Quatre grands risques du trading algorithmique à haute fréquence

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

Les avantages du trading algorithmique sont évidents: il assure la « meilleure exécution » des transactions car il minimise l’élément humain, et il peut être utilisé pour négocier plusieurs marchés et actifs beaucoup plus efficacement qu’un trader en chair et en os pourrait espérer le faire. (Pour en savoir plus, lisez: Bases du trading algorithmique: concepts et exemples ).

Qu’est-ce que le trading algorithmique haute fréquence?

Le trading haute fréquence (HFT) amène le trading algorithmique à un tout autre niveau – pensez-y comme un trading d’algo sur les stéroïdes. Comme le terme l’indique, le trading haute fréquence implique de passer des milliers d’ordres à des vitesses incroyablement rapides. L’objectif est de réaliser de minuscules profits sur chaque transaction, souvent en capitalisant sur les écarts de prix pour le même stock ou actif sur différents marchés. HFT est diamétralement opposé à l’investissement traditionnel à long terme, d’achat et de conservation, car les activités d’arbitrage et de tenue de marché qui sont le pain quotidien de HFT se produisent généralement dans un laps de temps très court, avant que les écarts de prix ou les inadéquations ne disparaissent.

Le trading algorithmique et le HFT font désormais 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 actuels, de la complexité croissante des instruments et des produits financiers, et de la volonté incessante d’améliorer l’efficacité de l’exécution des transactions et de réduire les coûts de transaction. Alors que le trading algorithmique et le HFT ont sans doute amélioré la liquidité du marché et la cohérence des prix des actifs, leur utilisation croissante a également donné lieu à certains risques qui ne peuvent être ignorés, comme indiqué ci-dessous.

Le plus gros risque: amplification du risque systémique

L’un des plus grands risques du HFT algorithmique est celui qu’il présente pour le système financier. Un rapport de juillet 2011 du comité technique de l’Organisation internationale des commissions de valeurs (OICV) a noté qu’en raison des liens étroits entre les marchés financiers, tels que ceux des États-Unis, les algorithmes opérant sur tous les marchés peuvent transmettre rapidement des chocs d’un marché à l’autre., amplifiant ainsi le risque systémique. Le rapport a cité le Flash Crash de mai 2010 comme un excellent exemple de ce risque.

Le Flash Crash fait référence à la chute et au rebond de 5% à 6% des principaux indices boursiers américains en l’espace de quelques minutes dans l’après-midi du 6 mai 2010. Le Dow Jones a plongé de près de 1000 points sur une base intrajournalière, ce qui le temps a été sa plus grande baisse de points 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 de 5% à 15% avant de récupérer la plupart de leurs pertes. Plus de 20000 transactions sur 300 titres ont été effectuées à des prix allant jusqu’à 60% de leur valeur quelques instants plus tôt, certaines transactions étant exécutées à des prix absurdes, aussi bas qu’un centime ou aussi hauts que 100000 $. Cette action de négociation inhabituellement erratique a secoué les investisseurs, en particulier parce qu’elle s’est produite un peu plus d’un an après que les marchés aient rebondi après leurs plus fortes baisses en plus de six décennies.

Le «spoofing» a-t-il contribué au crash du flash?

Qu’est-ce qui a causé ce comportement bizarre? Dans un rapport conjoint publié en septembre 2010, la SEC et la Commodity Futures Trading Commission ont blâmé un seul programme d’échange de 4,1 milliards de dollars par un commerçant d’une société de fonds communs de placement basée au Kansas. Mais en avril 2015, les autorités américaines ont accusé un day trader basé à Londres, Navinder Singh Sarao, de manipulations de marché qui ont contribué au krach. Les accusations ont conduit à l’arrestation de Sarao et à une possible extradition vers les États-Unis

Sarao aurait utilisé une tactique appelée « spoofing », qui consiste à placer de gros volumes de fausses commandes sur un actif ou un dérivé (Sarao a utilisé le contrat E-mini S&P 500 le jour du Flash Crash) qui sont annulées avant d’être exécutées. Lorsque de tels ordres faux à grande échelle apparaissent dans le carnet d’ordres, ils donnent aux autres traders l’impression qu’il y a un plus grand intérêt d’achat ou de vente qu’en réalité, ce qui pourrait influencer leurs propres décisions de trading.

Par exemple, un spoofer peut proposer de vendre un grand nombre d’actions ABC à un prix un peu éloigné du prix actuel. Lorsque d’autres vendeurs se lancent dans l’action et que le prix baisse, le spoofer annule rapidement ses ordres de vente dans ABC et achète le stock à la place. Ensuite, le spoofer passe un grand nombre d’ordres d’achat pour faire grimper le prix d’ABC. Et après que cela se produit, le spoofer vend ses avoirs d’ABC, empochant un bénéfice net et annule les faux ordres d’achat. Rincez et répétez.

