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- 03 Mar 2018 -
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- 03 Mar 2018 -
+ Expérimentation des indicateurs technique
+ + +Introduction
+ +Dans ce rapport, nous présentons une expérimentation des indicateurs techniques à + l'aide du projet BatchBacktesting disponible sur GitHub à l'adresse suivante :
+ +
+
+!pip install numpy httpx rich
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from datetime import datetime
+import sys
+import os
+import httpx
+
+import concurrent.futures
+from datetime import datetime
+import glob
+import warnings
+from rich.progress import track
+warnings.filterwarnings("ignore")
+
+
+
+
+ API
+ +N'oubliez pas de remplacer les espaces réservés FMP_API_KEY et BINANCE_API_KEY par + vos véritables clés API pour pouvoir accéder aux données des services respectifs. +
+ +
+
+BASE_URL_FMP = "https://financialmodelingprep.com/api/v3"
+BASE_URL_BINANCE = "https://fapi.binance.com/fapi/v1/"
+FMP_API_KEY = ""
+BINANCE_API_KEY = ""
+
+
+
+ Plusieurs fonctions pour effectuer des requêtes API et fournit une liste de + cryptomonnaies prises en charge.
+ +Ce script propose des fonctions pour :
+ +-
+
- Effectuer des requêtes API vers différents points de terminaison. +
- Obtenir des données historiques de prix pour les cryptomonnaies et les actions. + +
- Obtenir la liste des actions du S&P 500. +
- Obtenir toutes les cryptomonnaies prises en charge. +
- Obtenir les listes des états financiers. +
+
+def make_api_request(api_endpoint, params):
+ with httpx.Client() as client:
+ # Make the GET request to the API
+ response = client.get(api_endpoint, params=params)
+ if response.status_code == 200:
+ return response.json()
+ print("Error: Failed to retrieve data from API")
+ return None
+
+
+
+ + La fonction make_api_request() effectue une requête GET vers l'API et renvoie les + données au format JSON si la requête est réussie. Sinon, elle renvoie None. +
+ +
+
+def get_historical_price_full_crypto(symbol):
+ api_endpoint = f"{BASE_URL_FMP}/historical-price-full/crypto/{symbol}"
+ params = {"apikey": FMP_API_KEY}
+ return make_api_request(api_endpoint, params)
+
+
+def get_historical_price_full_stock(symbol):
+ api_endpoint = f"{BASE_URL_FMP}/historical-price-full/{symbol}"
+ params = {"apikey": FMP_API_KEY}
+
+ return make_api_request(api_endpoint, params)
+
+def get_SP500():
+ api_endpoint = "https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies"
+ data = pd.read_html(api_endpoint)
+ return list(data[0]['Symbol'])
+
+
+def get_all_crypto():
+ """
+ All possible crypto symbols
+ """
+ return [
+ "BTCUSD",
+ "ETHUSD",
+ "LTCUSD",
+ "BCHUSD",
+ "XRPUSD",
+ "EOSUSD",
+ "XLMUSD",
+ "TRXUSD",
+ "ETCUSD",
+ "DASHUSD",
+ "ZECUSD",
+ "XTZUSD",
+ "XMRUSD",
+ "ADAUSD",
+ "NEOUSD",
+ "XEMUSD",
+ "VETUSD",
+ "DOGEUSD",
+ "OMGUSD",
+ "ZRXUSD",
+ "BATUSD"
+ "USDTUSD",
+ "LINKUSD",
+ "BTTUSD",
+ "BNBUSD",
+ "ONTUSD",
+ "QTUMUSD",
+ "ALGOUSD",
+ "ZILUSD",
+ "ICXUSD",
+ "KNCUSD",
+ "ZENUSD",
+ "THETAUSD",
+ "IOSTUSD",
+ "ATOMUSD",
+ "MKRUSD",
+ "COMPUSD",
+ "YFIUSD",
+ "SUSHIUSD",
+ "SNXUSD",
+ "UMAUSD",
+ "BALUSD",
+ "AAVEUSD",
+ "UNIUSD",
+ "RENBTCUSD",
+ "RENUSD",
+ "CRVUSD",
+ "SXPUSD",
+ "KSMUSD",
+ "OXTUSD",
+ "DGBUSD",
+ "LRCUSD",
+ "WAVESUSD",
+ "NMRUSD",
+ "STORJUSD",
+ "KAVAUSD",
+ "RLCUSD",
+ "BANDUSD",
+ "SCUSD",
+ "ENJUSD",
+ ]
+
+def get_financial_statements_lists():
+ api_endpoint = f"{BASE_URL_FMP}/financial-statement-symbol-lists"
+ params = {"apikey": FMP_API_KEY}
+ return make_api_request(api_endpoint, params)
+
+def get_Vanguard_Canada():
+ """
+ Get Vanguard Canada companies
+
+ Returns:
+ dict: Dictionary containing the data
+ """
+ # VCN: Vanguard FTSE Canada All Cap Index ETF
+ # VFV: Vanguard S&P 500 Index ETF
+ # VUN: Vanguard US Total Market Index ETF
