Le trading automatique à haute fréquence contrôle de plus en plus les marchés. La plupart des analystes sont d'accord pour dire qu'il augmente la liquidité des flux financiers et réduit leurs coûts pour chacun des acteurs. Certains sont cependant plus critiques : limiter ainsi l'intervention humaine au bricolage d'algorithmes à posteriori par quelques mathématiciens a généré selon eux des risques systémiques nouveaux et encore mal connus, qui représentent un danger encore plus grand pour la stabilité des marchés.

Le 6 mai, vers 14h30, l’indice Dow Jones a commencé à chuter – ou plutôt, à couler comme une pierre. En moins d’un quart d’heure, il a perdu plus de 8 % de sa valeur, plongeant pour atteindre 9,870 au lieu de 10,700. Le cours du cabinet de conseil international Accenture et d’autres actions sont brièvement tombés à 1 cent. Au point le plus bas, l’équivalent de près de mille milliards de dollars de valeurs boursières s’étaient évaporés. A 14h45, le marché a commencé à se redresser, et a fermé en baisse de quelques centaines de milliards de dollars seulement.

Ce mystérieux krach « éclair » a tiré la sonnette d’alarme au sein de la communauté des régulateurs internationaux. Leur principal suspect : les systèmes de trading « en boîte noire », ces programmes informatiques qui sont maintenant les principaux acheteurs et vendeurs mondiaux de liquidités, et ce sans intervention humaine. On ne sait certes pas encore exactement quel rôle ont eu les robots-traders – s’ils en ont eu un – dans le krach, mais le choc de l’évènement a permis d’attirer l’attention du public sur l’ampleur des changements qu’a connus Wall Street ces dernières années. En particulier, il a relancé le débat entre les experts des marchés sur le niveau de risque que de tels systèmes de trading ajoutent pour les marchés – et à quel point ces risques peuvent être incontrôlables.

Le règne de l’algorithme
Au bon vieux temps, les investisseurs téléphonaient aux courtiers qui appelaient quelqu’un dans la salle de marché ou sur une plate-forme de trading des commodités pour exécuter l’ordre. Durant ces vingt dernières années cependant, ceci a peu à peu évolué, les êtres humains étant évincés de la plupart des salles de marché et remplacés par des instruments informatiques chargés d’optimiser les transactions. Le trading a continué, bien sûr, mais les hommes bruyants en costume sombre ont été remplacés par des employés silencieux assis devant un bureau et s’appuyant pour leur travail sur des logiciels analytiques.

Aujourd’hui les traders sont mis peu à peu hors service par des ordinateurs qui remplacent dans les marchés électroniques non seulement les marchés physiques mais aussi les employés silencieux autour de leurs bureaux. Aux Etats-Unis, ce sont les ordinateurs qui achètent et vendent maintenant 66 % de l’ensemble des actions et 25 à 30 % des produits à terme et des produits dérivés, d’après le groupe TABB, un cabinet de conseil spécialisé sur les services financiers, et les autres places boursières font le même chemin.

Le trading automatique existe depuis les années 1980 ; il est parfois incriminé pour le krach de 1987. Récemment cependant, les traders l’ont de plus en plus utilisé, au fur et à mesure qu’ils apprenaient à exploiter la capacité qu’ont les ordinateurs à faire des choix à des vitesses plusieurs milliers de fois supérieures à celles que les humains pourront jamais atteindre.

Cette évolution est dans la continuité d’une tendance qui existe depuis aussi longtemps que les marchés, d’après Thierry Foucault, professeur de finance à HEC, l’école de commerce de ParisTech. Ce n’est pas différent de ce que faisaient les courtiers lorsqu’ils achetaient leur place dans la salle de marché. « La raison pour laquelle les gens étaient prêts à payer pour un siège dans la salle était simplement un accès plus rapide à l’information. »

Pour répondre à la demande, les échanges ont dû aussi suivre le rythme. A Eurex à Francfort par exemple, les passages d’ordres ont accéléré de manière spectaculaire, d’après Deutsche Börse Systems, le fournisseur de systèmes d’information d’Eurex et une filiale de Deutsche Börse, l’un des actionnaires majeurs d’Eurex. Il y a quatre ans, faire une transaction à la bourse prenait plusieurs centaines de millisecondes, expliquent les cadres. Aujourd’hui, les ingénieurs de Deutsche Börse ont réduit ce délai et les ordres passent en 1,5 à 2 millisecondes.

