Gestion efficace des risques dans le trading de crypto

Conçu comme une introduction à la gestion des risques pour le trading de crypto-monnaie, cet article décrit quelques concepts de base autour de la probabilité et des statistiques, puis examine comment ils peuvent être utilisés dans le trading et l’investissement de crypto-monnaie ; utilisant principalement Bitcoin comme étude de cas.

Un peu de contexte sur les probabilités et le hasard

La première chose à comprendre lorsqu’on parle de gestion des risques est la probabilité. La probabilité est définie comme une mesure de la probabilité qu’un événement se produise; elle peut être exprimée en termes quantifiables ou statistiques. Pour exprimer mathématiquement la probabilité, nous utilisons des nombres appelés “distributions de probabilité”. Notre principal intérêt porte sur deux types de distributions de probabilité :

  • Distributions continues – Celles-ci décrivent les résultats d’un processus ; par exemple, le nombre de personnes dans un groupe d’âge donné (l’âge peut être considéré comme une représentation numérique du temps) ou le nombre d’échantillons nécessaires pour produire une proportion donnée d’erreurs. Les distributions continues sont utiles aux traders de crypto car elles peuvent donner un aperçu de la façon dont les prix évoluent.
  • Distributions discrètes – Il s’agit de cas particuliers de distributions continues où les résultats ne peuvent être divisés qu’en nombres ou catégories discrets ; par exemple, un casino possède 100 machines à sous. Chaque machine à sous est un résultat distinct avec une combinaison différente de symboles gagnants et perdants sur ses rouleaux, mais ils peuvent tous être considérés comme ayant la même distribution de probabilité. Les distributions discrètes sont utiles aux traders de crypto car elles peuvent donner un aperçu du comportement des marchés et des meilleures stratégies possibles pour négocier sur le comportement rentable de The News Spy.

Un peu de contexte sur les statistiques

Dans notre vie de tous les jours, nous prenons des décisions sur la base d’un ensemble de données qui ne sont pas nécessairement organisées de manière cohérente. Qu’est-ce qui est le plus susceptible de se produire, votre maison étant frappée par la foudre ou une inondation ? Afin de collecter des informations sur les distributions de probabilités et de prendre des décisions en fonction de celles-ci, nous avons besoin d’une méthode pour organiser les données en morceaux cohérents que nous pouvons manipuler mathématiquement : ce processus est appelé “analyse statistique”. L’analyse statistique comporte trois étapes fondamentales :

1. Collecte de données

2. Quantification des données

3. Analyser les données et prendre des décisions en fonction de celles-ci

Les traders de crypto utilisent l’analyse statistique pour identifier les facteurs clés qui influencent les prix de la crypto, développer des stratégies pour négocier avec plus de succès dans les plages d’influence de ces facteurs et évaluer leur performance globale en tant que trader au fil du temps. Qu’est-ce qui est le plus susceptible de se produire, une personne qui gagne 10k sur un trade ou une personne qui perd 10k sur un trade ?

Étape 1 : Collecte de données – La clé de la collecte de données sur le comportement des prix est d’avoir des sources d’information. Il peut s’agir de livres, de blogs, de messages publiés en ligne et de toute autre source d’information pertinente. Les professionnels utilisent souvent les mêmes sources que le grand public, car ils savent que la crypto contient un grand volume d’informations auto-exagérées et peu fiables.

Étape 2 : Quantification des données – Cette étape consiste à rechercher manuellement ou électroniquement dans vos sources de données des modèles de comportement, appelés « modèles », à partir desquels vous pouvez extrapoler (ou prédire) les futurs mouvements de prix. Ces modèles peuvent être comparés à d’autres modèles, ainsi qu’aux tableaux et graphiques assortis disponibles en ligne (ou créés par vous) afin d’identifier les stratégies de trading optimales pour ce modèle.

Étape 3 : Analyser les données et prendre des décisions – Sur la base des modèles observés à l’étape 2, nous pouvons maintenant discuter du type de stratégies qui pourraient être les meilleures pour le trading dans cette plage d’influence. Il est également possible qu’un motif donné chevauche un autre motif ; ceux-ci sont appelés “corrélations” dans la communauté crypto et ont tendance à influencer le prix à une plus grande échelle que le modèle d’origine.

Pensées finales

En utilisant l’analyse statistique, les traders de crypto peuvent identifier des modèles de comportement des prix qui indiquent les prix des actifs susceptibles d’augmenter et de baisser. Ces informations permettent au trader de réaliser plus de profits en échange de moins de pertes au fil du temps.