En 2009, l’algotrading, ou trading informatisé a assuré 70 % des 10 milliards d’échanges quotidiens réalisés sur les différentes places boursières aux Etats-Unis, selon Tabb Group, contre 21 % en 2005. Depuis, le « trading à haute fréquence » a baissé mais représente encore 53 % du volume des échanges en 2012 outre-Atlantique.

Cette technique 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. Un algorithme est composé d’instructions et d’opérations réalisées, dans un ordre précis, sur des données afin de produire un résultat. Ces outils permettent d’acheter, de vendre, d’arbitrer et de fractionner des actions.  L’échelle de temps est le millième de seconde et les moyens reposent sur des formules mathématiques complexes.

Son histoire est récente. Né aux Etats-Unis à la suite de l’informatisation des ordres sur les marchés financiers dans les années 1970, l’algotrading 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 0,062 5 dollar à 0,01 dollar. Il fallait donc un volume beaucoup plus important d’actions en jeu pour tirer profit des écarts de prix sur le marché, d’où l’essor du trading informatisé.

Une décennie plus tard, le boom du HFT (High-frequency trading) est spectaculaire. Aux Etats-Unis, plus de 75 % des institutions financières et 95 % des traders institutionnels utilisent des stratégies de trading algorithmique. L’Europe est “en retard” en la matière mais le vieux continent progresse vite : l’algotrading y est responsable de 37 % de l’activité de trading en 2012 (contre seulement 1 % en 2005), selon Finance Watch.

 

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A son pic en 2000, le desk de trading actions de Goldman Sachs à New York employait 600 traders. Aujourd’hui il n’en reste plus que 2, ils ont été remplacés par 200 ingénieurs informatiques !
Les partisans de l’algotrading mettent en avant plusieurs arguments en faveur de cette technique boursière : les économies d’échelle ont contribué à diminuer les commissions sur les opérations et 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 différences entre le prix auquel un acheteur est désireux de payer un instrument financier et le prix auquel un vendeur est prêt à le vendre – ainsi qu’un accroissement de la liquidité”, comme l’explique la Réserve fédérale de Chicago. La liquidité améliorée du marché boursier signifie qu’il est plus facile d’y échanger des 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.EL2
Les risques engendrés par l’algotrading sont multiples. D’abord le risque d’erreur lors des opérations est accentué lorsque l’accès des clients aux opérations se fait par les machines, sans que cet accès soit filtré. En deux minutes, des centaines de milliers d’ordres valant des milliards de dollars peuvent être donnés. L’accroissement de la vitesse des opérations sans contrôle peut donc générer des pertes considérables.
Un des grands acteurs du HFT, Knight Capital en a fait les frais le 1er août 2012 : en moins de 30 minutes, il a pratiquement fait faillite” à cause d’un “bug informatique” lié à l’algotrading. Il a finalement perdu 461 millions de dollars avant d’être renfloué.
L’algotrading pose également le problème d’un accès équitable au marché. Cette technique avantage les intervenants de grande envergure qui peuvent négocier numériquement de larges volumes de titres, presque à la vitesse de la lumière.
Enfin, la rapidité d’exécution des opérations pose le problème de l’emballement du marché face aux informations. Le 23 avril 2013 compte principal de l’agence Associated Press (AP) sur Twitter a été piraté. Près de 2 millions d’abonnés avaient reçu un message annonçant un attentat à la Maison Blanche, et le président Obama était donné pour blessé. Or les tweets sont surveillés par des outils informatiques de trading à haute fréquence qui réagissent à des mots-clefs. La combinaison de mots “explosions”, “Obama” et “Maison Blanche” a été perçue comme pouvant avoir “un impact significatif” sur la place financière. Des milliards d’ordres ont été retirés des marchés en quelques secondes.

Article écrit par Emeric Lasnier

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