Jeux bayésiens : Concepts clés

Jeux bayésiens

• Un jeu bayésien est un tuple $(N, \Omega, A, P, u)$, comprenant :
  • $N$ : l'ensemble des joueurs.
  • $\Omega$ : l'ensemble des états.
  • $A = \prod_{i \in N} A_i$, où $A_i$ est l'ensemble des actions disponibles pour ле joueur $i$.
  • $P = (P_i)_{i \in N}$, où $P_i: \Omega \rightarrow 2^{\Omega}$ est une fonction de partition pour ле joeueur $i$.
  • $u = (u_i)_{i \in N}$, où $u_i: A \times \Omega \rightarrow \mathbb{R}$ est la fonction d'utilité pour le joueur $i$.
• Pour chaque joueur $i$ et état $\omega \in \Omega$, l'ensemble d'information du joueur $i$ est défini comme $P_i(\omega)$.
• Pour chaque joueur $i$, l'ensemble des types possibles est $T_i = {P_i(\omega): \omega \in \Omega}$.
• Pour chaque joueur $i$, la fonction de croyance $p_i$ est une distribution de probabilité sur $\Omega$ conditionnée à l'ensemble d'information $P_i(\omega)$.
• Une stratégie pour le joueur $i$ est une fonction $s_i: T_i \rightarrow A_i$.
• Un profil de stratégie est $s = (s_1, . . ., s_n)$.
• Un profil de stratégie $s^* = (s_1^, . . ., s_n^)$ est un équilibre de Bayes-Nash si, pour chaque joueur $i$ et chaque type $t_i \in T_i$: $$ \mathbb{E}{\omega \sim p_i(t_i)}[u_i(s_i^*(t_i), s{-i}^(\omega), \omega)] \geq \mathbb{E}{\omega \sim p_i(t_i)}[u_i(a_i, s{-i}^(\omega), \omega)] \quad \forall a_i \in A_i $$ Il s'agit d'une condition pour l'équilibre de Bayes-Nash.

Exemple - Dilemme du prisonnier modifié

• Deux joueurs sont accusés d'un crime et se trouvent dans des pièces séparées.
• Chaque joueur peut coopérer (C) avec l'autre joueur ou faire défection (D).
• Cependant, il y a un rebondissement : le joueur 1 est soit "dur" soit "faible".
• Le joueur 2 ne connaît pas le type du joueur 1, mais pense que le joueur 1 est dur avec une probabilité $p$ et faible avec une probabilité $1-p$.

Gains

• Si le joueur 1 est dur :

• Si le joueur 1 est faible :

Comment résoudre ce jeu?

• Le joueur 1 a deux types : dur et faible.
• Le joueur 2 n'a qu'un seul type.
• Une stratégie pour le joueur 1 est une paire d'actions, une pour chaque type : $(s_1^{dur}, s_1^{faible})$.
• Une stratégie pour le joueur 2 est une seule action : $s_2$.
• Il est nécessaire de trouver un équilibre de Bayes-Nash, c'est-à-dire un profil de stratégie $(s_1^{dur}, s_1^{faible}, s_2)$ tel que la stratégie de chaque joueur soit la meilleure réponse aux stratégies des autres joueurs, compte tenu de ses convictions.

Analyser le dilemme du prisonnier modifié

• Le joueur 1 (dur) peut jouer С ou D.
• Joueur 1 (faible) peut jouer С ou D.
• Joeuur 2 peut jouer С ou D.

Cas 1 : Le joueur 2 joue C

• Si le joueur 1 est dur, la meilleure réponse du joueur 1 est de jouer D (gain 0 > -1).
• Si le joueur 1 est faible, la meilleure réponse du joueur 1 est de jouer D (gain 0 > - 1).
• Donc, si le joueur 2 joue C, le joueur 1 jouera D quel que soit son type.

