Négocier des actions en millisecondes

Si Manoj Narang est sur le point de faire chuter les marchés, il est certainement détendu à ce sujet. Narang, qui porte une barbiche et des lunettes à monture métallique, est vêtu avec désinvolture d'une chemise marron et d'un sweat-shirt gris foncé. Assis sur une chaise pivotante avec une jambe repliée sous l'autre, il semble positivement composé, surtout pour un homme qui vient d'acheter et de vendre 15 millions d'actions d'une valeur totale de 600 millions de dollars. Pour Narang, cependant, un tel volume ne représente que le début d'une journée normale. Bien qu'il soit environ midi un vendredi matin, il a à peine commencé.

Narang est à la tête de Tradeworx, un fonds spéculatif et une société de technologie financière qui effectue des transactions purement automatisées ; toutes les décisions sont prises et exécutées à une vitesse proche de la lumière par des ordinateurs exécutant des algorithmes préprogrammés. En fait, nous dirigeons deux entreprises, dit-il. Le premier négocie et retire des actions en une seconde environ et les détient pendant deux ou trois jours en moyenne. C'est le fonds moyen débit. Le fonds à grande vitesse pourrait effectuer des milliers de transactions par seconde et les conserver pendant quelques minutes.

Cette histoire faisait partie de notre numéro de janvier 2010

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À la fin de la journée, ses ordinateurs auront acheté et vendu environ 60 millions à 80 millions d'actions, avec l'activité la plus intense au cours de la dernière heure de cotation, de trois à quatre heures de l'après-midi. Tradeworx et des entreprises similaires à travers le pays se précipiteront pour clôturer des milliards de paris qui dépendent de choses comme de minuscules différences entre les prix des actions d'un fonds négocié en bourse détenant le S&P 500 et les actions individuelles qui composent le même indice. Les bénéfices vont à l'entreprise qui possède le matériel le plus rapide et les meilleurs algorithmes, des avantages qui lui permettent de repérer et d'exploiter des modèles de marché subtils avant tout le monde. À la fin d'une journée type, l'entreprise à grande vitesse Tradeworx ne détient aucune action. Lundi prochain, Narang cherchera à échanger des millions d'actions supplémentaires. Cela semble beaucoup, et c'est le cas, mais Narang estime qu'il n'est probablement que quelque part au milieu des 50 premiers commerçants en volume.

Il y a à peine cinq ans, les transactions automatisées représentaient environ 30% du marché, et peu d'entre elles se déplaçaient aussi rapidement que les transactions d'aujourd'hui. Depuis lors, cependant, le trading automatisé est devenu beaucoup plus répandu et beaucoup plus rapide. Narang reconnaît avoir lancé son groupe ultrarapide comme une manœuvre défensive lorsqu'il a commencé à remarquer que les traders plus rapides érodaient les performances de sa stratégie à vitesse moyenne. Désormais, le fonds moyen débit adopte les techniques qu'il a développées dans le fonds ultrarapide.

Acheter! Vendre! Dans les bureaux de Tradeworx à Red Bank, dans le New Jersey, les employés travaillent presque en silence, programmant les algorithmes qui permettent à l'entreprise d'exécuter de manière rentable ses programmes de trading rapides. Loin de Wall Street, les firmes spécialisées dans ce trading à haute fréquence représentent une part de plus en plus importante de l'activité sur les marchés financiers.

TheTabb Group, un cabinet de conseil basé à Westborough, MA, estime que le trading automatisé à haute fréquence représente désormais 61 % des plus de 10 milliards d'actions négociées quotidiennement sur les nombreuses bourses qui composent le marché américain. Tabb estime les bénéfices du trading haute fréquence au cours des neuf premiers mois de l'année dernière à 8 milliards de dollars ou plus. Avec l'avènement de l'automatisation, la majeure partie des transactions boursières américaines est passée de l'étage autrefois bondé de la Bourse de New York (NYSE) de Manhattan à des fermes de serveurs silencieuses gérées par des bourses et des courtiers à travers le pays : la proportion de toutes les transactions qui les poignées NYSE a diminué de 80 pour cent en 2005 à 40 pour cent aujourd'hui. Le trading est désormais essentiellement un art virtuel, et ses praticiens accordent une telle importance à la vitesse que le NASDAQ a envisagé d'émettre des longueurs de câble égales de 100 pieds aux courtiers qui envoient des ordres à ses serveurs d'échange. (Bien que Narang et son équipe programment leurs algorithmes sur des PC dans leur propre bureau, les transactions réelles se font via les serveurs des courtiers situés dans les locaux d'une bourse - le NASDAQ, le NYSE et des dizaines d'autres.)