+ # VEE: Vanguard FTSE Emerging Markets All Cap Index ETF
+ # VAB: Vanguard Canadian Aggregate Bond Index ETF
+ # VSB: Vanguard Canadian Short-Term Bond Index ETF
+ # VXC: Vanguard FTSE Global All Cap ex Canada Index ETF
+ # VIU: Vanguard FTSE Developed All Cap ex North America Index ETF
+ # VGG: Vanguard US Dividend Appreciation Index ETF
+ return ['VCN', 'VFV', 'VUN', 'VEE', 'VAB', 'VSB', 'VXC', 'VIU', 'VGG']
+
+
+
+ + La fonction get_historical_price_full_crypto() effectue une requête API vers + l'API FMP pour obtenir les données historiques de prix pour une cryptomonnaie + spécifique. La fonction get_historical_price_full_stock() effectue une requête + API vers l'API FMP pour obtenir les données historiques de prix pour une action + spécifique. La fonction get_SP500() effectue une requête API vers Wikipedia pour + obtenir la liste des actions du S&P 500. La fonction get_all_crypto() renvoie la + liste de toutes les cryptomonnaies prises en charge. La fonction + get_financial_statements_lists() effectue une requête API vers l'API FMP pour + obtenir la liste des états financiers. La fonction get_Vanguard_Canada() renvoie + la liste des actions de Vanguard Canada. +
+ ++ Pour utiliser ce script dans votre projet, copiez simplement assurez-vous d'avoir + installé les bibliothèques requises mentionnées dans la section "Exigences" de la + documentation BatchBacktesting. Ensuite, vous pouvez importer les fonctions de ce + script dans votre script principal ou votre Jupyter Notebook pour accéder et + manipuler les données comme vous le souhaitez. +
+ ++ Une fois que vous avez les données, vous pouvez utiliser la bibliothèque + BatchBacktesting pour tester diverses stratégies sur les actions ou les + cryptomonnaies, analyser les résultats et visualiser les performances. À titre + d'exemple, nous avons utilisé la stratégie EMA (Exponential Moving Average) pour + effectuer des tests de performance sur les actions du S&P 500 et les cryptomonnaies + prises en charge. +
+ +EMA Stratégie
+ +L'EMA est un indicateur technique qui est utilisé pour lisser l'action des prix en + filtrant le "bruit" des fluctuations de prix aléatoires à court terme. Il est + calculé en prenant le prix moyen d'un titre sur un nombre spécifique de périodes de + temps. L'EMA est un type de moyenne mobile qui accorde un poids et une signification + plus importants aux points de données les plus récents. La moyenne mobile + exponentielle est également appelée moyenne mobile pondérée exponentiellement. +
+ +
+
+class EMA(Strategy):
+ n1 = 20
+ n2 = 80
+ n3 = 150
+
+ def init(self):
+ close = self.data.Close
+ self.ema20 = self.I(taPanda.ema, close.s, self.n1)
+ self.ema80 = self.I(taPanda.ema, close.s, self.n2)
+ self.ema150 = self.I(taPanda.ema, close.s, self.n3)
+
+ def next(self):
+ price = self.data.Close
+ if crossover(self.ema20, self.ema80):
+ self.position.close()
+ self.buy(sl=0.90 * price, tp=1.25 * price)
+
+ elif crossover(self.ema80, self.ema20):
+ self.position.close()
+ self.sell(sl=1.10 * price, tp=0.75 * price)
+
+
+
+
+
+ + La stratégie EMA est implémentée dans la classe EMA. La stratégie EMA est une + stratégie de suivi de tendance qui utilise trois moyennes mobiles exponentielles + (EMA) avec des périodes de 20, 80 et 150. Lorsque la moyenne mobile exponentielle + à court terme (20) croise la moyenne mobile exponentielle à long terme (80) par + le haut, cela signifie que la tendance est à la hausse et que nous devrions + acheter. Lorsque la moyenne mobile exponentielle à court terme (20) croise la + moyenne mobile exponentielle à long terme (80) par le bas, cela signifie que la + tendance est à la baisse et que nous devrions vendre. +
+ +
+
+def run_backtests_strategies(instruments, strategies):
+ """
+ Run backtests for a list of instruments using a specified strategy.
