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Catalogue public · DEVIOLAB

CATALOGUE DE STRATÉGIES

Explorez les stratégies algorithmiques, comparez leurs performances et ouvrez l’historique complet de chaque modèle.
Chaque stratégie algorithmique correspond à un agent de trading réel (Trading Bot) créé par l’équipe DevioLab à partir de tests sur données historiques. Elle peut être utilisée pour le trading automatisé via API sur les plateformes prises en charge, notamment Binance, ou uniquement comme Signal Bot avec notifications Telegram et email.
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A · Agilent Technologies Inc. (4) AAOI · Applied Optoelectronics Inc. (5) AAPL · Apple Inc. (7) ABBV · AbbVie Inc. (4) ABNB · Airbnb Inc. (4) ABT · Abbott Laboratories (4) ACGL · Arch Capital Group Ltd. (4) ACN · Accenture PLC Class A (4) ADBE · Adobe Inc. (3) ADI · Analog Devices Inc. (4) ADM · Archer-Daniels-Midland Company (4) ADP · Automatic Data Processing Inc. (4) ADSK · Autodesk Inc. (4) AEE · Ameren Corporation (4) AEP · American Electric Power Company, Inc. (4) AES · The AES Corporation (3) AFL · Aflac Incorporated (4) AIG · American International Group, Inc. (4) AIZ · Assurant Inc. (4) AJG · Arthur J. Gallagher & Co. (4) AKAM · Akamai Technologies Inc. (4) ALAB · Astera Labs, Inc. (7) ALB · Albemarle Corporation (4) ALGN · Align Technology Inc. (4) ALL · The Allstate Corporation (4) ALLE · Allegion plc (4) ALNY · Alnylam Pharmaceuticals, Inc. (4) AMAT · Applied Materials Inc. (7) AMCR · Amcor plc (4) AMD · Advanced Micro Devices Inc. (7) AME · AMETEK, Inc. (4) AMGN · Amgen Inc. (2) AMP · Ameriprise Financial Inc. (4) AMT · American Tower Corporation (4) AMZN · Amazon.com Inc. (7) ANET · Arista Networks Inc. (4) AON · Aon plc Class A (4) AOS · A. O. Smith Corporation (4) APA · APA Corporation (4) APD · Air Products and Chemicals Inc. (4) APH · Amphenol Corp. (4) APO · Apollo Global Management Inc. (4) APP · AppLovin Corporation (4) APTV · Aptiv PLC (4) ARE · Alexandria Real Estate Equities, Inc. (4) ARES · Ares Management Corp. (4) ARM · Arm Holdings plc ADR (7) ASML · ASML Holding N.V. NY (7) ASTS · AST SpaceMobile Inc. (6) ATO · Atmos Energy Corporation (4) AVGO · Broadcom Inc. (7) AVY · Avery Dennison Corporation (4) AWK · American Water Works Company, Inc. (4) AXON · Axon Enterprise, Inc. (4) AXP · American Express Company (4) AZO · AutoZone, Inc. (4) BA · Boeing Co/The (4) BABA · Alibaba Group Holding Ltd. ADR (6) BAC · Bank of America Corp. (4) BALL · Ball Corporation (4) BAX · Baxter International Inc. (4) BBY · Best Buy Co., Inc. (4) BDX · Becton, Dickinson and Company (4) BE · Bloom Energy Corp. (5) BEN · Franklin Templeton Inc. (4) BF.B · Brown-Forman Corp. (4) BG · Bunge Global SA (4) BIIB · Biogen Inc. (4) BK · The Bank of New York Mellon Corporation (4) BKNG · Booking Holdings Inc. (4) BKR · Baker Hughes Company (4) BLDR · Builders FirstSource Inc. (3) BLK · BlackRock Inc. (4) BMNR · BitMine Immersion Technologies, Inc. (5) BMY · Bristol-Myers Squibb Company (3) BNY · Bank of New York