Le trading algorithmique

Par V. Lebreton
'Consultant pour les marchés financiers, Doctorant au CES – MATISSE, Université Paris1 Panthéon
Sorbonne et Ms Spécialisé Finance de marché et Architecture...)


INTRODUCTION


Le trading algorithmique provient de la dématérialisation du traitement des ordres d'achats
ou de ventes d'actifs. Depuis 1980 l'informatisation des places boursières offre des
possibilités de traitement en temps réel de l'information financière. Cette révolution
technologique a permis de développer des procédés et des méthodes d'évaluations
mathématiques pour identifier des moments où les transactions retournent des bénéfices.
Les recherches actuelles se portent vers des systèmes de transaction autonomes
programmés selon certaines périodes et certains algorithmes. En effectuant des opérations
plus rapidement ils offrent des possibilités de gain là où le trader ne peut intervenir. Il
existe une trentaine d'algorithmes pour assister le trader, les plus connus sont le VWAP, le
TWAP, TVOL. Les algorithmes les plus récents offrent des stratégies décisionnelles et
font l'objet de nombreuses recherches. Ces avancées dans la modélisation d'automates
décisionnels permettent d'envisager un avenir riche pour ces technologies, les acteurs en
faisant déjà usage pour plus de 30 % de leurs techniques de trading.


PRINCIPES DE BASE


Ce que l'on appelle aujourd'hui trading algorithmique se compose de deux activités : les
opérations de bourse assistées par des algorithmes qui anticipent et favorisent les
opportunités de bénéfices (en informant le trader par des graphiques, des alertes et des
traitements automatiques), et le trading automatisé qui utilise des automates comme agents
autonomes effectuant des transactions selon des algorithmes et des stratégies paramétrées.
En première partie de cette étude je présenterai brièvement l'histoire de ces technologies, à
partir des premiers temps des échanges d'informations aux moyens de relais électriques
jusqu'à la naissance des réseaux télématiques. Je présenterai ensuite la mise en place des
premiers échanges automatisés. Enfin je parlerai de la période actuelle et de
l'informatisation massive des acteurs du marché.
La seconde partie présentera un état de l'art des différents algorithmes actuellement sur le
marché. On verra alors qu'il existe plusieurs niveaux d'intervention dans le trading
algorithmique, soit grâce aux différentes avancées dans le développement des
automatistes, soit par ce que les stratégies de trading ont été perfectionnées. Ce sera alors
l'occasion d'aborder plus en détail les aspects stratégiques liés à cette discipline.
Puis je présenterai dans une troisième partie les éléments techniques et théoriques
nécessaires à la mise en place de ce type de trading. Il s'agit principalement des
environnements informatiques spécifiques et des méthodes utilisées en finance
quantitative pour suivre et anticiper les marchés au plus près. Nous verrons que ces
méthodes font régulièrement appel à la recherche en mathématique appliquée ou à
l'intelligence artificielle.
Ce travail de synthèse a pour but de permettre une meilleure compréhension des
techniques de trading actuelles en présentant des informations disponibles dans l'univers
anglo-américain. Même si ces technologies ne sont pas encore pleinement développées il
semble évident que la mise en réseaux de nombreuses plate-forme boursières offrira des
espaces de déploiement particulièrement intéressants. J'ai souhaité rendre accessible cette
discipline peu connue et peu documentée dans notre pays, la France étant un des plus
grands pays pourvoyeurs d'experts en finance quantitative grâce à la qualité des ses écoles
et de ses formations.


BREF HISTORIQUE


Les origines (1860-1970)

Le trading algorithmique est récent si on le compare à l'existence tricentenaire de la
bourse, et retracer son histoire implique plusieurs disciplines. Un des points de départ
pourrait être fixé par la naissance du « pantélégraphe » de l'abbé Giovanni Caselli (On
peut voir au Conservatoire national des arts et métiers de Paris deux exemplaires du
« pantélégraphe ». A la réception, on utilisait une feuille de papier imbibée d'iodure de
potassium pour faire apparaître la signature sous forme d'un dessin de couleur marron. Le
traitement de l'image se faisait ligne par ligne. Ce traitement par ligne été employé pour la
télévision et le fax). Exploité par la Société des télégraphes, de 1867 à 1870, il servait à
expédier des ordres de Bourse et permettait d'authentifier la signature d'un donneur
d'ordres. C'est cette accélération du traitement et de la diffusion de l'information qui va
alors sans cesse augmenter, soit par la mise en relation d'acteurs éloignés soit par la
rapidité d'exécution et de traitement. Les transactions se font ensuite par téléphone, par fax
et en France par minitel.


