Robot-trading, trading algorithmique ou trading à haute fréquence – structures, utilités, conséquences et dangers : vers une régulation nécessaire

Ils sont au coeur des polémiques actuelles concernant la finance contemporaine. Accusés à juste titre de nombreux maux que connaissent les marchés aujourd’hui, mettant autant mal à l’aise qu’enrichissant tantôt de façon légale, tantôt de façon frauduleuse les organisation bancaires et financières qui les utilisent, les robot-traders, ou traders algorithmiques constituent à n’en pas douter un phénomène majeur sur les marchés financiers au cours des dix dernières années.Historiquement, il apparaissent en 2002 et poursuivent le mouvement d’informatisation et d’automatisation des marchés financiers, informatisation qui a émergée au cours de années 80 et s’est développée tout azimut sur l’ensemble des places de marchés, qu’il s’agisse des marchés standardisés ou des plateformes alternatives.

Les problématiques qu’ils posent aujourd’hui inclinent largement à penser qu’une régulation de leur usage est nécessaire. Nous en avons parlé à maintes reprises sur le portail, mais il me paraît utile de recenser les normes à imposer sur les marchés pour instaurer une régulation de ce high-frequency trading, trading à haute fréquence, robot-trading, algo-trading ou trading algorithmique (choisissez la qualification qui vous sied le plus).

De quoi s’agit-il ?
Tout simplement de programmes informatiques, déclinés en lignes de commandes qui ordonnent aux robots de suivre les titres, et de réagir en fonction des divers paramètres identifiés dans le programme.

Concrètement, ces robots visent d’abord et avant tout à évaluer le caractère sur ou sous vendu d’un titre, et de réagir à partir d’un prix moyen défini par les paramètres du programme pour fonder une décision d’achat ou de vente informatisée et automatisée. Ces robots-traders ont des capacités inatteignables par les humains : ils peuvent effectuer des milliers d’ordres à la seconde, ce qui modifie évidemment la nature même des marchés qui ne sont plus simplement des places d’échanges, mais de véritables arènes de lutte entre divers outils d’intelligence artificielle.

Les paramètres traditionnellement pris en compte par ces robots sont, outre les données fondamentales sur les cours entrés par les programmeurs, les prix (hauts et bas), les volumes, les écarts (spreads), les variations, les données techniques (ou chartistes – cf. infra), l’analyse du carnet d’ordre, les coûts de transaction, et même pour certains programmes les données micro et macro qui déterminent l’environnement des titres et des indices suivis. Naturellement, certains de ces paramètres doivent être ajustés en fonction des évolutions que le robot ne peut suivre seul (en gros tout ce qui n’est pas « mathématisable »).

L’utilité et les avantages du HFT

D’abord, il faut le dire, il ne faut pas que la critique du HFT soit simplement le prolongement d’une incompréhension de ce dont il s’agit. « Je ne comprends pas ce que c’est, je ne saurai jamais en programmer ni en comprendre le fonctionnement, je suis inférieur à ces outils, donc j’en exige la suppression » est un biais qu’il faut absolument éviter car discréditant directement l’analyse du sujet.
Le HFT a de façon indéniable un certain nombre d’utilités, tant et si bien qu’il est difficile de souhaiter leur suppression pure et simple.

