Trading Haute Fréquence : son impact sur les marchés financiers

Avec une part de marché de 60% sur Euronext et près de 90% aux États-Unis, le Trading Haute Fréquence (THF), ou High Frenquency Trading (HFT) en anglais, est devenu incontournable ces dernières années. A mi-chemin entre l’informatique, les mathématiques et la finance, le trading haute fréquence est ainsi un potentiel débouché pour un ingénieur Ensimag. Commençons tout d’abord par quelques définitions.

 

Le Trading Haute Fréquence, qu’est-ce que c’est ?

Trading Haute Fréquence

Le trading haute fréquence est le nom donné à l’exécution à grande vitesse de transactions financières faites par des algorithmes informatiques. La microstructure des marchés financiers étant la discipline qui traite dans le détail des modalités de fonctionnement des échanges sur les marchés, nous pressentons bien que le trading haute fréquence, de par sa grande présence sur les différentes bourses mondiales, joue un rôle majeur dans l’étude de cette discipline.

Électronisation des marchés financiers

Avant les années 90, les bourses étaient le lieu physique dans lequel des acheteurs et vendeurs se rencontraient pour y convenir d’un échange. On appelait ces marchés les marchés à la criée. Un bon exemple : la bourse de Paris dans les années 70.

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La bourse de Paris en 1968

 

Aujourd’hui, tous les marchés boursiers se sont transformés en serveurs informatiques. Cette transformation s’appelle l’électronisation des marchés financiers. La bourse de Paris par exemple, que l’on peut voir ci-dessus, n’est maintenant plus située à Paris ou en France, mais sur les serveurs d’Euronext à Basildon, en banlieue de Londres. Ainsi, une action de Total sur le CAC40 sera échangée sur les serveurs informatiques d’Euronext par des algorithmes qui permettent de matcher un acheteur et un vendeur. Cela montre bien l’importance de l’informatique en finance de marché.

Il est nécessaire de bien avoir en tête cette représentation des marchés boursiers afin de comprendre les techniques des traders haute fréquence.

L’arrivée du Trading Haute Fréquence

Situation (2005)

Commençons par évoquer ce qui se passait au milieu des années 2010 avec l’apparition du trading haute fréquence, sur l’écran d’un trader. Imaginons un trader à New York souhaitant acheter 100 actions Google. Son écran lui affiche que 100 actions Google sont disponibles à la vente au prix de 200 euros chacune. Cependant, au moment où il clique sur le bouton “acheter”, il ne réussit qu’à acheter 50 actions à 200 euros, les actions suivantes étant passées à 200.01 euros. Le trader ne comprend pas ce qu’il se passe et ce phénomène se répète systématiquement. Il en arrive à penser que c’est lui, lorsqu’il clique sur le bouton “acheter”, qui déclenche cette hausse des prix et cette perte de liquidité (i.e. quantité de produits financiers disponibles à l’achat ou à la vente). Il demande alors aux ingénieurs informatiques et télécom de sa banque de lui expliquer ce phénomène. C’est ici que les traders haute fréquence entrent en jeu.

La stratégie des traders hautes fréquences 

Pour expliquer ce phénomène subi par les traders, il est nécessaire d’avoir une cartographie en tête des différentes bourses de New York, de la plus proche à la plus éloignée de Manhattan : le BATS, le Direct Edge, le NASDAQ et le NYSE.

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Par conséquent, un même signal partant de Manhattan arrivera plus vite sur les serveurs du BATS, que sur ceux du Direct Edge ou du NYSE. Lorsque l’écran du trader affiche 100 actions Google disponibles à la vente, il y a en réalité 50 actions de Google disponible sur le BATS, 10 sur le Direct Edge, 10 sur le NASDAQ et 30 sur le NYSE. Ainsi, quand notre trader clique sur “acheter”, un signal part de son ordinateur jusqu’au serveur du BATS, indiquant qu’il souhaite exécuter un ordre d’achat de 50 actions. Il réussit à les acheter et à capter la liquidité. De leur côté, les traders haute fréquence observent les ordres exécutés au niveau du BATS. Ils sont plus rapides, car ils possèdent un meilleur réseau de fibre optique et sont stratégiquement plus proches des data centers.

