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CPI Pres V1.0

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Présentation des prestations de gestion alternative proposées par CPI

Présentation des prestations de gestion alternative proposées par CPI

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CPI Pres V1.0 CPI Pres V1.0 Presentation Transcript

  • CPI Conseil Octobre 2009 Henri SORS e-mail: h@sors.net tel: +33 672 99 31 36
    • Introduction
    • Principes de la stratégie présentée
    • Performances et explications
    • Extensions possibles - Autres stratégies disponibles
    • Annexes
      • Information sur l’environnement de développement et de test utilisé pour les travaux de recherche
      • Information sur l’auteur
    Agenda
  • CPI conseil permet à des acteurs de la gestion de patrimoine d’accéder au monde lucratif de la gestion alternative
    • Les stratégies proposées sont issues d’environ 10 ans de recherche démarrée lors de l’explosion de la première bulle Internet
    • Elles ont été back testées sur des périodes allant de 7 à 10 ans et tournent en réel sur le compte du développeur.
    • Elles sont toutes 100% mécaniques (aucune décision humaine discrétionnaire)
    • Elles sont exploitables immédiatement et surperforment très nettement tout ce qui est disponible sur le marché aujourd’hui. Les périodes de perte sont limitées et courtes.
    • CPI Conseil cherche des partenaires pour exploiter ses stratégies, directement avec un accord de licence ou indirectement en déléguant une partie de sa gestion
    Introduction
    • Introduction
    • Principes de la stratégie présentée
    • Performances et explications
    • Extensions possibles - Autres stratégies disponibles
    • Annexes
      • Information sur l’environnement de développement et de test utilisé pour les travaux de recherche
      • Information sur l’auteur
    Agenda
  • Les principes ci-dessous – base des stratégies CPI – sont issus d’une recherche statistique poussée
    • Il n’existe que deux principes de trading dont la pertinence est statistiquement démontrable
      • « Mean reverting » - exploitant la notion de « rebond »
      • « Momemtum » - exploitant la notion de de « tendance »
    • Dans tous les autres principes étudiés, l’aspect aléatoire est dominant
    • L’ajout d’un « stop loss » statique détériore toujours les performance des stratégies de trading court terme et les rend souvent inopérantes
    • En revanche, l’utilisation d’un stop dynamique intelligent avec une stratégie « mean reverting » permet d’optimiser les performances de façon spectaculaire
    • Le « scaling in » (=moyenne à la baisse) détériore la performance des stratégies « momemtum » mais optimise celle des stratégies « mean reverting »
    • Le marché évolue en moyenne positivement entre la clôture et l’ouverture du jour suivant.
    • Les situations de « sur achat » et de « sur vente » ne sont pas détectées de façon fiable par les indicateurs existants. CPI utilise un indicateur propriétaire statistiquement démontré
    Présentation
  • La mise en œuvre des stratégies proposées est étonnamment simple
    • L’oscillateur propriétaire CPI détecte une situation de survente extrême lors de la clôture (passage de l’oscillateur en dessous de son seuil – ligne verte)
    Présentation
    • On achète alors à la clôture
    • Le marché continue à baisser: on double alors la position
    • L’oscillateur propriétaire CPI passe au dessus de son seuil de vente lors de la clôture que (ligne bleue)
    • On vend alors à l’ouverture du jour suivant, même si la position est perdante
    1 5 3 4 2
    • Introduction
    • Principes de la stratégie présentée
    • Performances et explications
    • Extensions possibles - Autres stratégies disponibles
    • Annexes
      • Information sur l’environnement de développement et de test utilisé pour les travaux de recherche
      • Information sur l’auteur
    Agenda
  • En appliquant ensuite le jeu de filtres décrits dans les pages suivantes, les performances sont stupéfiantes
    • Investissement de 5% du portefeuille sur chaque trade
    • Deux trades maximum lancée chaque jour
    • Aucun effet de levier
    Résultats
    • Nombre de transactions: 3366
    • Gain moyen : 2.45% net par mois, commissions déduites (indice: - 0.045% par mois, sans tenir compte des commissions)
    • % du capital investi en moyenne: 47%
    • Baisse max (Draw down): 11.1% (indice: 56.78%)
  • Les filtres appliqués pour sélectionner les valeurs parmi celles qui sont en situation de sur vente sont particulièrement simples
