Un Guide Rapide Sur Les Algorithmes D'investissement

Ainsi, en faisant l’un des meilleurs outils de backtesting.

Ce signal est utilisé pour identifier que la dynamique se déplace dans la direction de la moyenne à court terme. Ce sont deux avantages majeurs du trading algo. Le PR de NB est nettement inférieur à celui des autres algorithmes ML classiques.

Vous avez un algorithme à remercier pour cela. Le trading par algorithmes est une approche de filtrage des actions basée sur des chiffres qui vous aide à aborder le trading de manière mathématique. Un outil d'exécution automatisé pourrait donc optimiser chacun des paramètres les plus importants ou une combinaison de ceux-ci. En d’autres termes, l’analyse technique a pour objectif de déterminer dans quelle direction le prix d’un actif donné est plus susceptible de fluctuer compte tenu de la façon dont cet actif est négocié maintenant et par le passé. 3 milliards avant les dépenses pour 2019 [10], ce qui est nettement inférieur au maximum de 21 milliards de dollars US que les 300 sociétés de courtage en valeurs mobilières et les fonds spéculatifs qui se sont ensuite spécialisés dans ce type de négociation ont réalisé des bénéfices en 2019 [11], ce que les auteurs avaient alors appelé "relativement petit" et "étonnamment modeste" par rapport au volume global des transactions du marché. Comment déposer une épingle sur google maps (mobile et desktop), il existe également un marché boursier simulateur pour les enfants maintenant. Pyfolio se distingue par sa capacité à introduire des degrés d’incertitude dans un ensemble statique de données et à évaluer les métriques bayésiennes du portefeuille de l’utilisateur. En informatique, un arbre binaire est une structure de données arborescente dans laquelle chaque nœud a au plus deux enfants, appelés enfant gauche et enfant droit.

Il peut créer une collection importante et aléatoire de traders boursiers numériques et tester leurs performances sur des données historiques. Supposons que si vous avez pour tâche de boire de l’eau provenant d’une bouteille, l’algorithme ou l’ensemble des opérations à suivre sera le suivant: obtenir la bouteille d’eau, ouvrir le bouchon, boire l’eau, fermer le bouchon et placer la bouteille à droite. endroit. RabbitMQ est un courtier de files d'attente de messages open source bien respecté. Dans cette partie, nous utilisons des algorithmes ML comme classificateurs pour prédire les hauts et les bas des actions dans SPICS et CSICS, puis nous utilisons les résultats de la prédiction comme signaux de négociation pour le trading quotidien. Par conséquent, la performance du backtesting peut avoir tendance à être trop optimiste. De manière générale, les modèles DNN ont une capacité plus grande à prendre en charge les coûts de transaction que les modèles ML classiques. Les outils de profilage sont utilisés pour déterminer où se trouvent les goulots d'étranglement.

Le MDD des autres algorithmes de négociation augmente de plus de 80% par rapport à ceux qui ne tiennent pas compte des coûts de transaction.

Avertissement

Python et R nécessitent beaucoup moins de lignes de code (LOC) pour obtenir des fonctionnalités similaires, principalement en raison des bibliothèques étendues. C'est là qu'intervient la stratégie de backtest comme outil essentiel pour l'estimation de la performance de l'hypothèse conçue sur la base de données historiques. Q: qu'est-ce que l'extraction de crypto-monnaie?, À l'avenir, étant donné que le nombre de nouveaux bitcoins que les mineurs sont autorisés à créer dans chaque bloc diminue, les redevances représenteront un pourcentage beaucoup plus important des revenus de l'exploitation minière. Comment calculez-vous le VWAP? Il existe deux types d'arbres de décision: Aucun manquement de l'une ou l'autre partie à exercer ou à appliquer l'un quelconque de ses droits en vertu du présent Accord ne constituera une renonciation à ces droits. Après les travaux préparatoires, il est temps de créer l’ensemble des moyennes mobiles simples courtes et longues sur les fenêtres temporelles longues et courtes respectives.

Les paramètres comparés comprennent le pourcentage de profit, le facteur de profit, le prélèvement maximal et le gain moyen par transaction.

