Le 6 mai 2010, le Dow Jones Industrial Average - le deuxième plus ancien indice du marché américain et l'un des indices les plus couramment utilisés pour refléter l'état du marché dans son ensemble - a enregistré sa baisse la plus importante et la plus rapide jamais enregistrée.

À 14 h 42 ce jour-là, le Dow Jones avait perdu 300 points depuis le début des négociations ce matin-là. À 14 h 47, cinq minutes plus tard à peine, il avait encore perdu 600 points. Soudainement, des centaines d'actions ont vu leurs prix réduits à presque zéro. L'accident a instantanément détruit près de 1 billion de dollars d'actions.

Même les grandes sociétés de premier ordre n'étaient pas à l'abri de ses effets: les actions d'Accenture ont chuté de plus de 90%, passant de 40 à 0,01 dollar. Encore plus étonnant, à peine 20 minutes plus tard, le marché avait retrouvé presque le même niveau qu’il était auparavant..

Cette importante fluctuation des marchés économiques mondiaux a provoqué une onde de choc dans le monde financier, principalement parce que la cause de ce phénomène n’était pas claire. Un an après, et malgré de longues enquêtes de la part de la Securities and Exchange Commission (SEC) et de la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) des États-Unis, le problème n'est toujours pas clair, mais l'un des facteurs de causalité probable est le trading algorithmique automatique à haute fréquence..

Il s’agit de l’achat et de la vente d’actions, non pas par les commerçants du marché, mais par un logiciel financier qui analyse automatiquement le marché financier et achète ou vend des actions sur la base de ces informations à une vitesse fulgurante. L'idée d'un courtier au téléphone criant: "Achetez, achetez, vendez, vendez!" est loin de la façon dont beaucoup de gens négocient maintenant sur le marché boursier.

Sur certains marchés, plus de la moitié des transactions sont effectuées à l'aide de programmes informatiques, qui utilisent des algorithmes pour décider d'acheter ou de vendre des actions. En règle générale, il s’agit de systèmes simples capables de générer plusieurs petits profits en négociant systématiquement sur les marchés électroniques en un clin d’œil. Les algorithmes sont généralement écrits par des sociétés de négoce exclusives et revendus à d'autres traders..

Dans l’algorithme, certaines valeurs déterminent le moment et le lieu exacts des opérations, notamment le prix d’un titre, la taille du fonds disponible, les contraintes de synchronisation telles que la rapidité avec laquelle un ordre peut être exécuté, le meilleur moment pour placer un ordre. elle sera exécutée, la probabilité qu'une commande soit exécutée et le coût total de chaque transaction. En termes simples, si les conditions de l'algorithme sont remplies par un scénario de marché particulier, les actions sont négociées automatiquement en quelques millisecondes (et cette vitesse diminue constamment)..

Rappelez-vous que ce processus est entièrement automatique, sans implication humaine autre que celle définie dans l'algorithme par le programmeur du logiciel. Certaines personnes achètent même ces programmes sans savoir ce que contiennent les algorithmes, se contentant de croire qu’elles feront ce qu’elles prétendent faire..

C'est ce qu'on appelle le négoce en boîte noire, ce qui fait référence au fait que vous ne pouvez pas regarder dans la boîte noire pour voir comment cela fonctionne. D'autres entreprises créent leurs propres algorithmes personnalisés, qui deviennent de plus en plus complexes au fur et à mesure que de plus en plus d'informations et de mesures de protection sont intégrées à leur développement..

La durée de vie moyenne de ces algorithmes de négociation a tendance à être extrêmement courte - parfois quelques jours seulement. Ces algorithmes sont si utiles qu'ils deviennent un produit très précieux en soi. En fait, les tribunaux américains ont déjà prononcé deux condamnations à l'encontre de personnes qui ont volé du code propriétaire de ces types de programmes valant des millions de dollars..

L'avocat adjoint américain Joseph Facciponti, procureur adjoint des États-Unis, a expliqué de manière inquiétante l'impact de ces algorithmes de négociation sur les économies en décrivant l'affaire contre l'ancien employé de Goldman Sachs, Sergey Aleynikov, qui avait été reconnu coupable d'un tel vol au début de l'année..

"La banque a évoqué le risque potentiel que quelqu'un qui sache utiliser ce programme l'utilise pour manipuler les marchés de manière injuste", a déclaré Facciponti..

