Bot trading open source : le guide pour créer votre robot de trading
Créez et optimisez votre bot de trading open source pour un trading automatisé libre, flexible et sécurisé.
Florent Poux relu par Benjamin Sultan
Mis à jour le 5 avril 2025
Dans cet article
Pourquoi adopter un bot trading open source
Prérequis pour créer un bot de trading open source
Les étapes pour créer un bot de trading open source
Les principales plateformes open source
Quelles licences pour un bot trading open source
Réaliser un backtesting performant sur un bot trading open source
Renforcer la sécurité de son bot de trading open source
Comment aller plus loin avec Obside
Bonnes pratiques pour un bot de trading open-source évolutif
Exemples concrets de bots de trading open source
Existe-t-il un bot de trading gratuit ?
En bref
Un bot trading open source est un robot de trading automatisé dont le code est librement accessible, modifiable et réutilisable. Il permet d’exécuter des stratégies sur les marchés financiers de manière autonome, tout en offrant transparence, flexibilité et contrôle total à l’utilisateur.
Introduction
Le monde du trading connaît une évolution constante et de plus en plus de traders, qu’ils soient débutants ou aguerris, cherchent à automatiser leurs opérations. Pourquoi cet engouement pour l’automatisation ? Principalement parce que les marchés financiers sont souvent imprévisibles et nécessitent une réactivité quasi instantanée. Avoir un système capable d’exécuter des ordres en continu, selon des critères programmés à l’avance, offre un avantage concurrentiel. Les solutions logicielles propriétaires sont parfois peu flexibles et ne conviennent pas toujours à ceux qui souhaitent avoir la main sur leur code informatique.
C’est ici qu’intervient la notion de « bot trading open source ». Il s’agit d’un logiciel de trading algorithmique dont le code est librement accessible, modifiable et améliorable par la communauté. Dans les lignes qui suivent, nous allons explorer les avantages d’un bot de trading open source, les étapes pour créer votre propre solution, les plateformes incontournables, les questions de licences et de sécurité, ainsi que les meilleures pratiques pour évoluer efficacement dans cet univers passionnant.
Pourquoi adopter un bot trading open source
Lorsqu’on parle de trading algorithmique, on évoque automatiquement la nécessité d’outils performants, réactifs et évolutifs. Opter pour un bot trading open source offre plusieurs avantages majeurs :
- Transparence : Vous pouvez consulter le code source, vérifier son intégrité et comprendre précisément comment les ordres de marché sont exécutés. Cette transparence est précieuse pour s’assurer que la stratégie respecte bien la logique de trading souhaitée.
- Flexibilité : À la différence de certaines solutions propriétaires, vous avez la possibilité d’adapter votre bot comme bon vous semble : ajouter des indicateurs, modifier les paramètres de risk management, incorporer de nouvelles fonctions, etc.
- Communauté : Les projets open source attirent souvent un large public de passionnés et de spécialistes. Vous profitez ainsi de retours d’expérience, de conseils et de mises à jour régulières. Les échanges avec la communauté permettent de progresser plus vite et de bénéficier de correctifs rapides en cas de bugs ou de failles de sécurité.
- Coût réduit : Certains outils open source sont totalement gratuits à l’usage. Même si certains développements nécessitent un investissement en temps, le coût direct est généralement plus faible qu’avec des solutions propriétaires. Néanmoins, le coût d’exécution en temps réel du robot de trading peut être conséquent.
Au-delà de ces points, un « trading bot open source » est un excellent tremplin pour apprendre en profondeur le fonctionnement des marchés financiers et de la programmation appliquée au trading algorithmique.
Prérequis pour créer un bot de trading open source
L’attrait pour un bot trading open source vient souvent de la volonté de maîtriser son outil de A à Z. Toutefois, avant de plonger dans le développement, il est essentiel d’avoir des bases solides :
- Connaissances en trading : Comprendre les principes fondamentaux de l’analyse technique (indicateurs, tendances, figures chartistes) ou de l’analyse quantitative vous permettra de bâtir des stratégies pertinentes. Vous n’avez pas besoin d’être un expert financier, mais un socle de connaissances est indispensable.
- Notions de programmation : Python est souvent le langage de prédilection pour le trading algorithmique open source, grâce à sa simplicité et à ses nombreuses bibliothèques (Pandas, NumPy, scikit-learn, etc.). Toutefois, d’autres langages comme C++ ou Java sont également utilisés pour leurs performances.
- Gestion des API : La plupart des bots open source se connectent aux plateformes d’échange via des API. Il convient de comprendre comment ces interfaces fonctionnent (authentification, récupération des données de marché, envoi d’ordres, etc.).
