Ces marchés financiers de plus en plus robotisés
Un message aux régulateurs: si vous voulez freiner la vitesse des marchés, vous ne ferez qu’handicaper votre économie".
Un message aux régulateurs: si vous voulez freiner la vitesse des marchés, vous ne ferez qu’handicaper votre économie".
Tels sont les propos de Robert Giffords, un analyste indépendant spécialisé dans les banques et la technologie. Ces propos, tenus lors du séminaire High Frequency Trading World à Londres cette semaine, font écho aux propositions de la Commission européenne visant à imposer une liquidité permanente sur les marchés aux traders utilisant des algorithmes.
Une proposition qui passe difficilement auprès des traders. Mais aussi auprès de certains régulateurs que nous avons rencontrés à Londres.
Bob Giffords s’est livré à une enquête auprès de 500 intervenants de marché de tous les continents, du "sell side" (les courtiers et les banques) au "buy side" (fonds d’investissement, fonds de pension), sur le recours qu’ils font aux algorithmes. Pour rappel, les algorithmes sont des programmes de résolution de problèmes, utilisés ici pour exécuter des ordres de Bourse. Tous ont indiqué leur intention d’augmenter l’utilisation d’algorithmes dans toutes les classes d’actifs d’ici 2 à 3 ans. Pour le "sell side", la classe d’actifs la plus ciblée est le marché des devises. Pour le "buy side", le marché de l’énergie.
Information plus rapide
"Deux technologies vont accélérer davantage la vitesse des marchés: les extranets et les centres de données à multiples capacités" explique Giffords. "Clignez des yeux. Vous venez d’avoir fait le tour du monde. C’est le temps que prend une information pour circuler sur les marchés, en 200 millisecondes" ajoute-t-il. D’après lui, cette évolution va provoquer une plus grande concurrence entre les intervenants de marché. "C’est devenu un challenge. En 2010, lorsque nous avons réalisé notre enquête, les traders à haute fréquence ne se voyaient pas menacés par la concurrence. Cette année, notre enquête a montré qu’ils se tournent vers des stratégies plus intelligentes pour se distinguer", souligne Giffords. Il insiste aussi sur la nécessité pour les intervenants de réduire leur temps de réaction par rapport aux marchés. "Pour résoudre cela, il faudra que la colocation (l’hébergement des serveurs informatiques des intervenants de marché au sein des serveurs des places d’exécution) procure l’ubiquité à ceux-ci".
Filtrage des données
Bob Giffords souligne que de plus en plus de participants de marché utilisent une plus grande diversité de données. "Cela va des informations aux fondamentaux macroéconomiques, en passant par les prévisions météorologiques et les réseaux sociaux comme Twitter, Facebook…". Un vrai défi pour les analyser. "Il faudra un plus grand filtrage de ces données. La plupart ne sont que du bruit, comme ce que l’on a observé avec la réponse politique à la crise de la zone euro", ajoute-t-il.
Il observe aussi que "les algorithmes observent les autres algorithmes, pour augmenter leurs chances de rendement".
Un vrai défi
Cette robotisation avancée des marchés financiers inquiète certains observateurs, à commencer par les régulateurs, qui avouent à demi-mot comprendre difficilement la sophistication des algorithmes de trading. Mais Dave Cliff, professeur d’informatique à la Bristol University, se pose aussi des questions sur la robustesse de ces marchés.
Il rappelle le krach éclair de Wall Street, le 6 mai 2010. L’indice avait perdu 10% en quelques minutes pour se redresser ensuite.
"Et 364 jours plus tard, on a connu le même phénomène avec le cours de l’or, puis celui de l’argent. Des événements de ce genre ne doivent pas se produire. Les prix des actifs ne sont pas supposés réagir de cette manière erratique".
Selon lui, ce krach montre l’incapacité des intervenants de marché à utiliser une technologie risquée. "En 2005, Andrew Haldine, le directeur de la stabilité financière à la Banque d’Angleterre, avait déjà prévenu que le système financier avait atteint un niveau de complexité et d’homogénéité sans parallèle", souligne-t-il. "Et puis le krach éclair est arrivé en mai 2010". Il craint qu’un événement extrême ne vienne réduire à néant les marchés financiers. L
Courtiers, banques, fonds… Tous les intervenants se tournent désormais vers les algorithmes.
