Stratégie de négociation à haute fréquence à très faible latence

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, dit Wikipédia.

CD Howe Institute Commentary,

Définitions

L’une des options consiste à mettre des chemins à faible latence à la disposition des clients qui ont besoin de débits très élevés. Dans certains secteurs d’activité, comme le trading haute fréquence de devises, cela peut faire toute la différence.

Ainsi la liquidité supplémentaire apportée par les algorithmes de trading peut n'être qu'une illusion qui se dissipe dès que les conditions deviennent difficiles. La complexité croissante des stratégies d'investissement stratégies multi-actifs par exemple d'une part, les possibilités nouvelles offertes par la technologie d'autre part, conditionnent le développement de modèles métier visant à tirer profit au maximum de l'outil informatique en traduisant ces stratégies en algorithmes automatisés.

Ces stratégies visent à exploiter en temps réel les informations émanant du marché pour y détecter des événements auxquels l'algorithme va réagir d'une manière pré-déterminée. Le trading algorithmique et le trading à haute fréquence s'appuient sur des algorithmes plus ou moins complexes, dont une caractéristique importante est d'être en constante évolution.

Les firmes spécialisées utilisent un grand nombre d'algorithmes différents, qui souvent ne sont actifs que quelques semaines à quelques mois au maximum, avant d'être modifiés ou remplacés. Ces algorithmes s'appuient sur l'existence de corrélations historiques entre différentes valeurs. Les gains générés par chaque transaction sont minimes mais les volumes permettent au final des bénéfices substantiels. Les corrélations recherchées vont du plus simple, comme le prix d'un même actif sur deux places de négociation différentes, au plus complexe comme la corrélation entre un actif et un produit dérivé basé sur cet actif, ou la corrélation entre deux actifs du même secteur économique.

Un exemple encore plus sophistiqué consiste à traquer les différences de variation entre deux actifs supposés corrélés trading de volatilité.

Le trading algorithmique permet aussi aux gros investisseurs d'avancer masqués et de ne pas être repérés par d'autres algorithmes qui ont eux pour but de détecter leur présence. Ce type d'algorithmes contribuent à l'image négative du trading algorithmique car la liquidité qu'ils génèrent sur le marché s'évapore aussi vite qu'elle est apparue.

Ce type de comportement, qui s'apparente clairement à de la manipulation de marché, est évidemment répréhensible mais très difficile à pister par les régulateurs. Cette réduction des délais passe non seulement par des optimisations des algorithmes, mais aussi par l'utilisation d'ordinateurs et de réseaux de plus en plus puissants.

Ces composants électroniques peuvent être programmés directement, sans l'utilisation de software. Cela permet d'abaisser encore les temps de réponse, et aussi de les rendre plus prédictibles.

Sans aller jusque là, les courtiers, puis maintenant des éditeurs de logiciel, proposent leurs algorithmes aux investisseurs. Cette offre ne peut toutefois pas aller très loin, dans la mesure où le choix d'un algorithme reste hautement stratégique, donc a priori confidentiel. Plutôt que des solutions complètes de trading algorithmique, livrées clé en main, ce qui n'aurait pas de sens, ce sont plutôt des boîtes à outil, comprenant des composants réutilisables, que vont proposer les éditeurs de logiciel.

Certains intermédiaires de marché mettent ainsi à disposition des investisseurs, moyennant finances, leurs infrastructures techniques.

Ce sont d'une part les brokers , qui offrent un accès direct DMA, Direct Market Access ou DEA, Direct Electronic Access aux marchés à leurs clients, leur permettant de transmettre directement leurs ordres, soit sous l'identité du broker lui-même, soit sous leur propre identité, au marché. D'autre part les plateformes de marché elles-mêmes, louent leurs locaux et leurs serveurs aux participants , leur permettant d'héberger leurs algorithmes au plus prêt des serveurs qui traitent les ordres co-location , et ainsi de réduire les délais.

Cette pratique, très lucrative pour les plateformes de marché, conduit à la construction de centres techniques de taille gigantesque. Ces pratiques posent bien évidemment des questions d'ordre éthique. Concernant le DMA, il y a la question de l'habilitation à la participation directe au marché. Sur les marché réglementés comme Euronext , seuls des intermédiaires habilités ont le droit d'émettre des ordres d'achat et de vente. Cela permet d'éviter des perturbations inopportunes causées par un participant inexpérimenté.

Avec les plateformes alternatives, la distinction devient de plus en plus floue entre participants, toutefois il n'est sans doute pas souhaitable que des acteurs qui ne sont pas des intermédiaires de marché habilités puissent poster massivement des ordres sur une plateforme de marché.

En ce qui concerne la co-location, certains font observer qu'elle introduit une concurrence déloyale entre les participants qui bénéficient de cette possibilité et les autres. A cela on peut répondre que si l'accès à cette possibilité reste ouvert à tous aux mêmes conditions tarifaires, il n'y a pas plus de concurrence qu'entre deux participants dont l'un aurait ses serveurs à mètres des serveurs de la place de marché, et l'autre à km.

Les marchés concernés sont bien évidemment tous ceux où le processus de négociation lui-même est fortement automatisé: Le trading algorithmique est essentiellement une activité pour compte propre.

Les acteurs du trading algorithmique et du trading à haute fréquence se partagent en deux grandes catégories: Dans la première catégorie on trouve des brokers-dealers traditionnels, qui développent une activité de trading algorithmique pour compte propre parallèlement à leur activité pour compte de clients. Dans la deuxième on trouve des firmes uniquement spécialisées dans le trading à haute fréquence pour leur propre compte, souvent de petites ou moyennes structures créées assez récemment à cet effet.

A ces deux grandes catégories s'ajoutent quelques hedge funds. Plus récemment début août , Knight Capital, un intermédiaire de marché utilisant des algorithmes de trading, a expérimenté une perte de millions de dollars, suite à la mise en production d'un algorithme défectueux qui a envoyé une grande quantité d'ordres erronés au marché, mettant en jeu la survie de l'entreprise.

Les pourfendeurs du trading algorithmique ont eux aussi des arguments de poids de leur côté, quoique le contre-argument systématiquement invoqué soit qu'il est bien difficile de dire si certaines évolutions sont le fait du trading algorithmique ou d'autres facteurs.

Les autorités de régulation suivent attentivement les développements de ce secteur d'activité et tentent d'en contrecarrer les effets les plus pervers.

Malheureusement, à ce jeu, les acteurs de marché ont toujours une longueur d'avance sur les régulateurs…. Les trois principaux métiers de la bourse.

Introduction aux principaux métiers de la bourse: Fundamental Review of the Trading Book. A reblogué ceci sur peulh. Vous commentez à l'aide de votre compte WordPress. Vous commentez à l'aide de votre compte Twitter. Vous commentez à l'aide de votre compte Facebook. Avertissez-moi par e-mail des nouveaux commentaires. Sur le même thème. Laisser un commentaire Annuler la réponse. Entrez vos coordonnées ci-dessous ou cliquez sur une icône pour vous connecter: E-mail obligatoire adresse strictement confidentielle.

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