4 risques majeurs du trading algorithmique haute fréquence

Qu’est-ce que le trading algorithmique à haute fréquence (HFT) ?

Le trading algorithmique (ou trading « algorithmique ») fait référence à l’utilisation d’un algorithme informatique (essentiellement un ensemble de règles ou d’instructions permettant à un ordinateur d’effectuer une certaine tâche) pour négocier de gros volumes d’actions ou d’autres actifs financiers tout en minimisant l’impact de ces transactions sur le marché. Le trading algorithmique consiste à placer des transactions sur la base de critères définis et à diviser ces transactions en lots plus petits afin que le prix d’une action ou d’un actif ne soit pas affecté de manière significative.

Les avantages du trading algorithmique sont clairs : il garantit la “meilleure exécution” des transactions car il minimise l’élément humain et peut être utilisé pour négocier sur un plus large éventail de marchés et d’actifs, bien plus efficacement qu’un trader en chair et en os ne pourrait espérer le faire.

Comprendre le trading algorithmique haute fréquence

Le trading haute fréquence (HFT) amène le trading algorithmique à un tout autre niveau : considérez-le comme un trading « algorithmique » sous stéroïdes. Comme son terme l’indique, le trading haute fréquence consiste à passer des milliers d’ordres à une vitesse fulgurante.

L’objectif est de réaliser un petit profit sur chaque transaction, souvent en profitant des différences de prix d’une même action ou d’un même actif sur différents marchés. Le HFT est exactement le contraire de l’investissement traditionnel d’achat et de conservation à long terme, car les activités d’arbitrage et de tenue de marché qui constituent le pain quotidien du HFT se déroulent généralement sur une courte période de temps avant que l’écart ou la différence de prix ne disparaisse.

Le trading algorithmique et le HFT sont devenus partie intégrante des marchés financiers en raison de la convergence de plusieurs facteurs. Il s’agit notamment du rôle croissant de la technologie sur les marchés d’aujourd’hui, de la complexité croissante des instruments et produits financiers et de la recherche continue d’une plus grande efficacité dans l’exécution des transactions et d’une réduction des coûts de transaction.

Si le trading algorithmique et le HFT ont sans doute amélioré la liquidité du marché et la cohérence de la tarification des actifs, leur utilisation croissante soulève également certains risques qui ne peuvent être ignorés.

Le plus grand risque : amplifier le risque systémique

L’un des plus grands risques du HFT algorithmique est le risque qu’il fait peser sur le système financier. Un rapport de juillet 2011 du Comité technique de l’Organisation internationale des commissions de valeurs (OICV) notait qu’en raison de l’interconnexion étroite des marchés financiers, comme aux États-Unis, les algorithmes opérant sur tous les marchés peuvent transmettre rapidement les chocs d’un marché à l’autre, amplifiant ainsi le risque systémique. Le rapport cite l’incident Flash survenu en mai 2010 comme un excellent exemple de ce risque.

Flash Crash fait référence à la chute de 5 à 6 % et à la reprise des principaux indices boursiers américains en l’espace de quelques minutes dans l’après-midi du 6 mai 2010. L’indice Dow Jones a chuté de près de 1 000 points ce jour-là, ce qui constituait à l’époque la plus forte baisse jamais enregistrée.

Comme le note le rapport de l’OICV, de nombreuses actions et fonds négociés en bourse (ETF) se sont détraqués ce jour-là, chutant entre 5 % et 15 % avant de récupérer l’essentiel de leurs pertes. Plus de 20 000 transactions sur 300 titres ont été effectuées à des prix jusqu’à 60 % différents de leur valeur quelques instants auparavant, certaines transactions étant effectuées à des prix absurdes, allant d’un centime à 100 000 $.

Cette activité commerciale inhabituellement erratique inquiète les investisseurs, d’autant plus qu’elle survient un peu plus d’un an après que le marché se soit remis de sa plus forte baisse depuis plus de six décennies.

La « falsification » contribue-t-elle aux problèmes Flash ?

Quelle est la cause de ce comportement étrange ? Dans un rapport conjoint publié en septembre 2010, la SEC et la Commodity Futures Trading Commission ont blâmé un stratagème commercial de 4,1 milliards de dollars mis en place par un trader d’une société de fonds communs de placement basée au Kansas. Mais en avril 2015, les autorités américaines ont accusé Navinder Singh Sarao, un day trader basé à Londres, de manipulation de marché ayant contribué au krach. Sarao a été extradé vers les États-Unis et a plaidé coupable.

Sarao aurait utilisé une tactique connue sous le nom de « spoofing », qui consiste à passer un grand nombre de faux ordres sur un actif ou un dérivé (Sarao a utilisé le contrat E-mini S&P 500 le jour du Flash Crash), qui ont été annulés avant d’être exécutés. Lorsque de tels faux ordres à grande échelle apparaissent dans le carnet d’ordres, ils donnent aux autres traders l’impression que les bénéfices d’achat ou de vente sont plus importants qu’ils ne le sont réellement, ce qui peut influencer leurs propres décisions de trading.