Si un ordre conséquent passe et qu’il n’y a plus de liquidité sur le BATS, le trader doit se rendre sur d’autres marchés plus éloignés pour acheter ou vendre plus de quantités. Lorsque les traders haute fréquence détectent cette “pénurie”, ils se rendent le plus rapidement possible sur les autres bourses afin de capter la liquidité, faisant augmenter le prix de l’action. Ces derniers vont revendre cette liquidité quelques millisecondes ou microsecondes plus tard pour faire des bénéfices.

Cette technique des traders haute fréquence, appelée le front-running, peut être illustrée par le schéma suivant :

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Une méthode controversée

Ces pratiques ont naturellement engendré de nombreuses critiques :

Asymétrie d’information entre les traders haute fréquence et les traders plus lents qui n’ont aucune idée du fonctionnement des marchés électroniques, d’autant plus que le BATS est une bourse qui a été créée par des traders haute fréquence.

– Tous les centimes gagnés par les traders haute fréquence sont perdus par les traders plus lents.

Perte de la valeur réelle d’une action (part d’une entreprise) qui s’échange maintenant à la microseconde comme des jetons de casino.

Flash Crash de 2010, causée en grande partie par le THF.

Les régulateurs sont en retard, ne possédant pas de moyens technologiques aussi performants que les traders haute fréquence.

Solutions

Plusieurs solutions ont été mises en place ou proposées pour diminuer l’avantage des traders haute fréquence sur les traders moins rapides.

Programmation réseau. Cette technique a été utilisée par des ingénieurs de la RBC (Royal Bank of Canada) pour pallier au front-running. Il s’agit d’explicitement programmer les différents routeurs afin que les paquets envoyés (contenant l’information des ordres à exécuter) arrivent en même temps sur les différentes plateformes. Cela permet d’empêcher toute tentative de front-running. De ce fait, l’ordre s’exécutera sur le BATS en même temps que sur le NYSE.

La co-location. Les différentes bourses hébergent de nombreux clients sur leurs serveurs (eg : les algorithmes de Goldman Sachs ou les algorithmes de la Société Générale) contre de l’argent. Par exemple, la bourse française basée à Basildon loue 25 000€/mois l’hébergement des différents algorithmes, afin de réduire considérablement le temps d’accès aux données. De surcroît, pour n’avantager personne, la longueur du câble séparant les données des serveurs des clients est vérifiée au millimètre près ; elle doit être identique pour chaque client.

Plus de régulations. Exemple : MIF 2 (2018) en Europe. 

Qu’en est-il aujourd’hui ?

Ces solutions entraînent peu à peu la disparition de cette stratégie de front-running. Cependant, d’autres stratégies dites haute fréquence ont été développées, comme l’arbitrage statistique. Ces stratégies sont évoquées ici.

Par ailleurs, une nouvelle bourse a vu le jour aux Etats Unis en 2014 : IEX. L’innovation principale d’IEX est une bobine enroulée de fibre optique de 61km placée en face de son moteur de négociation, ajoutant un délai de 350 microsecondes. Ce délai est conçu pour annuler certains avantages de vitesse, utilisés par certains traders haute fréquence. Cette dernière limite le nombre de types d’ordre à 5 (contre une centaine pour NYSE), évitant ainsi les prédateurs haute fréquence. La plateforme se veut meilleure que les autres pools sombres, car elle crée un terrain de jeu égal pour les investisseurs en ralentissant les négociations. Sa part de marché ne cesse de croître, comme on peut le voir ci-dessous :

Part de marché (en pourcentage)

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Cependant, certaines critiques affirment que les sociétés fournissant des liquidités ont besoin de la rapidité et de la connectivité directe du marché pour gérer les risques. Selon elles, un marché qui limite la vitesse, comme IEX, serait illiquide et coûteux pour la découverte des prix.

