Transactions à haute fréquence

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Les transactions à haute fréquence, ou trading haute fréquence (THF ou HFT, de l'anglais high-frequency trading), sont l'exécution à grande vitesse de transactions financières faites par des algorithmes informatiques[1]. C'est une des catégories du « trading automatique » (basé sur la décision statistique), qui gère de plus en plus les données boursières à la manière d'un big data devenu inaccessible à l'analyse humaine et bancaire traditionnelle.

Ces opérateurs virtuels de marché peuvent ainsi exécuter des opérations sur les marchés financiers — les bourses — en quelques microsecondes[2]. Alors que la vitesse de transaction du THF était encore de 20 millisecondes à la fin de la décennie 2010, elle est passée à 113 microsecondes en 2011[3],[4].

Cette pratique récente est devenue dominante vers 2005 aux États-Unis puis structurante dans le système boursier international (en quelques années), en posant de nouveaux problèmes réglementaires et éthiques. Elle semble présenter certains avantages financiers[5] (elle aurait selon une analyse statistique ayant porté sur la période 2003-2011 par Cumming et al. un effet plutôt plus efficace que les règles boursières sur les pratiques courantes de manipulations de prix lors de la clôture de fin de journée[6]) mais pourrait aussi favoriser le transfert d'une partie des activités de la finance de marchés éclairés et plus transparent vers des pratiques de type dark pools situées en limite de la légalité et encore moins transparentes [7].

Selon Kevin Slavin, 60 Hudson Street (en) (carrier hostel) serait le centre névralgique des transactions à haute fréquence[8].

Fonctionnement général[modifier | modifier le code]

Les teneurs de marchés, comme Euronext, vont confronter les ordres du carnet à un rythme donné. Le but des THF est donc de s'intercaler dans ce laps de temps pour appliquer une stratégie gagnante complexe d'ordres de vente et d'achat. Pour pouvoir s'exécuter très rapidement, les THF ont souvent besoin d'une infrastructure particulière dites à faible latence ou lag et d'une programmation en temps réel[9],[10]. La course à la vitesse se justifie lorsqu'une anomalie de marché est détectée par un grand nombres de traders haute fréquence. Dans ce cas, l'algorithme le plus rapide génère alors un profit. ,[11]

Un algorithme de THF se décompose souvent en trois tâches[12] :

La première a pour objectif d'analyser le carnet d'ordres existant pour alimenter en informations les deux autres tâches.

La seconde tâche a pour rôle de servir les ordres d'un faible volume de titres qui arrivent dans le carnet pour profiter de l'écart entre l'offre et la demande. Elle va servir les ordres d'achat au cours le plus haut possible et va servir les ordres de vente au cours le plus bas possible. Cette stratégie de très courte durée (quelques dizaines de secondes tout au plus), appelée scalping, profite des micro-anomalies de cours pour engranger une petite plus-value. Les THF ne donnent de résultat significatif que si elles sont pratiquées à grande échelle. Cette technique est aussi utilisée par les traders réels[13].

La troisième tâche a pour rôle la tenue d'une tendance haussière ou baissière en organisant le carnet d'ordre dans le sens voulu. Les volumes deviennent alors très importants, alors que le solde en nombre de titres accumulés par le THF est toujours assez faible. Ainsi, cette tâche, avec un carnet d'ordre plutôt baissier, va accentuer le phénomène en vendant avant les vendeurs réels et en se rachetant plus bas qu'eux. Pouvant même inverser la tendance durant un cours laps de temps, si la présence d'ordres stop est importante, afin de les faire sauter et, par la même occasion, de nettoyer les positions des petits intervenants. Tout ceci dans un laps de temps de l'ordre d'une dizaine de minutes. Cette stratégie est appelée le swing trading (en)[14].

Il existe de nombreuses variantes et de stratégies différentes, en particulier quand plusieurs professionnels se confrontent via des ordres Iceberg.

Pratiques relevant de la manipulation de marché[modifier | modifier le code]

Quote stuffing[modifier | modifier le code]

Il s'agit d'une technique consistant à bourrer la cotation, d'ordres complètement inutiles afin de forcer la concurrence à analyser ces milliers d'ordres et donc à les ralentir. Ces ordres seront ignorés par le système qui les émet, et de toute façon ne seront pas exécutés car en dehors des meilleurs couples achats / ventes. Cela peut donner un avantage, là où chaque milliseconde compte[15].

