PROJET

Logiciel de trading algorithmique pour un trading automatisé maîtrisé

Développement logiciel sur mesure, Données de marché en temps réel, Développement de stratégies de trading, Backtesting et optimisation, Exécution automatisée des ordres, Suivi des risques, Rapports de trading

  • Secteur: Gestion d’investissements
  • Bulgarie Localisation: Bulgarie
  • Délai de livraison: 16 semaines
  • Technologies: Python, JavaScript / TypeScript (Node.js)
4+ mois

Ce client est une société d’investissement bulgare, pour laquelle les décisions manuelles sur les marchés sont lentes et irrégulières. Le logiciel demandé exploite des données de marché en temps réel ou historiques et applique des stratégies de trading configurables. Il fournit des signaux, des résultats de tests et des ordres automatisés à l’équipe de trading. Les rapports permettent de consulter les résultats et réunissent le développement des stratégies, l’analyse et l’exécution au sein d’un système maîtrisé.

Résumé

Problème

La société d’investissement perd du temps à passer de l’analyse de marché au test des stratégies, à l’exécution des ordres et à la création de rapports.

Solution

La solution est devenue un système de trading unique pour les stratégies configurables, les données de marché et les ordres automatisés. Elle comprend également des contrôles des risques et des rapports.

Résultat

Le logiciel est conçu pour réduire le travail manuel lié au trading et les vérifications répétées entre les différentes étapes.

Histoire du client

Le client est une société d’investissement bulgare. Elle travaille avec des données de marché et des stratégies de trading nécessitant analyse, test, exécution et suivi.

Les décisions manuelles et irrégulières font perdre du temps à l’entreprise. Son équipe de trading doit également examiner les signaux, les positions et les ordres.

La demande était simple : créer un système de trading automatisé acceptant des données en temps réel ou historiques, appliquant les règles définies par le client, générant des décisions de trading et gérant les ordres via la connexion de trading requise.

La solution a été conçue autour de modules distincts pour la configuration des stratégies, les signaux en direct, le backtesting, l’exécution et les rapports. Le suivi des risques a été intégré comme une composante distincte du processus de trading.

Le client demandait

  1. Configurer des stratégies avec des indicateurs, des règles, du machine learning ou l’analyse de l’évolution des prix
  2. Utiliser des données de marché et des données connexes en temps réel ou historiques
  3. Générer des signaux, des points d’entrée et de sortie ainsi que des décisions de trading
  4. Exécuter et gérer les ordres via des connexions de courtiers ou de marchés

Pourquoi les logiciels prêts à l’emploi ne convenaient pas

Les plateformes de courtage couvrent l’achat, la vente et la gestion de portefeuille, mais elles ne correspondent pas au processus complet de cette entreprise. La solution demandée a été conçue pour réunir les stratégies personnalisées, le backtesting et l’exécution automatisée au sein d’un même flux de travail. Les contrôles des risques et le suivi en direct ont été intégrés au processus de trading.

Présentation du projet

La solution a été conçue autour d’un éditeur de stratégies permettant à l’entreprise de configurer les règles de trading, les indicateurs et les paramètres de marché. Les données historiques ou en temps réel alimentent cette même configuration.

Pour gérer le développement des stratégies, un module de backtesting a été fourni. Il compare le comportement d’une stratégie sur des données historiques et affiche les résultats des transactions ainsi que les indicateurs de performance.

Le tableau de bord en direct analyse les données de marché et affiche les signaux d’achat et de vente, les points d’entrée et de sortie ainsi que les positions ouvertes. L’équipe de trading dispose ainsi d’une vue unique de l’activité actuelle du marché.

L’exécution automatisée a été conçue autour des plateformes de trading, des API de courtiers et des API de marchés. Le moniteur d’exécution affiche l’état des ordres, les transactions exécutées et les limites de risque pendant le traitement des ordres.

