🌟 𝓢𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 𝓮𝓽 𝓣𝓻𝓪𝓭𝓲𝓷𝓰 𝓬𝓻𝔂𝓹𝓽𝓸 🌟

Les 𝓼𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 jouent un rôle central dans l’analyse et la prise de décision en trading crypto. Elles permettent d’évaluer la volatilité, d’anticiper les mouvements de prix et de construire des stratégies robustes.

𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous feront plaisir.

🔹 𝓢𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 𝓭𝓮𝓼𝓬𝓻𝓲𝓹𝓽𝓲𝓿𝓮𝓼

  • Moyenne & Médiane : prix ou rendements moyens.
  • Variance & Écart-type (σ) : mesure de la volatilité.
  • Asymétrie (Skewness) & Kurtosis : indiquent si les rendements ont une distribution biaisée ou à queues épaisses.
  • Corrélation (r) : force de liaison entre cryptos (ex : BTC vs ETH).

🔹 𝓟𝓻𝓸𝓫𝓪𝓫𝓲𝓵𝓲𝓽é𝓼 𝓮𝓽 𝓓𝓲𝓼𝓽𝓻𝓲𝓫𝓾𝓽𝓲𝓸𝓷𝓼

  • Distribution Normale : simplification classique des risques.
  • Distribution Log-normale : réaliste pour les prix (jamais négatifs).
  • Distributions à queues épaisses (t, Cauchy) : mieux adaptées aux sauts de prix en crypto.

🔹 𝓐𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓭𝓮 𝓼é𝓻𝓲𝓮𝓼 𝓽𝓮𝓶𝓹𝓸𝓻𝓮𝓵𝓵𝓮𝓼

  • Autocorrélation : lien entre rendements d’aujourd’hui et d’hier.
  • Moyennes mobiles (SMA, EMA) : suivi des tendances.
  • ARCH/GARCH : modélisation des périodes de forte/basse volatilité.
  • Tests de stationnarité (ADF, KPSS) : validité des modèles sur données crypto.

🔹 𝓜é𝓽𝓻𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 𝓭𝓮 𝓻𝓲𝓼𝓺𝓾𝓮 𝓮𝓽 𝓹𝓮𝓻𝓯𝓸𝓻𝓶𝓪𝓷𝓬𝓮

  • Ratio de Sharpe : rendement ajusté au risque.
  • Ratio de Sortino : comme Sharpe mais centré sur le risque baissier.
  • Value at Risk (VaR) : perte maximale attendue à un certain seuil.
  • Maximum Drawdown : plus forte baisse du portefeuille.

🔹 𝓢𝓽𝓻𝓪𝓽é𝓰𝓲𝓮𝓼 𝓭𝓮 𝓽𝓻𝓪𝓭𝓲𝓷𝓰 𝓼𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮

  • Retour à la moyenne (Mean Reversion).
  • Momentum Trading (acheter sur tendance positive, vendre sur tendance négative).
  • Pairs Trading : arbitrage via corrélation (ex : BTC/ETH).
  • Apprentissage automatique & régressions pour prédiction.

🔹 𝓣𝓱è𝓶𝓮𝓼 𝓪𝓿𝓪𝓷𝓬é𝓼

  • Cointégration : test de mouvement commun long-terme.
  • Simulations Monte Carlo : scénarios de trajectoires possibles.
  • Analyse en composantes principales (ACP) : extraction des principaux facteurs de prix.

________________________________________

Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓 avec vos amis et collègues !

Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciel et modèles statistiques, nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre formation en 𝙀𝙘𝙤𝙣𝙤𝙢é𝙩𝙧𝙞𝙚 𝙚𝙩 𝙏𝙚𝙘𝙝𝙣𝙞𝙦𝙪𝙚𝙨 𝙌𝙪𝙖𝙣𝙩𝙞𝙩𝙖𝙩𝙞𝙫𝙚𝙨 

 



#CryptoTrading #Statistiques #AnalyseDeDonnées #TradingQuantitatif #Finance

 

Commentaires

Enregistrer un commentaire

Posts les plus consultés de ce blog

Économétrie des données de panel: de la théorie à la pratique

Image
L'économétrie des données de panel à la différence du modèle linéaire simple présente une double dimension: la dimension temporelle et la dimension individuelle.Par exemple on observe des variables macroéconomiques (PIB, inflation, taux de chômage, dépenses publiques de consommation,...) sur les pays d'une zone monétaire données (Euro) sur une période donnée (2000-2020). Dans cet exemple la dimension temporelle c'est l'année et la dimension individuelle est matérialisée par le pays. L'image ci-après illustre bien la configuration que doivent avoir les données de panel avant estimation. C'est un panel de 4 pays (Individus) sur la période 2000-2005 avec comme variables: les exportations, les Investissement Directs Étrangers (IDE), le Produit Intérieur Brute (PIB), l'ouverture commerciale, l'inflation, le capital humain, l'indice de corruption et le taux de change. L’économétrie des données de panel présente la modélisation  en partant de la structure d...
Lire la suite