Layering[modifier | modifier le code]

L'accès au carnet d'ordre et à son analyse dans un temps très court permet cette stratégie. Par exemple, si l'on veut vendre un paquet d'action le plus haut possible, on va placer une série d'ordres d'achat jusqu'à un palier et de créer ainsi des couches (layers) d'ordres. Une fois ce palier atteint, la stratégie consiste à vendre massivement et dans le même temps à annuler tous les ordres d'achats restant que l'on a placés. Elle repose sur l'espoir d'un remplissage du carnet d'ordre à l'achat par les autres intervenants venant combler l'écart, puis de les surprendre en inversant la tendance.

Spoofing[modifier | modifier le code]

Cette technique ressemble très fortement au layering, sauf qu'il n'y a pas d'exécution d'ordre. Le but est de charger le carnet dans un sens ou dans l'autre, puis de retirer ses ordres avant exécution. La stratégie est d'attirer le marché en gonflant le volume du carnet d'ordre, sans aucune réalité économique derrière.

Cancelling[modifier | modifier le code]

Cette technique qui est souvent la conséquence des techniques précédentes, consiste à annuler un très grand nombre d'ordre dans l'espoir de manipuler le marché, seulement une faible proportion des ordres seraient effectivement exécutés. Selon l'AMF le taux d’exécution serait de 1 à 5% seulement.[16]

Contrôles réglementaires[modifier | modifier le code]

Plusieurs affaires récentes ayant montré que certaines techniques de manipulation de marché pouvaient être obtenues, comme les techniques de « quote stuffing », « layering » ou « spoofing » [17].

Jean-Pierre Jouyet, président de l'AMF, a estimé le 5 octobre 2011 « qu’il était quasiment impossible de démontrer d’éventuelles manipulations de cours liées au High Frequency Trading (HFT) du fait de sa structure opaque et des manques de données durablement exploitables via le carnet d’ordres »[18]. Un amendement visant à taxer les transactions haute fréquence a été voté par le Sénat français le 18 novembre 2011[19], puis rejeté par Valérie Pécresse en tant que représentante du gouvernement français Fillon[20].

Dans le monde[modifier | modifier le code]

85 % des principales bourses mondiales sont désormais des marchés à ordre limité entièrement électronique sans lieu d'échange physique (Jain, 2005) : le THF 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).[21]
Les profits générés par le THF étaient estimés à 21 milliards de dollars en 2009[22].

Europe[modifier | modifier le code]

Le THF représentait en novembre 2010 environ 35 % des échanges boursiers en Europe[23]. Un an après (novembre 2011) ce sont 90 % des ordres envoyés sur le marché actions et environ 30 % des transactions qui l'étaient[24].

Sur le marché des actions du CAC 40, les principaux spécialistes du trading à haute vitesse (Citadel LLC, Global Electronic Trading Company et Knight Capital Group) sont américains ; ils passent la moitié des ordres.

Le THF fait naître de nouveaux types de risques [25]:

  • une difficulté croissante de contrôle humain des opérations ;
  • une vulnérabilité aux pannes informatiques (éventuellement causée par un afflux de transactions ou de requêtes de cotations) (depuis 2005-2010, quelques dizaines de millisecondes de retard sur un ordre de vente ou d'achat sont considérées comme critiques[5]) ;
  • un risque de défaut de conception ou d'erreur de spécification ou de codage d'algorithme, qui pourrait induire un mouvement boursier aberrant, comme cela s'est passé lors du Crack éclair de 2010 ou lors de la quasi-faillite de Knight Capital Group le 1er août 2012[26].

Amérique du Nord[modifier | modifier le code]

En juillet 2009, les transactions à haute fréquence généreraient 73 % du volume de négociation d'actions sur les marchés des États-Unis[27]. Des résultats similaires ont été obtenus dans les études empiriques sur le NASDAQ (Brogaard, 2010) et le Forex (Chaboud et al., 2011).

En juillet 2011, le temps moyen de détention d'une action américaine est estimé à 22 secondes[28]. À elle seule, la bourse de New York génère environ le tiers des transactions boursières mondiales[29].

En janvier 2012, IBM obtient un brevet américain pour l'estimation de la volatilité des transactions à haute fréquence[30].

