Le rôle de la vitesse sur les marchés financiers

Johan Hombert, Professeur de Finance - 16 septembre 2015
Le rôle de la vitesse sur les marchés financiers par Professeur Johan Hombert ©Fotolia Mr. Lightman

L’analyse de l’information assistée par ordinateur a provoqué une augmentation spectaculaire de la vitesse et du nombre de transactions sur les marchés financiers. Johan Hombert et ses co-auteurs ont développé un nouveau modèle intégrant ces facteurs qui modifient considérablement les règles du jeu.

Johan Hombert ©HEC Paris

Johan Hombert a rejoint HEC Paris en 2010 après avoir travaillé pour l'INSEE et enseigné à l'ENSAE (Ecole Nationale de la Statistique et de l'Administration Economique), dont il (...)

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Les marchés financiers ont été marqués par deux changements majeurs au cours de la dernière décennie : une énorme augmentation de la quantité d’informations dont disposent les traders, et une accélération incroyable du rythme des transactions. Pourtant, Johan Hombert et ses co-auteurs ont constaté que malgré ces changements importants des règles du jeu sur les marchés, les spécialistes continuaient à utiliser des modèles développés dans les années 1980 et 1990. Ils ont donc entrepris d’élaborer, à partir du modèle de Kyle (1985), un nouveau modèle de trading fondé sur l’ensemble des informations dont disposent aujourd’hui les traders et intégrant la vitesse à laquelle ils peuvent réagir à ces données.

Les nouvelles conditions du marché : information massive et action rapide

Comme l’explique Johan Hombert, les traders prennent leurs décisions d’achat et de vente à partir des informations dont ils disposent. Si, traditionnellement, ils trouvaient ces dernières dans les communiqués trimestriels et dans la presse spécialisée, ils ont désormais accès à une pléthore de sources en temps réel, dont la presse en ligne, les blogs, Twitter ou d’autres réseaux sociaux. Pour gérer cette quantité massive d’informations disponibles, les traders (des petites banques aux hedge funds) utilisent des algorithmes capables de les trier et les traiter à toute vitesse, ce qui leur permet d’avoir les données pertinentes plus rapidement que jamais. Les traders haute fréquence (HFT) peuvent désormais prendre leurs décisions et conclure des transactions en une fraction du temps que cela leur prenait auparavant. Résultat : tout va très vite sur les marchés et le nombre de transactions a énormément augmenté. 

Les effets de la vitesse de réaction

Par comparaison avec les modèles traditionnels, celui conçu par Johan Hombert et ses collègues comporte ce « facteur vitesse », dont ils montrent l’impact considérable sur une stratégie optimale de trading. Comme l’explique le chercheur, « toute nouvelle information constitue un signal, de sorte que chaque fois qu’ils apprennent quelque chose, les traders tentent de réagir. Ils essaient d’acheter si l’information est positive, de vendre si c’est une mauvaise nouvelle. » Et comme les informations sont traitées à une vitesse vertigineuse, le volume des transactions a explosé. Par ailleurs, c’est l’activité même de trading qui a changé de façon significative. « Il y a seulement dix ans, les opérations de trading étaient réalisées par les investisseurs traditionnels comme les fonds communs de placement et les fonds de pension. Aujourd’hui, si des milliers d’entre eux sont encore actifs, ils ne représentent plus que la moitié du volume des échanges. L’essentiel du volume est réalisé par quelques dizaines de HFT. » La combinaison de l’action de ces derniers et des volumes élevés d’échanges sur les marchés a deux conséquences majeures. La première est l’augmentation des coûts des infrastructures. « Les structures comme le NYSE et Euronext doivent investir lourdement dans des systèmes informatiques capables de gérer les quantités massives de données disponibles en ligne. » La seconde est l’augmentation des coûts de transaction pour les investisseurs traditionnels comme les fonds communs de placement et les fonds de pension. En effet, explique Johan Hombert, quand les nouvelles sont bonnes, indice que le prix d’un actif est sur le point d’augmenter, les HFT réagissent en achetant juste avant la hausse du prix. À ce moment-là, les traders traditionnels, plus lents, sont encore en train de vendre. Quand ils réagissent, le cours a déjà monté, de sorte qu’il leur faudra dépenser plus pour acquérir le même actif. De la même manière, quand l’information révèle une chute imminente, les HFT vendent juste avant la baisse, alors que ceux qui réagissent plus lentement achètent encore – quand ils sont prêts à vendre, les cours ont déjà baissé. » Bref, la lenteur relative des traders traditionnels les met dans une situation défavorable. 


Guillemet

 La lenteur relative des traders traditionnels les met dans une situation défavorable. 