Le trading algorithmique se décline en deux versions. Dans la première, des instruments de trading informatisés très rapides agissent en faiseurs de marché, achetant et vendant à chaque soubresaut du marché. A Eurex par exemple, les bureaux en pointe du marché où officiaient des personnes ont largement été remplacés par des ordinateurs. Dans la deuxième version, les instruments de trading informatisés – certains à haute fréquence, d’autres non – cherchent essentiellement à exploiter de légères différences de prix qui surviennent entre des actifs normalement équivalents, comme un même titre échangé sur des marchés différents, ou des actions et des produits qui s’échangent normalement selon une équivalence connue.

Harrell Smith, chef de produit chez Portware, une entreprise new-yorkaise qui produit des suites de logiciels utilisés par les instruments de trading algorithmique, s’attend à ce que sur les marché à terme au moins, la part des échanges effectués en « boîte noire » continue d’augmenter. « Il n’y vraiment aucune raison pour que ce ne soit pas le cas, » affirme-t-il.

Jusqu’à il y a quelques années, les banques les plus importantes concevaient la majorité de ces systèmes pour leurs activités de trading en propre. Aujourd’hui les logiciels concernés sont disponibles à une échelle presque industrielle, remarquent les observateurs. Pour lancer une compagnie de trading aujourd’hui, seule une poignée de mathématiciens et de développeurs et un logiciel clé en main comme ceux de Portware suffisent. Même le capital n’est plus vraiment un problème, les titres n’étant détenus que pour quelques secondes.

La croissance du trading algorithmique pourrait aussi faire évoluer le marché par un autre biais, en diminuant l’utilité des courtiers. « Dans le passé, le broker était utile en termes d’information et d’implémentation. Mais de plus en plus les clients peuvent obtenir les données en temps réels grâce à Reuters, Blomberg ou par la plate-forme de trading et ils peuvent donc lancer leur propre bureau de trading », explique M. Foucault.

La plupart des analystes pensent que les nouveaux programmes augmentent aussi la liquidité du marché, rendant plus facile pour un vendeur de trouver un acheteur, et ce, que le cours de son titre soit en baisse ou en hausse. « Si on fait le bilan, pour la plus grande partie du champ étudié, cela amène une liquidité conséquente sur les marchés, les rendant plus efficaces », assure Kevin McPartland, analyste senior chez TABB à New-York.

Risque et bénéfices
Les fabricants et les opérateurs de tels systèmes disent que ces « boîtes noires » sont de fait plus performantes que les traders humains parce qu’elles prennent des décisions qui ne sont pas parasitées par des émotions.

Les détracteurs du système craignent cependant que cette même caractéristique ait des conséquences imprévues si tous les programmes achètent ou vendent selon les mêmes paramètres.

Les faiseurs de marché à l’ancienne étaient obligés de se maintenir à niveau quelles que soient les conditions du marché, mais ceux d’aujourd’hui peuvent se retirer à n’importe quel moment, note Steve Ohana, basé à Paris, expert en gestion des risques et professeur à l’ESCP Europe.

Ce phénomène peut aboutir à des résultats déconcertants en cas de choc soudain. Les instruments de trading haute-fréquence pourraient soudainement se retirer du marché, parce qu’ils sont programmés pour ne pas acquérir de titres en baisse. Ainsi, au lieu de l’effet stabilisateur qu’ont les investisseurs chassant les bonnes affaires dans des marchés où opèrent des humains, le marché « boîte noire » pourrait simplement tomber en chute libre. « Automatiquement, les liquidités se raréfient et accentuent le mouvement originel qui a généré la baisse », explique Ohana. « L’ampleur de la réaction en chaîne est quelque chose que nous sommes totalement incapables d’anticiper avec fiabilité. »