Notes et références[modifier | modifier le code]

  1. (en) Kevin Slavin (2011) : 500000 microsecondes pour un clic de souris et 13,3 millisecondes entre New York et Chicago (voir aussi la visualisation des algorithmes de la vidéo à 6 min 20 s)
  2. (en) Irene Aldridge, High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems, Wiley,‎ 2009 (ISBN 978-0-470-56376-2)
  3. Chiffres cités lors de la 5th Annual Hedge Fund Research Conference
  4. Nicolas Vitale (AlphaNovae) cite le chiffre de 34 millisecondes entre NY et Londres en fibre optique
  5. a et b MacIntosh, J. G. (2013). http://www.quantresearch.info/CDHowe.pdf High Frequency Traders: Angels or Devils ?]. CD Howe Institute Commentary, 391.
  6. Cumming, D., Zhan, F., & Aitken, M. (2013), High frequency trading and end-of-day price dislocation, PDF, 52p (Lien-résumé)
  7. Kratz, P., & Schöneborn, T. (2012, April). Optimal liquidation in dark pools. In EFA 2009 Bergen Meetings Paper. Kratz, P., & Schöneborn, T. (2012, April). Optimal liquidation in dark pools. In EFA 2009 Bergen Meetings Paper.
  8. Kevin Slavin: How algorithms shape our world
  9. « Trading Haute Fréquence : une nécessaire régulation »
  10. (en) « Measuring arbitrage in milliseconds »
  11. (en) « Le High Frequency Trading expliqué par un insider »
  12. (en) « Flash Crash 2010 »
  13. « Scalping »
  14. « Swing trading »
  15. (en) « Quote Stuffing »
  16. http://www.lafinancepourtous.com/Decryptages/Mots-de-la-finance/Trading-haute-frequence
  17. « Trading haute fréquence vue par l'Amf, page 10/14 »
  18. « 5 octobre 2011, COLLOQUE DE LA COMMISSION DES SANCTIONS DE L’AMF »
  19. Débat du Sénat français 18 novembre 2011
  20. Rapport général de la commission des finances de l'Assemblée nationale du 13 décembre 2011, relatif au projet de loi de finances pour 2012 (voir article 4 bis G)
  21. http://www.lemonde.fr/economie/article/2013/05/20/trading-algorithmique-mobilisation-contre-la-menace-des-ordinateurs-boursiers_3196716_3234.html
  22. How big is high-frequency trading?
  23. Agence France-Presse, « En plein essor, le « trading à haute fréquence » est sous le feu des critiques », France 24, 27 novembre 2010.
  24. « Novembre 2011,Trading à haute fréquence : quels enjeux pour la répression des fraudes »
  25. http://www.observatoire-fic.com/les-transactions-financieres-a-haute-frequence-thf-problematique-et-securite-par-daniel-guinier-expert-en-cybercriminalite-et-crimes-financiers-pres-la-cour-penale-internationale-de-la-haye/
  26. Audrey Tonnelier, « les déboires de Knight Capital spécialiste du trading haute fréquence », le Monde, 7 août 2012.
  27. (en) Rob Lati, « The Real Story of Trading Software Espionage », sur advancedtrading.com, United Business Media, 10 juillet 2009,.
  28. « Pour quelques microsecondes de moins », La Tribune, juillet 2011
  29. (en) Jeff Hecht, « Light is not fast enough for high-speed stock trading », sur www.newscientist.com, New Scientist, 1er octobre 2011.
  30. (en) IBM Obtains Patent for Estimating Volatility in High-Frequency Trading

Bibliographie[modifier | modifier le code]

  • (en) A. D. Wissner-Gross et C. E. Freer, « Relativistic statistical arbitrage », Physical Review E 82, 056104,‎ 2010 (DOI 10.1103/PhysRevE.82.056104, lire en ligne)
  • (en) Alejandro Bernales, How Fast Can You Trade? High Frequency Trading in Dynamic Limit Order Markets, January 7th, 2013.
  • (fr) Sniper, "6", éd. Zones-sensibles, janvier 2013 (ISBN 978-2930601069)
  • (en) Karuppiah, J., & Los, C. A. (2005). Wavelet multiresolution analysis of high-frequency Asian FX rates, Summer 1997. International Review of Financial Analysis, 14(2), 211-246.
  • (en) Barucci, E., Magno, D., & Mancino, M. E. (2012). Fourier volatility forecasting with high-frequency data and microstructure noise. Quantitative Finance, 12(2), 281-293 (résumé).
  • (en) Brogaard, J., Hagströmer, B., Norden, L. L., & Riordan, R. (2013). Trading fast and slow: Colocation and market quality ; Manuscript, 8, 25.


Voir aussi[modifier | modifier le code]

Articles connexes[modifier | modifier le code]

Liens externes[modifier | modifier le code]