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Après huit ans de finance de marché chez Lyxor, HSBC et Société Générale, voici les 12 leçons de trading qui séparent les joueurs de casino des vrais investisseurs : efficience des marchés, vraie courbe d'apprentissage (8 à 10 % par an en six mois, 20 % pour les meilleurs hedge funds), disparition de l'edge, process contre résultat, beta contre alpha, sizing, multistratégie, backtest et automatisation. Avec en bonus un plan de formation et une bibliothèque d'ouvrages gratuits.
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Comment emprunter du cash sur les marchés financiers sans toucher à ton portefeuille, grâce à une structure à quatre jambes d'options appelée le box trade. Couvre le choix des strikes, l'exécution sur Interactive Broker, comment calculer ton vrai taux d'emprunt implicite avec un calculateur Excel gratuit, et les situations concrètes où cette alternative au prêt Lombard a vraiment du sens.
Le detail complet de la methode que j'utilise pour analyser n'importe quelle entreprise avant d'investir : les 3 outils indispensables, comment lire le business et son moat, les 4 graphiques qui montrent la rentabilite et la croissance, les verifications de qualite du bilan et du management, et une valorisation complete face aux peers. Applique en direct sur Amazon, PE de 20,7x, EV to EBITDA de 13x contre une moyenne historique de 30x, ROE entre 13 et 20 pourcent, plus le graphique, EPS versus cours, qui a change ma facon d'investir.
Le framework complet que les institutions utilisent a la place des montants fixes et des stop loss naifs : sizing par la volatilite, notionnel ajuste des correlations, limites de VaR et de Conditional VaR, et un mandat de trading ecrit. Avec des chiffres reels : un portefeuille qui passe de 9443 dollars de notionnel naif a 13400 dollars une fois la correlation prise en compte, et un mandat de 20 pourcent de rendement cible pour 10 pourcent de volatilite, soit un ratio de Sharpe de 2.
Un ancien trader en salle des marches (Societe Generale, HSBC, Lyxor) demonte le risk management retail classique : la regle des 2 pour cent par trade, le sizing en R fixe, le stop loss vu comme une garantie. Tout repose sur un modele de Bernoulli qui ne tient jamais sur les marches reels. Il explique pourquoi le win rate n'est pas stationnaire, pourquoi sizer sans la volatilite n'a aucun sens, pourquoi un stop loss n'est pas une garantie d'execution, pourquoi le levier ne doit jamais dependre de la distance au stop, et comment les desks institutionnels separent vraiment le role de trader et celui de risk manager.
Comment fonctionne vraiment une prop firm en coulisses, les deux business lines, le B-book et le A-book, et comment j'ai construit Polyquid, une plateforme qui permet de trader Hyperliquid perpetuals et Polymarket depuis un seul compte, seul en 33 jours sur Python, Django, FastAPI et Next.js, avec une latence sous les 100 microsecondes.
Ancien trader puis gérant de portefeuille chez Société Générale, je vous partage la méthode complète que j'utilisais en institution pour construire un portefeuille d'investissement : gestion passive vs active, approche top-down vs bottom-up, panorama des classes d'actifs, détermination de votre niveau de risque via la frontière efficiente, et sélection concrète des titres. De quoi passer de zéro à une allocation cohérente et diversifiée, sans avoir besoin d'être un génie de la finance.
8 ans de trading systématique, et ces 5 erreurs je les ai toutes faites. Du backtest biaisé et biais du survivant aux ordres fantômes, erreurs d'infrastructure et reprise sur panne — un tour complet de ce qui cloche et exactement comment le corriger.
Tout sur le framework de backtest Python que j'ai construit avec Claude Code — et comment backtester n'importe quelle stratégie depuis un seul prompt. Couvre l'architecture du moteur cash-flow, le fichier CLAUDE.md, la prévention de l'overfitting, et une démo live : MA Crossing 20/50 sur SPY (2000–2026), +17,0% de return total, Sharpe -0,08, 138 trades — avec l'audit complet par l'IA de pourquoi le résultat est mauvais et quoi corriger.
Un tour complet des stratégies long/short equity telles qu'utilisées en institution : mean reversion, relative value, divergence, beta hedging, et deux backtests Python — JPMorgan vs Goldman Sachs et SPY vs FEZ. Inclut l'exécution sur IBKR et une analyse honnête des risques que personne ne mentionne.