L'aube de l'automatisation

Il est clair que ces algorithmes ont le pouvoir d’affecter les marchés financiers, mais devrions-nous nous en inquiéter? Ne fournissent-ils pas simplement un autre niveau d'automatisation pour faciliter la vie des commerçants? Ils ne causent certes pas de problèmes aux marchés financiers.?

Andy Haldane, directeur exécutif en charge de la stabilité financière à la Banque d'Angleterre, n'en est pas si sûr. Comme il l'a dit dans un discours prononcé en juin 2011 à Beijing,

"Poussé par un puissant cocktail de technologie et de réglementation, le commerce sur les marchés financiers a considérablement évolué au cours de ce siècle. Les plates-formes de négociation d'actions se sont multipliées et fragmentées. Et la limitation de la vitesse de négociation est passée à la vitesse supérieure. Cette topologie en évolution rapide Il existe de bonnes raisons, théoriquement et empiriquement, de croire que si cette évolution du négoce peut avoir eu des avantages tels que la réduction des coûts de transaction, elle peut aussi avoir entraîné une augmentation des anomalies dans la répartition du risque. et retour dans le système financier. De telles anomalies ont caractérisé le crash "flash".

Alors, quel effet a-t-il l'impression que le trading algorithmique à haute fréquence a eu?

"Le trading haute fréquence (HFT) a eu trois effets majeurs sur les marchés", explique Haldane. "Premièrement, cela signifie que des volumes de plus en plus importants de transactions ont été compressés en fragments de temps de plus en plus petits. Deuxièmement, cela signifie qu'un comportement stratégique se produit chez les traders à des fréquences toujours plus élevées. Troisièmement, ce n'est pas seulement la vitesse de l'interaction a changé, mais aussi sa nature. Hier, l'interaction était d'homme à homme. Aujourd'hui, c'est de machine à machine, d'algorithme à algorithme. Pour les algorithmes ayant la durée de vie d'une coccinelle, cela permet une adaptation évolutive rapide. "

Quand Haldane parle d'un changement radical dans la gestion des marchés financiers, il ne plaisante pas. L'augmentation de la vitesse du possible a réellement entraîné un changement - et cela s'est fait rapidement. Certainement trop vite pour que toutes les implications soient pleinement prises en compte, comme l'explique Haldane:

"La vitesse moyenne d'exécution des ordres à la Bourse de New York, aux États-Unis, est passée d'environ 20 secondes il y a dix ans à environ une seconde aujourd'hui." Et ce n'est que la moyenne. À mesure que l’utilisation des échanges à haute fréquence augmente, cette moyenne va considérablement diminuer.

Comme Haldane l'explique, le commerce électronique lui-même approche à grands pas de la vitesse de la lumière - la limite de vitesse de l'univers.

"Il y a dix ans, les délais d'exécution sur certaines plates-formes de commerce électronique étaient nettement en deçà de la barre d'une seconde. Il y a quelques années encore, les délais d'exécution des transactions atteignaient la" vitesse de clignotement ", aussi rapide que l'éclat d'un œil. , qui vous a mis l'eau à la bouche aux alentours de 300 à 400 millisecondes, soit moins d'un tiers de seconde, mais plus récemment, la limite de vitesse est passée de quelques millisecondes à quelques microsecondes - millionièmes de seconde. Plusieurs plates-formes de négociation proposent désormais une exécution des transactions mesurée en microsecondes.

"A ce jour, la limite inférieure d'exécution des transactions semble être d'environ 10 microsecondes. Cela signifie qu'il serait en principe possible d'effectuer environ 40 000 transactions consécutives en un clin d'œil. Si les supermarchés étaient très fréquentés programmes commerciaux, le ménage moyen pourrait terminer ses achats toute sa vie en moins d’une seconde. Imaginez cela. "

La montée de HFT

Bien entendu, le fait que HFT vous permette d'effectuer rapidement un grand nombre d'opérations ne pose pas forcément problème, mais nous devons tenir compte du nombre d'opérations effectuées automatiquement, sans intervention humaine. La crainte ici est que la base des marchés financiers puisse bientôt changer.

Si les investisseurs commencent à croire que les actions ne sont pas évaluées par rapport aux bénéfices futurs escomptés d'une entreprise, mais tirent leur valeur des ordinateurs échangés contre d'autres ordinateurs pour gagner en rapidité et en avantage, les marchés financiers sembleront alors un pari trop risqué. Alors, combien d’échanges commerciaux se fait de nos jours uniquement par ordinateur?