L'Echo
A l'image de Skynet dans Terminator, de plus en plus de transactions financières sont totalement automatisées par des algorithmes. Dans quel volume et avec quels risques ?
LES ALGORITHMES ONT-ILS PRIS LE CONTRÔLE DES MARCHÉS FINANCIERS?
Pour qui a vu la saga Terminator, Skynet évoque ce réseau d’ordinateurs qui, une fois devenu plus malin que les humains, décide de déclarer la guerre à notre espèce. Depuis quelques années, des logiciels informatiques, plus précisément des algorithmes extrêmement complexes, ont peu à peu remplacé les traders. Aujourd’hui, selon les dernières études, quelques 73% des transactions aux États-Unis, sont réalisées par des machines à la vitesse de la lumière. C’est le High-Frequency Trading…
Le monde de la finance est particulièrement inventif. Surtout lorsqu’il s’agit de créer les conditions d’une crise financière globale. Il y a eu la crise de l’immobilier, celle d’Internet, des “Subprimes”. Il y aura probablement celle du High Frequency Trading (HFT).
Développée dans une relative discrétion, cette technique permet de gagner sans prendre de risques. On embauche des mathématiciens, des astrophysiciens, des statisticiens –paradoxalement peu de traders ou de financiers- et on leur demande de réaliser des algorithmes d’acheter et vendre en quelques microsecondes (une microseconde = un millionième de seconde).
« On achète et on vend à une vitesse telle que l’on peut générer quasiment à coup sûr des petits bénéfices sur chaque transaction. Et comme c’est récurrent, mis bout à bout, ça fait des millions et des millions. Le premier qui commet une erreur sur un marché est immédiatement sanctionné car ces programmes informatiques réagissent bien plus vite que des hommes », explique un banquier. Un autre raconte :
La seule fois où ça n’a rien rapporté, c’est le jour où les types ont oublié de lancer les programmes. On en rigole encore
Exemple simple : la même valeur peut être cotée sur deux marchés (Paris et New York par exemple), mais le cours peut être très légèrement différent pendant quelques microsecondes. Les algorithmes repèrent ces différences, achètent au prix bas et revendent au prix haut en une fraction de seconde.
Pour certains, la bonne santé des banques pour ce qui est de leur activité de marché serait imputable au développement du HFT. Les banques empruntent à un taux proche de zéro, revendent à un peu moins de 4%. De l’argent gratuit qui peut être réinvesti sur les marchés, via la HFT. Jusqu’au moment où le HFT part en vrille… C’est d’ailleurs ce qui s’est passé le 6 mai dernier à New York, lors d’un épisode depuis surnommé « Flash Crash ». L’indice global avait alors perdu 9% en séance, avant de se refaire. Le tout, sans aucune raison évidente. Sauf à considérer que les algorithmes ont été arrêtés et que le marché s’est asséché.
On est très loin des marchés financiers qui soutiennent l’économie réelle. Selon Nanex, une petite société américaine de diffusion de flux de données boursière a analysé des années de données à la recherche d’incongruités liées au HFT. Elle a ainsi mis en évidence que certaines places boursières avaient fourni jusqu’à 5.000 cours pour un seul titre en une seconde. On cherchera longtemps le lien avec l’économie réelle.
Mieux, Nanex a mis en lumière la dernière arme des acteurs du HFT. Depuis des années, ils se livrent à une course aux armements visant à gagner des microsecondes sur les concurrents. Cela est passé par l’achat de machines plus performantes, plus rapides, par l’embauche à prix d’or de créateurs de scenarii ou d’algorithmes, par le raccourcissement des câbles. Cela a fini par la mise en place de centres serveurs en colocation au cœur des marchés financiers. Que faire pour aller plus vite que le voisin ? Simple, l’inonder de données pourries. Un déni de service au cœur de la finance. Un acteur va ainsi envoyer des milliers d’ordres d’achats qu’il annulera dans la microseconde. Les autres algorithmes seront obligés de traiter ces informations et seront ralentis… C’est le « quote stuffing ».