L’historique des transactions, le P&L et le drawdown maximal sont disponibles pour consultation. Le système exporte ces données au format JSON, Excel ou PDF.

Fonctionnalités clés livrées

  • Éditeur configurable de stratégies de trading
  • Données de marché en temps réel et historiques
  • Configuration des indicateurs techniques et des règles
  • Génération de signaux d’achat et de vente
  • Backtesting et optimisation des stratégies
  • Exécution automatisée des ordres
  • Suivi des limites de risque et de l’exécution
  • Suivi des positions ouvertes et des performances
  • Journaux de transactions et rapports
  • Exports P&L, JSON, Excel et PDF

Peut être ajouté

+ Analyse des actualités et des réseaux sociaux + Documents réglementaires des entreprises et données fondamentales + Stratégies de machine learning + Tests prospectifs ou en mode démo + Alertes TradingView vers Telegram + Connexions supplémentaires à des courtiers ou marchés

Qui d’autre peut utiliser cette solution

Ces entreprises ont une tâche similaire, et la même solution peut être adaptée à leurs données de trading, à leurs stratégies et à leurs règles d’exécution.

Une entreprise de trading d’actions et d’indices

Tâche Elle a besoin de décisions intrajournalières ou de day trading automatisées à partir des données de marché.
Comment la solution aide La solution applique ses règles de trading, génère des signaux et surveille les positions et les ordres.

Une activité de trading sur le marché indien

Tâche Elle négocie des actions, options, contrats à terme ou indices via des plateformes de courtiers.
Comment la solution aide La solution relie les données de marché et l’exécution par le courtier aux tests de stratégies, aux signaux et aux contrôles des risques.

Une activité de trading quantitatif

Tâche Elle développe des stratégies statistiques, de machine learning ou de trading haute fréquence.
Comment la solution aide La solution fournit des algorithmes configurables, le backtesting, l’optimisation, l’exécution et les rapports de performance.

Stack technologique

Python

Traitement des stratégies et des données

Python prend en charge l’analyse des données de marché, la logique des stratégies, les tests et les rapports.

JavaScript / TypeScript (Node.js)

Interface et services de trading

JavaScript et TypeScript prennent en charge l’interface des stratégies et les services de trading partagés.

ccxt

Connexion à l’API d’un marché

ccxt (une bibliothèque qui connecte les logiciels de trading aux marchés) fournit des connexions aux marchés pour le trading automatisé.

vectorbt

Backtesting de stratégies à grande échelle

vectorbt (une bibliothèque de test des stratégies de trading) analyse le comportement des stratégies sur des données historiques.

@tradejs/core

Création de stratégies et utilitaires

@tradejs/core (une bibliothèque de trading et de backtesting compatible avec les navigateurs) prend en charge la configuration des stratégies et les fonctions de trading partagées.

pandas

Analyse des données de marché

pandas fournit des structures de données pour l’analyse des marchés et des résultats de trading.

numpy

Calculs sur les tableaux

numpy fournit des calculs sur les tableaux de données de marché et de performance.

scipy

Calcul scientifique

scipy fournit des algorithmes fondamentaux pour le calcul scientifique en Python.

Excel, JSON and PDF

Formats d’export des rapports

Ces formats permettent d’exporter le P&L, les journaux de transactions, les résultats du backtesting et les rapports.

Intégrations

Broker APIs and exchange APIs

Le système envoie et gère les ordres automatisés via la connexion requise au courtier ou au marché.

Trading platforms

Les plateformes de trading fournissent la connexion au marché et à l’exécution utilisée par le système de trading.

NSE and BSE

Le nse et bse Python APIs provide access to Indian stock-market data where required.

Polygon.io

Le polygon wrapper Python fournit des données de marché sur les actions, obligations, options et recherches associées.

Excel, JSON and PDF

Le système exporte l’historique des transactions, le P&L, le drawdown, les résultats du backtesting et les rapports dans ces formats.