Mellon Corp. (3) BR · Broadridge Financial Solutions, Inc. (4) BRK.B · Berkshire Hathaway Inc. Class B (4) BRO · Brown & Brown Inc. (4) BSX · Boston Scientific Corp. (3) BX · Blackstone Inc. (4) BXP · BXP, Inc. (4) C · Citigroup Inc. (4) CAH · Cardinal Health Inc. (4) CARR · Carrier Global Corp. (4) CASY · Casey's General Stores, Inc. (4) CAT · Caterpillar Inc. (4) CB · Chubb Limited (4) CBOE · Cboe Global Markets Inc. (4) CBRE · CBRE Group Inc. (4) CCEP · Coca-Cola Europacific Partners PLC (4) CCI · Crown Castle Inc. (4) CCL · Carnival Corporation Ltd. (4) CDNS · Cadence Design Systems, Inc. (4) CDW · CDW Corporation (3) CEG · Constellation Energy Corporation (4) CF · CF Industries Holdings, Inc. (4) CFG · Citizens Financial Group Inc. (4) CHD · Church & Dwight Co., Inc. (4) CHRW · C.H. Robinson Worldwide Inc. (4) CHTR · Charter Communications Inc. (4) CI · The Cigna Group (4) CIEN · Ciena Corporation (4) CINF · Cincinnati Financial Corporation (3) CL · Colgate-Palmolive Co. (4) CLX · The Clorox Company (4) CMCSA · Comcast Corp. (4) CME · CME Group Inc. (4) CMG · Chipotle Mexican Grill, Inc. (4) CMI · Cummins Inc. (4) CMS · CMS Energy Corporation (3) CNC · Centene Corp. (4) CNP · CenterPoint Energy, Inc. (4) COF · Capital One Financial Corp. (4) COHR · Coherent Corp. (7) COIN · Coinbase Global Inc. (3) COO · The Cooper Companies, Inc. (3) COP · ConocoPhillips (4) COR · Cencora Inc. (4) COST · Costco Wholesale Corporation (4) CPAY · Corpay Inc. (4) CPRT · Copart, Inc. (4) CPT · Camden Property Trust (4) CRCL · Circle Internet Group Inc. (5) CRDO · Credo Technology Group Holding Ltd (8) CRH · CRH plc (4) CRL · Charles River Laboratories International, Inc. (4) CRM · Salesforce, Inc. (4) CRWD · CrowdStrike Holdings, Inc. (4) CSCO · Cisco Systems Inc. (4) CSGP · CoStar Group, Inc. (4) CSX · CSX Corporation (4) CTAS · Cintas Corporation (4) CTSH · Cognizant Technology Solutions Corp. (3) CTVA · Corteva Inc. (4) DELL · Dell Technologies Inc. (6) EWY · iShares MSCI South Korea ETF (6) FLNC · Fluence Energy, Inc. (7) GS · The Goldman Sachs Group, Inc. (6) HOOD · Robinhood Markets Inc. (7) IBM · International Business Machines Corporation (6) INTC · Intel Corporation (6) IREN · IREN Limited (7) LITE · Lumentum Holdings Inc. (6) META · Meta Platforms Inc. (7) MRVL · Marvell Technology, Inc. (6) MSFT · Microsoft Corporation (7) MSTR · Strategy Inc. (7) MU · Micron Technology Inc. (7) NFLX · Netflix Inc. (8) NOK · Nokia Corporation Sponsored ADR (7) NVDA · NVIDIA Corporation (7) PLTR · Palantir Technologies Inc. (7) PYPL · PayPal Holdings, Inc. (6) QQQ · Invesco QQQ Trust, Series 1 (6) RKLB · Rocket Lab Corporation (4) SKHY · SK hynix Inc. ADR (3) SMCI · Super Micro Computer Inc. (6) SMH · VanEck Semiconductor ETF (4) SNDK · Sandisk Corp. (4) SOXS · Direxion Daily Semiconductor Bear 3X Shares (3) SPCX · Space Exploration Technologies Corp. (3) TSLA · Tesla, Inc. (6) TSM · Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Ltd. ADR (5) USAR · USA Rare Earth, Inc. (3)
Aperçu de la stratégie sélectionnée

AMZN · Amazon.com Inc.

