Modèles de trading quantitatif et le risque lié à la négociation algorithmique

Le trading quantitatif implique l'utilisation de stratégies basées sur l'analyse quantitative. Les quant traders ont recours au traitement de grandes quantités de données et aux calculs mathématiques, pour identifier des opportunités d'investissement.

Le prix, les volumes et les indicateurs techniques sont les principales données d'entrée pour les modèles de trading quantitatif. Mais les nouvelles technologies ont poussé plus loin les traitements de données. Il devient notamment possible pour les algorithmes d'exploiter des discours, des tweets ou encore des publications de résultat d'entreprise, et prendre des décisions d'investissement sans intervention des traders. Voici les modèles de trading quantitatif les plus convoités.

Le modèle alpha

Le modèle alpha est l'une des composantes essentielles du trading quantitatif. Il est du type « black box ». Un modèle black box, ou modèle financier, utilise un programme informatique pour transformer diverses données en stratégies d'investissement pratiques. Le modèle alpha représente aujourd'hui un volume d'échanges assez élevé, c'est le modèle le plus utilisé par les quants.

Dans un modèle alpha, l'algorithme est conçu pour prédire le comportement du prix d'un titre ou d'un ensemble de titres. Cela est possible grâce à des données fournies en entrée par différentes sources. Les systèmes de collecte et d'analyse des données sont divers.

Les données peuvent provenir de l'historique de fluctuations d'instruments financiers, d'indicateurs techniques ou de l'actualité. Concernant cette dernière source de données, des algorithmes peuvent par exemple interpréter le discours ou le tweet du président des États-Unis et prendre des décisions d'investissement.

Les quant traders cherchent aussi à surperformer les marchés avec le modèle alpha, c'est une approche de gestion active.

Le modèle risque

Un modèle risque utilise l'exposition du modèle alpha pour définir un environnement dans lequel le modèle s'en tient à un ensemble de règles pour produire des rendements cohérents sans que l'aspect psychologique du trading n'intervienne.

Des techniques de gestion de position, telles que le stop suiveur, peuvent être utilisées pour limiter le risque ou sécuriser les profits déjà dégagés sur une position, et ce, de manière automatisée.

Le modèle de construction de portefeuille (portfolio construction model)

Tous les instruments financiers ne sont pas suffisamment liquides pour qu'un investisseur passe un ordre de taille conséquente. Ainsi, certains actifs ont des coûts de transaction plus élevés que d'autres, et certaines stratégies peuvent s'accompagner d'un important coût de négociation.

Ainsi, la constitution du portefeuille est considérée comme l'une des principales préoccupations en matière d'investissement en valeurs mobilières. La sélection du portefeuille est une procédure ex ante aux placements sur les marchés. Le modèle de construction de portefeuille prend en considération les arguments des modèles alpha et de risque, puis retourne un verdict orienté vers un modèle d'exécution des ordres sur les marchés afin de maximiser la rentabilité.

Les risques inhérents à l'investissement quantitatif

D'après le guide des robots trading de TradingEnLigne.fr, aujourd'hui 70 à 80 % des ordres émis sur les bourses des pays développés sont faits à partir de robots de trading. Le trading algorithmique devenant de plus en plus populaire, la principale préoccupation des investisseurs est de savoir comment les risques associés au trading algorithmique sont contrôlés.

En mettant leurs serveurs près de ceux de la bourse, les traders algorithmiques augmentent leur vitesse d'exécution. Cependant, pour l'ensemble du marché, une vitesse d'exécution accrue augmente le risque.

Il y a principalement deux risques associés au trading algorithmique : le risque en intraday (durant les heures de cotation) et le risque systémique.

Le trading algorithmique peut être confronté à un risque important au cours de la journée de cotation, exposant les investisseurs à des fluctuations rapides. Les transactions se font très rapidement, de sorte que l'homme ne peut pas suivre le rythme pour faire un contrôle en temps réel. Lorsqu'une défaillance technique ou technologique survient, les dégâts sur les portefeuilles sont souvent inévitables.

Quant au risque systémique, il peut être amplifié par le trading algorithmique. Lorsqu'un facteur important impacte les marchés, ou même lorsqu'un robot de trading subit un bug, il peut s'ensuivre une série de réactions d'autres algorithmes, qui vendent ou achètent les mêmes instruments. Le trading algorithmique est d'ailleurs souvent pointé du doigt lors des flashs crashs.