Composant De Modèle

D'une manière générale, l'idée est que les prix les plus élevés et les plus bas d'une action sont temporaires et que le prix d'une action a tendance à avoir un prix moyen au fil du temps. Les réseaux de neurones sont constitués de couches de nœuds interconnectés entre les entrées et les sorties. Les techniciens, comme on appelle les analystes techniques, ne se préoccupent que de deux choses: Au cours des dernières années, l'impact de la négociation en ligne est devenu plus visible, notamment en 2019.

  • LES PROGRAMMES DE NÉGOCIATION SIMULÉES EN GÉNÉRAL SONT ÉGALEMENT SOUMIS AU FAIT QU'ILS SONT CONÇUS POUR PROFITER DE HINDSIGHT.
  • En réalité, les différences entre les résultats de performance hypophysaire et les résultats réels obtenus ultérieurement par tout programme de trading particulier sont très partagées.
  • La chance est-elle liée à cela?

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Comment fonctionnent ces algorithmes? Savoir comment calculer le pourcentage de changement quotidien est une bonne chose, mais qu’est-ce que vous voulez connaître les rendements mensuels ou trimestriels? Qu'est-ce que le trading algorithmique? DataFrame qui est nommé et initialisez-le en définissant la valeur de toutes les lignes de cette colonne sur. Moyennes mobiles, évitements et mouvements de prix importants.

Néanmoins, le comportement de cet algorithme devrait être beaucoup plus rapide que celui des traders quotidiens manuels moyens. Par exemple, si le prix d’Apple est inférieur à 1 USD, Microsoft baissera de 0 USD. Si vous souhaitez obtenir une évaluation plus approfondie, je vous recommande ces outils: Le trading algorithmique est un système commercial dans lequel le système est programmé dans un ordinateur et autorisé à exécuter des ordres sans intervention humaine. Notez que la taille de la fenêtre peut et va changer le résultat global: Par exemple, si le magasin de données utilisé ne fonctionne pas correctement, même avec des niveaux d'optimisation importants, il peut être échangé avec un minimum de réécritures dans l'API d'ingestion de données ou d'accès aux données.

Vous devez surveiller plusieurs paramètres lors de l’analyse des performances et des risques d’une stratégie. Un équipement informatique performant, des algorithmes intelligents précis et rapides et des données volumineuses financières peuvent, conjointement, contribuer à la prise de décision en matière de négociation programmée et automatisée de titres, ce qui a été progressivement accepté par les praticiens du secteur. McBride, un écrivain américain, a déclaré: «Ce dont vous avez besoin, c'est d'une certaine connaissance critique du fait que vous êtes presque toujours soumis à un algorithme. Pour en savoir plus sur les teneurs de marché, vous pouvez consulter cet article intéressant. Analyse de comparaison multiple entre les ARR de deux stratégies de trading quelconques. Nous sommes nombreux à compter de plus en plus sur les ordinateurs et la technologie, et les investisseurs ne font pas exception. Toute stratégie de trading algorithmique nécessite une opportunité identifiée qui soit rentable en termes d’amélioration des bénéfices ou de réduction des coûts. Voici comment je me suis enrichi rapidement (de façon réaliste):. Rappelez-vous qu'il est nécessaire de se méfier de tels systèmes si c'est le cas!

Bourse Virtuelle

Les actions fortement négociées permettent aux investisseurs de négocier rapidement et facilement, sans modifier radicalement le prix des actions. Efficacité des ressources: Une autre bonne chose à propos de la stratégie de suivi de tendance est qu’elle peut être appliquée à une variété de délais différents. Les principaux paramètres de modèle et d’apprentissage de ces algorithmes d’apprentissage ML sont présentés dans les Tableaux 1 et 2. AlgorithmicTrading. L'algorithme achète et vend le même stock BEAUCOUP de fois en peu de temps. Ces algorithmes deviendront plus complexes à mesure que le trading algorithmique pourra s’adapter à différents modèles en utilisant l’IA.