La SEC (autorité des marchés américaine) qui se penche sur ce sujet sans pour autant interdire le HFT a pondu un rapport comique sur le flash crash du 6 mai. On peut y lire ceci :
Le “high-frequency trading” peut générer plus de un million de transactions en un seul jour et représente maintenant plus de 50% du volume du marché des actions. De nombreuses entreprises génèrent plus de 90 ordres pour une seule transaction. Autrement dit : une entreprise qui effectue un million de transactions par jour peut soumettre plus de 90 millions d’ordres annulés.
En d’autres termes encore, le « quote stuffing » est prépondérant sur les marchés.
Bien entendu, les investisseurs individuels sont les escargots des marchés, ceux qui permettent en partie au HFT d’être aussi rentable. Tout est pour le mieux.
Cerise sur le gâteau, les algorithmes ne perçoivent pas de bonus en fin d’année…
Des mesures de rétorsion pour les algorithmes
Ces exigences sont difficiles à tenir pour les traders à haute fréquence. On l'a vu, durant le krach éclair de mai 2010, beaucoup d'entre eux ont simplement débranché la prise de leur ordinateur en attendant que le marché se calme.
Une étude d'ITG a par ailleurs démontré que chaque stratégie des traders à haute fréquence a ses hauts et ses bas en fonction des conditions de marché. Elle a aussi indiqué que les coûts des traders à haute fréquence peuvent se multiplier par 6 lorsque la volatilité des marchés augmente, comme par exemple en novembre 2008.
Le trading à haute fréquence, ou trading algorithmique, se base sur des algorithmessavamment développés (et jalousement gardés au secret) par des docteurs en maths, physiques ou informatique. Un algorithme est, pour ceux qui l'ignorent, un programme de résolution de problème.
Peter Novik et Sebastian Trun, deux professeurs d'intelligence artificielle à la Stanford Engineering university, soulignent que la résolution de problème fonctionne le mieux lorsque les conditions suivantes sont réunies:
- le champ de données doit être entièrement observable.
- Celui-ci doit être connu: Il faut connaître le champ d'actions disponible
- Discret: le groupe d'actions à choisir doit avoir une fin
- Déterministe: le résultat de l'action à prendre doit être connu
- statique: rien d'autre dans l'univers ne peut changer l'action que l'on prend
Ce ne sont bien sûr pas les caractéristiques des marchés financiers. La probabilité d'échec des algorithmes utilisés dans la finance est donc importante.
Tout ceci pour dire que les algorithmes ne peuvent pas tout résoudre sur les marchés financiers, et certainement pas quand ceux-ci sont pris de ventes de panique comme observé en pleine crise des subprime.
Le problème du trading à haute fréquence se situe surtout au niveau des abus de marchés. Des stratégies comme le quote stuffing sont discutables. Mais là, l'IOSCO, l'organisme mondial des régulateurs, a indiqué que "les stratégies des traders à haute fréquence peuvent être si sophistiquées qu'elles posent un problème: est-ce que les régulateurs disposent des ressources suffisantes pour pouvoir effectuer une surveillance de marché efficace?" dans son rapport publié jeudi.
Bref, les régulateurs sont un peu "lost in translation" avec les traders à haute fréquence.
Quant aux propositions de la Commission sur ceux-ci, beaucoup d'intervenants craignent des effets contre-productifs sur les marchés d'actions.
L'essor vertigineux du trading algorithmique
Commentaire | LEMONDE.FR | 21.01.11 | 11h13 • Mis à jour le 24.01.11 | 14h09
L'algotrading, contraction de "trading algorithmique" (aussi appelé "high frequency trading", "trading à haute fréquence") ne cesse de gagner en importance. Cette pratique repose sur "des machines capables d'exécuter des ordres à toute vitesse et de tirer ainsi profit des écarts de prix minimes sur les valeurs […]. Ces outils d'un nouveau genre arbitrent, fractionnent, achètent et vendent. Leur dieu est le même que celui du trader à tête d'homme : le temps. A la différence que leur échelle de temps est le millième de seconde et que, en guise de cerveau, ils disposent de formules algorithmiques" (Mathieu Rosemain, Les Echos, 14 avril 2010). Le phénomène est à relier au "turbo-capitalisme" identifié par le sociologue Paul Virilio dans une interview à Libération (25 mai 2010) devenu, pour certains, emblématique de cette "finance folle" qui a gagné la planète.