Cas 2 : Le joueur 2 joue D

• Si le joueur 1 est dur, la meilleure réponse du joueur 1 est de jouer D (gain -3 > -4).
• Si le joueur 1 est faible, la meilleure réponse du joueur 1 est de jouer D (gain -3 > -1).
• Donc, si le joueur 2 joue D, le joueur 1 jouera D quel que soit son type.
• Par conséquent, le joueur 1 jouera toujours D, quel que soit son type et la stratégie du joueur 2.

Étudier la meilleure réponse du joueur 2, étant donné que le joueur 1 jouera toujours D

• Le gain attendu du joueur 2 en jouant C est : $p \cdot (-4) + (1-p) \cdot (-1) = -4p - 1 + p = -3p - 1$
• Le gain attendu du joueur 2 en jouant D est : $p \cdot (-3) + (1-p) \cdot (-3) = -3p - 3 + 3p = -3$
• Le joueur 2 jouera C si $-3p - 1 > -3$, ce qui simplifie à :
  • $-3p > -2$
  • $p < \frac{2}{3}$

L'équilibre de Bayes-Nash est

• Joueur 1 (dur) : Joue D.
• Joueur 1 (faible) : Joue D.
• Joueur 2 : Joue C si $p < \frac{2}{3}$, et joue D si $p > \frac{2}{3}$. Si $p = \frac{2}{3}$, le joueur 2 est indifférent entre C et D. (Toute stratégie mixte fonctionnera)

Apprentissage automatique chapitre 1

• L'apprentissage automatique consiste à enseigner aux ordinateurs à apprendre à partir de données.
• Un modèle d'apprentissage automatique peut faire des prédictions sur les futures données.

Apprentissage supervisé

• Les données d'apprentissage sont étiquetées.
• Le modèle apprend à Mapper les caractéristiques d'entrée aux étiquettes de sortie.
• Exemples : classification, régression.

Apprentissage non supervisé

• Les données d'apprentissage ne sont pas étiquetées.
• Le modèle apprend à trouver des schémas dans les données d'entrée.
• Exemples : partitionnement, réduction de la dimensionnalité.

Apprentissage par renforcement

• Le modèle apprend à prendre une séquence de décisions.
• Le modèle reçoit une récompense ou une punition pour chaque décision.
• But : apprendre à prendre des décisions qui maximisent la récompense.

Pourquoi un apprentissage automatique?

• Certains problèmes sont trop complexes pour être résolus par la programmation traditionnelle.
• Les modèles d'apprentissage automatique peuvent s'adapter à l'évolution des données.
• Les modèles d'apprentissage automatique peuvent permettre d'automatiser la prise de décision.

Exemples d'applications d'aprendizaje Automatique

• Reconnaissance d'images
• Traitement automatique du langage naturel
• Systèmes de recommandation
• Détection des fraudes
• Diagnostic médical

Le processus d'apprentissage automatique

1. Collecte de données: Collecte de données pertinentes pour le problème.
2. Prétraitement des données Nettoyez et préparez les données.
3. Sélection du modèle: Choisissez un modèle approprié.
4. Apprentissage: Formez le modèle à l'aide de données
5. Évaluation: Évaluez les performances du modèle.
6. Déploiement: Déployez le modèle pour une utilisation réelle.

Défis inhérents à l'apprentissage automatique

• Surapprentissage : Le modèle fonctionne bien sur les données d'apprentissage, mais mal sur les nouvelles données.
• Sous-apprentissage : Le modèle est trop simple pour saisir les schémas sous-jacents dans les données.
• Qualité des données : Les modèles d'apprentissage automatique ne sont aussi bons que les données qu'ils utilisent pour se former.

Outils et bibliothèques pour l'apprentissage automatique

• Python : Langage de programmation courant pour l'apprentissage automatique
• Scikit-learn : Une bibliothèque complète d'algorithmes d'apprentissage automatique.
• TensorFlow : Une bibliothèque puissante d'apprentissage profond.
• Keras : Une API de haut niveau pour la création de réseaux de neurones.
• Pandas : Une bibliothèque de manipulation et d'analyse des données.
• NumPy : Une bibliothèque informatique numérique.