Le trading automatisé (1970-1990)


A partir de cette période apparaît le trading télématique avec les premiers ordinateurs et
les écrans de présentation des courbes. Dans un premier temps l' « automated trading »
n'est pas un trading réalisé par des machines autonomes, mais la mise en place
d'instruments diffusant automatiquement l'information pour les acheteurs et les vendeurs,
ainsi que la dématérialisation du passage des ordres. La traduction exacte serait
« informatisation des salles de marché». Cette informatisation a permis d'effectuer des
calculs et des arbitrages systématiques sur les valeurs et les indices, méthode qui a pris le
nom de « program trading ». En rendant le jeu de l'offre et de la demande beaucoup plus
réactif, les systèmes d'informations ont accentué le crack boursier d'octobre 1987 aux
USA. Les informations fournies à toutes les parties au même instant ont produit des
mouvements de masse et des variations extrêmement amples des marchés (le 19 octobre
3
1987, Wall Street perd 22,6 %) [5].


Le trading algorithmique (1990-2010)


A partir de cette date les salles de marché ont commencé à s'informatiser massivement
afin de proposer une cotation en continue et d'offrir une capacité de gestion des
transactions toujours plus importantes. A partir de 1997, les ECN (Electronic
Communication Network) sont conçus. Il s'agit de centres informatiques qui mettent en
relation les professionnels et les brokers pour effectuer des transactions informatisées. Ces
ordinateurs tournent 24h/24 et offrent une automatisation du marché. Tous les acteurs
autorisés peuvent se connecter et effectuer des transactions sur le marché coté ou sur les
marchés hors cote.
Les nouvelles possibilités de trading offertes par les ECN ont transformé le program
trading en algorithmique trading. Les capacités des ordinateurs étant dorénavant
suffisantes pour effectuer des calculs en temps réel, l'ensemble du marché s'est engouffré
dans l'amélioration du trading assisté par des agents autonomes, les recherches s'effectuant
dans les grandes institutions financières aussi bien que chez les éditeurs, les brokers ou les
universités. L'idée est d'optimiser les traitements décisionnels ainsi que les coûts
transactionnels, car les volumes de données croissent constamment et nécessitent une
réactivité extrême et une analyse en continue. Les fonctions de trader évoluent donc vers
plus de monitoring, les opérations les plus simples étant laissées aux algorithmes.
Parallèlement à ces développements tournés vers les besoins opérationnels des traders,
depuis 2002 ce sont tenus plusieurs concours de trading automatique regroupant des
équipes d'étudiants et de chercheurs autour de la plateforme de simulation Penn Lehmann
Automatic Trading (PLAT) à l'université de Pennsylvanie (Kearns , M. ; Ortiz, L. (2003) -
The Penn-Lehman Automated Trading Project. IEEE Intelligent Systems, 6, pp. 22-31,
Nov/Dec).
Actuellement plusieurs groupes effectuent des recherches sur les algorithmes décisionnels
automatisés : les chercheurs d'ITG Inc. autour de I. Domowitz, ensuite la communauté des
chercheurs de l'Université du Texas à Austin avec M. Kearns, P. Stone, A. Sherstov, enfin
au Royaume-Uni le Center for Financial Research de l'Université de Cambridge avec M.A. H. Dempster, R. G. Bates et V. Leemans.

BREF ETAT DE L'ART

La plupart des 31 éditeurs référencées par le journal Wall Street & Technology proposent
des automates et des algorithmes. Tous offrent des algorithmes d'assistance aux traders
tels que TWAP et VWAP qui permettent de réaliser de nombreuses transactions de faibles
volumes avec une grande rapidité d'exécution, l'essentiel étant alors de maitriser
l'optimisation des coûts de transaction et de vitesse d'exécution « temps réel ».
S'il y a de nombreux algorithmes et automates utilisés dans les salles de marché, les
banques se refusent souvent à communiquer autour de ces technologies, ces informations
étant considérées comme confidentielles. Seuls les éditeurs de logiciel, les cabinets de
consultant (TABB Group) ou les laboratoires de recherches universitaires offrent des
données sur l'état actuel des produits et des technologies.



Les algorithmes de base


Ces algorithmes fonctionnent tous sur le principe de la troncature des ordres volumineux
en série de lots assimilables par le marché. Plusieurs avantages sont liés à cette technique :
réduire les coûts de brokerage en faisant traiter les ordres par des machines aussi bien du
côté achat que du côté vente au lieu de les passer par téléphone, construire des stratégies
de vente aussi proche du marché que possible sur une certaine période afin de pouvoir
vendre l'ensemble des lots, réduire les erreurs d'exécutions tout en épargnant de
fastidieuses opérations aux traders.
L'utilisation de ce type d'algorithme fait plus particulièrement l'objet de séminaires et de
formations car ces méthodes sont de plus en plus utilisées par les hedge funds et
nécessitent une formation spécifique.

