Trading algorithmique

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Le trading algorithmique, aussi appelé trading automatisé ou trading automatique, boîte noire de négociation (en anglais : black-box trading), effectué par des robots de trading ou robots traders^{[1] ,[2]} , est une forme de trading avec utilisation de plateformes électroniques pour la saisie des ordres de bourse en laissant un algorithme décider des différents aspects de l'ordre, tel que l'instant d'ouverture ou de clôture (le timing), le prix ou le volume de l'ordre et ceci, dans de nombreux cas, sans la moindre intervention humaine.

L'informatizzazione del flusso degli ordini nei mercati finanziari ha avuto inizio nei primi anni '70, quando il New York Stock Exchange (NYSE) ha introdotto il sistema Designated Order Turnaround (DOT). Il SuperDOT è stato lanciato nel 1984 come versione aggiornata del DOT. Entrambi i sistemi permettevano l'instradamento elettronico degli ordini verso la postazione di negoziazione appropriata. Opening Automated Reporting System (OARS) assisteva lo specialista nella determinazione del prezzo di apertura per l'equilibrio del mercato (SOR). Con l'ascesa dei mercati completamente elettronici è stato introdotto il program trading, definito dal New York Stock Exchange come un ordine di acquisto o vendita di 15 o più titoli per un valore totale superiore a un milione di dollari statunitensi^[3] . In pratica, queste operazioni erano pre-programmate per entrare o uscire automaticamente dal mercato in base a diversi fattori. Negli anni '80, il program trading divenne ampiamente utilizzato nelle negoziazioni tra i mercati azionari dell'S&P 500 e quelli dei futures, in una strategia nota come arbitraggio su indici. Nello stesso periodo, la Portfolio insurance (assicurazione di portafoglio) fu ideata per creare una opzione put sintetica su un portafoglio azionario, negoziando dinamicamente i futures sugli indici azionari secondo un modello informatico basato sul modello di Black-Scholes per la determinazione del prezzo delle opzioni. Entrambe le strategie, spesso accomunate semplicemente sotto la definizione di program trading, furono accusate da molti (ad esempio dal Rapporto Brady) di aver aggravato o addirittura innescato il crolli del mercato azionario del 1987. Tuttavia, l'impatto del trading computerizzato sui crash di mercato rimane incerto e ampiamente dibattuto all'interno della comunità accademica^[4] .

Il panorama finanziario è mutato nuovamente con la comparsa delle Electronic Communication Network (ECN) negli anni '90, che hanno permesso la negoziazione di azioni e valute al di fuori delle borse tradizionali^[3] . Negli Stati Uniti, la decimalizzazione ha modificato la dimensione minima del tick da 1/16 di dollaro (0,0625 USD) a 0,01 USD per azione nel 2001 ; ciò potrebbe aver incoraggiato il trading algoritmico poiché ha alterato la Microstruttura del mercato, consentendo differenze minori tra i prezzi di acquisto e di vendita (denaro e lettera), riducendo il vantaggio operativo dei Market maker e aumentando così la liquidità del mercato^[5] . Questo aumento della liquidità ha spinto i trader istituzionali a frazionare gli ordini secondo algoritmi informatici, in modo da poter eseguire le operazioni a un prezzo medio migliore. Questi parametri di riferimento del prezzo medio sono misurati e calcolati dai computer applicando il Prezzo medio ponderato nel tempo (TWAP) o, più comunemente, il Prezzo medio ponderato per il volume (VWAP)^[6] .

L'evoluzione tecnologica ha ampliato la diffusione del trading automatizzato, rendendolo accessibile non solo ai grandi investitori istituzionali, ma anche agli investitori privati tramite piattaforme di negoziazione avanzate. Il trading contemporaneo si basa sull'impiego di algoritmi e programmi informatici che monitorano i mercati in tempo reale, generando segnali di acquisto o vendita sulla base di indicatori tecnici, modelli statistici o analisi del sentiment. Accanto all'esecuzione algoritmica pura si è diffuso il Social trading, che consente agli utenti di replicare automaticamente le operazioni di altri investitori (copy trading), democratizzando l'impiego di tali strategie. Questi sistemi sono progettati per ridurre l'incidenza delle componenti emotive e discrezionali nelle decisioni di investimento, garantendo un'elevata velocità di esecuzione e la possibilità di operare simultaneamente su diversi strumenti finanziari e mercati globali^{[7] ,[8]} .

Le trading algorithmique est largement utilisé par les fonds de pension, les fonds mutuels de placement et d'autres acheteurs (poussés par des investisseurs) tels que les opérateurs institutionnels afin de diviser de grosses transactions en plusieurs transactions plus petites afin de gérer l'impact sur le marché et le risque. D'un autre côté les vendeurs, tels que les teneurs de marché et certains hedge funds, fournissent des liquidités au marché, et permettent la production et l'exécution des ordres automatiquement.

Il existe une catégorie de trading algorithmique nommée trading haute fréquence (THF) ou en anglais high-frequency trading (HFT), dans laquelle les ordinateurs prennent des décisions complexes afin d'émettre des ordres sur la base d'informations qui sont reçues par voie électronique, avant que les opérateurs humains ne soient capables de traiter les informations qu'ils observent. Cette catégorie connait un essor fulgurant depuis le passage des bourses sur des plateformes entièrement informatisées et l'entrée en vigueur de la règle de Reg NMS (Regulation National Market System) pour avoir plus grande concurrence entre les places boursières impose une totale transparence et le prix des ordres adressés aux différentes bourses sont comparés entre eux pour régler au meilleur prix les transactions le NBBO (National Best Bid and Offer).

Cela s'est traduit par un changement radical de la microstructure des marchés, en particulier dans la façon dont l’approvisionnement de liquidité est assuré. En HFT, le rythme de la création d'ordre est la nanoseconde ; le rythme de passation d'ordre est la microseconde. Pour assurer la prise en compte de leurs ordres, les principaux acteurs du HFT louent des emplacements au sein même des centres informatiques des bourses. Pour le groupe NYSE Euronext par exemple, les datacenters sont situés dans les banlieues londonienne et new-yorkaise.

Les algorithmes ont des signatures^{[à définir]} sur les marchés, mais cette technologie est encore neuve et présente des bugs : les flash crashes ou krack éclairs. KCG (Knight Capital) a par exemple perdu le 1^er août 2012 environ 462 millions de dollars^[9] en laissant fonctionner un algorithme, perdant 10 millions de dollars par minute. Le HFT remplace les market makers traditionnels, des personnes physiques, en apportant plus de liquidités au marché avec un prix moyen des transactions à la baisse^[10] .

Le trading algorithmique peut être utilisé dans toute stratégie d'investissement, y compris le market making, le spread intermarché, l'arbitrage ou de la pure spéculation (y compris le suivi de tendance). Elles ont tendance à faire amplifier les mouvements de marchés car l'ensemble et le nombre important de décisions se font ensemble, dans le même sens et dans le même temps.

Depuis les années 2010, la proportion d'ordres passés sur les marchés boursiers via des robots de trading algorithmique est estimée entre 70 et 90 %^{[11] ,[12] ,[13]} . En 2006, cette proportion se situait entre 30 et 40%^[14] .

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