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Posté le 9 novembre 2011 par Jennifer Nille

Un modèle robuste pour le trading à haute fréquence

02985902Lors du séminaire High Frequency Trading à Londres, la question de la robustesse du trading à haute fréquence est souvent revenue dans les débats.

Les deux plus virulents attaquants sur ce point délicat furent Richard Olsen, le fondateur du hedge fund Olsen ltd, et Dave Cliff, professeur d'informatique à la Bristol University.

Mais entre les différentes interventions durant ce séminaire, les personnes présentes n'hésitaient pas à souligner le manque d'évolution derrière les algorithmes employés actuellement sur les marchés.

"Les marchés sont dominés par les plus grandes firmes de trading à haute fréquence, qui ne sont pas les plus sophistiquées au point de vue technologique" a constaté l'une d'entre elles.

"Nous sommes seulement à l'âge de pierre de la finance" a estimé froidement Richard Olsen.

A la clé du problème se trouve le traitement des données de marché, qui explosent sous l'effet de la multiplication des plateformes de transactions. Le flot d'informations liées à la crise de la dette dans la zone euro n'aide en outre pas les traders. En outre, les données se diversifient. Les traders se basent sur les informations, les données macro-économiques, les prévisions méteo (!) et les flux des réseaux sociaux, selon Bob Giffords, un analyste indépendant spécialisé dans les banques et la technologie.

"Les données de marché sont l'oxygène de ceux-ci. Mais les modèles stupides suffoquent vite sous le poids de celles-ci. Les filtres de données mis en place n'ont pas été élaborés dans la bonne voie. Ils ne sont pas suffisants" explique Olsen.

Lui se base sur le modèle des fractales pour le filtrage des données de marché. Il n'est pas le seul. Tobias Preis, fondateur d'Artemis Capital Asset Management, souligne utiliser un modèle similaire.

L'autre problème principal du trading à haute fréquence repose sur sa réaction en cas de risques extrêmes. "Les marchés financiers ont montré qu'ils étaient robustes jusqu'à un certain point" souligne Dave Cliff. Il a pointé le krach éclair de Wall Street le 6 mai 2010. "Des événements de ce genre ne devraient pas arriver. Les prix des actifs ne sont pas supposés réagir de la sorte".

Il a suggéré que se mettent en place des simulations. "Les astronautes d'Apollo 13 ont réussi à revenir sur terre malgré l'explosion d'un réservoir d'oxygène" souligne-t-il. "On pourrait imaginer de copier les algorithmes des traders pour recréer un marché artificiel. Même si les algorithmes changent toutes les semaines, ceci peut donner des indications sur le comportement des marchés actuels".

Dans la salle, une des personnes présentes lui a signalé que le Chicago Mercantile Exchange se livre déjà à de telles simulations. Visiblement, il est difficile de trouver un modèle de marchés robuste.

Dans l'histoire de la finance, cette tentative de modéliser les marchés financiers ne date pas d'hier. En 1994, le hedge fund Long Term Capital Management s'était appuyé sur les calculs de Myron Scholes et Robert Merton, deux prix Nobel d'économie, pour générer ses rendements, et notamment sur le modèle Black Scholes.

Le modèle n''intégrait que cinq ans de données. Il s'est montré incapable de prévoir le défaut de la dette russe en 1998.

 

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