– le HFT augmente tout d’abord la liquidité du marché, non seulement en apportant une contrepartie automatique aux vendeurs et aux acheteurs, mais aussi en réduisant l’écart entre la valeur à laquelle un vendeur est prêt à vendre et celle à laquelle un acheteur est prêt à acheter.
– Le HFT permet ensuite de profiter de l’effet de « faible latence » qui permet d’éviter la perte de temps liée à la passation d’ordres elle-même. Il y a en effet une course à la vitesse face aux changements importants et rapides du marchés et les serveurs informatiques gérant les transactions sont d’ailleurs structurés pour rendre équitable la vitesse de transaction entre les concurrents. C’est le mécanisme dit de « [i]co-location[/i] » (prononcez en anglais) qui signifie que les serveurs des divers opérateurs doivent être localisés aux mêmes endroits et qui donne à chaque concurrent une taille équivalente de fil optique entre l’ordinateur passeur d’ordre et le serveur enregistrant les ordres. Il s’agit d’une véritable course à la nano-seconde et c’est d’ailleurs l’une des raisons pour laquelle on a délocalisé les serveurs de la Bourse de Paris en Grande-Bretagne (dans la foulée de la fusion du NYSE et d’Euronext). Cet aspect n’est pas décisif lorsque les marchés sont calmes, mais il le devient au moment des fortes variations, lorsqu’il faut régir très rapidement.
– De plus en plus d’organisations financières l’utilisent au niveau mondial donc il serait dangereux de priver les organisations financières nationales ou européennes de s’en servir (le paradoxe de la course aux armements appliqué à la finance contemporaine).
– Le HFT permet de supplanter les limites humaines en terme de rapidité, de répétitivité des tâches, de concentration dans la durée. Ils permettent également de réduire les effets purement psychologiques sur les marchés. Problème, la psychologie est remplacé par une pure réactivité « logique » (entendez selon la logique du programme et non la logique avec un grand L).
– Le HFT permet également d’amoindrir le coût des transactions financières, avec l’accroissement du nombre d’ordres (effet d’économie d’échelle en quelque sorte), mais cet effet est compensé par une augmentation des coûts informatiques et, selon les programmes, cet effet d’économie d’échelle peut également être annulé par les processes de découpage des masses d’ordres en paquets (une des techniques de robot-trading).
– Autre utilité non négligeable pour les traders, celle d’intégrer en temps réel les données de l’analyse technique (ou chartiste c’est selon) qui compile et met en équation tout un ensemble de données sur le cours des titres afin d’élaborer des « prévisions » : RSI, MACD, bandes de Bollinger, stochastique, retracements de fibonacci, etc. sont autant de computations mathématiques intégrant divers paramètres d’évolution des courbes et des volumes sous-jacent aux cours. Il n’est pas question de les étudier ici, mais l’important est d’avoir en tête que les robots-traders réagissent très rapidement à toute évolution des ces outils d’analyse technique (largement critiqués, et peu pertinents dans un marché « event-driven » c’est à dire piloté par les évènements relatifs à la « vie réelle » entreprises ou aux décisions et évènements de politique économique, budgétaire ou monétaire, voire aux évènements exogènes, climatiques, catastrophiques et hors du champs purement économique). Ce sont un peu les boules de cristal des traders ; certains en sont friands, d’autres les excluent systématiquement de leur champ d’analyse prévisionnelle. Chacun sa martingale…

Nombreux sont néanmoins les problèmes posés par cette pratique qui a émergée puis s’est généralisée au sein des banques et des organisations financières au cours des 10 dernières années.

70% des transactions sont aujourd’hui le fait des algorithmes de trading aux Etats-Unis, et de 30 à 50% en Europe, selon les dernières études.

Tout d’abord, ce HFT rend les marchés totalement incontrôlables puisqu’aucun mécanisme de supervision ne peut suivre et encore moins réagir en temps réel face à l’activité de finance robotisée. Les algorithmes de trading sont ensuite responsables d’un accroissement non négligeable de la volatilité des marchés financiers, une volatilité que l’on observe de façon parfois stupéfiante depuis un an. Certains cours connaissent des amplitudes de plus de 10% en intraday, et certain indices dans leur entier ont connu des variations de plus de 7% dans la même journée. Sur le moyen terme, certaines valeurs financières ont connu des « massacres » sans qu’aucune information de marché ne vienne soutenir quelque explication autre qu’une spéculation automatisée sous-jacente, totalement aberrant du point de vue fondamental.

Existent également des possibilités de « flash crash » par lequel un seul ordre démesuré d’un algorithme de trading peut entraîner une réaction en chaîne sur tous les autres robots de la place sur un espace de temps très restreint, et pouvant causer de véritables ruines de particuliers investisseurs. Pour rappel, ce sont 150 millions de dollars appartenant à des particuliers qui ont été perdus lors du flash crash du 6 mai 2010 et ce, en dépit de l’annulation décidée par la SEC de tous les ordres passés dans l’intervalle.

Au-delà de ces conséquences contestables mais « légales », le problème principal que posent ces algorithmes est qu’ils permettent sans pouvoir être sanctionnées toutes sortes de fraudes financières.

Le HFT permet par exemple de saturer certains carnets d’ordres afin de ralentir les ordres des autres opérateurs et d’obtenir une forme de priorité informatique dans la passation d’ordres.