Chapitre 2 : Apprentissage supervisé

• L'apprentissage supervisé implique la formation d'un modèle sur un ensemble de données étiqueté.
• Le modèle apprend à Mapper les caractéristiques d'entrée aux étiquettes de sortie.
• L'objectif consiste à prédire les étiquettes pour les nouvelles données non vues.

Types d'apprentissage supervisé

• Classification: Prédiction d'une étiquette catégorique
  • Exemples : détection de spam, classification d'images.
• Régression: Prédiction d'une valeur continue.
  • Exemples : prédiction des prix des logements, des cours boursiers.

Classification

Classification binaire

• Prédire l'une des deux classes.
• Exemples :
  • Détection des spams (spam ou non spam).
  • Diagnostic de la maladie (positif ou négatif).

Classification multiclasse

• Prédire l'une des deux classes.
• Exemples :
  • Classification d'images (chat, chien, oiseau).
  • Reconnaissance de chiffres manuscrits (0, 1, 2,..., 9).

Algorithmes habituels de classification

• Régression logistique
• Machines à vecteurs de support (SVM)
• Arbres de décision
• Forêts aléatoires
• Naive Bayes
• k plus proches voisins (KNN)

Régression

Régression linéaire

• Modélise la relation entre les caractéristiques d'entrée et la sortie à l'aide d'une équation linéaire.
• Équation : $y=mx+b$, où $y$ est la valeur prédite, $x$ est la caractéristique d'entrée, $m$ est la pente et $b$ est l'ordonnée à l'origine.

Régression linéaire multiple

• Étend la régression linéaire à plusieurs caractéristiques d'entrée.
• Équation : $y = b_0 + b_1x_1 + b_2x_2 + ... + b_nx_n$, où $y$ est la valeur prédite, $x_1, x_2, ..., x_n$ sont les caractéristiques d'entrée et $b_0, b_1, ..., b_n$ sont les coefficients.

Régression polynomiale

• Modélise la relation entre les caractéristiques d'entrée et la sortie à l'aide d'une équation polynomiale.
• Équation : $y = a_0+a_1x+a_2x^2+...+a_nx^n$, où $y$ est la valeur prédite, $x$ est la caractéristique d'entrée, et $a_0, a_1, ..., a_n$ sont les coefficients.

Régression vectorielle de Support (RVS)

• Utilise des machines vectorielles de support pour effectuer la régression.
• Efficace dans les espaces de haute dimension.

Régression arborescente de décision

• Utilise un arbre décisionnel pour effectuer la régression.
• Peut saisir les relations non linéaires entre les caractéristiques d'entrée et la sortie.

Régression aléatoire de la forêt

• Utilise un ensemble d'arbres de décision pour effectuer la régression.
• Plus robuste qu'un seul arbre de décision.

Mesures d'évaluation pour l'apprentissage supervisé

• Exactitude: Le pourcentage de prédictions correctes.
• Précision: Le pourcentage de prédictions positives correctes.
• Rappel: Le pourcentage de cas positifs réels qui sont correctement prédits.
• Score F1: La moyenne harmonique de la précision et du rappel.
• Erreur quadratique moyenne (EQM) : La différence carrée moyenne entre les valeurs prédites et les valeurs réelles.
• R carré: La proportion de variance dans la variable dépendante qui est prévisible à partir des variables indépendantes.

Chapitre 3 : Apprentissage non supervisé

• L'apprentissage non supervisé implique la formation d'un modèle sur un ensemble de données non étiqueté.
• Le modèle apprend à trouver des schémas dans les données d'entrée.
• L'objectif est de découvrir des structures, des groupes ou des relations cachés dans les données.

