Nouvelles alternatives aux logiciels de trading haute fréquence
Pendant un certain temps, il a semblé que le la société d’investissement mondiale Franklin Templeton en 2019, HFT a représenté environ «la moitié du volume des transactions boursières américaines sur une base annuelle depuis la crise financière mondiale (GFC) il y a dix ans». Cela peut signaler un taux de stabilisation des logiciels de trading haute fréquence après son pic d’utilisation en 2009, lorsque les traders haute fréquence ont déplacé environ 3,25 milliards d’actions par jour. En 2012, c’était 1,6 milliard par jour, selon Bloomberg. Dans le même temps, les bénéfices moyens sont passés «d’environ un dixième de centime par action à un vingtième de centime», note le rapport.
En utilisant le logiciel HFT, les ordinateurs puissants utilisent des algorithmes complexes pour analyser les marchés et exécuter des transactions ultra-rapides, généralement en gros volumes. HFT nécessite une infrastructure de trading avancée comme des ordinateurs puissants avec du matériel haut de gamme coûtant d’énormes sommes d’argent et réduisant les bénéfices. Et avec une concurrence croissante, le succès n’est pas garanti. Cet article examine pourquoi les traders s’éloignent du HFT et quelles stratégies alternatives ils utilisent actuellement.
Points clés à retenir
- L’utilisation de logiciels de négociation à haute fréquence (HFT) a représenté environ la moitié du volume des transactions boursières américaines au cours de la dernière décennie, ce qui indique un potentiel maximal de sa croissance.
- Au fil du temps, la popularité du logiciel HFT a augmenté en raison de son faible taux d’erreurs; cependant, le logiciel est cher et le marché est également devenu très encombré.
- À sa place, de nombreuses alternatives au HFT ont émergé, y compris des stratégies de trading basées sur l’élan, les actualités et les médias sociaux.
Pourquoi HFT perd du terrain
Un programme HFT coûte cher à mettre en place et à maintenir. Le matériel informatique et les logiciels puissants nécessitent des mises à niveau fréquentes et coûteuses qui réduisent les bénéfices. Les marchés sont très dynamiques et il est impossible de tout reproduire dans des programmes informatiques. Le taux de réussite en HFT est faible en raison d’erreurs dans les algorithmes sous-jacents.
Le monde du HFT comprend également le trading à très haute fréquence. Les traders à très haute fréquence paient pour accéder à une bourse qui affiche les prix un peu plus tôt que le reste du marché. Cet avantage de temps supplémentaire conduit les autres acteurs du marché à opérer dans une position désavantageuse. La situation a conduit à des allégations de pratiques déloyales et à une opposition croissante au HFT.
Les réglementations HFT sont également de plus en plus strictes. En 2013, l’Italie a été le premier pays à introduire une taxe spéciale sur le trading haute fréquence, suivie de près par une taxe similaire en France.
Le marché HFT est également devenu très encombré. Les particuliers et les professionnels opposent leurs algorithmes les plus intelligents. Les participants déploient même des algorithmes HFT pour détecter et surenchérir sur d’autres algorithmes. Le résultat net est que les programmes à grande vitesse se battent les uns contre les autres, ce qui réduit encore plus les profits minces.
En raison des facteurs susmentionnés d’augmentation des coûts d’infrastructure et d’exécution, de nouvelles taxes et de l’augmentation de la réglementation, les bénéfices des transactions à haute fréquence diminuent. Les anciens traders à haute fréquence s’orientent vers des stratégies de trading alternatives.
Alternatives émergentes au HFT
Les entreprises s’orientent vers des stratégies de négociation efficaces sur le plan opérationnel et à moindre coût qui ne déclenchent pas une plus grande réglementation.
Trading Momentum
L’ indicateur d’ analyse technique séculaire basé sur l’ identification de l’ élan est l’une des alternatives populaires à HFT. Le trading momentum consiste à détecter la direction des mouvements de prix qui devraient se poursuivre pendant un certain temps (de quelques minutes à quelques mois). Une fois que l’algorithme informatique détecte une direction, les traders placent une ou plusieurs transactions échelonnées avec des ordres de grande taille. En raison d’un grand nombre de commandes, même de petits mouvements de prix différentiels se traduisent par de beaux profits au fil du temps. Étant donné que les positions basées sur le momentum de négociation doivent être conservées pendant un certain temps, une négociation rapide en quelques millisecondes ou microsecondes n’est pas nécessaire. Cela permet d’économiser énormément sur les coûts d’infrastructure.
