Trading automatisé/Stratégie d'avenir
Son introduction
[modifier | modifier le wikicode]Le trading algorithmique provient de la dématérialisation du traitement des ordres d'achats ou de ventes d'actifs. Depuis 1980, l'informatisation des places boursières offre des possibilités de traitement en temps réel de l'information financière. Cette révolution technologique a permis de développer des procédés et des méthodes d'évaluations mathématiques pour identifier les moments où les transactions retournent des profits. En effectuant des opérations plus rapidement, ils offrent des possibilités de gain là où le trader ne peut intervenir. Les algorithmes les plus récents offrent des stratégies décisionnelles et font l’objet de nombreuses recherches. Ces avancées dans la modélisation d'automates décisionnels permettent d'envisager un avenir important pour ces technologies.
Ce que l’on appelle aujourd’hui trading algorithmique se compose de deux activités :
- Les opérations de bourse assistées par des algorithmes qui anticipent et favorisent les opportunités de bénéfices (en informant le trader par des graphiques, des alertes et des traitements automatiques).
- Le trading automatisé qui utilise des automates comme agents autonomes effectuant des transactions selon des algorithmes et des stratégies paramétrés.
Même si ces technologies ne sont pas encore pleinement développées, il semble évident que la mise en réseaux de nombreuses plateformes boursières offre des espaces de déploiement particulièrement intéressants.
À partir de 1997, les ECN (Electronic Communication Network) sont conçus. Il s'agit de centres informatiques qui mettent en relation les professionnels et les courtiers pour effectuer des transactions informatisées. Les capacités des ordinateurs sont dorénavant suffisantes pour effectuer des calculs en temps réel. Ainsi, l’ensemble du marché s'est fixé comme objectif d'améliorer le trading assisté par des agents autonomes. Les recherches s'effectuent aussi bien dans les grandes institutions financières que chez les éditeurs, les brokers ou les universités.
L'idée est d'optimiser les traitements décisionnels ainsi que les coûts transactionnels, car les volumes de données croient constamment et nécessitent une réactivité extrême et une analyse en continue. Les fonctions de trader évoluent donc vers plus de monitoring, les opérations les plus simples étant laissées aux algorithmes.
S'il y a de nombreux algorithmes et automates utilisés dans les salles de marché, les banques se refusent souvent à communiquer autour de ces technologies, ces informations étant considérées comme confidentielles. Seuls les éditeurs de logiciel, les cabinets de consultant ou les laboratoires de recherches universitaires offrent des données sur l'état actuel des produits et des technologies.
L'organisation post et ex ante
[modifier | modifier le wikicode]Alors que dans un établissement financier classique, l’organisation est généralement la suivante :
- Front office : la salle des marchés des traders
- Middle office : un pôle chargé de contrôler l’activité des traders (suivi des risques et des résultats)
- Back office : la logistique des opérations
L'idée de départ du trading automatisé est d'obtenir un agent autonome dans ses décisions de trading afin d'effectuer des transactions de manière extrêmement réactive. Pour cela, il faut sélectionner les données que l'automate devra prendre en compte.
La première donnée est donc le positionnement dans le temps (périodes optimums à prendre en compte pour construire un jeu de données fiable, moment où on initie ou clot une transaction).
La seconde donnée est le type de transaction effectuée, le marché et en se basant sur quelles données : écart-type (volatilité), microstructure de marché, cotation (spread).
Enfin, la troisième donnée concerne les contraintes à mettre en place pour éviter des pertes importantes.
Pour optimiser les coûts de transactions, les brokers ont proposé des accès direct au marché (DMA) spécialement dédiés aux transactions électroniques. Le trader passe de moins en moins d'ordres par téléphone et se concentre sur des transactions spécifiques. Il existe plusieurs fournisseurs d'algorithmes :
- Les brokers disposant de plate-forme DMA offrent en général des algorithmes à l'usage de leurs clients ;
- Les éditeurs qui peuvent fournir des algorithmes personnalisés ;
- Le développement en interne par les plus grandes banques.
La puissance des ordinateurs permet actuellement d'implémenter de plus en plus efficacement des algorithmes comportementaux et décisionnels. Basés sur les concepts d'intelligence artificielle et de la théorie des jeux, ces algorithmes nécessitent d’être pilotés et paramétrés par des Quants et des traders toujours plus compétents en informatique et en mathématiques, ce qui a comme impact un changement organisationnel profond au sein des entités financières.
Stratégie d'investissement payante?
[modifier | modifier le wikicode]Le succès de cette technique est indéniable, et l’on peut citer plusieurs types d’algorithmes mathématiques utilisés par le trading haute fréquence :
- Afin d’éviter de signaler leurs intentions au marché, de nombreux opérateurs décomposent leurs ordres en petits lots (de 100 à 500 pièces) à des prix bien définis. Dans le but de découvrir à quel prix les investisseurs sont prêts à acheter ou vendre un titre, les algorithmes envoient une série de pièces à des prix différents qui seront rapidement annulées dès que la réponse souhaitée sera ressortie. À ce moment, les machines achètent (ou vendent) le titre juste avant l’investisseur, puis le lui revendent (ou le lui rachètent) quelques millisecondes plus tard avec un léger profit ;
- Un deuxième algorithme va permettre de faire exploser la volatilité d’une action en surfant sur ses phases de forts mouvements haussiers. Cette manipulation va ainsi permettre d’augmenter la valeur des options détenues par les opérateurs ;
- Mais les algorithmes les plus utilisés et les plus contestés restent les algorithmes utilisant les « ordres flashs ». Des informations confidentielles sur l’ordre en question sont révélées durant une fraction de seconde lors du passage de l’ordre avant d’être transmis au système national de marché. Ainsi, si un opérateur ayant accès à ces données peut égaler la meilleure offre ou demande du système, il peut exécuter l’ordre en question avant que le reste du marché puisse en avoir connaissance.
Une transaction peut être réalisée en moins de 500 microsecondes car la fréquence de passages d’ordres peut atteindre parfois jusqu’à 1000 exécutions de transactions par seconde.
Cette stratégie et ce choix tourné vers le trading automatisé constituent une stratégie payante car les fonctionnalités et la vitesse des NTIC mis en place dans les entités financières, et en particulier dans les front office, permet de bénéficier d’avantages considérables qui se traduisent par une baisse des coûts de fonctionnement et une réalisation de profits importants. Cependant, des limites, plus éthiques que techniques, se posent car, en effet, la multiplication rapide des transactions a introduit sur les marchés encore plus de risques qu’auparavant.