De nombreux observateurs du marché ont été sceptiques quant à l’affirmation selon laquelle un commerçant d’un jour aurait pu à lui seul provoquer un crash qui aurait anéanti près d’un billion de dollars de valeur marchande pour les actions américaines en quelques minutes. Mais si l’action de Sarao a réellement causé le Flash Crash est un sujet pour un autre jour. Pendant ce temps, il existe des raisons valables pour lesquelles le HFT algorithmique amplifie les risques systémiques.

Pourquoi le HFT algorithmique amplifie-t-il le risque systémique?

Le HFT algorithmique amplifie le risque systémique pour un certain nombre de raisons.

• Intensification de la volatilité : Premièrement, étant donné qu’il existe une grande activité HFT algorithmique sur les marchés actuels, tenter de déjouer la concurrence est une caractéristique intrinsèque de la plupart des algorithmes. Les algorithmes peuvent réagir instantanément aux conditions du marché. En conséquence, pendant les marchés tumultueux, les algorithmes peuvent considérablement élargir leurs écarts acheteur-vendeur (pour éviter d’être obligés de prendre des positions de trading) ou arrêter temporairement de négocier complètement, ce qui diminue la liquidité et exacerbe la volatilité.
• Effets d’entraînement : compte tenu du degré croissant d’intégration entre les marchés et les classes d’actifs dans l’économie mondiale, l’effondrement d’un marché ou d’une classe d’actifs majeur se répercute souvent sur d’autres marchés et classes d’actifs dans une réaction en chaîne. Par exemple, le krach du marché immobilier américain a provoqué une récession mondiale et une crise de la dette, car des avoirs importants de titres américains à risque étaient détenus non seulement par des banques américaines, mais aussi par des institutions financières européennes et autres. Un autre exemple de ces effets d’entraînement est l’impact néfaste du krach boursier chinois, ainsi que de l’effondrement des prix du pétrole brut, sur les actions mondiales d’août 2015 à janvier 2016.
• Incertitude : le HFT algorithmique contribue notablement à la volatilité exagérée du marché, qui peut alimenter l’incertitude des investisseurs à court terme et affecter la confiance des consommateurs à long terme. Lorsqu’un marché s’effondre soudainement, les investisseurs s’interrogent sur les raisons d’un mouvement aussi dramatique. Pendant le vide d’actualité qui existe souvent à ces moments-là, les grands traders (y compris les sociétés HFT) réduiront leurs positions de trading pour réduire le risque, exerçant une pression à la baisse sur les marchés. À mesure que les marchés baissent, plus de stop-loss sont activés, et cette boucle de rétroaction négative crée une spirale descendante. Si un marché baissier se développe en raison d’une telle activité, la confiance des consommateurs est ébranlée par l’érosion de la richesse boursière et les signaux de récession émanant d’un effondrement majeur du marché.