Par exemple, un escroc peut proposer de vendre un grand nombre d’actions ABC à un prix légèrement inférieur au prix actuel. Lorsque d’autres vendeurs passent à l’action et que le prix baisse, l’escroc annule rapidement son ordre de vente dans ABC et achète l’action à la place. Le faussaire passe alors un grand nombre d’ordres d’achat pour faire monter le prix de l’ABC. Et une fois que cela se produit, l’escroc vendra ses actions ABC, empochant un bénéfice décent et annulant les faux ordres d’achat. Rincer et répéter.

De nombreux observateurs du marché se sont montrés sceptiques quant aux affirmations selon lesquelles un seul trader pourrait provoquer à lui seul un krach qui anéantirait près de mille milliards de dollars de valeur boursière américaine en quelques minutes seulement. Mais la question de savoir si les actions de Sarao ont réellement causé le Flash Crash est un autre sujet. Parallèlement, il existe de bonnes raisons pour lesquelles les algorithmes HFT augmentent le risque systémique.

Pourquoi le trading algorithmique à haute fréquence amplifie-t-il le risque systémique ?

Volatilité accrue

Premièrement, étant donné l’ampleur des activités algorithmiques de HFT sur les marchés d’aujourd’hui, tenter de surperformer dynamiquement ses concurrents est une fonctionnalité intégrée à de nombreux algorithmes. Les algorithmes peuvent réagir instantanément aux conditions du marché. En conséquence, sur des marchés turbulents, les algorithmes peuvent élargir considérablement les écarts entre les cours acheteur et vendeur (pour éviter d’être obligés de prendre des positions de trading) ou interrompre temporairement les échanges, réduisant ainsi la liquidité et exacerbant la volatilité.

Effet d’entraînement

En raison du niveau croissant d’intégration entre les marchés et les classes d’actifs dans l’économie mondiale, un ralentissement sur un marché ou une classe d’actifs majeur se propage souvent à d’autres marchés et classes d’actifs dans une réaction en chaîne.

Par exemple, l’effondrement du marché immobilier américain a provoqué une récession mondiale et une crise de la dette, car des quantités importantes d’obligations subprime américaines étaient détenues non seulement par les banques américaines mais aussi par les institutions financières européennes et autres. Un autre exemple de ces effets d’entraînement est l’impact négatif du krach boursier chinois ainsi que la baisse des prix du pétrole brut sur les actions mondiales entre août 2015 et janvier 2016.

Incertitude

Les algorithmes HFT contribuent notablement à une volatilité excessive des marchés, ce qui pourrait provoquer une incertitude chez les investisseurs à court terme et avoir un impact sur la confiance des consommateurs à long terme. Lorsqu’un marché s’effondre soudainement, les investisseurs s’interrogent sur les raisons d’une décision aussi drastique. Dans le vide médiatique qui existe souvent dans de telles périodes, les grands traders (y compris les sociétés HFT) réduiront leurs positions de trading pour minimiser les risques, ajoutant ainsi une pression à la baisse supplémentaire sur le marché.

Lorsque le marché baisse, davantage d’ordres stop-loss sont déclenchés et cette boucle de rétroaction négative crée une spirale descendante. Si un marché baissier se développe à la suite d’une telle activité, la confiance des consommateurs sera ébranlée par l’érosion de la richesse boursière et les signaux de récession découlant d’une crise majeure des marchés.

Autres risques du trading algorithmique à haute fréquence

Mauvais algorithme

Un nouvel algorithme de trading chez Knight a exécuté des millions de transactions erronées sur environ 150 actions, les achetant au prix « demandé » le plus élevé et les revendant immédiatement au prix « acheteur » le plus bas. Notez que les teneurs de marché achètent des actions aux investisseurs au prix acheteur et les leur vendent au prix vendeur, la différence de prix étant leur bénéfice commercial.

Malheureusement, l’hyperefficacité de l’algorithme HFT – dans lequel les algorithmes surveillent en permanence le marché pour détecter ces écarts de prix – signifie que les traders concurrents sont intervenus et ont profité du dilemme de Knight tandis que les employés de Knight essayaient frénétiquement de trouver la source du problème. Au moment où ils l’ont fait, Knight avait été poussé à la faillite, ce qui a conduit Getco LLC à finalement le racheter.

Les investisseurs ont perdu gros

Les fluctuations de volatilité aggravées par l’algorithme HFT pourraient entraîner d’énormes pertes pour les investisseurs. De nombreux investisseurs placent régulièrement des ordres stop-loss sur les actions qu’ils détiennent avec une différence de 5 % par rapport au cours actuel. Si l’écart de marché diminue sans raison apparente (voire pour une très bonne raison), ces ordres stop loss seront déclenchés.