Impact des HFT sur la précision des cours

Dans ce nouveau contexte, les chercheurs se sont intéressés à une question qui a longtemps intrigué les théoriciens : la différence, réelle ou imaginaire, entre vitesse et précision. « Au départ, nous n’étions pas sûrs qu’il existait une réelle différence conceptuelle entre les deux. Notre modèle nous a permis de les isoler l’une de l’autre et de les considérer indépendamment, pour constater finalement que ce sont bien des forces distinctes. » On dit que les prix sont précis quand un marché est efficace, et vice versa. Les HFT affirment que leur activité augmente la précision des cours, mais les traders traditionnels disent exactement le contraire. Les chercheurs ont donc inséré dans leur modèle la question suivante : « la présence de HFT rend-elle les cours plus ou moins précis ? ». S’ils n’ont pas obtenu de réponse claire et précise, le modèle a permis de cerner deux forces économiques contraires. « Nous avons vu que, à court terme, les réactions et les actions rapides des HFT contribuent à répercuter sur les cours des informations pertinentes. Leur activité en améliore donc la précision. D’un autre côté, en raison de leur tendance à systématiquement se focaliser sur le court terme et de leur rapidité d’action, ils ne prennent pas en compte les informations à long terme avec le même intérêt ou la même efficacité. À long terme, les HFT sont donc responsables de pertes de précision. » Pour Johan Hombert et ses coauteurs, ne pas avoir abouti à une réponse claire au débat opposant traders traditionnels et HFT ne constitue pas un problème majeur. Ce qui compte le plus, c’est le nouvel éclairage que leur recherche apporte à la question. « La théorie est utile parce qu’elle nous dit où regarder. Elle nous donne une feuille de route. Notre modèle met en lumière deux phénomènes dont il permet de décrire les effets. Les chercheurs empiriques peuvent maintenant y insérer des données et voir quel comportement domine dans les circonstances réelles. » 

Faut-il davantage réglementer le trading haute fréquence ? 

La présence des HFT sur les marchés a posé la question d’une réglementation potentielle de ce type d’activité afin de rétablir l’égalité des chances entre les traders traditionnels et les HFT. On pourrait, par exemple, ralentir le marché : les transactions seraient alors obligatoirement espacées d’un intervalle d’une minute ou dix secondes et non plus en continu. La rapidité perdrait alors tout intérêt et les acteurs auraient les mêmes chances. « Mais une telle solution entraînerait des complications techniques considérables en raison des ajustements techniques nécessaires pour assurer la coordination entre les différents marchés, avertit Johan Hombert » Le contre-argument opposé à ce type de proposition consiste à souligner que s’il était véritablement préférable pour les investisseurs que les marchés soient réglementés (que la rapidité des transactions soit jugulée), les forces du marché auraient déjà abouti à cette situation. Mais Johan Hombert présente un contre-contre-argument : « les bourses réalisent le plus clair de leurs résultats en vendant aux HFT l’accès aux données. Il s’agit de leur principale source de profits. Il y a donc peu de chances pour qu’elles poussent en faveur de la réglementation, car cela ne servirait pas leurs intérêts. »

Le but ultime de sa recherche, répète Johan Hombert, était de développer un cadre décrivant la situation actuelle du trading et ses effets sur les marchés financiers. Elle était destinée à un usage empirique. Cet objectif a été atteint et, en incorporant le facteur vitesse, le nouveau modèle permettra une analyse plus fiable de la dynamique des marchés financiers à l’ère digitale.

D’après un entretien avec Johan Hombert et l’article "News, Trading, and Speed", de Thierry Foucault, Johan Hombert et Ioanid Rosu, professeurs à HEC Paris (à paraître dans Journal of Finance ).

Applications Pratiques
Applications Pratiques

Le modèle théorique développée par Johan Hombert, Thierry Foucault et Ioanid Rosu (tous trois enseignants à HEC Paris) actualise les modèles traditionnels développés dans les années 1980 et 1990 en prenant désormais en compte le facteur vitesse. Ce modèle répond à trois nouveaux enjeux :

- L’informatique permet désormais aux traders d’intégrer rapidement à leur stratégie des quantités massives d’informations.
- Les HFT (high frequency traders) conduisent plus de transactions que jamais et réagissent très vite, à temps pour profiter des changements de prix imminents sur le marché.
- Les traders traditionnels, comme les fonds communs de placement et les fonds de pension, réagissent moins vite. Résultats : ils achètent à des cours plus élevés et vendent à des cours plus bas.  

Méthodologie
Méthodologie

Johan Hombert, Thierry Foucault et Ioanid Rosu ont commencé leur recherche en 2012. Ils sont partis du modèle de Kyle (1985) qu’ils ont complété par la notion de « vitesse » d’exécution des transactions financières avant de consacrer près d’un an à des calculs leur ayant permis de développer un modèle adapté au nouvel environnement financier. Entre 2012 et 2014, ils ont présenté leur travail lors de conférences et de séminaires, noté les réactions du public, et en 2014-2015, ils ont rédigé cet article, à paraître dans le Journal of Finance .