Pendant un certain temps, il semblait que le trading à haute fréquence, ou HFT, prendrait complètement le contrôle du marché. En 2010, HFT représentait plus de 60% du volume des actions américaines. Mais la tendance pourrait décliner. En 2009, les traders à 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 de «environ un dixième de penny par action à un vingtième de penny», note le rapport.
En 2017, le HFT représentait un peu moins de la moitié du volume total des actions nationales.
En HFT, les ordinateurs puissants utilisent des algorithmes complexes pour analyser les marchés et exécuter des transactions ultra rapides, généralement en gros volumes. Le HFT nécessite une infrastructure de trading avancée comme des ordinateurs puissants avec du matériel haut de gamme qui coûte énormément d'argent et réduit les profits. 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 maintenant.
Pourquoi le HFT perd du terrain
Un programme HFT coûte beaucoup d'argent à établir et à maintenir. Le matériel informatique et les logiciels puissants nécessitent des mises à niveau fréquentes et coûteuses qui pèsent sur les bénéfices. Les marchés sont très dynamiques et tout reproduire dans des programmes informatiques est impossible. 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 ultra-haute fréquence. Les traders ultra-haute fréquence paient pour avoir accès à une bourse qui affiche des prix un peu plus tôt que le reste du marché. Cet avantage de temps supplémentaire désavantage les autres acteurs du marché. La situation a conduit à des allégations de pratiques déloyales et à une opposition croissante au HFT.
Les réglementations HFT deviennent également plus strictes de jour en jour. En 2013, l'Italie a été le premier pays à introduire une taxe spéciale sur le trading à 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, réduisant encore plus les profits minces.
En raison des facteurs susmentionnés de l'augmentation des infrastructures et des coûts d'exécution, des nouvelles taxes et des réglementations accrues, les bénéfices commerciaux 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 et à moindre coût qui ne déclenchent pas une réglementation plus stricte.
- Momentum Trading: L'indicateur d'analyse technique séculaire basé sur l'identification de l'élan est l'une des alternatives populaires au HFT. Le momentum trading 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 de la grande quantité de commandes, même de petits mouvements de prix différentiels entraînent de beaux bénéfices au fil du temps. Étant donné que les positions basées sur le momentum trading doivent être conservées pendant un certain temps, un trading rapide en quelques millisecondes ou microsecondes n'est pas nécessaire. Cela économise énormément sur les coûts d'infrastructure. Trading automatisé basé sur les actualités : les actualités sont le moteur du marché. Les échanges, les agences de presse et les fournisseurs de données gagnent beaucoup d'argent en vendant des fils de nouvelles dédiés aux commerçants. Les transactions automatisées basées sur l'analyse automatique des nouvelles ont pris de l'ampleur. Les programmes informatiques sont désormais capables de lire les informations et de prendre des mesures commerciales 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 une date ex-5 septembre 2015. Par conséquent, le prix de l'action augmentera du 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 passe une commande d'échange instantanée. Il devrait être programmé pour acheter des actions ABC uniquement jusqu'à la hausse de prix limitée (attendue) de 25, 60 $. Cette stratégie basée sur les nouvelles peut mieux fonctionner que les HFT, car ces ordres doivent être envoyés en une fraction de seconde, principalement sur des cotations de marché ouvertes et peuvent être exécutés à des prix défavorables. Au-delà des dividendes, le trading automatisé basé sur les actualités est programmé pour les résultats des appels d'offres, les résultats trimestriels des entreprises, d'autres opérations sur titres comme les fractionnements d'actions et les variations des taux de change pour les entreprises fortement exposées à l'étranger. Trading basé sur les réseaux sociaux : l' analyse des flux de réseaux sociaux en temps réel à partir de sources connues et de participants de marché de confiance 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 commandes commerciales. Par exemple, supposons que Paul est un teneur de marché réputé pour trois actions connues. Son flux de médias sociaux dédié contient des conseils en temps réel pour ses trois actions. Les participants au marché, qui font confiance à Paul pour son sens des échanges, 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 entrées 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'un titre particulier. Cette analyse prédictive est très populaire pour les échanges intrajournaliers à court terme. Modèle de développement de micrologiciel: la vitesse est essentielle pour réussir dans le trading haute fréquence. La vitesse dépend du réseau disponible et de la configuration informatique (matériel) et de la puissance de traitement des applications (logiciel). Un nouveau concept consiste à intégrer le matériel et les logiciels pour former un micrologiciel, ce qui réduit considérablement la vitesse de traitement et de prise de décision des algorithmes. Ce micrologiciel personnalisé est intégré au matériel et est programmé pour un échange rapide sur la base de signaux identifiés. Cela résout le problème des retards 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.
The Bottom Line
Trop de développements par trop de participants conduisent à un marché surpeuplé. Il limite les opportunités et augmente le coût des opérations. Ces tendances conduisent au déclin du trading à haute fréquence. Cependant, les commerçants trouvent des alternatives au HFT. Certains reviennent aux concepts commerciaux traditionnels et d'autres profitent de nouveaux outils et technologies d'analyse.