Le HFTutilise de façon régulière la fraude au carnet d’ordres pour truquer les cours à court-terme, en inondant ces carnets pour fausser les cours et les transactions et ce, sans pouvoir être détectés. Il faut savoir que le rapport est de 1 à 9 (!!) entre les ordres effectivement passés et les ordres annulés. Le régulateur, toujours trop lent dans ses procédures (particulièrement lorsqu’elles sont internationales et elles le sont très souvent en cette matière) est incapable d’agir contre ces fraudes, devenues d’ailleurs beaucoup plus difficilement détectables. Ces algorithmes de trading sont la raison principale de la volatilité démesurée (et croissante) des cours, depuis quelques années. Ces algorithmes de trading sont également, très clairement, des outils qui faussent progressivement et de plus en plus, selon une logique d’hystérèse, la réalité des valeurs financières et je ne doute pas que l’on puisse attribuer à ces terminators financiers une bonne partie de la dévalorisation sans précédent des valeurs financières françaises et européenne des deux dernières années. Pour rappel, le PER des valeurs françaises est en moyenne de 1 par rapport aux actifs nets comptables des entreprises, autrement dit, les entreprises françaises côtées seraient valorisées à la valeur des murs et des équipements productifs, soit une situation de faillite. C’est une moyenne donc cela connaît des tempéremment entre les plus sous-valorisées (les valeurs automobiles, côtés 0,1 ou 0,2 fois l’ANC) et les mieux valorisées (le luxe ou les pharma).

Autre problème, franco-français, posé par ce HFT : le crédit-impôt recherche (4,5 Md€par an) a très largement financé, sur le dos des contribuables, cette pratique contestable. Ce sont, selon un rapport parlementaire, près de 20% des fonds du CIR qui ont été alloués aux « recherches » bancaires et financières pour élaborer ou améliorer ces programmes financiers.

Je vous suggère au passage cet excellent documentaire sur le sujet (il dure plus d’1H), qui néanmoins me paraît beaucoup trop univoque et manquant fortement d’assise technique :

Dernier évènement marquant en date concernant ce type de trading, les déboires du teneur de marché Knight Capital Group, coté au NASDAQ, qui a connu, au moment du lancement la semaine dernière d’un nouveau logiciel, une avalanche de faux ordres qui lui coûtent à l’arrivée plus de 400 millions de dollars de pertes et voit dans la foulée sa capitalisation boursière fondre de près de 70%. Comme quoi même les algo-traders sont loin d’être à l’abris d’ennuis causés par leurs petits Frankenstein informatiques.

On note également une augmentation des « problèmes techniques » (appellation officielle vague et imprécise qui permet d’éviter de dire de quoi il s’agit exactement) sur les places financières, liés notamment aux accumulations excessives d’ordres qui font littéralement bugger les places de marchés. Les cas de l’introduction en bourse de BATS ou de Facebook ou même pas plus tard qu’hier la suspension de cotation de l’ensemble de la bourse de Madrid illustrent cette recrudescence.

BATS, c’est une plateforme de trading alternative où opèrent justement de très nombreux robots. Courant mars, BATS s’est elle-même introduite en bourse et c’est sur sa propre plateforme que l’action des robots a totalement désorganisée son IPO, l’obligeant à revenir en arrière et à annuler cette introduction. De la même façon, le trop grand nombre d’ordres opérés lors de l’IPO de FB a causé de nombreux problèmes de cotation, entraînant de nombreuses fausses opérations et d’inextricables problèmes juridiques y afférents. UBS a d’ailleurs décidée d’engager une procédure pour voir remboursé plus de 300 millions de dollars à ses clients.

Il faut le dire, l’activité de programmation d’algorithme de trading est, au vu de son usage actuel et de ses conséquences, une activité qui est parfois moralement criminelle et devrait devenir légalement criminelle lorsqu’elle vise à contourner les normes de marché. Une telle activité, au contraire régulée et encadrée, pourrait devenir plus acceptable, dès lors qu’elle s’approcherait plus de ce qu’il est possible de faire par un humain. L’idée est alors non pas d’interdire ou de mettre un terme total à l’algotrading, mais de le rendre simplement plus proche de ce qu’un humain peut faire, plus « équitable » par rapport à ce que tout investisseur moyen peut effectuer sur ces marchés. De la même manière que le délit d’initié a rendu plus « équitable » l’activité de marché entre les « initiés » et les « non-initiés ».

Pour combattre les effets les plus délétères de la finance contemporaine, plusieurs mesures sont envisageables :

Remarque liminaire : toute réglementation en ce domaine qui ne serait réalisée qu’à un niveau national aurait un résultat limité. Certes elle permettrait dans une certaine mesure de mieux protéger les valeurs des entreprises françaises ; mais les marchés financiers, totalement informatisés, étant par nature internationaux, les réglementations doivent connaître la même échelle d’action. De ce point de vue, le principe de subsidiarité juridique incline à penser que c’est au niveau international que des actions doivent être menées pour convaincre le plus de nos partenaires de la nécessité non pas forcément d’interdire mais au moins de réguler cette pratique aujourd’hui utilisée de façon dangereuse et même parfois frauduleuse.