Son histoire est récente. Né aux Etats-Unis à la suite de l'informatisation des ordres sur les marchés financiers dans les années 1970 (voir la chronologie), le trading algorithmique a pris son essor au début des années 2000, quand la décimalisation a modifié la taille des ordres en fractionnant leur valeur, passée d'un minimum de 1/16 de dollar (0,062 5 dollar) à 0,01 dollar. Cela a changé la microstructure du marché en créant des différences plus petites entre prix offerts et prix proposés, favorables aux opérations automatisées.
Une décennie plus tard, le boom de l'algotrading est spectaculaire. Aux Etats-Unis, plus de 75 % des institutions financières et 95 % des traders institutionnels utilisent des stratégies de trading algorithmique. Selon la société Celent, le trading à haute fréquence constitue près de 42 % des volumes d'actions traités et atteindra 54 % au dernier trimestre 2010. Les plus grosses sociétés américaines de trading algorithmique, comme Getco ou Citadel, traitent parfois de 10 à 20 % des actions de grandes sociétés cotées.
L'Europe est "en retard" en la matière : l'algotrading y est responsable d'un ordre sur quatre, selon le cabinet d'études américain Aite Group. Mais il pourrait monter à 45 % des volumes quotidiens dans deux ans. Celent prévoit surtout un développement en Asie, avec la modernisation notamment de la Bourse de Tokyo. Mais d'autres régions du monde s'intéressent à cette technique, comme l'Amérique latine, attirées par la promesse de plus de liquidité, qui rend les investissements moins coûteux et plus simples.
Les enjeux financiers sont considérables : 2 % des 20 000 firmes de trading américaines utilisent ces techniques et ont réalisé en 2008 un bénéfice de 21,8 milliards de dollars. D'autant qu'une partie des échanges se fait grâce à l'essor des"dark pools". Ces plates-formes électroniques opaques capteraient pas moins de 4,1 % des volumes échangés en valeur en Europe, selon Tabb Group. Les échanges opaques pourraient représenter 7 % des échanges de titres en 2010 et bénéficieraient de l'essor et de la sophistication croissante de l'algotrading.
Les enjeux sont donc considérables et le ticket d'entrée ne cesse de s'élever. Les teneurs du marché comme Getco, les fonds spéculatifs et les Bourses elles-mêmes se livrent à une bataille technologique coûtant des centaines de millions de dollars d'investissements – pour gagner les quelques fractions de seconde qui leur permettront d'empocher des bénéfices juteux. Les opérateurs boursiers ont aussi compris leur intérêt. Progressivement, ils proposent à leurs membres de louer des serveurs à quelques mètres, voire quelques centimètres du cœur des échanges électroniques. C'est ce qu'on appelle la "co-location". On estime qu'à chaque centaine de miles (160 kilomètres) supplémentaire de distance du lieu de l'opération, 1 millième de seconde est ajoutée à celle-ci : ce qui peut faire perdreune opération ou gagner des millions.
Une fluidité accrue du marché
Les partisans de l'algotrading mettent en avant deux arguments en faveur de cette technique boursière :
- Les places financières les plus automatisées, comme le Nasdaq (marché des valeurs technologiques aux Etats-Unis), ont gagné des parts de marché par rapport à celles qui le sont moins, comme le New York Stock Exchange (NYSE). Les économies d'échelle ont contribué à diminuer les commissions sur les opérations et contribué aussi à la consolidation des places boursières, c'est-à-dire au rapprochement entre les Bourses.