+
+ Args:
+ instruments (list): List of instruments to run backtests for
+ strategies (list): List of strategies to run backtests for
+
+ Returns:
+ List of outputs from run_backtests()
+
+ """
+
+ # find strategies in the STRATEGIES
+ strategies = [x for x in STRATEGIES if x.__name__ in strategies]
+ outputs = []
+ with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
+ futures = []
+ for strategy in strategies:
+ future = executor.submit(run_backtests, instruments, strategy, 4)
+ futures.append(future)
+
+ for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
+ outputs.extend(future.result())
+
+ return outputs
+
+def check_crypto(instrument):
+ """
+ Check if the instrument is crypto or not
+ """
+ return instrument in get_all_crypto()
+
+def check_stock(instrument):
+ """
+ Check if the instrument is crypto or not
+ """
+ return instrument not in get_financial_statements_lists()
+
+
+def process_instrument(instrument, strategy):
+ """
+ Process a single instrument for a backtest using a specified strategy.
+ Returns a Pandas dataframe of the backtest results.
+ """
+ try:
+
+ if check_crypto(instrument):
+ data = get_historical_price_full_crypto(instrument)
+ else:
+ data = get_historical_price_full_stock(instrument)
+
+ if data is None or "historical" not in data:
+ print(f"Error processing {instrument}: No data")
+ return None
+
+ data = clean_data(data)
+
+ bt = Backtest(
+ data, strategy=strategy, cash=100000, commission=0.002, exclusive_orders=True
+ )
+ output = bt.run()
+ output = process_output(output, instrument, strategy)
+ return output, bt
+ except Exception as e:
+ print(f"Error processing {instrument}: {str(e)}")
+ return None
+
+def clean_data(data):
+ """
+ Clean historical price data for use in a backtest.
+ Returns a Pandas dataframe of the cleaned data.
+ """
+ data = data["historical"]
+ data = pd.DataFrame(data)
+ data.columns = [x.title() for x in data.columns]
+ data = data.drop(
+ [
+ "Adjclose",
+ "Unadjustedvolume",
+ "Change",
+ "Changepercent",
+ "Vwap",
+ "Label",
+ "Changeovertime",
+ ],
+ axis=1,
+ )
+ data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"])
+ data.set_index("Date", inplace=True)
+ data = data.iloc[::-1]
+ return data
+
+
+def process_output(output, instrument, strategy, in_row=True):
+ """
+ Process backtest output data to include instrument name, strategy name,
+ and parameters.
+ Returns a Pandas dataframe of the processed output.
+ """
+ if in_row:
+ output = pd.DataFrame(output).T
+ output["Instrument"] = instrument
+ output["Strategy"] = strategy.__name__
+ output.pop("_strategy")
+ return output
+
+
+def save_output(output, output_dir, instrument, start, end):
+ """
+ Save backtest output to file and generate chart if specified.
+ """
+ print(f"Saving output for {instrument}")
+ fileNameOutput = f"{output_dir}/{instrument}-{start}-{end}.csv"
+ output.to_csv(fileNameOutput)
+
+
+def plot_results(bt, output_dir, instrument, start, end):
+ print(f"Saving chart for {instrument}")
+ fileNameChart = f"{output_dir}/{instrument}-{start}-{end}.html"
+ bt.plot(filename=fileNameChart, open_browser=False)
+
+def run_backtests(instruments, strategy, num_threads=4, generate_plots=False):
+ """
+ Run backtests for a list of instruments using a specified strategy.