Ainsi, il est lié à la probabilité que le mouvement prédit se produise. N'hésitez pas à rejoindre notre communauté Slack et poser des questions! Les ASR de tous les algorithmes ML traditionnels, à l'exception de CART, ne sont pas nettement inférieurs à ceux des six modèles DNN; même les ASR de NB, RF et XGB sont nettement supérieurs à ceux de certains algorithmes DNN. La prochaine étape est le taux de croissance annuel composé (CAGR), qui vous procure un taux de rendement constant sur toute la période. L'algorithme adapte le contenu en fonction de ce qu'il détermine comme étant le plus susceptible de vous convenir. [wts] [usa-fl] [h] jeux de console, snes, nda, genesis, psx, ps2, xbx, gcn, plus! [w] paypal, crypto, application cash, argent comptant local. Les composants de la construction du portefeuille et de la gestion des risques sont souvent négligés par les traders algorithmiques de la grande distribution. Par conséquent, il existe des différences significatives entre les stratégies de négociation MDD, y compris l’indice de référence et le BAH. On peut suivre les fondamentaux, les mouvements de prix quotidiens, les rapports d’entreprise, les nouvelles, les concurrents, les fournisseurs, les brevets, les poursuites, la météo, etc. pour prévoir le marché boursier.

Le PR de GRU est nettement inférieur à celui de tous les algorithmes ML classiques.

Dans certains articles, les auteurs pensent que ces algorithmes avancés peuvent capturer les changements dynamiques du marché financier, simuler le processus de négociation des actions et prendre des décisions d'investissement automatiques. Il n'y a pas de frais de fonds, de gestion ou de frais divers. Araignée d'acier (art), le soudage fournit aux navires des joints étanches à l'eau et à l'huile, indispensables à leur performance en mer. Tandis que les ARR des autres algorithmes de trading diminuent de plus de 100% par rapport aux algorithmes sans coût de transaction. Sous la même structure de coûts de transaction, les algorithmes DNN, en particulier les MLP, DBN et SAE, présentent une dégradation des performances inférieure à celle de l'algorithme ML traditionnel, ce qui indique que les algorithmes DNN ont une forte tolérance aux changements de coût de transaction. Le choix du modèle a un effet direct sur les performances du système de négociation algorithmique. Un "signal" est créé!

Les jours où le signal est 0, le résultat final sera 0 à la suite de l'opération 100 * signaux ['signal'].

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Tous les droits qui ne vous sont pas spécifiquement accordés sont conservés par le concédant. L'ARR de MLP est significativement plus élevé que celui de RF, mais il n'y a pas de différence significative entre MLP et d'autres algorithmes. Cette forme de négociation utilise un programme informatique, qui suit un ensemble d'instructions défini (un algorithme) pour placer une transaction. L'indice MDD de l'indice CSI 300 (indice de référence) est la plus petite de toutes les stratégies de négociation. Paul fynn (allemagne), cela rapportera des dividendes corrects, car chaque petit peu de valeur que vous découvrirez au cours de ce processus ajoutera à votre rentabilité. Pour les opérations à plus haute fréquence, il est nécessaire de se familiariser avec l'optimisation interne et l'optimisation de la transmission réseau. Outre ces questions, nous avons abordé de nombreuses autres questions sur les stratégies de négociation algorithmique dans cet article.

Conçu spécialement pour le trading avec InteractiveBrokers, il se distingue par sa flexibilité. Respectivement de 93%, tandis que les ARR des autres algorithmes de négociation diminuent de plus de 100% par rapport à ceux sans coût de transaction. Ou connectez-vous avec votre compte social, vous êtes payé via PayPal, virement bancaire, chèque et carte Visa, selon le site. ÉGALEMENT, PARCE QUE LES MÉTIERS N'ONT PAS ÉTÉ EXÉCUTÉS, LES RÉSULTATS PEUVENT ÊTRE COMPENSÉS POUR L'IMPACT, LE CAS ÉCHÉANT, DE CERTAINS FACTEURS DE MARCHÉ, TELS QUE LE MANQUE DE LIQUIDITÉ. Vous pouvez facilement utiliser les pandas pour calculer certains paramètres et juger de votre stratégie de trading simple.

Leur plate-forme a été construite en C #et les utilisateurs ont la possibilité de tester des algorithmes dans plusieurs langages, notamment en C #et en Python. S'il n'y a pas de position existante dans l'actif, une commande est passée pour le numéro cible complet. Les marchés de la crypto-monnaie offrent plusieurs avantages aux traders algorithmiques. La partie intéressante sur le trading algorithmique, en particulier sur le trading haute fréquence, est que ce n’est pas sur le pourcentage de rendement que vous pouvez générer. La méthode WFA est illustrée à la figure 2. Nombreux sont ceux qui croient qu'il est judicieux d'investir dans des hedge funds négociant en utilisant uniquement des algorithmes. Cela signifie voir comment il se comporte par rapport aux données de marché réelles du passé. AI Stock Trading AI façonne l'avenir du négoce d'actions.