Stock Universe · marché actions mondial
USD · NASDAQ · XNGS · United States
AMZN 0 +4849.41% 1TRAD-AND4
Recommandé par DevioLab · Core 1 iRecommandation principale de DevioLab : un profil plus protégé, plus régulier et plus stable, centré sur le contrôle du risque et du drawdown.
Recommandé par DevioLab · Core 2 iRecommandation plus agressive de DevioLab : accepte un risque plus élevé et des drawdowns plus profonds en échange de rendements potentiellement supérieurs.
154Transactions
81.8%Taux de réussite
+2.85%Transaction moyenne
+25.50%Meilleure transaction
-16.38%Pire transaction
+234.9%Annualisé
Profil analytique de la stratégie · a227deb38847c67c

Sélectivité et précision algorithmique: Analyse de la stratégie AMZN · Amazon.com, Inc. sur horizon 15 minutes

Cette étude quantitative approfondie évalue les performances historiques et le profil de risque de la stratégie algorithmique Core pour l'action Amazon.com, Inc. (AMZN) sur une période de 6,93 ans. Classée au premier rang pour cet actif sur DevioLab avec un score de 84,48, la stratégie se caractérise par un taux de réussite remarquable de 82,78 % sur 151 transactions exécutées, un drawdown maximal contenu à 16,38 % et une répartition équilibrée des gains, les trois meilleures transactions ne représentant que 13,69 % du profit brut. Conçue pour être implémentée au sein de robots de trading automatisés, cette logique privilégie la sélectivité stricte avec une fréquence moyenne de 21,79 transactions par an.

Analyse au 21.08.2026. Les données de la stratégie sont mises à jour séparément.
Lire l’analyse complète

Profil de la stratégie

La stratégie étudie le comportement de l'action Amazon.com, Inc. (AMZN) sur l'unité de temps 15 minutes. Identifiée sous le nom technique AMZNB 0 +4849.41% 1TRAD-AND4, elle occupe le premier rang du classement DevioLab pour cet actif avec un score global de 84,48. Ce résultat lui confère le statut de stratégie Core au sein de notre cadre d'évaluation. L'échantillon historique analysé s'étend du 16 septembre 2019 au 21 août 2026, couvrant ainsi une durée totale de 6,93 ans. Au cours de cette période de près de sept années, le modèle quantitativement modélisé a complété exactement 151 transactions fermées. L'architecture de cette stratégie a été pensée pour servir de logique décisionnelle autonome, directement intégrable au sein de robots de trading, de bots d'arbitrage ou d'agents algorithmiques automatisés. En traduisant des configurations graphiques complexes en règles d'exécution systématiques, l'algorithme vise à éliminer les biais émotionnels et à maintenir une rigueur mathématique stricte lors du traitement des flux de données en temps réel sur le marché boursier.

Rythme de trading et durée des positions

Le rythme d'intervention de la stratégie se distingue par une sélectivité particulièrement élevée. Avec un total de 151 positions clôturées sur 6,93 ans d'historique, la fréquence moyenne s'établit à 21,79 transactions par an, soit environ 1,8 transaction par mois. Bien que le signal soit calculé sur des bougies de 15 minutes, l'algorithme n'engage pas le capital de manière compulsive. Il filtre rigoureusement la majorité des mouvements intrajournaliers pour ne retenir que des configurations statistiques à forte probabilité. Il convient de noter que les métriques spécifiques relatives à la durée moyenne ou médiane de rétention des positions en heures, ainsi que les intervalles moyens entre les sorties de marché, ne sont pas renseignées dans le jeu de données d'origine. Néanmoins, la combinaison d'un intervalle d'analyse très court (15 minutes) et d'une fréquence annuelle modérée (21,79 trades par an) démontre clairement que l'algorithme passe l'essentiel de son temps en phase d'observation active hors du marché. Pour un agent de trading automatisé, cette faible fréquence d'exposition réduit mécaniquement la présence sur le marché lors des phases d'incertitude ou de forte volatilité désordonnée.