Autres risques du HFT algorithmique

• Algorithmes errants: La vitesse fulgurante à laquelle la plupart des transactions algorithmiques HFT ont lieu signifie qu’un algorithme errant ou défectueux peut accumuler des millions de pertes en très peu de temps. Un exemple tristement célèbre des dommages qu’un algorithme errant peut causer est celui de Knight Capital, un teneur de marché qui a perdu 440 millions de dollars en 45 minutes le 1er août 2012. Un nouvel algorithme de trading chez Knight a fait des millions de transactions défectueuses dans environ 150 actions, en les achetant au prix «vendeur» le plus élevé et en les vendant instantanément au prix «acheteur» inférieur. (Notez que les teneurs de marché achètent des actions aux investisseurs au prix acheteur et leur vendent au prix vendeur, le spread étant leur profit commercial. Pour en savoir plus, lisez: Les bases de l’écart acheteur-vendeur ). Malheureusement, l’hyper-efficacité du HFT algorithmique – dans lequel les algorithmes surveillent constamment les marchés pour ce type d’écart de prix – signifiait que les traders rivaux se sont précipités et ont profité du dilemme de Knight pendant que les employés de Knight essayaient frénétiquement d’isoler la source du problème. Au moment où ils l’ont fait, Knight avait été poussé au bord de la faillite, ce qui a conduit à son acquisition éventuelle par Getco LLC.
• D’énormes pertes pour les investisseurs : les fluctuations de volatilité aggravées par le HFT algorithmique peuvent entraîner des pertes énormes pour les investisseurs. De nombreux investisseurs placent régulièrement des ordres stop-loss sur leurs avoirs en actions à des niveaux éloignés de 5% des cours actuels. Si les marchés s’écartent sans raison apparente (ou même pour une très bonne raison), ces stop-loss seraient déclenchés. Pour ajouter l’insulte au préjudice, si les actions rebondissaient par la suite à court terme, les investisseurs auraient inutilement subi des pertes de négociation et perdu leurs avoirs. Alors que certaines transactions ont été inversées ou annulées lors d’épisodes inhabituels de volatilité du marché comme le Flash Crash et le fiasco Knight, la plupart des transactions ne l’ont pas été. Par exemple, la plupart des près de deux milliards d’actions qui ont été échangées pendant le crash flash étaient à des prix inférieurs à 10% de leur clôture à 14 h 40 (moment où le crash flash a commencé le 6 mai 2010), et ces transactions ont tenu bon. Seulement environ 20 000 transactions, portant sur un total de 5,5 millions d’actions exécutées à des prix à plus de 60% de leur prix de 14 h 40, ont été annulées par la suite. Ainsi, un investisseur avec un portefeuille d’actions de 500 000 $ de blue-chips américains qui avait 5% de stop-loss sur ses positions pendant le crash éclair serait très probablement à 25 000 $. Le 1er août 2012, le NYSE a annulé les transactions sur six actions qui se sont produites lorsque l’algorithme Knight était en train de devenir fou parce qu’elles étaient exécutées à des prix 30% supérieurs ou inférieurs au prix d’ouverture de la journée. La règle «clairement erronée d’exécution» du NYSE énonce les lignes directrices numériques pour l’examen de ces transactions. (Voir: Les dangers du trading de programme ).
• 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 des marchés comme le Flash Crash pourraient ébranler cette confiance et conduire certains investisseurs conservateurs à abandonner complètement les marchés. En mai 2012, l’introduction en bourse de Facebook a eu de nombreux problèmes technologiques et des confirmations retardées, tandis que le 22 août 2013, le Nasdaq a arrêté de négocier pendant trois heures en raison d’un problème avec son logiciel. En avril 2014, près de 20 000 transactions erronées ont dû être annulées suite à un dysfonctionnement informatique des deux bourses d’options américaines d’IntercontinentalExchange Group. Une autre explosion majeure comme le Flash Crash pourrait grandement ébranler la confiance des investisseurs dans l’intégrité des marchés.

Mesures de lutte contre les risques HFT

Avec le Flash Crash et Knight Trading « Knightmare » mettant en évidence les risques du HFT algorithmique, les bourses et les régulateurs ont mis en place des mesures de protection. En 2014, le groupe Nasdaq OMX a introduit un «kill switch» pour ses sociétés membres qui interromprait les négociations une fois qu’un niveau d’exposition au risque prédéfini serait dépassé. Alors que de nombreuses entreprises HFT ont déjà des commutateurs «kill» qui peuvent arrêter toute activité de trading dans certaines circonstances, le commutateur Nasdaq offre un niveau de sécurité supplémentaire pour contrer les algorithmes malveillants.

Les disjoncteurs ont été introduits après le « lundi noir » en octobre 1987 et sont utilisés pour calmer la panique du marché en cas de liquidation massive. La SEC a approuvé des règles révisées en 2012 qui permettent aux disjoncteurs de se déclencher si l’indice S&P 500 chute de 7% (par rapport au niveau de clôture de la veille) avant 15 h 25 HNE, ce qui interromprait la négociation à l’échelle du marché pendant 15 minutes. Une chute de 13% avant 15h25 déclencherait un autre arrêt de 15 minutes sur l’ensemble du marché, tandis qu’une plongée de 20% fermerait le marché boursier pour le reste de la journée.

En novembre 2014, la Commodity Futures Trading Commission a proposé une réglementation pour les entreprises utilisant le trading algorithmique de produits dérivés. Ces réglementations obligeraient ces entreprises à avoir des contrôles des risques avant négociation, tandis qu’une disposition controversée les obligerait à mettre le code source de leurs programmes à la disposition du gouvernement, sur demande.

La ligne de fond

Le HFT algorithmique comporte un certain nombre de risques, dont le plus important est son potentiel à amplifier le risque systémique. Sa propension à intensifier la volatilité des marchés peut se répercuter sur d’autres marchés et alimenter l’incertitude des investisseurs. Des épisodes répétés de volatilité inhabituelle du marché pourraient finir par éroder la confiance de nombreux investisseurs dans l’intégrité du marché.