Trading automatisé basé sur les actualités
Les nouvelles sont le moteur du marché. Les bourses, les agences de presse et les vendeurs de données gagnent beaucoup d’argent en vendant des fils d’actualité dédiés aux traders. Les échanges automatisés basés sur l’analyse automatique des actualités prennent de l’ampleur. Les programmes informatiques sont désormais capables de lire les actualités et de prendre des mesures de trading instantanées en réponse. Par exemple, supposons que l’action de la société ABC se négocie à 25,40 $ par action lorsque les nouvelles hypothétiques suivantes arrivent: ABC déclare un dividende de 20 cents par action avec la date ex-date le 5 septembre 2015. En conséquence, le cours de l’action va exploser par le même montant du dividende (20 cents) à environ 25,60 $. Le programme informatique identifie des mots clés comme le dividende, le montant du dividende et la date et place un ordre commercial instantané. Il devrait être programmé pour acheter des actions ABC uniquement à la hausse de prix limitée (prévue) de 25,60 $. Cette stratégie basée sur les actualités peut mieux fonctionner que les HFT car ces ordres doivent être envoyés en une fraction de seconde, principalement sur des cotations de prix du marché ouvert, et peuvent être exécutés à des prix défavorables. Au-delà des dividendes, le trading automatisé basé sur des informations est programmé pour les résultats des appels d’offres de projets, les résultats trimestriels des sociétés, d’autres opérations sur titres telles que les fractionnements d’actions et les variations des taux de change pour les entreprises fortement exposées à l’étranger.
Trading basé sur les flux de médias sociaux
L’analyse desflux de médias sociaux en temps réel àpartir de sources connues et d’acteurs de confiance du marché est une autre tendance émergente du trading automatisé. Cela implique une analyse prédictive du contenu des médias sociaux pour prendre des décisions commerciales et passer des ordres commerciaux. Par exemple, supposons que Paul soit un teneur de marché réputépour trois actions connues. Son fil dédié aux réseaux sociaux contient des astuces en temps réel pour ses trois actions. Les acteurs du marché, qui font confiance à Paul pour son sens du trading, peuvent payer pour s’abonner à son flux privé en temps réel. Ses mises à jour sont introduites dans des algorithmes informatiques qui les analysent et les interprètent pour le contenu et même pour le ton utilisé dans la langue de la mise à jour. Avec Paul, il peut y avoir plusieurs autres participants de confiance, qui partagent des conseils sur un stock particulier. L’algorithme regroupe toutes les mises à jour provenant de différentes sources de confiance, les analyse pour les décisions de trading et place enfin le trade automatiquement. La combinaison de l’analyse des flux de médias sociaux avec d’autres données telles que l’analyse des actualités et les résultats trimestriels peut conduire à un moyen complexe mais fiable de ressentir l’humeur du marché sur le mouvement d’une action particulière. Une telle analyse prédictive est très populaire pour le trading intrajournalier à court terme.
Modèle de développement de micrologiciel
La vitesse est essentielle pour réussir dans le trading haute fréquence. La vitesse dépend de la configuration disponible du réseau et de l’ordinateur (matériel) et de la puissance de traitement des applications (logiciels). Un nouveau concept consiste à intégrer le matériel et le logiciel pour former un micrologiciel, ce qui réduit considérablement la vitesse de traitement et de prise de décision des algorithmes. Un tel micrologiciel personnalisé est intégré au matériel et est programmé pour un trading rapide basé sur des signaux identifiés. Cela résout le problème des délais et de la dépendance lorsqu’un système informatique doit exécuter de nombreuses applications différentes. Ces ralentissements sont devenus un goulot d’étranglement dans le trading traditionnel à haute fréquence.
La ligne de fond
Trop de développements par trop de participants conduisent à un marché surpeuplé. Cela limite les opportunités et augmente le coût des opérations. Ces tendances conduisent au déclin du trading haute fréquence. Cependant, les commerçants trouvent des alternatives au HFT. Certains reviennent aux concepts de trading traditionnels, aux applications de trading à basse fréquence, et d’autres tirent parti de nouveaux outils et technologies d’analyse.