Types d'apprentissage non supervisé

• Regroupements: Regrouper des points de données similaires.
  • Exemples : segmentation de la clientèle, détection d'anomalies.
• Réduction de la dimensionnalité: Réduire le nombre de caractéristiques dans les données tout en préservant sa structure.
  • Exemples : extraction de caractéristiques, visualisation des données.
• Apprentissage des règles d'association: Découvrir les relations entre les variables dans les données.
  • Exemples : analyse de panier d'achat.

Regroupement

Regroupements K moyennes

• Partitionne les zones en k grappes.
• Chaque point de données appartient à la grappe ayant la moyenne la plus proche (centroïde).
• Algorithme :
  1. Choisissez le nombre de grappes, k.
  2. Initialiser les centroïdes k de façon aléatoire.
  3. Affecter chaque point de données au centroïde le plus proche.
  4. Calculer les centroïdes sur la base de la moyenne des points de données dans chaque grappe.
  5. Répéter les étapes 3 et 4 jusqu'à ce que les centroïdes ne changent plus.

Regroupement hiérarchique

• Crée une hiérarchie de grappes.
• Peut être agglomératif (bas en haut) ou divisif (de haut en bas).
• Le regroupement agglomératif commence par chaque point de données dans sa propre grappe et fusionne de façon itérative les paires de grappes les plus proches.
• Le regroupement divisif commence par tous les points de données dans une grappe et divise de manière récursive les grappes en grappes plus petites.

DBSCAN (Regroupement spatial basé sur la densité des Applications avec bruit)

• Regroupe les points de données qui sont étroitement regroupés, les points qui se trouvent seuls dans les régions de faible densité étant marqués comme valeurs atypiques.
• N'exige pas la spécification du nombre de grappes.
• Robuste aux valeurs atypiques.

Réduction de la dimensionnalité

Analyse des principaux composants (ACP)

• Technique de réduction de la dimensionnalité linéaire.
• Transforme les données en un nouveau système de coordonnées de telle sorte que la plus grande variance par toute projection des données vienne se trouver sur la première coordonnée (appelée le premier composant principal), la deuxième plus grande variance par la seconde coordonnée, et ainsi de suite.
• Utilisé pour réduire la dimensionnalité des données tout en préservant leur structure.

T-distribution Stochastique de l'intégration de voisins (t-SNE)

• Technique non linéaire de réduction de la dimensionnalité.
• Mappe les données de grande dimension à un espace de faible dimension tout en préservant les similitudes par paires entre les points de données.
• Couramment utilisé afin de visualiser les données de grande dimension en 2D ou en 3D.

Apprentissage des règles d'association

Algorithme Apriori

• Un algorithme de découverte des règles d'association dans les données transactionnelles.
• Identifie les ensembles d'éléments fréquents (ensembles d'éléments qui apparaissent fréquemment ensemble dans les transactions).
• Génère des règles d'association à partir des ensembles d'éléments fréquents.
• Exemple :
  • Si un client achète du lait et du pain, il est probable qu'il achète ensuite du beurre.

Paramètres d'évaluation pour l'apprentissage non supervisé

• Score de silhouette: Mesure la qualité de l'ajustement de chaque point de données dans sa grappe.
• Indice Davies-Bouldin: Mesure la similitude moyenne entre chaque grappe et sa grappe la plus similaire.
• Indice Calinski-Harabasz: Mesure le ratio de la variance entre les grappes et la variance au sein d'une grappe.

Chapitre 4 : Sélection et évaluation du modèle

• Choisir le meilleur modèle pour un problème donné.
• Tient compte de facteurs comme l'exactitude, l'interprétabilité et la complexité.

Paramètres d'évaluation

• Utilisé pour évaluer la performance d'un modèle.
• Différents paramètres sont appropriés pour différents types de problèmes.