Le résultat

Les stratégies restent connectées aux données de marché

L’écran de configuration de la stratégie réunit la sélection du marché, les indicateurs et les règles. L’entreprise configure la stratégie avant les tests ou l’analyse en direct.

Le moteur de trading applique les règles configurées aux données de marché historiques ou en temps réel et prépare la stratégie à générer des signaux.

Comment cela fonctionne

  1. L’éditeur de stratégies enregistre les paramètres des stratégies de trading et les règles fournies par le client.
  2. Les données de marché fournissent l’instrument et l’intervalle sélectionnés.
  3. Les modules d’indicateurs et de règles préparent la stratégie au backtesting ou à l’analyse en direct.
  • Les indicateurs techniques, l’évolution des prix, les figures graphiques, le sentiment et le machine learning peuvent être intégrés si nécessaire.
Conseil : La configuration de la stratégie peut être structurée autour du marché, du type d’actif, de l’intervalle et des règles d’exécution propres à l’entreprise.
Configuration de la stratégie et du marché

Configuration de la stratégie et du marché

Fonctions affichées sur cet écran
Développer des algorithmes de trading Analyser les indicateurs techniques Backtester une stratégie de trading

Les signaux en direct sont visibles dans une seule vue de trading

Le tableau de bord du marché en direct affiche les données actuelles du marché, les signaux générés et les points d’entrée et de sortie. L’analyse technique et les positions ouvertes restent visibles à côté de la vue active du marché.

L’entreprise dispose ainsi d’un emplacement clair pour examiner les décisions de trading automatisées avant leur exécution et pendant que les positions restent ouvertes.

Comment cela fonctionne

  1. La vue du marché en direct affiche les données en temps réel et les signaux actuels.
  2. Le panneau d’analyse technique présente les indicateurs avec les points d’entrée et de sortie.
  3. Le tableau de bord résume les positions ouvertes et fournit les informations d’alerte.
Tableau de bord du marché et des signaux en direct

Tableau de bord du marché et des signaux en direct

Fonctions affichées sur cet écran
Utiliser des flux de données en temps réel Analyse de marché en temps réel Analyser les indicateurs techniques Générer des signaux de trading Afficher les données de trading

Les stratégies sont testées avant les décisions d’exécution

L’écran de backtesting et d’optimisation compare le comportement des stratégies sur des données historiques. Il affiche les résultats transaction par transaction et les graphiques de performance.

Les contrôles d’optimisation aident l’équipe de trading à examiner l’effet des paramètres de stratégie sur le P&L et le drawdown maximal avant d’utiliser la stratégie avec des données en direct.

Comment cela fonctionne

  1. Le sélecteur de période de test historique fournit la période et les données de marché nécessaires.
  2. Le module de backtesting calcule les résultats, les transactions et le P&L de la stratégie.
  3. Le module d’optimisation compare les résultats des paramètres et les affiche dans des tableaux et des graphiques.
  • Le backtesting peut utiliser vectorbt (une bibliothèque de test des stratégies de trading), backtesting, bt ou @tradejs/core.
Remarque : Les résultats historiques décrivent le comportement de la stratégie sur les données sélectionnées ; ils ne garantissent pas les performances futures.
Résultats du backtesting et de l’optimisation

Résultats du backtesting et de l’optimisation

Fonctions affichées sur cet écran
Backtester une stratégie de trading Optimiser un algorithme de trading Calculer le drawdown maximal

Les ordres et les contrôles des risques restent observables

Le moniteur d’exécution réunit l’état des ordres, les limites de risque et les journaux d’exécution sur un seul écran. Il couvre les ordres exécutés, modifiés et annulés ainsi que l’activité actuelle de trading.

L’exécution automatisée relie la stratégie configurée aux plateformes de trading, aux API de courtiers ou aux API de marchés, tandis que le moniteur rend le parcours des ordres visible.