Sans surprise, avec l’avantage qu’elle offre sur les autres traders en termes de rapidité et même de connaissances, elle ne cesse de croître. Par exemple, comme l'explique Haldane, "En Europe, depuis 2005, HFT est passée d'une part minuscule à plus de 35% du marché des actions. En Asie et dans les marchés émergents, elle progresse rapidement à partir d'une base inférieure. pays est également vrai à travers les marchés.

"HFT assume un rôle de plus en plus important sur les marchés de la dette et des changes. Sur certains marchés à terme, il représente déjà près de la moitié du chiffre d'affaires. En quelques années, il est passé d'une relative obscurité à une hégémonie absolue, du moins sur certains marchés. "

Changer le plan de match

Ce n’est pas tout ce que le trading algorithmique a fait - cela a également changé la façon dont le jeu financier est joué. Dans le passé, il y a une dizaine d'années seulement, avant l'automatisation informatique, les traders et les grandes institutions financières gagnaient de l'argent en négociant avec des instruments relativement simples: les obligations, les actions et les devises..

Lorsque l’automatisation est entrée en vigueur, les marges bénéficiaires de ces transactions ont ensuite été réduites. Cela a eu pour effet d'encourager ces entreprises à réduire leurs propres coûts et à trouver un avantage concurrentiel en automatisant autant que possible leurs transactions les plus simples..

Alors que dans le passé, des centaines de traders achetaient ou vendaient de petites quantités d’actions afin de ne pas alerter la concurrence sur ce qu’ils faisaient, il est désormais possible de les gérer par ordinateur, en achetant ou vendant progressivement de petites quantités d’actions. périodes contrôlées.

L'augmentation massive de la vitesse fournie par ces processus automatiques a également permis aux grandes sociétés financières de voir d'autres endroits où des algorithmes pourraient être utilisés pour générer de la richesse, des endroits où la synchronisation en une fraction de seconde pourrait permettre d'exploiter les inefficacités de l'information financière.

Un exemple est les possibilités d'arbitrage. Ici, des actifs fondamentalement identiques sont achetés et vendus en même temps pour tirer profit d'une différence de prix entre les deux actifs. Ainsi, si le même titre est coté à 20 £ à la Bourse de New York et à 19,95 £ à la Bourse de Philadelphie, vous pouvez vous assurer un profit en achetant des actions à la bourse de Philadelphie, puis en les vendant immédiatement à la Bourse de New York. Échange (à condition que la différence compense les frais de transaction).

Avec le trading algorithmique, même si ces différences n'apparaissent que pendant une fraction de seconde, les établissements financiers peuvent agir sur elles. Certains régulateurs s'inquiètent de cette forme de négociation algorithmique - ils pensent qu'en cherchant des marchés instables à exploiter, ces formes de transaction pourraient contribuer à la volatilité globale du marché. En recherchant activement ces imperfections, elles exacerbent leur effet. sur les marchés.

C'est la nouvelle

Une autre astuce utile que le trading algorithmique peut employer consiste à analyser automatiquement les flux d'informations financières entrants pour y rechercher des mots à la mode ou des expressions telles que «hausse du taux d'intérêt», par exemple. Lorsque les ordinateurs les détectent, ils peuvent instantanément déclencher les mêmes stratégies de traitement que celles utilisées lorsqu’une situation similaire s’est produite dans le passé..

Cette réaction instantanée permet aux entreprises de tirer le meilleur parti de leurs concurrents et peut s'avérer très rentable. Cela est en train de devenir très populaire dans les grandes entreprises et les fournisseurs d’actualités ont même modifié la structure de leurs flux afin qu’ils puissent être lus plus facilement par les ordinateurs..

Le problème ici, cependant, est que si vous avez beaucoup de programmes informatiques qui réagissent de manière très similaire dès que les nouvelles sont publiées, cela peut provoquer une mauvaise réaction sur les marchés - en particulier si cela déclenche de nouvelles séries de transactions automatiques basées sur la échange automatique précédent. C'est un changement majeur dans le fonctionnement du monde financier.

Tout à coup, ce ne sont pas les humains qui absorbent les informations et les utilisent en fonction de leur expérience. Au lieu de cela, il s'agit simplement d'un ordinateur qui passe automatiquement par un processus prédéfini. Il est clair que si cette forme de négociation algorithmique devient endémique, l’avenir de certaines actions et actions ne dépendra pas de la performance des sociétés, mais de la manière dont cette performance est publiée dans les actualités..

