Leçons de niveau 17

Trading automatisé/Limites

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Limites
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Chapitre no 7
Leçon : Trading automatisé
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Dans ce désir de maitriser le temps, certains acteurs du marchés dénoncent de plus en plus une véritable « course à l’armement », rendant impossible l’intervention de petits acteurs et créant ainsi des distorsions de concurrence.


De plus, les autorités de marché commencent à hausser le ton. Ainsi, l’AMF, en France, a récemment fait état d’un rapport accablant sur ce type de trading, dénonçant notamment les menaces « d’intégrité du marché dès lors que les stratégies de trading sont détournées de leur objectif initial pour être utilisées à des fins de manipulation de marché ».


Quand les algorithmes de trading sont utilisés pour découper les ordres en petites transactions, le premier effet est de produire une surcharge du nombre d'ordres passés, obligeant les bourses à mettre en œuvre des plateformes toujours plus puissantes pour éviter les erreurs de cotations et de transactions.

À cette fin, des éditeurs comme IBM proposent des technologies spécifiques pour la finance avec des serveurs spécialement adaptés pour la gestion des flux.


Un autre effet secondaire est que ces technologies réclament des ressources humaines très spécialisées en finance quantitative et informatique. Depuis quelques années, les Quants sont donc devenus particulièrement sollicités par les hedge funds et les grandes banques d'affaires afin d'effectuer des calculs sur les tendances à partir des données du marché ou de développer des calculs spécifiques.

La demande se fait aussi sentir du côté des éditeurs et des prestataires de services informatiques dont les clients réclament des plateformes opérationnelles et l'intégration d'algorithmes toujours plus affinés.

La vente d'algorithmes par les sociétés de courtages ou des éditeurs doit aussi faire face aux limites des clients qui ne sont pas toujours au fait des dernières applications de la recherche en finance quantitative et pourraient montrer des difficultés à utiliser des services trop complexes.


Les machines qui doivent supporter ces algorithmes sont donc particulièrement puissantes, car dans certains cas elles effectuent des traitements sur plusieurs sources en temps réel en tenant compte des données historiques afin de calibrer les transactions.

Déjà en août 2009, l’économiste Paul Krugman s’inquiétait de cette « récompense pour les mauvais acteurs ». Selon lui, non contents d’avoir « fait exploser l’économie et escroqué les contribuables », les marchés adoptent une logique perverse qui les dévie de leur objectif initial qui est de financer les industries dynamiques qui le nécessitent. Au lieu de cela, ils adoptent une technique coupable de la « déroute des marchés ».


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Attention !
Avec le trading haute fréquence, les marchés jouent donc à un jeu immoral et dangereux qui doit être normalement encadré et régulé par les États car la démesure des moyens mis à leur disposition n’a d’égal que leur irresponsabilité en cas de panique et les dégâts qu’ils pourraient à nouveau provoquer dans l’économie réelle.