Compromis entre écart et biais

• Un concept fondamental de l'apprentissage automatique.
• Biais : L'erreur due aux hypothèses excessivement simplistes du modèle.
• Écart : L'erreur due à la sensibilité du modèle aux petites fluctuations des données d'apprentissage.
• Objectif : Trouver un modèle qui équilibre le biais et l'écart afin de réduire l'erreur globale.

Sous-ajustement vs. surajustement

• Sous-ajustement : Le modèle est trop simple pour saisir avec exactitude les tendances sous-jacentes dans les données.
• Surajustement : Le modèle est trop complexe et saisit le bruit dans les données d'apprentissage.

Techniques de sélection et d'évaluation de modèles

Validation croisée

• Une technique d'estimation des performances d'un modèle sur des données invisibles.
• Divise les données en k plis, forme le modèle sur k-1 plis, et évalue le modèle sur le pli restant.
• Répétez ce processus k fois, en utilisant chaque fois un pli différent comme ensemble d'évaluation.
• Fait la moyenne des résultats pour obtenir une estimation de la performance du modèle.

Recherche de grille

• Une technique de recherche des hyperparamètres optimaux pour un modèle.
• Définit une grille de valeurs d'hyperparamètres et évalue le modèle pour chaque combinaison d'hyperparamètres.
• Sélectionne les valeurs d'hyperparamètres qui donnent les meilleures performances.

Régularisation

• Technique de prévention du surentraînement.
• Ajoute un terme de pénalité à la fonction de perte, ce qui décourage les modèles complexes.
• Exemples : régularisation L1, régularisation L2.

Courbes d'apprentissage

• Trace la performance du modèle sur l'ensemble de formation et l'ensemble de validation en fonction de la taille de l'ensemble de formation.
• Utilisé pour diagnostiquer si un modèle est entraîné trop peu ou trop.

Courbe de Caractéristique de Fonctionnement du Récepteur (CFR)

• Trace le taux de vrais positifs par rapport au taux de faux positifs pour différents seuils de classification.
• Utilisé pour évaluer la performance des modèles binaires de classification.

Aire sous la courbe (ASC)

• Mesure l'aire sous la courbe CFR.
• Une ASC plus élevée indique une meilleure performance.
• Ces notes donnent un aperçu général des principaux concepts et des techniques d'apprentissage automatique.

Conclusion

• Chaque sujet peut être exploré plus en profondeur avec des ressources supplémentaires et des exercices pratiques.

Théorie algorithmique des jeux

• Étude des problèmes de décision multi-agents
• Étudie les contextes de conflit et de coopération
• Cherche à comprendre et à prédire les résultats
• Utilisé en économie, en sciences politiques, en biologie, en informatique, etc.

Exemple : Le dilemme du prisonnier

• Deux suspects sont arrêtés pour un crime.
• Ils sont dans des cellules séparées et ne peuvent pas communiquer.
• Si les deux avouent, ils écopent chacun de 10 ans de prison.
• Si l'un avoue et que l'autre n'avoue pas, le confesseur est libéré et l'autre écope de 20 ans.
• Si aucun n'avoue, ils sont tous deux condamnés à 1 an de prison.

Que devrait faire chaque suspect ?

• Si B avoue, A a intérêt à avouer (10 ans contre 20 ans).
• Si B n'avoue pas, A a intérêt à avouer (libre contre 1 an).
• $\Rightarrow$ A devrait avouer, quoi que fasse B.
• Le même argument s'applique à B.
• $\Rightarrow$ Les deux devraient avouer.

Pourquoi est-ce un dilemme ?

• Les deux sont mieux lotis s'ils n'avouent pas tous les deux (1 an contre 10 ans).
• Mais il n'est pas rationnel pour aucun des deux de ne pas avouer.
• En effet, chaque joueur ne se soucie que de son propre résultat.

La théorie algorithmique des jeux

• Intersection de la théorie des jeux et de l'informatique

Deux orientations principales

1. Algorithmes pour les jeux : calcul de solutions ou prédiction de résultats dans les jeux. Généralement axé sur des jeux trop vastes pour être résolus au moyen des techniques traditionnelles de la théorie des jeux.
2. Conception du mécanisme : concevoir les règles d'un jeu afin que le résultat soit souhaitable. Tenant compte du fait que les joueurs agiront dans leur propre intérêt.