+ Returns a list of Pandas dataframes of the backtest results.
+
+ Args:
+ instruments (list): List of instruments to run backtests for
+
+ Returns:
+ List of Pandas dataframes of the backtest results
+ """
+ outputs = []
+ output_dir = f"output/raw/{strategy.__name__}"
+ output_dir_charts = f"output/charts/{strategy.__name__}"
+ if not os.path.exists(output_dir):
+ os.makedirs(output_dir)
+ if not os.path.exists(output_dir_charts):
+ os.makedirs(output_dir_charts)
+ with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor:
+ future_to_instrument = {
+ executor.submit(process_instrument, instrument, strategy): instrument
+ for instrument in instruments
+ }
+ for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_instrument):
+ instrument = future_to_instrument[future]
+ output = future.result()
+ if output is not None:
+ outputs.append(output[0])
+ save_output(output[0], output_dir, instrument, output[0]["Start"].to_string().strip().split()[1], output[0]["End"].to_string().strip().split()[1])
+ if generate_plots:
+ plot_results(output[1], output_dir_charts, instrument, output[0]["Start"].to_string().strip().split()[1], output[0]["End"].to_string().strip().split()[1])
+ data_frame = pd.concat(outputs)
+ start = data_frame["Start"].to_string().strip().split()[1]
+ end = data_frame["End"].to_string().strip().split()[1]
+ fileNameOutput = f"output/{strategy.__name__}-{start}-{end}.csv"
+ data_frame.to_csv(fileNameOutput)
+
+
+ return data_frame
+
+
+
+ + La fonction run_backtests_strategies() exécute des backtests pour une liste + d'instruments en utilisant une stratégie spécifique. La fonction + check_crypto() vérifie si l'instrument est une cryptomonnaie ou non. La fonction + check_stock() vérifie si l'instrument est une action ou non. La fonction + process_instrument() traite un seul instrument pour un backtest en utilisant une + stratégie spécifique. La fonction clean_data() nettoie les données historiques + des prix pour les utiliser dans un backtest. La fonction process_output() + traite les données de sortie du backtest pour inclure le nom de l'instrument, le + nom de la stratégie et les paramètres. La fonction save_output() enregistre la + sortie du backtest dans un fichier et génère un graphique si spécifié. La + fonction plot_results() enregistre la sortie du backtest dans un fichier et + génère un graphique si spécifié. La fonction run_backtests() exécute des + backtests pour une liste d'instruments en utilisant une stratégie spécifique. +
+ ++ Le script génère des graphiques pour chaque instrument testé, qui peuvent être + visualisés pour analyser les performances des stratégies appliquées. Les résultats + sont sauvegardés dans le répertoire output du projet BatchBacktesting. +
+ +
+
+tickers = get_SP500()
+run_backtests(tickers, strategy=EMA, num_threads=12, generate_plots=True)
+ticker = get_all_crypto()
+run_backtests(ticker, strategy=EMA, num_threads=12, generate_plots=True)
+
+
+
+ + Nous avons utilisé la stratégie EMA pour effectuer des tests de performance sur les + actions du S&P 500 et les cryptomonnaies prises en charge. Les résultats sont + sauvegardés dans le répertoire output du projet BatchBacktesting. +
+ ++ Le lien que vous avez partagé correspond au répertoire output du projet + BatchBacktesting sur GitHub : + https://github.com/AlgoETS/BatchBacktesting/tree/main/output. Cependant, il semble + que ce répertoire ne contient pas de résultats pré-calculés. En effet, il est + probable que les auteurs du projet aient choisi de ne pas inclure les résultats des + tests dans le dépôt GitHub afin d'éviter d'encombrer le dépôt avec des données + spécifiques à chaque utilisateur. +
+ ++ Pour obtenir des valeurs calculées pour vos propres tests, vous devrez exécuter le + script en local sur votre machine avec les paramètres et les stratégies de votre + choix. Après avoir exécuté le script, les résultats seront sauvegardés dans le + répertoire output de votre projet local. + + https://algoets.github.io/BatchBacktesting/output/charts/EMA/AAPL-2018-04-04-2023-04-03.html +