Un tout récent article évoque également les limites rencontrées par les sociétés haute fréquence.

Les opportunités en THF

Les acteurs du secteur

On compte de nombreuses firmes dites haute fréquence, principalement américaines. Ces firmes attirent les talents du monde entier, il est donc très difficile d’y entrer. Nous pouvons citer : Citadel, Virtu Financial, Jump Trading, Tower Research Capital, Hudson River Trading, Optiver, IMC Trading, ou encore DRW Trading. Les grandes banques d’investissement possèdent aussi des équipes spécialisées en haute fréquence.

Les compétences techniques associées

Dans les équipes haute fréquence, on retrouve différents type d’ingénieurs :

Des programmeurs bas niveau (C/C++) chargés de produire un code le plus rapide et efficace possible. Par exemple, il faut au maximum éviter les défauts de cache que pourrait engendrer l’exécution d’un algorithme.

Des ingénieurs système qui peuvent même être amenés à modifier le noyau Linux pour l’optimiser sur le hardware de leur serveur, afin de gagner de précieuses microsecondes.

Des programmeurs réseaux qui recréent notamment des protocoles de transport (TCP) plus adaptés aux données financières, gagnant ainsi davantage de temps.

Des développeurs FPGA pour produire un hardware encore plus perfomant, plus adapté et donc plus rapide.

Des développeurs KDB+/Q (langage de programmation permettant de traiter efficacement des données temporelles stockées dans une base de donnée KDB+)

Ces ingénieurs pourraient donc parfaitement être issus de l’ENSIMAG.

Les algorithmes d’exécution (eg : VWAP) sont principalement écrits en Java/Scala. Pour en apprendre plus sur ces algorithmes, vous trouverez ci-jointes les très bonnes slides de Marco Avellaneda sur le trading algorithmique (et/ou livre d’Alvaro Cartea cité en source).

Enfin, beaucoup de stratégies algorithmiques, pas nécessairement haute fréquence, mais plutôt quantitatives, sont écrites en Python (pandas, scipy, plotly, …) ou en R. Des frameworks de Machine Learning tels que TensorFlow ou Pytorch sont parfois utilisés.

Brighton Muffat

 

Sources

Flash Boys (2014) – Michael Lewis. Livre qui révéla au grand public l’existence du haute fréquence.

https://www.youtube.com/watch?v=0KNwcJgKMbo Documentaire Canal+ pour les plus fainéants.

Algorithmic and High-Frequency Trading (2015) – Alvaro Cartea – Cambridge University Press Livre de référence sur le sujet abordant divers outils mathématiques tels que le contrôle optimal stochastique.

– Slides de Marco Avellaneda (NYU) : https://www.math.nyu.edu/faculty/avellane/QuantCongressUSA2011AlgoTradingLAST.pdf https://en.wikipedia.org/wiki/High-frequency_trading

– Régulation en Europe MIF 2 : https://www.amf-france.org/Acteurs-et-produits/Marches-financiers-et- infrastructures/De-MIF-1-a-MIF-2/Les-principaux-apports-de-MIF-2#title_paragraph6

– Flash Crash de 2010 : https://en.wikipedia.org/wiki/2010_Flash_Crash

– Récent article pour aller plus loin : Neural Networks & Deep Learning—The Revival of HFT? :

https://towardsdatascience.com/neural-networks-deep-learning-the-revival-of-hft-2bc2c271fba2

https://en.wikipedia.org/wiki/IEX

https://www.lesechos.fr/finance-marches/marches-financiers/0600656314229-alexandre-laumonier- la-plupart-des-traders-haute-frequence-ont-abandonne-cette-course-de-vitesse-a-tout-prix-2244799.php

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