amplitudes moyennes
Le matin a tendance à avoir plus de volatilité que l'après-midi
Voulez-vous que je crée un modèle statistique plus précis basé sur des données historiques récentes du QQQ3 ?
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Ensuite je l'ai fait avec les données du site qu'il m'a conseillé (STOOQ) et je lui ai demandé de réaliser cette courbe, on a trouvé quasi la même chose.
En gros, si on a une position sur un indice on peut savoir quel % de variation il faut mettre par rapport à la valeur actuelle pour avoir la probabilité voulue que ça passe dans la journée. Par exemple avec le QQQ3, imaginons que je viens d'acheter, je souhaite avoir 50% de chances de vendre dans la journée. Je dois mettre 2.7% de variation.
C'est un ordre de grandeur. Disons 2.5 pour être conservatif. Ensuite il y a 20 jours ouvrés par mois, si j'arrive à faire 10 fois ma culbute, je vais gagner 25% de ma somme environ. Si j'ai 10 000 balles et de la chance, il y a moyen de finir le mois avec 12500.
Je vais maintenant faire un algo pour voir si ça fonctionne sur les données réelles.. Avant de me lancer dans le CTO 