- Par ailleurs, un des bénéfices évidents pour les investisseurs est "la réduction des spreads [écarts] – différence entre le prix auquel un acheteur est désireux depayer un instrument financier et le prix auquel un vendeur est prêt à le vendre – ainsi qu'un accroissement de la liquidité" (Chicago Fed Letter, mars 2010, en PDF). La liquidité améliorée du marché boursier signifie qu'il est plus facile d'y échangerdes valeurs, ce qui le rend plus attractif pour les investisseurs. C'est en tout cas l'argument avancé par les traders à haute fréquence. Ces opérations n'entraînent pas non plus une volatilité accrue du marché, c'est-à-dire une amplification de la fluctuation des cours. De même, selon la Réserve fédérale américaine (Fed), elles n'augmentent pas l'instabilité des devises.
Mais comme le souligne Yann-Eric Le Boulch, président de CM-CIC Securities, l'algotrading aboutit aussi à une fragmentation de la liquidité en multipliant les ordres de plus en plus fins, ce qui accroît les coûts de négociation et les frais informatiques. Les intervenants traditionnels peuvent y être perdants, même si la concurrence entre les Bourses fait baisser les prix.
Un faisceau de risques multiformes
Les risques engendrés par l'algotrading sont multiples. D'abord le risque d'erreurs lors des opérations est accentué lorsque l'accès des clients aux opérations se fait via les machines, sans que cet accès soit filtré. Selon Robert L. D. Colby, ancien vice-directeur de la division trading et marchés de la Securities and Exchange Commission (la SEC, le gendarme de la Bourse américaine), en deux minutes, des centaines de milliers d'ordres valant des milliards de dollars peuvent êtredonnés. L'accroissement de la vitesse des opérations sans contrôle peut doncgénérer des pertes considérables. L'indice Dow Jones Industrial Average avait ainsi chuté de 100 points en 2002 quand un courtier de la banque Bear Stearns avait entré par inadvertance un ordre de vente de 4 milliards de dollars au lieu de 4 millions. Vu la vitesse des opérations, plus de 600 millions de dollars d'actions avaient été échangés avant que l'erreur ne soit détectée. En 2003, une société de trading américaine était devenue insolvable en seize secondes quand un de ses employés s'était trompé dans une opération, rapporte la Fed de Chicago dans un document récent (lire l'entretien avec Thierry Foucault, professeur à HEC).
L'algo-trading pose également le problème d'un accès équitable au marché. Cette technique avantage les intervenants de grande envergure qui peuvent négociernumériquement de larges volumes de titres, presque à la vitesse de la lumière. Ce qui pose la question de la formation des prix sur le marché : celle-ci est-elle sincère, dénuée d'intérêt ? Ou au contraire, est-elle biaisée ? Si tel est le cas, on s'écarterait d'un fonctionnement efficient des marchés financiers (lire l'entretien avec Bénédicte Doumayrou et Arnaud Oseredczuk).
Quelle utilité sociale ?
Sans compter que l'algo-trading a permis le développement de pratiques inéquitables. A l'été 2009, une forme particulière de trading à haute fréquence a retenu l'attention : les flash orders. Par cette pratique, les Bourses autorisent certains clients, contre commission, à regarder brièvement les ordres avant qu'ils ne soient placés et orientés vers des plates-formes rivales (voir notre infographie sonore Le "flash-order", un délit d'initié légal ?). Les flash orders, très critiqués par les autorités de régulation boursière, sont accusés de fausser les fondements du marché libre. Deux opérateurs américains, Nasdaq OMX et Bats, ont d'ailleurs décidé de les abandonner.
Aussi, certains s'interrogent sur l'utilité "sociale" du trading algorithmique. Le Prix Nobel d'économie 2008, Paul Krugman, s'est ému de la montée en puissance de ces méthodes de spéculation qui, selon lui, ont largement contribué aux profits élevés de la banque d'affaires Goldman Sachs. "Cette méthode constitue une sorte de taxe pour les investisseurs qui n'ont pas accès à ces ordinateurs super-rapides, écrit-il dans le New York Times en août 2009. La Bourse est censée allouer le capital aux utilisations les plus productives, comme par exemple aider les sociétés qui ont de bonnes idées à lever des fonds." Or, relève l'économiste, les courtiers qui donnent leurs ordres "un trentième de seconde plus vite que les autres" ne contribuent guère à "l'amélioration de cette fonction sociale".