Aujourd’hui, au niveau européen, un certain nombre de directives encadrent les marchés : Directives MIF, directive prospectus, directive OPA, et tous leurs règlements d’application, ainsi que les normes nationales de transposition. Diverses études, notamment le récent rapport Barnier, suggèrent un certain nombre d’évolutions réglementaires en ce domaine. Je renvoie les lecteurs à ce document trouvable sur le site de la Commission européenne.

– D’abord, évidemment, interdire l’usage du crédit-impot recherche dans ces activités de programmation de tels algorithmes, qui se créent avec l’argent du contribuable, sans qu’aucun effet positif pour l’intérêt général ne puisse être identifié.

– Ensuite, la hausse de 0,01% de la taxe boursière qui va être mise en oeuvre dans les jours prochains est une avancée certaine, mais très insuffisante. pour rendre ce HFT moins rentable, il s’agirait de taxer spécifiquement son usage, non par sur toutes les transactions, mais sur l’identification et l’existence même de ces programmes. Un prélèvement de plusieurs pourcents sur les bénéfice réalisés par tout algorithme de trading serait plus efficace qu’une taxe non discriminante.

– Il faut obliger les plateformes de trading à dissocier les ordres « humains » et les ordres procédants d’algorithmes de trading afin d’instaurer un meilleur suivi des deux types de trading. C’est difficile en l’état actuel, car un ordre est un ordre et aucune discrimination n’existe aujourd’hui. Il faudrait donc imposer des « marqueurs » électroniques permettant d’identifier la nature d’un ordre.

– Il faut obliger les passeurs d’ordres à garder une période de temps minimale les titres pour empêcher le trading de s’effectuer à la nanoseconde. Ce temps pourraît être d’une minute, voire de dix minutes, rendant beaucoup plus difficiles les opérations algorithmiques. Cette mesure là est probablement la plus essentielle de toutes car elle amoindrirait alors les possibilités de high-frequency trading, hors le trading classique qui peut être réalisé selon des algorithmes simples, plus proches de ce que l’humain peut accomplir. Programmer un robot pour vendre un titre au-dessus de tel cours, ou à partir de telle variation, n’est pas anormale. En revanche, réaliser des milliers d’opérations d’achat/vente du même titre sur des espaces de temps très courts rend le marché totalement illisible tant pour les opérateurs humains que pour le régulateur lui-même.

– Il faut renforcer l’arsenal contraventionnel et pénal de façon beaucoup plus approfondie pour sanctionner de la plus lourde manière – de la même façon, par exemple, que dans le domaine du droit de la concurrence – les abus et usages frauduleux du HFT et les acteurs qui se rendraient coupables d’agissements frauduleux au moyen d’algorithmes de trading, en ciblant autant les entités qui se livrent à ces agissements que les auteurs des programmes informatiques en question (autant afin de dissuader leur création que leur usage).

– Outre les poursuites pénales qui pourraient d’engager sur cette base, les stratégies de passations/annulations massives d’ordres doivent être immédiatement, en amont, sanctionnées par des coûts supplémentaires. En d’autres termes, à partir d’un certain seuil en valeur ou en volume d’ordres annulés, un coût minimal doit être prélevé sur l’opérateur même si l’ordre n’est pas passé. Il s’agit d’une sorte de « robot-régulateur » agissant à la même vitesse que les robots traders. Ce dernier point est crucial et il va de pair avec le « marquage » des robots-traders.

– Il faut réfléchir à la mise en place de robots-régulateurs paramétrés avec des commandes « légales » qui pourraient opérer au même niveau que les algorithmes de trading, afin de combattre les usages frauduleux des robots-traders. Au fond, cela n’est pas plus compliqué que de programmer des robots traders puisque de la même manière que les robots traders sont constitués de lignes de commande, des robots-régulateurs pourraient être paramétrés pour suivre les robots-traders et structurés par les normes légales et réglementaires existantes pour réagir et informer le superviseur en temps réel, avec alerte. Les millions que les contribuables ont « donné » aux programmeurs de robot-trading avec le CIR pourraient opportunément être investis par le régulateur dans ces « robots-superviseurs » qui en fait existent déjà à un niveau embryonnaire puisque les plateformes de trading incluent des paramètres légaux pour encadrer la passation d’ordres.

Dès lors que cet encadrement serait instauré, si possible au niveau international le plus élevé, le trading algorithmique pourrait s’exercer sans qu’ils soit craint du reste de l’humanité et sans qu’il mette en péril l’intégrité des marchés et partant, celle de l’économie réelle.

Grégory Chidiac

Pour débattre sur le sujet : http://forum-scpo.com/forum-scpo/topic12522-trading-automatise-et-trading-a-haute-frequence-quelle-regulation.html

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