Qualité des résultats historiques

La qualité de la distribution des résultats constitue l'un des points fort majeurs de cette stratégie algorithmique. Sur les 151 transactions complétées, 125 se sont soldées par un gain, tandis que 26 seulement ont enregistré une perte. Cela se traduit par un taux de réussite très élevé de 82,78 %. Le profit facteur s'établit à 1,67, traduisant un rapport solide entre les gains bruts cumulés et les pertes brutes essuyées. L'analyse détaillée des plus-values montre un rendement moyen par transaction de +2,90 %, pour une valeur médiane de +2,34 %. La grande proximité entre ces deux métriques indique que la performance globale ne dépend pas d'anomalies statistiques isolées ou de rares coup de chance. Au contraire, le rendement est le fruit d'une répétition régulière de transactions positives d'ampleur homogène. Cette observation est confirmée par la métrique de concentration: les trois plus grands gagnants historiques (dont la meilleure position individuelle a généré +25,50 %) ne représentent que 13,69 % du profit brut total. L'algorithme démontre ainsi une excellente robustesse structurelle, où la valeur créée est distribuée sur un large panier de décisions victorieuses.

Gestion du risque, drawdown et comportement lors des pertes

L'évaluation de la résistance du portefeuille face au risque révèle une structure de contrôle rigoureuse. Le drawdown maximum enregistré sur l'ensemble de la période d'essai s'élève à 16,38 %. Il est particulièrement révélateur de constater que le pire trade individuel subi par la stratégie affiche exactement une perte de -16,38 %. Cette coïncidence statistique indique que la baisse maximale du capital a été causée directement par la concrétisation d'un événement défavorable unique sur une position malmenée, plutôt que par un effondrement prolongé à travers une succession de pertes accumulées. Cette analyse du risque est renforcée par l'observation des séries de transactions. La plus longue série de défaites consécutives s'établit à seulement 2 transactions perdues d'affilée. En contraste, la plus longue série de victoires consécutives atteint le chiffre impressionnant de 20 transactions gagnantes de rang. Un agent algorithmique utilisant cette logique de trading bénéficie ainsi d'une grande stabilité opérationnelle, évitant les spirales de pertes consécutives qui détruisent souvent le capital et érodent la confiance de l'opérateur.

Comportement dans le temps et stabilité annuelle

Sur l'ensemble de l'historique couvert depuis septembre 2019 jusqu'en août 2026, la somme cumulée des rendements individuels des transactions atteint +4849,41 %, ce qui équivaut à un niveau de rendement théorique annualisé de 234,70 %. Cette progression témoigne de la capacité de la stratégie à exploiter la dynamique boursière de l'action Amazon.com, Inc. à travers différents cycles économiques. Il convient de préciser que les détails annuels année par année (yearly breakdown) ne sont pas inclus dans l'échantillon de données transmis. Cependant, la régularité observée dans le nombre total de transactions (151 trades sur 6,93 ans) et l'absence de séries de pertes supérieures à 2 transactions suggèrent que l'algorithme maintient un comportement prévisible au fil des ans. La stratégie a su traverser les phases de marché avec une cadence de déploiement mesurée et soutenue.