Le NYSE lui-même vient de terminer la construction d'un centre de données de 400 000 pieds carrés à Mahwah, NJ. Le nouveau complexe, dont l'ouverture est prévue au printemps, disposera d'une puissance de calcul suffisante pour gérer tous les échanges sur tous les marchés du monde, bien que

l'échange aura probablement du mal à récupérer une grande partie de ces affaires. Le matériel utilisé dans l'installation fonctionnera à une norme de 40 gigaoctets par seconde, ce qui lui permettra de gérer jusqu'à un million de messages par seconde. (La limite, dans de nombreux cas, n'est pas la vitesse à laquelle l'information voyage mais la capacité des commutateurs à l'acheminer assez rapidement.)

Le bureau de Tradeworx à Red Bank, NJ, une riche ville côtière à environ une heure de Manhattan, est loin de Wall Street. Un endroit plus calme serait difficile à imaginer. Une douzaine d'employés, dont la plupart sont diplômés d'écoles de premier plan avec des diplômes en sciences, en mathématiques ou en ingénierie, travaillent en grande partie dans le silence. Ce matin, alors que ces 15 millions d'actions vont et viennent, le personnel de Tradeworx dit à peine un mot.

Encaissement: Récemment, Tradeworx a acheté et vendu 15 millions d'actions avant midi.

Dans le bureau de Narang, les ombres sont dessinées pour mieux lire un grand écran sur un mur. Il n'y a pas de tickers défilant, pas de mises à jour clignotantes sur la valeur de l'indice Dow Jones. La stratégie de Narang est neutre par rapport au marché, ce qui signifie que lorsqu'elle fonctionne - et c'est généralement le cas - il gagne de l'argent, quelle que soit la direction prise par le marché. Ses bénéfices ne dépendent pas de la hausse ou de la baisse des cours des actions ; au lieu de cela, il s'appuie sur un ensemble d'algorithmes qui peuvent trouver et profiter instantanément de petits mouvements éphémères dans l'activité commerciale. Sur le mur en face de la fenêtre se trouve un tableau blanc rempli de code : un organigramme griffonné de différentes couleurs, avec des variables et des montants occasionnels dans des cases et les mots acheter ou vendre . Au milieu du moniteur se trouve un grand nombre dans une boîte, qui monte et qui descend mais surtout qui monte. C'est le bénéfice de Tradeworx jusqu'à présent ce matin-là.

Un crash en attente ?

Le trading à haute fréquence est devenu controversé, les critiques accusant les traders de manipuler le marché, de profiter du petit bonhomme et même de courtiser un effondrement financier à grande échelle. Les voix critiques sont de plus en plus fortes et unies, et elles montent plus haut sur les échelons du pouvoir. En septembre, le sénateur Edward Kaufman (D-Delaware), s'exprimant devant le Sénat américain, craignait que les États-Unis s'orientent vers une situation avec un marché unique pour les joueurs à grande vitesse et à grand volume, qui peuvent profiter de chaque échappatoire pour le profit, et un autre marché pour les investisseurs de détail, dont les commandes sont apparemment remplies après coup. La Securities and Exchange Commission a récemment proposé une règle pour éliminer une tactique controversée des traders à haute fréquence : le commerce flash, dans lequel les bourses alertent les traders désignés des ordres entrants. Les critiques appellent cela une variante du front-running, une pratique ancienne (et illégale) qui impliquait que les commerçants achètent et vendent avant les grosses commandes.

Mais les accusations d'injustice ne sont pas le seul problème. Toute tendance qui devient aussi dominante que le trading à haute fréquence doit être étudiée pour prendre en compte les effets secondaires potentiellement graves, prévient Paul Wilmott, éditeur de la revue de finance quantitative. Wilmott et le fondateur du programme de diplôme en mathématiques et finance à l'Université d'Oxford. Le trading à haute fréquence est le dernier train en marche, et tout le monde saute à bord, dit-il. Wall Street passe toujours à autre chose, et ça explose toujours.

Wilmott, un anticonformiste instinctif qui se décrit lui-même qui a correctement averti en 2000 que le marché des produits dérivés était dangereusement instable, voit des menaces particulières dans cette tendance. La domination croissante du trading algorithmique et la vitesse d'exécution croissante, dit-il, pourraient provoquer de minuscules changements de prix à boule de neige, dévalant la colline à une vitesse exponentielle, soit parce que les machines se négocient trop vite, soit parce que trop de fonds se négocient dans le même style. Le potentiel est là pour qu'un crash se produise assez rapidement, dit-il.