+ +Analyse
+ +Top 5 des instruments avec le meilleur rendement :
+ +-
+
- BTCBUSD : 293,78% +
- ALB : 205,97% +
- OMGUSD : 199,62% +
- BBWI : 196,82% +
- GRMN : 193,47% +
Top 5 des instruments avec le plus faible rendement :
+ +-
+
- BTTBUSD : -99,93% +
- UAL : -82,63% +
- NCLH : -81,51% +
- LNC : -78,02% +
- CHRW : -76,38% +
+ En conclusion, le projet BatchBacktesting offre une approche flexible et puissante + pour tester et analyser les performances des indicateurs techniques sur les marchés + boursiers et les cryptomonnaies. Les fonctions fournies permettent une intégration + facile avec les API de services financiers et une manipulation aisée des données. + Les résultats des expérimentations peuvent être utilisés pour développer et affiner + des stratégies de trading algorithmique en fonction des performances observées +
+ +-
+
- Tags: +
- Données Publique +
- Indicateurs Technique + +
- Python +
+ Antoine Boucher
+Co-Capitaine
+Rechercheur des données
+ + +
+ Étude des vols de voitures à Montréal
+Original +
Substack + +
Découvrez les tendances de la criminalité liée aux vols de voitures + à Montréal à travers les années. Cette étude examine les quartiers les plus touchés, + les variations saisonnières, et bien plus encore.
+ +Un article dans le journal a particulièrement attiré mon attention de manière + inattendue, révélant une réalité alarmante : le taux de vols de voitures à Montréal + atteignait des sommets déconcertants. Cette révélation m’a laissé perplexe et + intrigué à la fois. Mon esprit curieux a été instantanément piqué, et j’ai ressenti + le besoin impérieux d’explorer ce phénomène de plus près, de le décortiquer et de + comprendre ses origines.
+ +Dans cet article, je vais vous emmener avec moi dans cette aventure intrigante, alors + que nous plongeons dans l’univers des vols de voitures à Montréal. Nous allons + dévoiler les données, analyser les statistiques et tenter de démystifier cette + réalité complexe. Attachez-vous bien, car nous partons à la découverte de l’envers + du décor de la criminalité automobile à Montréal.
+ +Récoltes des données
+ +J’ai entrepris la collecte de données en récupérant un fichier CSV exhaustif + contenant toutes les infractions criminelles à Montréal, mis à disposition par la + ville. Mon objectif était de cibler spécifiquement les infractions de type “Vol de + véhicule à moteur”. À ma grande surprise, j’ai trouvé pas moins de 53 964 cas + enregistrés depuis l’année 2018.
+ +
+
+ Données des vols de véhicules à moteur à Montréal
+
+ +
+ +
Le vol en hausse
+ +L’un des constats les plus préoccupants réside dans la tendance constante à la hausse + du vol de véhicules, qui semble résolument insensible à tout ralentissement, comme + en témoigne ce graphique éloquent :
+ +
+ Graphique vols de véhicules à moteur par année
+ +
+ +
+
| Années | +Vols de véhicules | +
|---|---|
| 2015 | +4418 | +
| 2016 | +4352 | +
| 2017 | +4732 | +
| 2018 | +4237 | +
| 2019 | +4170 | +
| 2020 | +4706 | +
| 2021 | +6440 | +
| 2022 | +9377 | +
| 2023 | +11262 | +
+
+ +
Ces chiffres révèlent une progression alarmante, suscitant des inquiétudes + croissantes.
+ +Mode Opératoire
+ +De manière paradoxale, il s’avère que la majorité des vols de véhicules se produisent + en plein jour. En effet, 51% de ces vols ont lieu pendant la journée, lorsque tout + semble plus visible et évident. De plus, parmi les jours de la semaine, c’est le + mercredi qui détient le triste record du jour où les vols sont les plus fréquents : +
+ +| Journée | +Occurence | +
|---|---|
| Wednesday | +8519 | +
| Monday | +8493 | +
| Thursday | +8334 | +
| Tuesday | +8303 | +
| Friday | +7819 | +
| Saturday | +6160 | +
| Sunday | +6066 | +
+
+ +
+
+ Graphique vols de véhicules par jour de la semaine
+ +
+ +
+ Graphique vols de véhicules par jour de la semaine et quart de la journée
+ +
+ +
Cette donnée surprenante met en évidence une réalité intrigante, où les vols de + véhicules semblent prospérer en plein jour, défiant ainsi les attentes + conventionnelles en matière de criminalité.