- Choix de l’environnement de développement : Selon votre langage de prédilection, vous pouvez opter pour un IDE (Environnement de Développement Intégré) comme Visual Studio Code, PyCharm ou Eclipse, afin de disposer d’outils de débogage et de suivi de version.
Une fois ces bases en main, vous pourrez définir l’architecture de votre bot de trading. Celle-ci inclut la partie de la collecte de données, l’algorithme de décision (basé sur des règles ou sur du machine learning), et la partie d’exécution des ordres.
Les étapes pour créer un bot de trading open source
Pour passer de l’idée à un prototype fonctionnel, il est crucial de procéder par étapes. La création d’un bot trading open source requiert un minimum de méthode et de rigueur :
Définir la stratégie
Avant même de coder, prenez le temps d’écrire clairement (ou en mind map) votre logique de trading. Quels indicateurs allez-vous utiliser ? Sur quels marchés ou paires de devises souhaitez-vous trader ? Quels sont vos objectifs et votre tolérance au risque ? Une stratégie claire vous évitera de partir dans tous les sens et de concevoir un système bâti sur des hypothèses floues.- Concevoir l’architecture
Votre bot se compose de plusieurs modules :- Module de collecte de données : Responsable de la récupération des données de marché, qu’il s’agisse de données en temps réel ou historiques pour le backtesting.
- Module d’analyse et de décision : Là où réside l’algorithme principal, utilisant indicateurs ou signaux pour décider d’un achat ou d’une vente.
- Module d’exécution des ordres : Communique avec l’API de la plateforme de trading pour envoyer les ordres.
- Module de gestion des risques : Met en place des stop-loss, prend en compte la taille des positions et la diversification éventuelle.
- Mettre en place un environnement de test (backtesting)
Avant de déployer un bot sur le marché réel, vous devez impérativement tester sa stratégie sur des données passées. Il est préférable de disposer d’une base de données historiques complète pour valider vos hypothèses.
- Passer par une phase de forward testing
Lancez votre bot sur un compte de démonstration ou avec de petites sommes pour vérifier son comportement en conditions réelles. Surveillez la latence, le respect des règles de risque et la robustesse face à des conditions de marché fluctuantes.
- Passer par une phase de forward testing
- Optimiser et itérer
Le développement d’un bot de trading est un processus continu. Même si votre première version montre des résultats encourageants, il est fort probable que vous deviez ajuster certains paramètres, introduire de nouvelles fonctionnalités ou corriger des bugs découverts par la communauté.
Construire un bot de trading open source ne relève ni de l’improvisation ni de la simple expérimentation technique. C’est un processus structuré, où chaque étape, de la définition de votre stratégie à l’optimisation continue, joue un rôle déterminant dans la réussite finale. En clarifiant d’abord votre logique de trading, puis en concevant une architecture modulaire et testable, vous posez les bases d’un système à la fois robuste, évolutif et compréhensible.
Les principales plateformes open source
Il existe aujourd’hui plusieurs solutions clés en main pour ceux qui souhaitent un point de départ solide. Voici un tableau comparatif (non exhaustif) de quelques plateformes populaires d’open source trading bot :
Plateforme
Langage principal
Fonctionnalités clés
Interface
Freqtrade
Python
Backtesting avancé, optimisation par machine learning, support multi-exchanges via CCXT, contrôle via Telegram ou WebUI
Interface Web, CLI
Gekko
JavaScript (Node.js)
Backtesting, trading en temps réel, interface web simple, support de 16 exchanges
Interface Web
Zenbot
JavaScript (Node.js)
Trading haute fréquence, backtesting, paper trading, support multi-exchanges
CLI
Hummingbot
Python
Arbitrage, market making, support DEX et CEX, paper trading
CLI
Catalyst
Python
Backtesting, trading en direct, support de plusieurs exchanges
CLI
Selon vos objectifs et vos affinités techniques, vous pourrez choisir l’une de ces solutions ou encore vous en inspirer pour développer votre propre bot. Avant de vous lancer, prenez le temps de tester leurs fonctionnalités et de consulter la documentation.
Réaliser un backtesting performant sur un bot trading open source
Le backtesting consiste à évaluer la performance d’une stratégie sur des données historiques, afin de vérifier sa fiabilité avant de la mettre en situation réelle. Dans le cadre d’un trading bot open source, cette étape est cruciale :
- Collecte de données fiables : Utiliser des données incomplètes ou inexactes peut fausser entièrement les résultats de votre test. Assurez-vous de disposer de données de marché sur la période et l’instrument financier qui vous intéressent.