En outre, imaginez les problèmes qui pourraient survenir si le journaliste s’était trompé. Dans le monde en pleine effervescence de l'information financière, il n'est pas inimaginable qu'une erreur puisse être commise. Si une telle erreur pouvait maintenant créer automatiquement un gouffre financier énorme, il n'est pas étonnant qu'il soit demandé de réglementer le trading algorithmique peut être utilisé.

Courir pour rester immobile

Le trading automatique a eu un autre effet sur le marché: il a augmenté sa charge (le nombre de transactions effectuées quotidiennement). En 1996, la taille moyenne des échanges sur les marchés des actions s'élevait à plus de 1 600 actions, contre 400 actions au cours de la dernière décennie. Cela signifie qu'il faut quatre fois plus de métiers pour livrer le même volume qu'il y a 10 ans.

Cette multiplication par quatre des données sur les échanges commerciaux signifie que, en cas de problème, il est beaucoup plus difficile de démêler les causes des problèmes, surtout que ces échanges sont très difficiles à retracer pour des entreprises particulières. C'est pourquoi il est si difficile de faire porter le blâme pour le crash éclair de 2010 à une porte en particulier - il n'y a tout simplement pas la piste de papier nécessaire pour comprendre ce qui s'est passé.

Il est probable que certaines réglementations soient introduites, permettant de voir clairement la piste d'audit, mais malgré les bruits encourageants des régulateurs, cela ne semble pas se produire bientôt..

Cette charge supplémentaire a une autre conséquence très importante - la diminution de la gestion des risques. De nos jours, la gestion des risques passe au second plan, car il est presque impossible de consolider la quantité de données générées par les transactions à haute fréquence. La réduction des chiffres ne peut pas suivre l'automatisation incontrôlée, ce qui signifie qu'il est de plus en plus difficile de juger du risque d'une action sur les marchés.

Trading caché?

Certains pensent que le fait que la plupart des gens ne comprennent pas les facteurs que les algorithmes utilisés pour le trading sont à l'origine du manque de transparence des marchés.

Il est évident que les créateurs d'algorithmes doivent protéger leur propriété intellectuelle, et ainsi fournir des systèmes fermés aux acheteurs du programme, mais cela signifie que certains petits commerçants utilisant HFT ne sont même pas totalement sûrs du contenu des algorithmes utilisés. Cela signifie également que les régulateurs gouvernementaux ne peuvent pas voir ce qui se passe à l'intérieur de ces boîtes noires.

Certains disent que cela permet aux traders de cacher les activités abusives et qu'ils devraient montrer ce qu'ils font aux régulateurs. Les traders soulignent que ces algorithmes deviennent de plus en plus leur force vitale et que le partage des secrets de leur propre code propriétaire donnerait aux autres un avantage injuste..

Bien entendu, cela signifie que ce type de négociation en boîte noire affecte l'une des plus grandes facettes que les régulateurs souhaitent avoir sur le marché: la visibilité. À cela s’ajoute le fait que les traders à haute fréquence dotés des algorithmes les plus performants ont accès à une meilleure information que les autres traders, et qu’ils peuvent traiter les transactions en microsecondes avant les autres. Où se situent ces énormes avantages offerts par les derniers algorithmes si les marchés sont censés être des terrains de jeu égaux?

Une des plus grandes questions sur le trading algorithmique est sa rentabilité. Les entreprises établies génèrent certes beaucoup d’argent, mais qu’en est-il des nouveaux venus qui tentent de tirer parti de ce nouveau type de négociation??

Certains initiés du secteur spéculent déjà sur le fait que les jours rentables du trading algorithmique sont déjà révolus (bien que cela représente des profits de millions de dollars au lieu de milliards). Il semble que la concurrence croissante dans le monde du trading à haute fréquence signifie qu'il devient de plus en plus difficile de trouver ces petites incohérences qui ont procuré un si grand profit lors de l'introduction de cette nouvelle façon de commercer..

Depuis lors, les volumes de négociation ont diminué, de même que la volatilité, ce qui signifie que les transactions algorithmiques n'ont rien à tirer. Bien sûr, la vitesse est un facteur très utile offert par le trading automatique, mais il semble maintenant que vous ayez besoin d'un trading algorithmique juste pour suivre le rythme du reste du terrain..