Exemples de théorie des jeux algorithmiques

• L'algorithme PageRank de Google.
• Les enchères de recherche parrainées.
• Le routage du réseau.
• Bitcoin.
• Les réseaux sociaux.

Cinétique chimique

• La vitesse de réaction est définie comme la variation de la concentration d'un réactif ou produit par unité de temps.

Expression

• Pour une réaction : $$ \mathrm{aA + bB \longrightarrow cC + dD} $$
• Le taux peut être exprimé comme suit : $$ \text{Taux} = -\frac{1}{a} \frac{\Delta[A]}{\Delta t} = -\frac{1}{b} \frac{\Delta[B]}{\Delta t} = \frac{1}{c} \frac{\Delta[C]}{\Delta t} = \frac{1}{d} \frac{\Delta[D]}{\Delta t} $$
• Les unités de la vitesse de réaction sont généralement $\text{mol L}^{-1} \text{s}^{-1}$ ou $\text{M s}^{-1}$.

Loi sur la vitesse

• Exprime la relation entre la vitesse d'une réaction et la concentration des réactifs.
• Pour une réaction : $$ \mathrm{aA + bB \longrightarrow cC + dD} $$
• La loi sur la vitesse est exprimée comme suit : $$ \text{Taux} = k[A]^m[B]^n $$
  • $k$ est la constante de vitesse.
  • $m$ et $n$ sont les ordres de la réaction par rapport aux réactifs A et B, respectivement. Ils sont déterminés de manière expérimentale.

Ordre de Réaction

• Ordre global : la somme des exposants dans la loi sur la vitesse $(m + n)$.
• Réactions élémentaires : réactions qui se produisent en une seule étape. Pour les réactions élémentaires, ordres $m$ et $n$ correspondent aux coefficients stœchiométriques $a$ et $b$.

Facteurs Affectant la Vitesse de Réaction

1. Concentration des réactifs : En général, augmenter la concentration des réactifs augmente la vitesse de réaction.
2. Température : Augmenter la température augmente généralement la vitesse de réaction.
3. Catalyseur : Les catalyseurs augmentent la vitesse de réaction sans être consommés dans la réaction.
4. Superficie : Pour les réactions impliquant des solides, augmenter la superficie augmente la vitesse de réaction.
5. Rayonnement : Des réactions peuvent se produire sous l'effet du rayonnement, telles que les réactions photochimiques.

Dépendance de la Température sur la Vitesse de Réaction

• Dépendance de la Température sur la Vitesse de Réaction

Équation d'Arrhenius

• L'équation d'Arrhenius décrit la dépendance de la constante de vitesse $k$ à la température : $$ k = A e^{-E_a/RT} $$
  • $k$ est la constante de vitesse.
  • $A$ est le facteur pré-exponentiel (facteur de fréquence).
  • $E_a$ est l'énergie d'activation.
  • $R$ est la constante des gaz ($8.314 \text{ J mol}^{-1} \text{K}^{-1}$).
  • $T$ est la température absolue en kelvins.

Énergie d'Activation ($E_a$)

• L'énergie minimale requise pour que des réactifs se soumettent une réaction chimique. Elle peut être déterminée à partir de la pente du tracé de $\ln k$ en fonction de $1/T$. $$ \ln k = \ln A - \frac{E_a}{RT} $$

Catalyse

• Le catalyseur est dans la même phase que les réactifs.

Catalyse Hétérogène

Le catalyseur est dans une phase différente de celle des réactifs.

Enzymes

Des catalyseurs biologiques qui sont très spécifiques.