- Segmentation de la période de test : Il est judicieux de diviser vos données en deux jeux. Un pour l’entraînement ou l’optimisation de la stratégie (par exemple, si vous utilisez des modèles de machine learning), et un autre pour la validation finale.
- Optimisation et risque de surajustement (overfitting) : Lorsque vous réglez trop finement les paramètres de la stratégie en fonction des données passées, vous risquez de créer un bot spécialisé pour un environnement du passé, mais inadapté aux conditions futures. On parle alors de surajustement ou overfitting.
- Analyse des metrics : Au-delà du simple PnL, surveillez le drawdown maximum, le ratio risk/reward, la volatilité du capital, le taux de réussite par trade, etc.
Un backtesting bien mené vous donne une certaine confiance dans le potentiel de votre bot. Toutefois, n’oubliez pas que les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.
Renforcer la sécurité de son bot de trading open source
La sécurité est un enjeu majeur, d’autant plus que votre bot sera potentiellement connecté à des plateformes d’échange manipulant des sommes importantes. Quelques bonnes pratiques à respecter :
- Gestion des clés API : Ne stockez jamais vos clés d’authentification en clair dans votre code informatique. Utilisez des variables d’environnement ou des fichiers chiffrés.
- Contrôle des accès : Limitez les permissions de l’API à l’essentiel. Par exemple, si votre bot n’a pas besoin de retirer des fonds, désactivez cette fonctionnalité.
- Surveillance continue : Mettez en place des alertes pour détecter toute activité inhabituelle. Un pic soudain d’ordres ou un comportement étrange peut signaler un piratage ou un bug.
- Mises à jour régulières : Les projets open source évoluent fréquemment. Tenez-vous informé des patchs de sécurité et appliquez-les dès qu’ils sont disponibles.
Personne n’est à l’abri d’une faille de sécurité, mais en suivant ces précautions élémentaires, vous réduirez considérablement les risques.
Comment aller plus loin avec Obside
Vous cherchez une plateforme capable de conjuguer simplicité et performance pour concrétiser votre idée de bot trading ? Découvrez la puissance et la simplicité d’Obside. Grâce à son interface intuitive, vous pouvez créer et déployer votre bot en un rien de temps, tout en bénéficiant d’une communauté d’experts et d’un service d’assistance pour vous guider pas à pas. Passez de votre idée à un backtest complet puis à son exécution en quelques secondes, sans connaissances techniques !
Pas de code.
Juste du texte.
Bonnes pratiques pour un bot de trading open-source évolutif
Développer un bot ne s’arrête pas au déploiement initial. Au contraire, il faut prévoir un processus d’amélioration continue :
- Surveillance et maintenance : Un bot de trading peut tourner 24h/24, 7j/7, surtout si vous intervenez sur le marché des cryptomonnaies. Assurez-vous qu’il ne rencontre pas d’interruptions inopinées, et surveillez ses performances pour réagir rapidement en cas d’anomalie.
- Mise en place d’un journal de bord : Conservez une trace de chaque ordre, chaque signal, chaque anomalie détectée. Ce journal vous aidera à diagnostiquer les problèmes et à optimiser vos stratégies.
- Tests unitaires et de performance : Validez régulièrement le bon fonctionnement des parties critiques de votre code (connexion API, modules de calculs). Des tests automatisés sont un excellent moyen de prévenir les régressions après chaque mise à jour.
- Collaboration avec la communauté : N’hésitez pas à partager vos succès et vos difficultés sur les forums ou les groupes GitHub dédiés. Les retours de la communauté peuvent vous faire gagner un temps précieux et vous aider à identifier des points d’amélioration auxquels vous n’auriez pas pensé.
- Adaptation constante à l’évolution du marché : Les marchés changent, les actifs évoluent, et de nouveaux instruments financiers apparaissent. Tenez-vous informé et adaptez votre bot en conséquence.
Un bot de trading open source est par définition modifiable et évolutif. En suivant ces bonnes pratiques, vous vous assurez qu’il reste performant sur le long terme.
Exemples concrets de bots de trading open source
Rien de tel que des exemples concrets pour comprendre comment un open source trading bot peut faire la différence :
- Trading sur cryptomonnaies : De nombreux traders particuliers se sont lancés dans la création de bots pour le marché crypto. Leur objectif ? Profiter de la volatilité et du trading 24h/24 pour accumuler des profits. Les retours sont variés, avec certains qui parviennent à générer un revenu régulier et d’autres qui se rendent compte de la complexité de la gestion des risques.
