La vue en tick par tick avec LYNX

Nombreux sont ceux qui utilisent des données basées sur le temps pour analyser un instrument financier. Néanmoins, il existe une autre méthode d’affichage, la vue en tick par tick.

L’objectif de cet article est de proposer dans une forme accessible, une aide à l’installation d’une interface de programmation ou également appelé, API. Nous parlerons des possibilités de l’API LYNX et de l’installation de celui-ci. Découvrez le tick trading.

Qu’est-ce qu’un API ?

Un API fait office de pont, il vous offre la possibilité relier deux applications entre elles. Cela vous permets par conséquent d’envoyer des requêtes programmées à votre plateforme de trading. Nous mentionnerons quelques exemples. Nommément la récupération de grands ensembles de données, l’envoi automatique des ordres et l’ajout d’indicateurs propres. Pour comprendre le matériel et ne pas être perdu en lisant cet article, il y a certaines notions que vous devriez déjà maitriser. Des connaissances en Python / programmation sont donc nécessaires. Les codes étant en anglais, avoir des notions d’anglais est un plus. Toutefois, si vous avez des questions ou des remarques, veuillez contacter nos développeurs directement via support@lynxbroker.fr

Qu’est-ce qu’un tick ?

Le terme tick ou échelon de cotation, est généralement utilisé pour indiquer la plus faible variation d’un instrument financier. Cependant, un tick peut également faire référence au changement de cap entre deux transactions. Il est possible d’afficher et de demander des données instantanées dans la plateforme de trading LYNX et via l’API (versions 969 et 973.04 API Python).

La différence entre les données tick par tick et les données de marché « standard » de LYNX réside dans le fait que, avec les données de tick par tick, toutes les transactions peuvent être lues séparément. Contrairement au flux de données “standard” qui regroupe les transactions toutes les 250 ms. Et ce, après quoi, les données sont présentées sous la forme d’une transaction.

Un outil précieux pour les traders expérimentés

Étant donné que le prix d’un produit est mis à jour quatre fois par seconde (toutes les 250 ms), un trader ne verra aucune différence entre les deux flux à l’œil nu. Pour un trader professionnel, surtout pour les scalpeurs, la vue en tick est d’une importance capitale. En effet, des données précises garantissent des résultats plus fiables. Les données “tick par tick” ont également une valeur ajoutée lors du back testing et de l’exécution de stratégies de trading automatiques. C’est un excellent moyen pour les investisseurs aguerri qui ont développé leurs propres stratégies de trading.

Tick trading : les limitations à connaître

Toutefois, il y a quelques limitations à l’utilisation d’un API :

Comprendre avec notre exemple dédié au tick trading

Exemple (sur Python):

Pour effectuer les étapes mentionnées ci-dessous, nous vous prions de bien vouloir télécharger le logiciel API en bas de cet article. De plus, vous pouvez télécharger l’exemple détaillé et l’utiliser pour la vue en tick. Lors de l’installation du logiciel API, différents dossiers sont créés (généralement dans C : / TWS_API), y compris le dossier ‘Samples’. Vous trouverez ici des exemples pour C #, Java, Python et Excel. Dans l’exemple d’API Python, pour être plus précis dans Program.py . Les deux éléments de code suivant permettent de récupérer des données de ticks historiques (emplacement : / API TWS / samples / Python / Testbed / Program.py) :

self.reqHistoricalTicks(18002, ContractSamples.INGA(),
                                "20180712 21:39:33", "", 1000, "BID_ASK", 1, True, [])

 def historicalTicksBidAsk(self, reqId: int, ticks: ListOfHistoricalTickBidAsk,
                              done: bool):
        for tick in ticks:
            print("Historical Tick Bid/Ask. Req Id: ", reqId, ", time: ", tick.time,
                  ", bid price: ", tick.priceBid, ", ask price: ", tick.priceAsk,
                  ", bid size: ", tick.sizeBid, ", ask size: ", tick.sizeAsk)

   tick_data = []

        for tick in ticks:
            tick_data.append(
            {"Time": str(time.ctime(tick.time)), "Bid": float(tick.priceBid), "Ask": float(tick.priceAsk),
             "Bid Size": float(tick.sizeBid), "Ask Size": float(tick.sizeAsk), "Req Id": int(reqId)})

        df = pd.DataFrame(tick_data)

        df.to_csv("TickData_{}_{}.csv".format(reqId, int(time.time())), index_label='index')
        print("TickData CSV Created")

import pandas as pd

Une liste Python est d’abord créée tick_data = [], puis nous ajoutons toutes les données à la liste. Tick_data.append (), la liste est finalement convertie en un cadre de données Pandas df = pd.DataFrame (tick_data) et les données peuvent facilement être sauvegardées dans un fichier .csv, qui peut être utilisé en combinaison avec Excel ou d’autres programmes. L’EMA ou d’autres valeurs peuvent également être calculées à partir du DataFrame par exemple. Les données sont maintenant dans un format utilisable pour les backtests

Le tick trading avec LYNX via un API

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Téléchargez l’API (il vous suffit d’accepter les conditions, download IB API Latest). Les exemples mentionnés dans l’article se trouvent ci-dessous :