· VWAP (volume-weighted average price) : cette technique est utilisée
principalement par les fonds de pension ou les fonds mutualistes pour vendre un
gros volume en de nombreux petits ordres. Elle permet de réduire les coûts des
brokerage par un pré-appariement des ordres d'achat/vente. Une transaction en
VWAP se fera par exemple 40% le matin et 60% l'après midi, répartie selon le
volume de transactions observées sur la place boursière.
· TWAP (time weighted average price) : cette technique est employée pour effectuer
de nombreuses petites opérations selon une période donnée. Comme pour le
VWAP il s'agit d'automatiser l'achat ou la vente d'un grand nombre d'actions par
morceau. Un TWAP sur une journée se répartira 50% le matin et 50% l'après midi.
Cette méthode permet d'identifier un prix de vente moyen.
· Arrival Price / Shortfall (IS, Implementation shortfall) : L'algorithme de prix
d'arrivée permet de déterminer un prix fixé auquel on souhaite vendre ou acheter
des actions. Le logiciel effectue toutes les transactions en tenant compte de
l'impact sur le marché, de la liquidité, du volume et de la durée pour aboutir à ce
prix moyen.
· Percent of Volume : Même principe de fractionnement des volumes cette fois ci en
de manière proportionnelle au volume des transactions en cours ce qui permet de
garantir une meilleure exécutions des ordres.
· TVOL (Target Volume) : Cet algorithme a les mêmes fonctionnalités que les
précédents (VWAP, TWAP) mais effectue les transactions en fonction d'un
volume d'achat ou de vente souhaité.


Fonctionnement


Ces algorithmes étant paramétrés ils doivent être accessibles aux programmeurs qui vont
leur donner des instructions de travail. Les principales données employées ne varient pas
de celles déjà utilisées par les traders, ces algorithmes étant basés sur des stratégies de
trading conçues et expérimentées en salle de marché entre les Quants et les traders.
Les automates peuvent fonctionner sur différentes OS, Windows/Mac/Unix et sont
programmés avec différents langages Java, C#, et principalement C++. Ils emploient aussi
des systèmes de cryptage et de certificats digitaux qui servent à authentifier et sécuriser les
transactions. Les machines qui doivent supporter ces algorithmes sont particulièrement
puissantes, car dans certains cas elles effectuent des traitements sur plusieurs sources en
temps réel en tenant compte des données historiques afin de calibrer les transactions
(volatilité implicite pour le trading option par exemple).
L'idée de départ est d'obtenir un agent autonome dans ces décisions de trading afin
d'effectuer des transactions de manière extrêmement réactive. Pour cela il faut sélectionner
les données que l'automate devra prendre en compte. La première donnée est le
positionnement dans le temps. Quelles sont les périodes optimums à prendre en compte
pour construire un jeu de données fiable ; à quel moment initier ou clore une transaction.
La seconde donnée est quelles types de transactions effectuer et sur quels marchés et en se
basant sur quelles données : écart-type (volatilité), microstructure de marché, pas de la
cotation (spread). Enfin la troisième donnée concerne les contraintes à mettre en place
pour éviter des pertes importantes.
Pour optimiser les coûts de transactions les Brokers ont proposés des accès direct au
marché (DMA) spécialement dédiés aux transactions électroniques. Le trader passe de
moins en moins d'ordres par téléphone, et se concentre sur des transactions spécifiques. Il
existe plusieurs fournisseurs d'algorithmes :
- les Brokers disposant de plate-forme DMA offrent en général des
algorithmes à l'usage de leurs clients
- les éditeurs qui peuvent fournir des algorithmes personnalisés
- le développement en interne par les plus grandes banques.
La puissance des ordinateurs permet actuellement d'implémenter de plus en plus
efficacement des algorithmes comportementaux et décisionnels. Basés sur les concepts
d'intelligence artificielle et de la théorie des jeux, ces algorithmes nécessitent d'être pilotés
et paramétrés par des quant et des traders toujours plus compétent en informatique et en
mathématique.

Certaines personnes pensent que ces machines assureront 40% des échanges de capitaux
sur les marchés des equities américains d'ici 2008-2010 (Der Hovanesian, Mara. (2006) -
Cracking The Street's New Math. NY financial).


CONCLUSION

Quand les algorithmes de trading sont utilisés pour découper les ordres en petites
transactions le premier effet est de produire une surcharge du nombre d'ordres passés,
obligeant les bourses à mettre en oeuvre des plateformes toujours plus puissantes pour
éviter les erreurs de cotations et de transactions. A cette fin, des éditeurs comme IBM
proposent des technologies spécifiques pour la finance avec des serveurs 4 coeurs
spécialement adaptés pour la gestion des flux.
6
Un autre effet secondaire est que ces technologies réclament des ressources humaines très
spécialisées en finance quantitative et informatique. Depuis 2005 les Quant sont donc
devenus particulièrement sollicités par les hedge funds et les grandes banques d'affaires
afin d'effectuer des calculs sur les tendances à partir des données du marché ou de
développer des calculs spécifiques. La demande se fait aussi sentir du coté des éditeurs et
des prestataires de services informatiques dont les clients réclament des plateformes
opérationnelles et l'intégration d'algorithmes toujours plus affinés. La vente d'algorithmes
par les sociétés de courtages ou des éditeurs doit aussi faire face aux limites des clients qui
ne sont pas toujours au fait des dernières applications de la recherche en finance
quantitative et pourraient montrer des difficultés à utiliser des services trop complexes

Super intéressant !
Pensez-vous que l'article doit être réactualisé ?