Mécanismes de réaction

• Un mécanisme de réaction est la séquence étape par étape des réactions élémentaires par lequel le changement chimique global se produit.
• L'étape la plus lente dans un mécanisme de réaction, ce qui détermine la vitesse globale de la réaction.

Lois sur la Vitesse Intégrée.

Réactions d'ordre zéro

• La vitesse est indépendante de la concentration. $$ \text{Vitesse} = k $$
• Loi des taux intégrés : $$ [A]_t = -kt + [A]_0 $$
• Demi-vie : $$ t_{1/2} = \frac{[A]_0}{2k} $$

Réactions du premier ordre

• La vitesse est proportionnelle à la concentration d'un seul réactif. $$ \text{Vitesse} = k[A] $$
• Loi des taux intégrés : $$ \ln[A]_t = -kt + \ln[A]_0 \quad \text{ou} \quad [A]_t = [A]_0 e^{-kt} $$
• Demi-vie : $$ t_{1/2} = \frac{0.693}{k} $$

Réactions du deuxième ordre

• La vitesse est proportionnelle au carré de la concentration d'un réactif ou au produit des concentrations de deux réactifs. $$ \text{Vitesse} = k[A]^2 \quad \text{ou} \quad \text{Vitesse} = k[A][B] $$
• Loi des taux intégrés (pour $\text{Vitesse} = k[A]^2$) : $$ \frac{1}{[A]_t} = kt + \frac{1}{[A]_0} $$
• Demi-vie : $$ t_{1/2} = \frac{1}{k[A]_0} $$
• Pour qu'une réaction se produise, des molécules de réactif doivent entrer collision avec suffisamment d'énergie (supérieure ou égale à l'énergie d'activation) et avec l'orientation correcte.

Points Important

• Énergie de Seuil : Énergie minimale requise pour la réaction.
• Collision Efficace : Collision avec suffisamment d'énergie et l'orientation appropriée, ce qui mène à une réaction.

Tableau Résumé des Équations Essentielles

Qu'est-ce que le trading algorithmique ?

• Le trading algorithmique est une méthode d'exécution d'ordres utilisant des instructions de négociation automatisées et préprogrammées afin de tenir compte de variables telles que le prix, le calendrier et le volume.
• Développement de la stratégie de négociation :
  • Identifier les possibilités
  • Recul-tester la stratégie
  • Automatiser l'exécution
• Placement et exécution des ordres :
  • L'algorithme surveille le marché
  • Un ordre est placé lorsque les conditions sont remplies
  • L'exécution se fait automatiquement
• Gestion des risques et optimisation :
  • Surveillance continue
  • Ajustements aux conditions du marché
  • Minimiser les risques/maximiser le bénéfice

Avantages

• Influence émotionnelle réduite.
• Exécution des ordres améliorée.
• Capacités rétro-testées.
• Possibilités de diversification.
• Réduction des coûts.
• Stratégies de négociation algorithmique
  • Stratégies de suivi de tendance : Suivre les tendances afin de générer des bénéfices
  • Stratégies de retour à la moyenne : Capitaliser sur des prix revenant à la moyenne
  • Possibilités d'arbitrage : Exploiter les différences de prix sur différents marchés
  • Stratégies de création de marchés : Profiter de la fourchette acheteur-vendeur
  • Rééquilibrage du fonds indiciel : Négociation sur la base d'ajustements de fonds indiciels
• Plateforme de négociation algorithmique
  • Interactive Brokers : Plateforme populaire possédant des outils de négociation avancés.
  • MetaTrader 4/5 : Plateforme largement utilisée pour le trading de forex et de CFD.
  • TD Ameritrade : Plateforme établie possédant des ressources pédagogiques.
  • QuantConnect : Plateforme basée sur le cloud pour la négociation algorithmique.
  • NinjaTrader : Plateforme possédant des graphiques avancés et des capacités de rétro-testage.
• Avis de non-responsabilité* : La négociation algorithmique implique des risques. Le rendement passé n'est pas indicatif des résultats futurs.