Le nouveau D-Score

16 July 2020
Javier Colón

Le 1er août, nous publierons une version entièrement révisée du D-Score.

Dans cet article, nous expliquons:

  1. Les origines du D-Score
  2. Ce que nous avons appris au fil du temps
  3. Le nouvel algorithme D-Score
  4. Effets sur d’autres fonctionnalités
  5. Utilisation par Darwinex du D-Score

TL;DR – Le calcul du D-Score est maintenant beaucoup plus simple, en utilisant uniquement les données de cotation sans aucune dépendance sur les Attributs / Scores d’investissement. Darwinex utilisera également le nouveau D-Score pour la sélection des actifs sur lesquels nous porterons nos allocations.

1. Les origines du D-Score

Le D-Score est né en 2013, bien avant le lancement de notre Bourse des talents et des capitaux. A cette époque, notre objectif était d’automatiser l’identification des meilleurs traders du monde. L’intention était de leur donner de la visibilité afin qu’ils puissent attirer des capitaux d’investisseurs sur la future Bourse.

À cette époque, et même maintenant, la plupart des services de signaux ont listé les stratégies des traders en utilisant des critères simplistes. Les très bons traders n’arrivaient vraiment pas à sortir du lot. Il fallait avoir des connaissances poussées en trading commerciales pour trouver l’aiguille dans la botte de foin… une source de grande frustration pour les bons traders et les investisseurs.

Si nous trouvions cet algorithme, nous pourrions permettre aux clients non-traders de réussir. Les talents eux, nous percevraient alors comme le seul fournisseur de technologie qui se soucie véritablement de leur réussite. Ce qu’à notre humble avis, a finalement pu être réalisé.

Nous avons donc débuté avec cet objectif en tête. En cours de route, nous avons découvert que la fiabilité des rendements dépend fortement de la gestion des risques. Afin de normaliser les résultats, il a fallu prendre en compte le risque au niveau de chaque position prise sur le marché par une stratégie, et non pas simplement le risque de la stratégie dans son ensemble.

Exemple

Une stratégie ouvre 9 trades avec un effet de levier 1: 1 qui perd 10 pips sur chacun d’eux. Ouvre ensuite un autre trade avec un effet de levier de 100: 1 et gagne 10 pips. Le signal génère des retours positifs. Mais est-ce un bon signal? De plus, quel effet de levier devrions-nous permettre au dernier trade afin de le considérer comme représentatif de l’échantillon précédent? 5: 1? 10: 1?

Le cas le plus clair et le plus courant de ce type de trading est la martingale, mais il existe de nombreuses variantes.

Cela nous a conduit à créer un algorithme capable d’éliminer la possibilité d’illusions statistiques. Nous avons également découvert que la meilleure façon de commercialiser les signaux est via un produit qui leur permet d’être comparables: Le DARWIN.

Un DARWIN est la transformation d’un signal en un autre où l’effet de levier individuel par transaction ou position ne génère pas de fausses illusions de rentabilité.

Parallèlement à la création du DARWIN, nous avons continué à travailler sur l’algorithme d’identification des talents.

Outre la mesure de la qualité du signal, l’algorithme devait répondre aux critères suivants:

  1. Fournir aux investisseurs suffisamment d’informations pour permettre une prise de décision en toute confiance, tout en protégeant la propriété intellectuelle du fournisseur de signaux.
  2. Être décomposable en unités séparées. C’est ainsi que les attributs sont nés! Nous voulions offrir aux traders la transparence et des idées d’amélioration
  3. Être indépendant du niveau de risque
  4. Être valide pour tout type d’actif, tant que le risque n’est fonction que de sa volatilité. Cela nous a fait exclure les options des classes d’actifs éligibles.
  5. Être valide pour tout type d’opération
  6. Être insensible aux pratiques “trompeuses”.

Il est important ici de souligner que le D-Score est né bien avant la classe d’actifs DARWIN elle-même. Plus de 2 ans plus tôt en fait. Malgré cela, nous avons continué à y travailler une fois la classe d’actifs née car nous l’avons conçue comme indépendante du niveau de risque.

2. Ce que nous avons appris au fil du temps

Et si nous commencions à développer ce D-Score maintenant? 

“Maintenant”, c’est-à-dire après plusieurs itérations de la classe d’actifs et plus de 10.000 DARWINs créés?

Nous développerions très probablement un D-Score différent.

La complexité du D-Score que nous laissons derrière est une conséquence de son évolution.

Maintenant que nous avons les données, maintenant que nous avons effectué de nombreuses analyses, nous sommes arrivés à la conclusion suivante:

En utilisant uniquement les données de cotation DARWIN, nous pouvons distiller un D-Score plus prédictif que l’actuel. Et sans avoir recours aux Attributs Investisseur.

En effet, toute normalisation des risques est déjà prise en compte dans la cotation du DARWIN. Par conséquent, la cotation est un signal sans “bruit”.

Le D-Score que nous laissons derrière nous a été une étape importante dans la classification des actifs financiers car il nous a permis de comparer des stratégies de différents niveaux de risque. Mais en présence d’un signal sans bruit, il est préférable de n’utiliser que cela pour déterminer la qualité d’un DARWIN.

Les contraintes que nous nous sommes imposées en le créant, en particulier la nécessité de le calculer à partir d’attributs indépendants, nous ont empêchés d’itérer le D-Score et ses attributs autant que nous l’aurions souhaité.

La diversité des facteurs qui l’ont influencé (attributs, poids, historique, actifs) l’ont amené à un point sans évolution nouvelle possible. 