Soutien

Le trading algorithmique a évolué parallèlement au trading électronique. Pour le moment, nous paierions des frais de transaction en raison des opérations de négociation. Dans le trading algorithmique, l'élaboration de stratégies est la mesure la plus significative. Ses portefeuilles de modèles sont améliorés par des algorithmes d'intelligence artificielle. Il est important de déterminer si la sécurité répond ou non à ces trois exigences avant d'appliquer l'analyse technique. Au début de 2019, il a encaissé un financement de 50 roupies lakh par des investisseurs providentiels basés à Delhi, Pankaj Chopra et Ankush Gupta. Dans ce cas particulier, nous choisirons le trading en paires, stratégie d’arbitrage statistique neutre sur le marché (neutre sur le plan bêta) et générant un alpha, i. En pratique, il est plus difficile d’en tirer parti.

Sur les marchés financiers modernes, les investisseurs performants utilisent bien des informations de haute qualité pour prendre des décisions d'investissement et, plus important encore, ils peuvent prendre des décisions rapides et efficaces en fonction des informations dont ils disposaient déjà. Ils devraient donc être considérés comme des composants essentiels dès le début de la conception d’un système de négociation algorithmique. En outre, R est open source et gratuit. Il est probable que dans toute application de négociation quantitative personnalisée raisonnablement complexe, au moins 50% du temps de développement sera consacré au débogage, aux tests et à la maintenance.

Dans le même temps, le modèle DNN peut bien s’adapter aux modifications des structures de coûts de transaction. De nombreuses solutions de surveillance existent: Certaines entreprises tentent également d'attribuer automatiquement un sentiment (de savoir si les nouvelles sont bonnes ou mauvaises) aux reportages afin que le trading automatisé puisse fonctionner directement sur le reportage. Liens rapides, un ordre stop-limit est une combinaison d'ordres stop et d'ordres limites. Zipline a cessé ses activités en direct en 2019, mais il existe un projet open source Zipline-live qui fonctionne avec Interactive Brokers.

Tutoriel sur le trading algorithmique en R

Que cela nous plaise ou non, les algorithmes façonnent notre monde moderne et notre dépendance à leur égard nous impose l'obligation morale de chercher continuellement à les comprendre et à les améliorer. Les algorithmes modernes sont souvent construits de manière optimale via une programmation statique ou dynamique. Pour les situations commerciales, la mise en cache peut être extrêmement bénéfique. Les langues, , réalisez des bénéfices). Les données sur les prix (ou, comme l'appelle John Murphy, «action de marché») font référence à toute combinaison d'ouverture, de haut, de bas, de fermeture, de volume ou d'intérêt ouvert pour un titre donné sur une période donnée. En d'autres termes (moins créatifs), l'IA est un changeur de jeu pour le marché boursier. Les méthodes d’analyse de cette partie sont similaires à celles de la section 5. Par conséquent, les prix fluctuent en millièmes et même en microsecondes.

Comment Une Machine Apprend-elle?

En ajoutant «L» à son algorithme, Olsen est donc en mesure de modérer l'ampleur des variations de stocks sur des marchés perfides. Fichier "pandas/_libs/index. "Au fil des ans, les méthodes de BC traditionnelles ont montré une forte capacité de prévision des tendances des cours des actions [2–16]. Dans cet article, nous avons sélectionné 424 SPICS et 185 CSICS entre 2019 et 2019 comme objets de recherche. Nous commençons par construire un algorithme pour identifier les opportunités d'arbitrage. Par exemple, lors du backtesting en citant des stratégies, il est difficile de comprendre quand vous obtenez un remplissage. L'utilisation d'un algorithme vous permet d'effectuer des transactions au meilleur prix, de les synchroniser correctement, de réduire les erreurs manuelles et d'éviter les erreurs psychologiques. Cette stratégie particulière reposait sur un seul lot et étant donné que vous avez si peu de marge même si vous gagnez un montant décent, il ne serait pas évolutif.