Comment cela fonctionne

  1. Le module d’exécution envoie et gère les ordres via la connexion de trading configurée.
  2. Le tableau d’état des ordres affiche les ordres exécutés, modifiés et annulés.
  3. Les modules de suivi affichent les limites de risque, les journaux en direct et les indicateurs de performance.
Moniteur des ordres, des risques et de l’exécution

Moniteur des ordres, des risques et de l’exécution

Fonctions affichées sur cet écran
Exécution des transactions en temps réel Exécuter des ordres au marché Suivi de la gestion des risques

Les données de trading sont prêtes à être consultées et exportées

L’écran des rapports et de l’historique des transactions organise les transactions exécutées, les journaux et le P&L. Les analystes, les responsables et les comptables peuvent consulter le même historique de trading.

Les actions d’export fournissent des informations structurées pour des analyses complémentaires et les rapports financiers. Le système enregistre les informations sélectionnées au format JSON, Excel ou PDF.

Comment cela fonctionne

  1. Le sélecteur de rapports charge l’historique des transactions, les transactions exécutées et les données P&L.
  2. Le module de reporting crée des rapports de backtesting et en temps réel à partir des données de trading.
  3. Les modules d’export enregistrent les informations sélectionnées au format JSON, Excel ou PDF.
  • pyexcel-io (une bibliothèque de lecture et d’écriture de données de tableur) prend en charge les exports tabulaires structurés.
  • jspdf (une bibliothèque JavaScript de création de documents PDF) prend en charge la génération de rapports PDF.
Rapports et historique des transactions

Rapports et historique des transactions

Fonctions affichées sur cet écran
Générer des rapports pour analyse Exporter le P&L vers Excel Calculer le drawdown maximal Consigner l’activité de trading

Ce que fournit la solution

Grâce à cette solution, la société d’investissement peut :

  • Configurer des stratégies de trading autour de ses propres indicateurs, règles, marchés et intervalles
  • Analyser les données de marché en temps réel et historiques dans un seul système
  • Générer des signaux, des points d’entrée et de sortie ainsi que des décisions de trading
  • Tester et optimiser les stratégies avant leur exécution en direct
  • Gérer les ordres automatisés via des connexions à des courtiers, marchés ou plateformes
  • Surveiller les risques, les positions, les journaux, les performances et les rapports

Les systèmes prêts à l’emploi auraient-ils pu faire le travail ?

Avant la conception, la tâche a été comparée aux produits prêts à l’emploi à partir de leurs propres descriptions.

Besoins du client Plateformes de courtage Kite, MetaTrader 5, thinkorswim Outils de trading automatisé Galileo FX, Abbado Solution sur mesure
Configurer des stratégies de trading personnalisées partiellement —
Utiliser des données de marché en direct ou historiques partiellement
Générer des signaux et des décisions de trading partiellement
Exécuter des ordres via des API partiellement
S’adapter aux propres règles du client : étapes, rôles, rapports — —
Toutes les étapes au même endroit — —
Aucune étape manuelle entre les programmes — —

Selon les descriptions publiques des produits et de leur catégorie.

Les produits prêts à l’emploi couvrent des parties importantes de la tâche, comme le trading, l’analyse et l’exécution des ordres. Un produit prêt à l’emploi suffit lorsqu’une seule de ces fonctions est nécessaire.

Ce client avait besoin de son propre logiciel, car les stratégies, les tests, les contrôles des risques, le suivi, les rapports et les règles d’exécution requis devaient fonctionner ensemble au même endroit.

En conclusion

En conclusion, la solution a été conçue pour éliminer le travail manuel du parcours allant des données de marché et des règles de stratégie aux décisions testées, aux ordres contrôlés et aux rapports de trading.

FAQ

Vous envisagez de créer un système similaire ? Consultez les réponses ci-dessous pour découvrir comment un logiciel de trading algorithmique peut être adapté aux données de marché, aux stratégies, à l’exécution et aux rapports.

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