Quant au risque d'accroître les bulles spéculatives et donc, éventuellement, deprovoquer des krachs, il n'est pas encore établi. On se rappelle cependant que le krach d'octobre 1987 a été en partie aggravé par le trading informatisé et la stratégie d'assurance de portefeuille, rappelle Paul Wilmott, fondateur d'une revue de finance quantitative, dans une tribune au New York Times. Et plus récemment, le mini-krach du 6 mai a renforcé les inquiétudes sur cette pratique boursière. Si l'on ne sait pas qui a déclenché cette chute boursière, le trading à haute fréquence est mis à l'index par les régulateurs, notamment la SEC. La question d'une meilleure régulation du phénomène est posée.
Les régulateurs en phase de consultation
Alors que le trading algorithmique prend de l'ampleur sur toutes les places mondiales, les autorités de régulation, aux Etats-Unis et en Europe, sont en phase de consultation afin de déterminer des mesures d'encadrement pour ces pratiques. Fin avril, la Securities and Exchange Commission (SEC), chargée de réguler les marchés financiers aux Etats-Unis, a lancé une consultation avec les principaux acteurs, étendue sur deux mois.
Depuis janvier, le régulateur américain s'est saisi du dossier du trading à haute fréquence et a esquissé une série de mesures. La première consiste à identifier les traders spécialisés dans ce genre de transactions et donner à la SEC des informations sur les opérations financières qu'ils réalisent. Cette obligation s'appliquerait à environ 400 cambistes officiant sur les places américaines, dont les transactions dépassent les 2 millions d'actions échangées, ou des volumes supérieurs à 20 millions de dollars (15,2 millions d'euros) par jour.
La SEC envisage aussi des mesures garantissant un accès équitable aux marchés. Dans un rapport préliminaire publié en janvier, l'organe de régulation se demandait en effet si "le fait que des traders professionnels sont capables deréaliser des opérations plus rapides rend l'accès aux marchés injuste pour les particuliers ?" De plus en plus de sénateurs, parmi lesquels Ted Kaufman du Delaware et Mark Warner de l'Etat de Virginie, font pression par ailleurs sur le régulateur pour qu'il donne des réponses sur le rôle des échanges à haute fréquence sur les marchés.
Dans le sillage de la SEC, la Commission européenne s'intéresse également de près au trading à haute fréquence. La problématique, à l'échelle européenne, consiste à étudier les conséquences de la directive sur les marchés d'instruments financiers dite "MIF", du 21 avril 2004. Celle-ci, entrée en vigueur le 1er novembre 2007, "a importé le mode de fonctionnement américain et notamment mis fin au monopole des marchés réglementés", indique un rapport sénatorial de la fin de l'année 2009.
Dark pools et colocation
En avril, le CESR (Committee of European Securities Regulators), situé à Paris, a lancé une consultation afin de déterminer l'impact de l'algo-trading en Europe. Trente-neuf institutions, représentant les principales parties prenantes, telles que la banque, les assurances et la gestion d'actifs, y participent.
La question des "dark pools", qui traitent des ordres anonymisés et supérieurs à la"taille normale de marché", est l'un des objets d'étude. Un autre centre d'intérêt est le régime de la "colocation", qui permet aux traders à haute fréquence de placerleurs serveurs à proximité de ceux des Bourses. Si cette initiative réduit les délais de latence pour passer un ordre, elle pose la question d'un avantage injuste. Après cette phase de consultation, la Commission européenne devrait faire ses propositions en 2011, ensuite soumises à l'approbation des Etats membres.
En France, l'Autorité des marchés financiers a pour sa part estimé, dans sonrapport sur la "cartographie des risques 2010", paru fin mai, que la pratique du trading à haute fréquence menace "l'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". Le régulateur français fait également valoir que les investissements nécessaires en technologie, infrastructure et savoir-faire pourentrer dans ces marchés lucratifs représentent une barrière à l'entrée, susceptible de créer des distorsions de concurrence.
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