Contrôles automatisés simultanés sur plusieurs conditions de marché. Les données sont structurées si elles sont organisées selon une structure prédéterminée. Les tâches mathématiques courantes se trouvent dans ces bibliothèques et il est rarement avantageux d’écrire une nouvelle implémentation. Tiré de The Alpha Engine: Les paramètres de négociation tels que les prix/volume anormaux, les retraits rapides et soudains et l'exposition des comptes pour différents secteurs/marchés doivent également être surveillés en permanence. À mesure que davantage de marchés électroniques s'ouvraient, d'autres stratégies de négociation algorithmiques étaient introduites. Comment tirer profit de votre entreprise d'exploration de données et d'intelligence artificielle:. Étant donné que je suis un développeur qui cherche toujours des moyens de faire fonctionner les choses, j'ai décidé de faire de la recherche et de trouver moi-même comment construire des choses similaires à celles de HFT. Idée originale de Goldman Sachs et des partenaires du millénaire, Algoriz emploie des experts en trading quantitatif, en apprentissage automatique et en marchés des capitaux afin de créer une technologie de trading pour le secteur des services financiers.

C’est en gros la colonne de gauche que vous avez parcourue. Les valeurs correctes des étiquettes de prédiction se trouvent sur la ligne diagonale de la matrice de confusion. Ici, j’ai mis en place un back-test de validation de concept de notre stratégie contre le simple achat et la détention d’actions Apple. La documentation est excellente et les bugs (du moins pour les bibliothèques de base) restent rares. Considérez les deux questions suivantes: Outre le symbole, il y a deux chiffres, le signal au centre à droite et la prévisibilité en bas à gauche.

Type, Fréquence Et Volume De La Stratégie

Ce processus offre l'avantage de générer des bénéfices indépendamment du résultat de l'événement. Au début, le NASDAQ a simplement fourni un système de cotation électronique affichant le prix des actions par voie électronique - il n’offrait pas de moyen d’exécuter réellement des transactions par voie électronique. Le trading haute fréquence continuera de croître et deviendra la forme dominante du trading algorithmique à l'avenir. Des versions sophistiquées de ces composants peuvent avoir un effet significatif sur la qualité et la cohérence de la rentabilité. Algo-trading est utilisé dans de nombreuses formes d'activités de trading et d'investissement, notamment: Tant qu'il y aura une différence de valeur marchande et de risque entre les deux branches, il faudra mobiliser des capitaux pour pouvoir gérer la position d'arbitrage long-short. Le principal avantage du débogage est qu'il est possible d'étudier le comportement du code avant un point de blocage connu. En rassemblant et en traitant des données provenant de diverses sources (articles de presse, publications sur les réseaux sociaux, états financiers) à travers le monde, la société systématise le processus d’investissement afin de «créer une compréhension de cause à effet des marchés, des sociétés et de la direction.

Configuration De L'espace De Travail

L'avenir a une croissance brillante et exponentielle en réserve pour le trading algorithmique. Cette méthode mathématique permet de calculer le prix moyen d'un stock sur une période donnée en fonction des indicateurs passés, des prévisions et de l'écart type. Cela crée des opportunités rentables pour les traders algorithmiques, qui capitalisent sur les transactions attendues offrant des bénéfices de 20 à 80 points de base en fonction du nombre d'actions dans le fonds indiciel juste avant le rééquilibrage du fonds indiciel. Dans ce document, nous divisons les coûts de transaction en coûts de transaction transparents et en coûts de transaction implicites. Incorporer une entreprise ou un symbole à votre stratégie n’en dit souvent pas grand-chose. Étant donné que les grands investisseurs institutionnels négocient un grand nombre d'actions, ce sont eux qui font un grand usage du trading algorithmique.

L’objectif est d’exécuter une commande proche du prix moyen pondéré en fonction du volume (VWAP). Les résultats individuels varient. L’intelligence artificielle destinée au commerce de GreenKey Technologies utilise la technologie de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel pour permettre aux commerçants de gagner du temps en recherchant leurs conversions, données financières et notes. Les tests de développement logiciel font référence au processus d’application de paramètres et de résultats connus à des fonctions, méthodes et objets spécifiques dans une base de code, afin de simuler le comportement et d’évaluer plusieurs chemins de code, afin de s’assurer que le système se comporte comme il se doit. En 2019, Kuants a été lancé en tant qu'entreprise à temps plein. Les programmes de trading simulés ou hypothétiques en général sont également soumis au fait qu'ils sont conçus avec le recul. Par exemple, algo trading pourrait utiliser des règles préprogrammées pour les actions qui atteignent ou tombent en dessous d’une moyenne mobile de 50 ou 200 jours. La volatilité est calculée en prenant un écart type de la fenêtre glissante sur le pourcentage de variation d’un stock.