+ +Lieux
+ +Voici une carte thermique (heatmap) des cinq endroits les plus fréquemment ciblés par + les voleurs à Montréal. Il est intéressant de noter que les hôtels et les centres + commerciaux sont devenus des cibles privilégiées.
+ +
+ Carte thermique des vols de véhicules à Montréal
+ +
+ +
Un Vol Sophistiqué
+ +Loin sont les jours où un simple trousseau de clés métalliques ou une vitre brisée + suffisaient pour voler une voiture. Aujourd’hui, les voleurs ont évolué, devenant + plus rusés et équipés de technologies avancées.
+ +Relay attack
+ +Ils utilisent un dispositif sophistiqué pour amplifier le signal, pratiquant ce que + l’on appelle l’attaque par relais.
+ +Dans ce type de vol, l’objectif des malfaiteurs est de tromper la voiture en lui + faisant croire que la clé se trouve à proximité immédiate du véhicule, même si en + réalité, la clé se trouve à plusieurs centaines de mètres de distance. Ils utilisent + un amplificateur de signal pour induire en erreur la voiture, lui faisant croire que + la clé est à l’intérieur du véhicule.
+ +Voici une vidéo capturant un vol qui ne dure que quelques secondes.
+ +
+
+ Vol Voiture Technique du relai
+
+ +
+ +
PORT OBD
+ +Le Port OBD est le port « On-Board Diagnostics » se trouvant généralement au-dessus + de la pédale. C’est une interface de communication pour les systèmes de surveillance + et de contrôle des véhicules. Il est également utilisé par les garages pour + identifier et résoudre les défauts. Problème : Malheureusement, toute personne ayant + accès à celui-ci (par exemple, un garage malveillant, un valet ou des employés de + lave-auto) peut abuser du Port OBD pour créer une copie du porte-clés électronique + de votre voiture ! Parfois, les voleurs utilisent la méthode du Port OBD en y + injectant un code malicieux permettant de changer des configurations pour arrêter le + système d’alarme et faire un clonage de la clé.
+ +
+
+ Port OBD
+
+ +
+ +
Conséquences
+ +L’explosion du nombre de vols de voitures a des conséquences directes sur les + propriétaires de véhicules, notamment une augmentation significative du coût de + l’assurance automobile. Certaines marques et modèles sont malheureusement devenus + les cibles privilégiées des voleurs. Voici le palmarès de 2022 :
+ +| Nº | +Marque/Modèle | +Année Modèle Volée le Plus Souvent | +Nombre de Véhicules Assurés | +Nombre de Vols | +Fréquence de Vol (%) | +Type | +
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | +Honda CR-V | +2020 | +115,895 | +2,689 | +2.3% | +SUV | +
| 2 | +Acura RDX | +2020 | +15,895 | +653 | +4.1% | +SUV | +
| 3 | +Honda Civic | +2019 | +224,688 | +506 | +0.2% | +Sedan | +
| 4 | +Dodge RAM 1500 Series | +2020 | +79,019 | +504 | +0.6% | +Truck | +
| 5 | +Jeep Wrangler | +2021 | +28,048 | +433 | +1.5% | +SUV | +
| 6 | +Toyota RAV 4 | +2019 | +124,357 | +425 | +0.3% | +SUV | +
| 7 | +Jeep Grand Cherokee | +2021 | +22,808 | +420 | +1.8% | +SUV | +
| 8 | +Toyota Highlander | +2021 | +17,386 | +344 | +2.0% | +SUV | +
| 9 | +Ford F150 Series | +2019 | +91,166 | +256 | +0.3% | +Truck | +
| 10 | +Hyundai Tucson | +2021 | +63,450 | +242 | +0.4% | +SUV | +
+
+ +
Se protéger
+ +Il est important de noter qu’aucune méthode n’est infaillible, mais l’objectif + principal est de rendre la tâche des voleurs aussi difficile que possible, les + décourageant ainsi de s’attaquer à votre véhicule.