« C’est un risque émergent », ajoute Ohana, et de plus en plus complexe. « Il ya très peu de modèles ou de concepts méthodologiques pour le traiter… Nous savons que de nombreux algorithmes interagissent entre eux mais nous ne savons pas exactement de quelle manière. »

De telles corrélations sont de plus en plus dangereuses maintenant que les marchés sont davantage corrélés, explique Ohana : « Je pense que nous sommes allées trop loin, beaucoup trop loin dans l’informatisation de la finance. Nous sommes totalement perdus. Nous ne pouvons plus contrôler le monstre que nous avons créé. »

Certains hommes politiques se méfient aussi de cette nouvelle technologie. Après le krach éclair de mai, plusieurs membres du Congrès des Etats-Unis ont appelé à plus de régulation, particulièrement après les rumeurs qui donnaient pour origine du crash une mauvaise programmation. « Une chute temporaire de mille milliards dans la valeur du marché pour un petit bug informatique est une conséquence inacceptable», ont déclaré le sénateur démocrate du Delaware Ted Kaufman et le sénateur démocrate de Virginie Mark Warner, dans une lettre conjointe au président de la commission bancaire du Sénat Chris Dodd, sénateur démocrate du Connecticut. Hommes politiques et régulateurs proposent de mettre en place des mécanismes de ralentissement obligatoires dans le cas d’une chute brutale de l’activité de trading – ce que l’essayiste économique français Paul Jorion a appelé « une poche d’air ». Les bourses elles-mêmes expérimentent des ralentissements contrôlés.

Pourtant, le propriétaire d’un fond de trading à haute vitesse, Rishi Narang, de Telsis Capital, assure que le vrai problème ne vient pas des boîtes noires en elles-mêmes, mais de deux autres innovations du système – l’augmentation du nombre de plates-formes de trading hors des places boursières, et la croissance du trading de produits indexés.

Il n’y a pas si longtemps, les titres s’échangeaient tous sur quelques bourses majeures. Aujourd’hui il y a beaucoup de lieux d’échanges alternatifs, dont certains réseaux électroniques de communications (ECNs) faiblement connectés, explique le fondateur de Telesis, une compagnie d’investissement californienne, et auteur de « A l’intérieur de la boîte noire ». (Wiley, 2009)

En même temps que les marchés se fragmentaient, la croissance du trading de portefeuilles, qui mobilise des instruments multiples se concentrant tous sur les mêmes actifs, rend les actifs de plus en plus étroitement corrélés. Le résultat final est que chaque titre devient plus susceptible de connaître un mouvement brutal sur l’un des ECNs, ce mouvement perturbant les indices qui l’enregistrent et les autres titres de l’indice, selon Narang.

« La vérité, c’est que quand quelqu’un entre et fait bouger l’un de ces titres ou de ces actifs, les autres vont devoir bouger également… Ils pistent tous le même actif. »

Limites à la croissance
Les professionnels d’Eurex assurent qu’il existe une limite intrinsèque au trading ultra-rapide, tout comme il existe une limite à l’orientation des marchés quels qu’ils soient.

Pour ce qui est des autres formes de trading assisté par ordinateur, la seule limite est l’habileté des développeurs.
Un certain nombre d’investisseurs et de hedge funds, encore faible mais qui va croissant, ajoutent par exemple des formes d’intelligence artificielle à leurs boîtes noires. Les systèmes qu’ils utilisent sont conçus non seulement pour exécuter des ordres sur la base d’instructions guidées par des algorithmes, mais aussi pour apprendre des succès et des échecs de ces opérations et s’adapter en conséquence.

D’autres systèmes « apprennent » même à exploiter les points faibles humains : un certain nombre scrutent ainsi les médias en ligne pour détecter une vague d’enthousiasme portant sur une entreprise. M. MacPartland, de chez TABB, a ainsi entendu parler d’un groupe qui utilise des experts, anciens de la CIA, pour entraîner un ordinateur à analyser la voix des PDG lors d’annonces publiques majeures pour déterminer s’ils manquent de franchise – puis lancer des opérations sur la base de cette donnée.

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