Les analystes quantitatifs et le trading haute fréquence

Aujourd’hui, 70% des ordres placés à Wall Street sont générés par des ordinateurs. La plupart des institutions financières disposent désormais de « super calculateurs » capables d’analyser d’énormes volumes de données et de prendre, en un clin d’œil, des décisions d’achat ou de vente. Un nouveau type de Data Scientist a vu le jour : les « Quants » (ou analystes quantitatifs), dont la responsabilité est d’élaborer ces programmes de trading haute fréquence. Si les gains financiers sont à la hauteur des investissements consentis, des événements récents ont mis en relief certaines faiblesses du système.

Les mathématiciens ont envahi la planète finance à partir de la fin des années 60. Symbole de cette nouvelle ère, Edward Thorp, un probabiliste américain, a publié en 1967 un ouvrage qui a fait date : « Beat the market », dans lequel il décrit un système mathématique originellement développé pour gagner au Black Jack et basé sur une technique de comptage des cartes. Appliqué aux principes d’achat et de vente d’actions, cet algorithme a rapidement fait ses preuves et Thorp a créé son propre Hedge Fund. Parallèlement, de nombreux scientifiques – physiciens, statisticiens, mathématiciens, chimistes, ingénieurs, … – en quête de travail sur un marché de l’emploi particulièrement morose, ont opté pour les finances aux Etats-Unis, en Grande Bretagne, en Russie, etc.

L’analyse quantitative est née de l’idée qu’avec une puissance de calcul suffisante, des ordinateurs sont capables d’analyser d’énormes volumes de données afin de prévoir les évolutions du marché. James Harris Simons, un physicien américain, est devenu célèbre en inventant une formule (« Chern-Simons 3-form ») qui deviendra la base des théories des « cordes » et du « tout » en physique théorique. Simons a appliqué ses méthodes de calcul au domaine du trading et a obtenu des résultats extrêmement spectaculaires avec son célèbre fonds d’investissement « Renaissance Technologies ». Le trading haute fréquence était né.

Basé sur des techniques qui s’apparentent quelque peu aux prévisions météorologiques, le trading haute fréquence (HFT) consiste à exécuter très rapidement (c’est-à-dire en quelques microsecondes) des transactions financières sur la base d’une analyse de données. Selon wikipedia, « 85 % des principales bourses sont désormais des marchés à ordre limité entièrement électronique sans lieu d’échange physique (Jain, 2005) : le HFT représente 90% des ordres et 40% du volume des transactions (depuis 2009, ces chiffres ont été multipliés par trois en 3 ans sur l’Euronext). »

Si ses bénéfices ne font pas de doute en termes financiers, certains événements récents ont démontré les limites d’un système de trading entièrement automatisé : en avril dernier, une rumeur d’attentat à la Maison Blanche propagée par Twitter a fait plonger le Dow Jones de 140 points, engendrant une perte (heureusement temporaire) de 2 milliards de dollars. De quoi faire réfléchir les analystes quantitatifs aux moyens d’affiner encore leurs algorithmes…

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

quelques conseils (en anglais) de Tom Davenport sur l’adoption des pratiques analytiques et mathématiques

et un décryptage du trading haute fréquence

 

A lire sur Business-Analytics-Info.fr :

« Réactivité : la vertu des entreprises capables de tirer parti de la volatilité économique »

et « Directeur Administratif et Financier : vers une « vue unique » des Big Data »