Pourquoi les traders doivent commencer à apprendre Python…

Près de quarante ans se sont écoulés depuis le lancement du premier tableur, VisiCalc, écrit pour Apple II (le 4 juin 1979 pour être précis). Aujourd'hui, alors que VisiCalc a disparu depuis longtemps, les feuilles de calcul sont toujours là. Excel est désormais l'un des outils les plus importants utilisés par les traders et est quasiment indispensable pour la plupart d’entre eux.

Cependant, les feuilles de calcul peuvent parfois sembler un peu dépassées. Bien sûr, Excel peut vous aider à trouver rapidement une solution, mais il peut également avoir du mal à gérer les types de datasets associés aux marchés actuels. Vous pouvez étendre les fonctionnalités d’Excel à l’aide de son langage de programmation VBA, mais cela n’est peut-être pas suffisant.

Si vous traitez avec des données de pricing journalières, Excel n’est pas un problème, mais essayez d’utiliser des tick data et vos rangées se rempliront rapidement. Si appuyer sur F9 signifie attendre 5 minutes pour obtenir un résultat, peut-être qu'il est temps d'essayer autre chose, non ?

Alors, quelle est la solution pour les traders qui trouvent Excel un peu limité ? Une solution consiste à apprendre un peu de Python. Vous pouvez travailler avec des ensembles de données absolument volumineux avec Python, en utilisant des bibliothèques comme Dask. Ceci est très pertinent étant donné que les traders pourraient vouloir analyser de grands ensembles de données pour mieux comprendre le marché et améliorer leurs rendements. Par exemple, l'affichage de la meilleure exécution nécessite l'utilisation de tick data. Python peut également vous aider à gérer des types de données plus inhabituels, tels que du texte, qu'un trader peut souhaiter analyser. Dans le même temps, malgré sa puissance, la courbe d’apprentissage si vous essayez de comprendre Python n’est pas aussi raide que celle de langages comme C ++.

Python n’est pas uniquement une question de calcul intensif. Le trading est amusant, mais comme tout travail, il implique également des tâches répétitives. Par exemple, vous voudrez peut-être envoyer des courriels réguliers liés à des feuilles de calcul. C'est exactement ce que fait la bibliothèque smtplib de Python, ce qui permet aux traders de gagner du temps en copiant-collant. Ou peut-être souhaitez-vous régulièrement saisir une valeur d'une page web afin de vous aider à en faire le pricing ? La bibliothèque BeautifulSoup dans Python peut vous y aider.

L'une des fonctionnalités les plus importantes d'Excel est la possibilité de visualiser rapidement des données (après tout, personne n'aime regarder de grands tableaux de chiffres). Python peut faire toutes les visualisations que vous pouvez faire dans Excel, et bien plus encore. Avec les bibliothèques Python telles que Plotly, vous pouvez créer des graphiques interactifs et même des graphiques animés, dans lesquels vous pouvez facilement zoomer et partager avec vos collègues.

Apprendre à utiliser Python est une bonne compétence à acquérir au-delà du trading, car elle est très transférable et utilisée dans de nombreux domaines. Python ouvre la voie à d’autres carrières à l’avenir, telles que la data science dans la finance ou dans d’autres secteurs. Il est ahurissant de voir combien d’entreprises de différents secteurs utilisent désormais la science des données.

En lisant cela, vous pourriez penser que je n’utilise pas du tout Excel. J'avoue que je l'utilise encore beaucoup, car il est facile et intuitif à utiliser pour certaines choses, même s'il n'est pas vraiment conçu pour l'ère de la data science. Cependant, la bonne nouvelle est que vous n’avez pas besoin de tirer un trait sur Excel pour utiliser Python. Avec un outil tel que xlwings, vos pouvez effectuer vos calculs en Python, mais gérer tous les graphiques et toutes les entrées avec Excel, en maintenant vos feuilles de calcul compactes et en facilitant leur maintenance. Vous pouvez écrire des fonctions Excel appelant Python. Vous pouvez même attacher du code Python aux boutons Excel !

Saeed Amen est un trader de devises systématique, gérant depuis 2013 un prop’ trading book G10 FX. Il a développé des stratégies de trading systématique au sein de grandes banques d'investissement telles que Lehman Brothers et Nomura, et dirige Cuemacro, une société de conseil et de recherche spécialisée dans le trading systématique. 

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