- Arbitrage entre plateformes : Certains bots open source se spécialisent dans l’arbitrage, c’est-à-dire tirer profit des écarts de prix entre plusieurs exchanges. Lorsque ces écarts sont suffisants, le bot achète sur la plateforme la moins chère et revend instantanément sur celle où le prix est plus élevé. Cette stratégie demande une grande vitesse d’exécution et une infrastructure robuste pour fonctionner efficacement.
- Analyse technique avancée : D’autres retours d’expérience mettent en avant l’intégration d’indicateurs complexes (Ichimoku, MACD, RSI combinés, etc.) dans un bot. Cette approche demande un gros travail d’optimisation et de tests. Cependant, dès lors que la stratégie prouve sa solidité, les résultats peuvent être très intéressants.
De manière générale, il est important de se souvenir que chaque marché a ses spécificités. Il n’existe pas de solution miracle valable pour tous.
Existe-t-il un bot de trading gratuit ?
Il est tout à fait possible de trouver des bots de trading totalement gratuits. En effet, plusieurs projets open source n’imposent aucun coût d’utilisation, hormis les éventuels frais de transaction prélevés par les plateformes de trading. Cependant, la gratuité ne rime pas forcément avec simplicité d’installation ou performance garantie.
- Avantages : Vous pouvez tester des stratégies sans investir dans une licence payante, modifiez le code pour l’adapter à vos besoins et bénéficiez de mises à jour collaboratives.
- Inconvénients : Certains projets sont abandonnés par leurs créateurs et ne sont plus maintenus. Les documentations peuvent être incomplètes, et la communauté moins active.
- Astuce : Avant d’adopter un bot de trading gratuit, vérifiez l’historique des commits sur GitHub, l’existence d’une documentation claire et la date des dernières mises à jour.
En résumé, oui, il existe des solutions gratuites, mais il revient à l’utilisateur de faire preuve de discernement pour choisir la solution la plus fiable et adaptée à ses objectifs de trading.
L’avenir du trading algorithmique est-il open source ?
Le trading algorithmique a déjà profondément transformé la manière dont les particuliers et les institutions abordent les marchés financiers. L’open source, de son côté, représente un mouvement qui valorise l’échange, la transparence et la collaboration.
Lorsque ces deux dynamiques se rencontrent, il en résulte une foule d’opportunités pour les développeurs, les analystes, les data scientists et, plus généralement, pour tous les passionnés de finance. Les innovations récentes, notamment l’essor de l’intelligence artificielle et du machine learning, promettent des progrès spectaculaires dans la conception de bots toujours plus puissants et autonomes.
Toutefois, gardons à l’esprit que, même si un « bot trading open source » peut faciliter la prise de décision, la responsabilité finale revient toujours à l’investisseur ou au trader. Les risques inhérents aux marchés ne disparaissent pas pour autant, et la prudence est plus que jamais de mise.
Entre liberté d’expérimentation, partage de connaissances et potentiel de gains, le trading algorithmique open source est voué à se développer encore davantage. Il faut néanmoins reconnaître que créer son propre bot de trading reste réservé aux férus de programmation et aux traders chevronnés. Heureusement, les experts souhaitant aller plus vite ou les débutants n’ayant pas de connaissances poussées en développement informatique, peuvent utiliser Obside pour créer leurs bots de trading en expliquant leurs règles avec des mots.
Foire aux questions (FAQ)
Quel est le meilleur langage de programmation pour développer un bot trading open source ?
Python est souvent le plus populaire grâce à sa facilité d’apprentissage et son écosystème riche (Pandas, NumPy, scikit-learn). Toutefois, si la performance en temps réel est cruciale, C++ ou Java peuvent être privilégiés. Le choix dépend de votre aisance avec le langage et de la nature de votre stratégie.
Existe-t-il des stratégies clés en main pour un trading bot open source ?
Oui, de nombreuses plateformes open source proposent des stratégies préconçues, souvent basées sur des indicateurs classiques (RSI, MACD, etc.). Cependant, les stratégies « toutes faites » ne garantissent pas le succès. Il est toujours préférable de faire son propre backtesting et d’ajuster les paramètres aux conditions actuelles du marché.
Quel budget prévoir pour créer et maintenir un bot de trading open source ?
Le développement open source peut être entièrement gratuit en termes de licence logicielle. En revanche, il faut prendre en compte :
- Le temps investi (apprentissage, développement, maintenance).
- Les éventuels coûts d’hébergement (serveurs, VPS).
- Les frais de transaction et d’API que peuvent facturer certaines plateformes d’échange.