Bien qu’elles soient potentiellement sujettes aux erreurs (susceptibles de générer des pointeurs en suspens), il est extrêmement utile d’avoir un contrôle précis de la manière dont les objets apparaissent sur le tas pour certaines applications. Son succès a motivé son équipe aux États-Unis à créer une plateforme similaire pour les marchés indiens. Les stratégies utilisant des données plus fréquemment que les barres minuscules ou détaillées nécessitent une attention particulière en termes de performances. La stratégie de base consiste à acheter des contrats à terme standardisés sur un maximum de 20 jours et à vendre sur un minimum de 20 jours.

  • Étant donné que vous aurez besoin d’être analytique et quantitatif lors de votre entrée dans le trading algorithmique ou de votre passage au trading algorithmique, il est impératif d’apprendre à programmer (certains sinon tous), à construire des systèmes infaillibles et à exécuter une stratégie de trading algorithmique appropriée.
  • Il est clair que certaines langues ont de meilleures performances que d'autres dans des cas d'utilisation particuliers, mais une langue n'est jamais "meilleure" qu'une autre dans tous les sens du terme.
  • Il est nécessaire d’examiner dans quelle mesure une langue est prise en charge, l’activité de la communauté autour d’une langue, la facilité d’installation et de maintenance, la qualité de la documentation et les coûts de licence/maintenance éventuels.
  • Comme le montre le tableau 27, le MDD augmente en même temps que le coût de transaction d'un algorithme de négociation.
  • Pourcentage du volume du marché.

Faible Coût Et La Précision Est La Clé

Ces règles sont ensuite utilisées en bourse pour automatiser l'exécution des ordres sans intervention humaine. Par conséquent, nous proposons les neuf hypothèses de base suivantes pour le test de signification dans lesquelles Hja (= 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) sont l'hypothèse nulle et les hypothèses alternatives correspondantes sont Hjb (= 1 , 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9). Les coûts associés à l'exploitation minière bitcoin?, en retour, les investisseurs reçoivent un paiement en récompense de leur temps. Nos conclusions sont importantes pour choisir le meilleur algorithme pour la négociation d'actions sur différents marchés. Il existe un ou plusieurs algorithmes pouvant être utilisés pour améliorer le modèle de manière continue, tels que KMeans, k-Nearen Voisins (KNN), Classification ou arbres de régression et l'algorithme génétique. Votre portefeuille Des logiciels tels que HDF5 ou kdb + sont couramment utilisés pour ces rôles.

P Box “tous les modèles sont fondamentalement faux, mais certains sont utiles”. Vous aide à respecter le plan. Heureux d'apprendre!

Certains deviennent difficiles, certains deviennent prudents. Le système nécessitera-t-il un module de gestion des risques ou de construction de portefeuille? Un sous-ensemble d'arbitrages de risque, de fusion, de titres convertibles ou de titres en difficulté qui compte sur un événement spécifique, tel qu'une signature de contrat, une approbation réglementaire, une décision judiciaire, etc. Comme le montre le tableau 26, l'ASR diminue avec l'augmentation du coût de transaction pour tout algorithme de trading. Points à considérer, dans le livre Nudge, les auteurs Richard Thaler et Cass Sunstein soutiennent que, pour atteindre tout objectif, il faut le décomposer en habitudes, celles-ci étant plus intuitives pour les personnes. Ils s'appuient sur des modèles de graphique et des indicateurs connus pour trouver des actions surventées ou surachetées. Le ARR du CSICS pour le trading quotidien avec différents coûts de transaction. Si l'écart de prix est suffisamment important (réduction des coûts de courtage) pour générer une opportunité rentable, le programme doit alors placer l'ordre d'achat sur le marché le moins cher et le vendre sur le marché le plus cher. Ces ordinateurs programmés peuvent échanger à une vitesse et à une fréquence impossibles pour un opérateur humain.