+ +Verrouillez les portes et fermez complètement les fenêtres
+ +La première étape essentielle pour vous protéger consiste à verrouiller les portes de + votre véhicule et à fermer complètement les fenêtres. Ce geste simple peut + considérablement ralentir un voleur.
+ +Boite de farraday
+ +Pour protéger votre clé électronique (key FOB) contre les attaques par relais, vous + pouvez utiliser une boîte de Faraday. Cette boîte bloque le signal de la clé, + empêchant ainsi les voleurs d’amplifier son signal. Cette méthode constitue une + défense efficace contre les tentatives d’attaque par relais et est disponible à un + prix abordable, généralement autour de 25 $.
+ +Amazon: $25 Boite de farraday
+ +OBD PORT lock
+ +Pourquoi sommes-nous exposés ?
+ +Les véhicules équipés de systèmes de démarrage sans clé (“push start”) ou d’entrée + sans clé (“keyless entry”) ne disposent pas de clé mécanique pour démarrer le + moteur. Ils utilisent des clés électroniques qui s’authentifient avec la voiture via + un échange de données (par des signaux radio pour les systèmes sans clé ou par + insertion dans le tableau de bord).
+ +Comment le port est-il exploité ?
+ +Ces véhicules conservent une copie numérique des clés dans l’unité de contrôle du + moteur du véhicule (ECU). Le problème réside dans le fait que ces clés numériques + peuvent être téléchargées par quiconque a accès au “PORT OBD” du véhicule, puis + utilisées pour programmer une clé vierge en moins de 60 secondes.
+ +Pourquoi devrais-je m’inquiéter ?
+ +Cette clé duplicata est identique à l’originale, ce qui donne au voleur un accès + total pour OUVRIR, DÉMARRER et EMPORTER le véhicule à sa convenance, souvent des + jours, voire des semaines plus tard.
+ +Pour vous protéger contre ce type d’attaque, vous pouvez envisager de bloquer, + modifier ou cacher votre port OBD. Il ne faut que quelques minutes pour rendre ces + véhicules inviolables.
+ +
+
+ Port OBD Lock
+ +
+ +
Système de Repérage par TAG
+ +Cette technologie implique de placer plusieurs dispositifs sans fil dans des endroits + difficiles d’accès du véhicule. Chaque dispositif est autonome et émet un signal + avec un code d’identification unique qui peut être lu à distance par un récepteur. +
+ +Prix: 400$
+ +Barre Antivol
+ +Une barre antivol simple mais efficace peut ralentir un voleur et le décourager, + agissant comme un moyen dissuasif.
+ +Amazon: $69 Barre Antivol
+ +Apple tag
+ +
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+ +
+ +
L’Apple tag est un relayeur de position, le tag émet des signaux anonymes et toute + personnes possédant Un apapreil Apple passant proche du tag envoit un signal au + serveur de Apple vous permettant ainsi d’avoir une position geographique du dernier + repérage. Il suffit de bien le cacher dans son auto.
+ +Toutefois, il est recommandé de désactiver le haut-parleur à l’intérieur de l’Apple + Tag pour éviter que le voleur ne le découvre et ne le désactive. En effet, Apple a + mis en place ce système pour prévenir le suivi indésirable des autres utilisateurs. + Imaginez la situation où quelqu’un aurait discrètement placé un Apple Tag sur vous, + vous permettant ainsi d’être suivi partout sans votre consentement.
+ +Dans le contexte des véhicules volés, une fois que le voleur a pris possession de + votre voiture et qu’il détecte la présence d’un Apple Tag non associé à son compte + Apple, il recevra une notification indiquant que cet Apple Tag le suit. En réaction, + il pourrait ouvrir l’application “Find My iPhone” pour tenter de localiser l’Apple + Tag.
+ +Pour plus de détails: https://youtu.be/hiivC_4li8Q?t=62
+ +Amazon: $34 Apple Tag
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- Posted October 7, 2018
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- Reply |
- Posted October 7, 2018
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-Philip W
- United Kingdom - -Some consultants are employed indirectly by the client via a consultancy staffing company, a - company that provides consultants on an agency basis.
-Philip W
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