Nous savions tous que nous devions nous améliorer, mais nous ne savions pas comment.

Le seul moyen possible était de simplifier son calcul et de le rendre indépendant des attributs.

Ces années nous ont également montré la valeur des attributs. Bien qu’ils n’aient pas de capacité prédictive à eux seuls, ils aident à comprendre le type de stratégie de trading.

La capacité, le calendrier, l’aversion aux pertes, la corrélation du marché, etc. sont en effet des indicateurs de grande valeur, et nous continuerons à les maintenir et à les améliorer au fil du temps.

Maintenant qu’ils n’influencent en aucune façon le D-Score, nous allons pouvoir les améliorer sans craindre des effets d’entraînement sur le D-Score, comme c’était le cas par le passé. Par conséquent, nous attendons beaucoup de création de valeur de ce côté.

La nouvelle approche est d’avoir:

  1. une valeur qui, pour Darwinex en tant qu’investisseur, détermine le rendement potentiel d’un DARWIN: c’est le D-Score et,
  2. des attributs qui décrivent ces performances.

Les investisseurs sont bien entendu libres de les utiliser (ou non) comme bon leur semble.

Exemple

On pourra trouver des DARWIN avec un D-Score de 80 et (Mc) = 2.

Présentés de cette façon, le D-Score et les attributs fournissent des informations plus précieuses qu’aujourd’hui, donnant à Darwinex une position plus neutre qu’auparavant.

3. Le nouveau D-Score et son algorithme

Nos recherches nous ont conduits aux conclusions suivantes.

  1. La cotation d’un DARWIN peut être utilisé pour déterminer sa capacité à générer des rendements futurs.
  2. Les attributs fournissent des informations sur la façon dont les stratégies réalisent leurs rendements. Ceci est utile, par exemple pour décrire le comportement d’une stratégie sans que les traders aient besoin de le décrire eux-mêmes.
  3. La meilleure stratégie pour investir dans les actifs DARWIN est d’investir sur ceux qui à moyen terme (2-3 ans) ont pu générer des rendements positifs, et ont à court terme une dynamique positive.
  4. Les DARWIN qui cessent de performer changent la ”forme” de leur courbe ascendante. Dans le jargon du trading, la rupture d’une ligne de tendance est généralement un indicateur d’épuisement de la stratégie.

Les points 3 et 4 sont ce que nous avons tenté de résumer dans une seule métrique – ce nouveau D-Score – et les résultats sont prometteurs.

À l’avenir, l’amélioration du D-Score sera plus facile. Nous annoncerons les changements comme un changement de version.

Étant considérablement moins “coûteux” en termes de calcul, le D-Score sera désormais mis à jour toutes les heures.

4. Effets sur d’autres fonctionnalités

4.1. Attributs Investisseur

Comme mentionné précédemment, nous continuerons à les maintenir mais ils n’auront aucun effet sur le D-Score.

Nous allons bientôt supprimer l’attribut (Pf) Performance car il est effectivement redondant en présence du nouveau D-Score.

Notre plan est de simplifier le calcul des attributs, d’améliorer la fréquence de calcul et d’ajouter des attributs supplémentaires au fil du temps.

Pour simplifier leur utilisation pour les clients non traders, nous prévoyons de générer une courte description automatisée de la stratégie à partir de tous ses attributs.

4.2. DarwinIA – Allocations de capital

Nous continuerons à calculer les classements comme auparavant, mais en utilisant le nouveau D-Score. Il sera toujours possible de décrocher une allocation avec un historique <9 mois, mais jamais dans le 50e centile supérieur. Entrer dans le top 3 sera beaucoup plus difficile, ce que nous considérons comme une juste évolution.

À partir d’août 2020, nous augmenterons le maximum de l’allocation mensuelle pour passer de 6 Millions EUR actuels à 7,5 Millions EUR.

Dans les éditions futures, nous limiterons probablement la participation si la valeur (Rs) est faible. (Rs) est le seul attribut que les fournisseurs devraient scrupuleusement prendre en charge pour améliorer la qualité du DARWIN résultant de leur stratégie.

4.3. Comptes sans DARWINs

Comme la cotation n’est pas disponible pour les comptes sans DARWIN associé, le calcul du D-Score sera plus simple. Il peut donc y avoir des écarts entre la valeur D-Score d’un compte sans DARWIN et la valeur que ce même compte a avec DARWIN. Sa fréquence de calcul sera également inférieure à celle des comptes avec DARWIN associé.

4.3. Filtres prédéfinis

Nous allons modifier certains critères de filtre prédéfinis pour les adapter à la nouvelle réalité du D-Score.

4.4. D-Score rebates

Nous augmenterons le D-Score requis pour obtenir un rabais de 20% sur les frais de courtage à 55, et maintiendrons la limite de 60 pour obtenir un rabais de 40%.

5. Utilisation par Darwinex du D-Score

Le nouveau score Darwinex sera – et nous le communiquerons comme tel – la métrique ultime que nous utilisons chez Darwinex pour risquer notre propre capital:

  • via l’allocation de capital DarwinIA (notre programme pour former les traders à opérer une stratégie qui gère des AuM tiers), et
  • via le portefeuille propriétaire de DARWINs dans lequel nous investissons notre propre capital.

Ainsi, le D-Score sera pertinent pour les traders/ fournisseurs de DARWINs qui traquent les AuM Darwinex.

Le D-Score n’est pas une recommandation d’investir dans des DARWIN ni une garantie de rentabilité future.