Mes principes fondamentaux du développement d'alpha sont les suivants :

1) Vitesse d’itération
2) Accessibilité

Qu’est-ce que cela signifie ?

Le premier point est assez clair. Si vous testez 10 alphas par jour alors que tout le monde en teste 2 chaque jour, vous aurez de bien meilleurs résultats que les autres.

Comment y parvenir ?

Tout d’abord, mettons de côté le scraping de données et le pré-traitement. Si vous n’avez pas de scripts pour automatiser ces tâches, vous êtes déjà NGMI. C’est le strict minimum.

Ensuite, procurez-vous une bibliothèque de chargement de données. Vous ne devriez pas avoir à réécrire ce code glob.glob(folder_path) etc. Vous devriez utiliser :

load_data(
start_date=start_date,
end_date=end_date,
symbol=symbol,
etc
)

Ensuite, les données de recherche. Qu’entend-on par données de recherche ?

Vous pouvez commencer par définir un univers. Vous ne devriez pas perdre votre temps à définir manuellement un univers (et idéalement, celui-ci devrait de toute façon être standardisé). Vous devriez donc charger un fichier contenant les X principaux symboles selon le volume sur 30 jours, la capitalisation ou la liquidité sur 30 jours ou tout autre critère de votre choix. Vous pouvez vraiment expérimenter à ce niveau.

À partir de là, nous pouvons examiner les rendements : nous devrions avoir des rendements factoriels, des rendements idiosyncratiques, des rendements tronqués et bien sûr des rendements bruts. TOUS PRÉGÉNÉRÉS !

Enfin, il faut s’assurer de pouvoir tester tous nos alphas et que le code pour le faire soit extrêmement rapide. Vous pensez peut-être que cela ne prend que X minutes, mais tout ce qui dépasse quelques minutes représente un changement de contexte important et affecte directement votre productivité.

Nous avons couvert la vitesse d’itération, passons maintenant à l’accessibilité.

L’accessibilité, c’est la facilité avec laquelle une analyse peut être réalisée. C’est le versant qualitatif du problème d’optimisation qualité vs quantité. Supposons que je veuille faire une analyse de saisonnalité mais que je décide de la zapper pour faire un autre alpha : cela manque d’accessibilité. Supposons que je décide de ne pas faire d’analyse de corrélation + résidualisation parce que je veux tester un autre alpha à la place : cela manque d’accessibilité.

Vos outils devraient vous permettre de réaliser rapidement ces types d’analyses courantes. Cela s’applique à l’optimisation, aux markouts, au TCA, au TWAP optimal, etc. Tout cela devrait idéalement demander un minimum de travail de votre part car plus cela demande d’efforts, MOINS VOUS LE FEREZ et la qualité de votre recherche en pâtira.

En conclusion, vous devriez toujours chercher à accélérer l’analyse principale et à rendre beaucoup plus rapide l’analyse supplémentaire qui améliore significativement la qualité de votre recherche. En optimisant les deux, vous vous assurez de produire des recherches de très haute qualité beaucoup plus rapidement que les autres.

C’est votre avantage. Si vous en faites 5 fois plus que les autres dans le même laps de temps, vous pouvez générer beaucoup plus de PnL.