Pour couronner le tout, si le titre se redresse à court terme, les investisseurs subiront des pertes commerciales et perdront inutilement leurs avoirs. Bien que certaines transactions soient inversées ou annulées lors de bouleversements inhabituels du marché tels que les débâcles Flash Crash et Knight, la plupart des transactions ne le sont pas.

Par exemple, la plupart des près de deux milliards d’actions négociées lors du Flash Crash se situaient à moins de 10 % de l’heure de 14h40. fermé (lorsque le Flash Crash a commencé le 6 mai 2010), et ces transactions sont restées intactes. Seulement environ 20 000 transactions, représentant un total de 5,5 millions d’actions, ont été exécutées à un prix 60% supérieur à celui de 14h40. prix, puis annulé. Ainsi, un investisseur disposant d’un portefeuille d’actions de 500 000 $ avec un stop loss de 5 % sur ses positions dans Flash Crash perdrait très probablement 25 000 $.

Le 1er août 2012, le NYSE a annulé les transactions sur six actions qui avaient eu lieu lorsque l’algorithme Knight était devenu fou, car elles étaient exécutées à des prix 30 % supérieurs ou inférieurs au cours d’ouverture du jour. La règle d’« exécution clairement erronée » du NYSE définit des lignes directrices numériques pour l’examen de telles transactions.

Perte de confiance dans l’intégrité du marché

Les investisseurs négocient sur les marchés financiers parce qu’ils ont pleinement confiance en leur intégrité. Cependant, des épisodes répétés de volatilité inhabituelle du marché, tels que le Flash Crash, peuvent ébranler cette croyance et amener certains investisseurs conservateurs à abandonner complètement le marché.

En mai 2012, l’introduction en bourse de Facebook a été en proie à des problèmes technologiques et à des retards de confirmation, tandis que le 22 août 2013, le Nasdaq a interrompu ses négociations pendant trois heures en raison de problèmes avec le logiciel. En avril 2014, près de 20 000 transactions erronées ont dû être annulées à la suite de problèmes informatiques sur deux bourses d’options de l’IntercontinentalExchange Group aux États-Unis. Une autre explosion majeure comme le Flash Crash pourrait ébranler la confiance des investisseurs dans l’intégrité du marché.

Mesures pour lutter contre les risques du trading algorithmique à haute fréquence

Avec les événements Flash Crash et Knight Trading « Knightmare » mettant en évidence les risques du HFT algorithmique, les bourses et les régulateurs ont mis en œuvre des mesures de protection. En 2014, le groupe Nasdaq OMX a introduit un « kill switch » pour ses sociétés membres qui interrompt les transactions lorsque les niveaux de risque prédéfinis sont dépassés. Alors que de nombreuses sociétés HFT disposent déjà de commutateurs « kill » qui peuvent arrêter toute activité de négociation dans certaines circonstances, le commutateur du Nasdaq offre un niveau de sécurité supplémentaire contre les algorithmes frauduleux.

Les disjoncteurs ont été introduits après le « lundi noir » en octobre 1987 et ont été utilisés pour apaiser la panique du marché en cas de ventes massives. La SEC a approuvé des règles révisées en 2012 qui permettent aux disjoncteurs de fonctionner si le S&P 500 chute de 7 % (par rapport à la clôture de la veille) avant 15 h 25. EST, provoquant un arrêt des échanges sur l’ensemble du marché pendant 15 minutes. Une baisse de 13% avant 15h25. entraînerait une pause de 15 minutes supplémentaires sur l’ensemble du marché, tandis qu’une baisse de 20 % maintiendrait la bourse fermée pour le reste de la journée.

En janvier 2021, la Commodity Futures Trading Commission a mis en œuvre des réglementations pour les entreprises utilisant des algorithmes de négociation de produits dérivés. Ces réglementations obligeront ces sociétés à mettre en place des contrôles des risques avant de négocier. Une disposition controversée obligeant les entreprises à fournir le code source de leurs programmes au gouvernement a été retirée.

Conclusion

L’algorithme HFT comporte un certain nombre de risques, le plus important étant celui d’amplifier le risque systémique. Sa tendance à accroître la volatilité des marchés pourrait s’étendre à d’autres marchés et provoquer une instabilité pour les investisseurs. Des épisodes répétés de volatilité inhabituelle du marché peuvent éroder la confiance de nombreux investisseurs dans l’intégrité du marché.

Financesimple ne fournit pas de conseils ou de services fiscaux, d’investissement ou financiers. Les informations sont présentées sans tenir compte des objectifs d’investissement, de la tolérance au risque ou de la situation financière d’un investisseur particulier et peuvent ne pas convenir à tous les investisseurs. Investir comporte des risques, notamment la perte du capital.