    • On ne travaille qu’en achat, jamais en vente à découvert, même lorsque les marchés sont très baissiers
    • On ne sélectionne que les valeurs dont le cours est au dessus de sa moyenne mobile à 200 jours
    • Lorsque plus de deux valeurs sont en « sur vente » le même jour (cas fréquent), on sélectionne les deux dont la moyenne mobile à 100 jours est la plus ascendante
    • Cette stratégie ne traite que des valeurs dont le volume de transactions quotidien est supérieur à 100 000 et dont le cours est supérieur à 2$.
    • En jouant sur les différents filtres, sur le montant par transactions et le nombre max de transactions par jour, il est possible d’obtenir des variantes maximisant le gain ou minimisant le draw-down – et donc de gérer des fonds de taille conséquente suivant différentes options de risque
    Résultats
  • La pertinence statistique de la stratégie proposée a été démontrée de la façon suivante
    • Etude de l’ensemble des valeurs US dont le volume de transaction est supérieur à 100 000 et donc le cours est supérieur à 2$
    • Pour chacune des ~3000 valeurs correspondantes, tous les trades correspondant au set-up décrit précédemment ont été placés dans une base de données, accompagnés d’une cinquantaine de paramètres caractérisant l’action au moment du trade, et ceci pour plusieurs limites de survente ou de sur achat (niveau des lignes vertes de la page précédente)
    • On travaille alors sur cette base de ~1.38 millions trades pour déterminer des tendances statistiquement significatives
    • Une fois les filtres choisis, on construit la liste des trades qui résultent des sélections correspondantes, jour par jour, sur une période d’environ 10 ans pour construire « l’equity curve »
    • Le principe est alors validé en étudiant les performances des stratégies choisies sur une période de temps n’ayant pas été utilisée pour déterminer les tendances statistiques
    Résultats
    • Introduction
    • Principes de la stratégie présentée
    • Performances et explications
    • Extensions possibles - Autres stratégies disponibles
    • Annexes
      • Information sur l’environnement de développement et de test utilisé pour les travaux de recherche
      • Information sur l’auteur
    Agenda
  • CPI propose d’autres stratégies moyen terme très performantes
    • Basées principalement sur de l’analyse fondamentale
    • Egalement validées statistiquement sur de longues périodes
    Extensions Exemple de la stratégie dite « Canslimish » qui sélectionne les valeurs en forte croissance:
    • Portefeuille investi soit à 100%, soit à 0%
    • Sélection de valeurs sur la base d’un jeu de critères fondamentaux
    • Utilisation d’un filtre de marché et d’un trailing stop individuel sur chaque valeur
    • Draw down maximum: 16%
  • Le travail de recherche effectué permet de proposer de nombreuses variantes de ces stratégies
    • Basées soit sur de l’analyse fondamentale (moyen terme) soit sur de l’analyse technique (court terme)
    • Toutes caractérisées par des taux de progression élevés et des draw downs (baisse maximum entre un plus haut et un plus bas successifs) très bas
    • Sélectionnant des capitalisations suffisantes pour gérer des fonds importants
    • Toutes statistiquement démontrées
    Extensions
    • Introduction
    • Principes de la stratégie présentée
    • Performances et explications
    • Extensions possibles - Autres stratégies disponibles
    • Annexes
      • Information sur l’environnement de développement et de test utilisé pour les travaux de recherche
      • Information sur l’auteur
    Agenda
  • Annexe 1 – Environnement de développement
    • Accès aux données et programmation des différentes analyses techniques sur la plateforme programmable « Tradestation »
    • Trades réels placés sur Interactive Brokers avec couverture du risque de change par une transaction FOREX couplée à chaque trade
    • Base de données des paramètres fondamentaux de toutes les valeur US : Zacks Research:
    • Moteur de génération de code EZL sur XL en visual basic et traitement des données dans MS Access
    Annexes
  • Annexe 1 – A propos de l’auteur
    • Henri Sors, né le 12/7/1958
    • Formation d’ingénieur INPG + INSEAD (accelerated MBA)
    • Cadre supérieur chez Hewlett-packard
    • Passionné par les chiffres, les statistiques et les mathématiques appliquées
    • A consacré la totalité de son temps libre aux recherches présentées dans ce document depuis 10 ans
    Annexes