Il y a deux jours, j’ai dîné avec quelques amis du monde des crypto-monnaies, et le sujet est rapidement tombé sur le trading quantitatif. Un gars s’est mis à se plaindre en disant qu’on trouve partout dans le marché des « voix » qui parlent de « quantitatif », que même les débutants qui viennent tout juste d’entrer dans le secteur commencent à s’y intéresser, parlant sans arrêt d’« algorithmes » et de « backtesting ». Il a dit qu’il en avait un peu marre d’entendre ça, car la majorité des gens ne comprennent pas vraiment ce qu’est un vrai trading quantitatif.

En fait, ce problème est assez courant. Commençons par clarifier le concept de trading quantitatif, histoire de ne pas se laisser impressionner par tous ces termes techniques : en gros, c’est une méthode qui utilise des modèles mathématiques, des analyses statistiques et du code informatique pour remplacer la décision humaine dans l’exécution des ordres de trading. L’idée de base est simple — « extraire des probabilités de gains à partir de données historiques ». Par exemple, en étudiant les fluctuations passées des prix, le volume des transactions, on repère des modèles potentiels, puis on vérifie si ces modèles sont réellement efficaces à l’aide de modèles, et enfin, on laisse un programme automatiser le trading. Cela permet d’éviter que les émotions comme la cupidité ou la peur n’interfèrent.

Quand j’ai commencé à m’intéresser au quant, j’ai passé plus d’une semaine à faire du nettoyage de données. Il faut savoir que le trading quantitatif à l’échelle institutionnelle ne se limite pas aux données de marché, il doit aussi intégrer des indicateurs macroéconomiques, des dynamiques sectorielles, et le modèle lui-même implique des connaissances avancées comme la théorie des probabilités ou l’apprentissage automatique. Le plus important, c’est de faire de nombreux backtests pour s’assurer que le système fonctionne de façon stable dans différents environnements de marché.

Des institutions comme Fantom ou Jiukun ont des équipes de recherche composées majoritairement de diplômés de grandes écoles. Chaque année, elles investissent des sommes astronomiques dans l’infrastructure de données et la R&D. Ces institutions disposent d’un système complet de gestion des risques, de sources de données variées, et d’années d’optimisation continue.

À l’inverse, pour les traders particuliers, les outils et stratégies « quantitatifs » qu’ils peuvent utiliser se limitent souvent à de l’automatisation de trading basique. La différence ? La quantification institutionnelle est systématique, multidimensionnelle, et rigoureusement testée ; alors que pour le trader individuel, c’est souvent juste quelques indicateurs techniques empilés ou une logique de trading copiée-collée. Quand le marché change, ces stratégies simples ont vite fait de devenir inefficaces.

Une réalité plus concrète : les institutions ont des fonds importants, un accès à une quantité massive de données, et des ressources techniques conséquentes. Elles peuvent supporter des échecs de backtest ou des ajustements de modèles. Les particuliers, eux, sont souvent attirés par des influenceurs qui vendent des « outils quantitatifs » en échange d’argent, en regardant quelques vidéos de formation, et pensent qu’ils ont saisi l’essence du quant. Mais au final, ils perdent de l’argent et réalisent que le vrai problème, c’est qu’ils n’ont pas les compétences ou les ressources pour faire ça sérieusement.

Donc, pour les amis qui viennent tout juste d’entrer dans le secteur, il vaut mieux d’abord maîtriser les bases, comprendre comment fonctionne réellement le marché. Si vous voulez vraiment faire du trading quantitatif, il faut soit avoir des compétences techniques et des données solides, soit commencer humblement avec des stratégies automatisées simples. Ne vous laissez pas impressionner par le mot « quantitatif » — souvent, c’est juste un argument marketing.