Période récente depuis le 01/06/2024 face à l'historique global

Une observation critique ressort de l'examen de la fenêtre récente débutant le 1er juin 2024. Sur cette période d'analyse récente, le nombre de transactions clôturées enregistrées est exactement égal à zéro. Par conséquent, les métriques cumulées pour cette phase récente sont absentes. Cette absence totale d'activité récente ne signifie pas nécessairement un dysfonctionnement de la logique, mais illustre le niveau d'exigence extrême imposé par les filtres d'entrée de l'algorithme. Si les conditions de volatilité, de tendance ou de momentum requises sur l'unité de temps 15 minutes ne sont pas strictement réunies, les robots de trading exécutant cette stratégie restent intégralement en liquidité. Néanmoins, pour le chercheur en stratégie quantitative, cette absence d'échantillon récent implique que l'évaluation repose principalement sur les 151 transactions historiques antérieures et que la capacité d'adaptation du modèle aux conditions de marché post-juin 2024 demeure non documentée dans ce jeu de données.

Forces et limites de la stratégie

Parmi les forces majeures de cette stratégie figure en premier lieu son taux de victoire exceptionnel de 82,78 %, soutenu par une série gagnante maximale de 20 transactions. La faible concentration des bénéfices (13,69 % du profit brut pour les trois meilleurs trades) et l'écart réduit entre le trade moyen (+2,90 %) et le trade médian (+2,34 %) prouvent que la performance est distribuée de façon saine et reproductible. De plus, le drawdown maximal contenu à 16,38 % offre un profil de risque très bien maîtrisé pour une stratégie opérant sur une action individuelle. Du côté des limites, le volume restreint de transactions (151 sur près de 7 ans) constitue un élément à prendre en considération: une fréquence moyenne de 21,79 trades par an demande une grande patience. Par ailleurs, le profit factor de 1,67, bien que positif et sain, reste modéré au regard du taux de victoire très élevé, ce qui s'explique par le fait que la perte maximale (-16,38 %) est plus importante que le gain moyen (+2,90 %). Enfin, l'absence de transactions exécutées depuis le 1er juin 2024 limite la visibilité sur son comportement en temps réel le plus récent.

DevioLab analytical conclusion

La stratégie AMZNB 0 +4849.41% 1TRAD-AND4 sur Amazon.com, Inc. (AMZN) mérite pleinement son rang N°1 et son score DevioLab de 84,48. Elle incarne une approche quantitative axée sur la sélectivité, la réduction des risques et la recherche d'un taux de victoire élevé. En privilégiant la qualité à la quantité des signaux d'entrée, elle offre un profil particulièrement adapté aux investisseurs et concepteurs de robots de trading automatisés qui privilégient la stabilité et la maîtrise du drawdown. Pour les opérateurs envisageant d'intégrer cette logique décisionnelle dans un agent de trading automatique, la clef réside dans le respect absolu du timing algorithmique: l'acceptation de longues phases de neutralité est la contrepartie nécessaire pour bénéficier du taux de réussite historique élevé de 82,78 %. La stratégie démontre qu'une rigueur de filtrage poussée permet de générer une surperformance substantielle tout en contenant les baisses de capital sous la barre des 17 %.

Périmètre des données et méthodologie

Les conclusions présentées dans cet article sont basées exclusivement sur l'analyse statistique des données d'un backtest historique simulé pour l'actif AMZN (Amazon.com, Inc.) sur l'intervalle 15 minutes, couvrant la période du 16 septembre 2019 au 21 août 2026. L'ensemble des métriques inclut 151 transactions fermées, leurs rendements respectifs, la répartition des gains et pertes, ainsi que l'évolution du capital simulé. Cette recherche quantitative est fournie à titre purement informatif et éducatif. Les performances simulées passées ne préjugent pas des résultats futurs et ne constituent en aucun cas une garantie de rendement ni un conseil en investissement. L'exécution réelle via des bots de trading automatisés peut différer en raison de facteurs de marché non modélisés dans cet échantillon, tels que le slippage, la liquidité instantanée, les frais de courtage et les écarts d'exécution.

Analyse complète de la stratégie