Bernard Donefer, qui a supervisé le commerce électronique chez Fidelity Investments de 1996 à 2002 et enseigne maintenant les technologies de l'information sur les marchés financiers à l'école de commerce du Baruch College à New York, craint que

le trading algorithmique à grande vitesse conduira à une version à plus petite échelle du krach de 1987, lorsque le marché a chuté de 22% en une journée. Beaucoup attribuent maintenant ce crash à de simples systèmes automatisés d'assurance de portefeuille, qui étaient censés empêcher les avoirs d'un fonds de perdre plus qu'une valeur prédéfinie en vendant automatiquement des actions lorsque le prix baissait d'un certain montant. Ils ont leurs racines dans une pratique utilisée par les traders au sol : l'ordre stop loss, qui initie la vente d'une action donnée si elle tombe en dessous d'un prix donné. Mais le troupeau d'ordinateurs émettant des ordres stop-loss a créé une bousculade qui a poussé les traders alors dominants à vendre également. Donefer craint que si une telle vente se produisait maintenant, elle se produirait beaucoup plus rapidement.

Bien qu'une telle vente forcée puisse être le résultat d'une prévoyance (malavisée ou non), elle peut également commencer par une erreur : appuyer sur un bouton supplémentaire (ce que les commerçants appellent le syndrome du gros doigt) ou bâcler le code qui pilote un algorithme automatisé. En 2003, les actions de Corinthian Colleges, une société qui gère des établissements d'enseignement à but lucratif, ont chuté lorsqu'un code défectueux ou une erreur humaine a poussé un ordinateur à commencer à vendre des actions que son utilisateur n'avait pas. Le système avait été programmé pour vendre si le titre revenait au prix auquel il avait été acheté. À ce moment-là, l'ordinateur a vendu les actions détenues par le client et a continué à fonctionner. En 12 minutes, il a vendu à découvert près de trois millions d'actions à des prix allant de 57,50 $ à 39,50 $. Dans un marché dominé par le trading à haute fréquence, de tels problèmes pourraient se multiplier en quelques secondes.

Même certains commerçants à haute fréquence s'inquiètent de ce que Donefer appelle des algos devenus sauvages. John Jacobs, le COO de Lime Brokerage, basé à New York, a écrit à la SEC en 2009 pour exprimer ses inquiétudes concernant la prolifération des courtiers qui permettent aux grands clients de s'engager dans le trading à haute fréquence sans valider leurs marges, c'est-à-dire sans s'assurer qu'ils ont réellement assez d'argent pour soutenir une transaction. Lime fournit un accès au marché à grande vitesse et une validation des ordres aux hedge funds et autres traders, dont certains ne peuvent pas, ou ne veulent pas, placer leurs propres serveurs sur une plate-forme d'échange. Dans sa position, Jacobs voit régulièrement des algorithmes exécuter plus de 1 000 ordres par seconde. À ce rythme, un algorithme qui négocie dans le mauvais sens pourrait exécuter 120 000 ordres en deux minutes. À 1 000 actions par ordre et à un prix moyen de, disons, 20 $ par action, cela représente 2,4 milliards de dollars de transactions non intentionnelles. Dans sa lettre, Jacobs a mis en garde contre le potentiel de faillites multiples induites par le commerce. Il a averti que le commerce incontrôlé généré par ordinateur a le potentiel de créer des dommages économiques catastrophiques au système de marché national américain.

Penny pincement

Les acteurs du trading haute fréquence sont nombreux et variés. Certains sont des investisseurs institutionnels comme les fonds de pension, les fonds de dotation et les fonds communs de placement ; d'autres sont des maisons de courtage ou des bureaux de négociation dans les banques, utilisant leur propre argent. D'énormes hedge funds comme le Citadel Investment Group à Chicago utilisent ces techniques, de même que des startups comme PhaseCapital à Boston, qui ont commencé à négocier avec l'argent des partenaires au printemps. Teneurs de marché désignés, c'est-à-dire des négociants autorisés par une bourse à créer un marché stable pour un titre en le mettant à la disposition des acheteurs et des vendeurs de manière ordonnée, utilisent des stratégies à haute fréquence pour exécuter les ordres et couvrir les positions, en rééquilibrant constamment les stocks afin de ne pas se faire prendre avec trop ou trop peu d'actions. Et le champ ne fera que grandir. Les entreprises proposent désormais des packages à haute fréquence qui incluent des logiciels, des connexions de courtage et autant de conseils que vous pouvez vous permettre.

La vitesse signifie des bénéfices alors que l'entreprise se bat contre d'autres entreprises en utilisant des tactiques similaires à haute fréquence pour tirer parti des petits mouvements sur les marchés.

En effet, à bien des égards, les pratiques associées

avec le trading à haute fréquence sont devenus une partie intégrante du fonctionnement du marché. Lorsqu'un client passe une transaction via un compte Charles Schwab, par exemple, cette commande est susceptible d'être traitée par un algorithme à grande vitesse. Les traders institutionnels comme Fidelity, qui achètent de gros blocs d'actions pour leurs fonds communs de placement, utilisent le trading algorithmique pour diviser leurs énormes ordres en blocs de 100 à 300 actions afin que les autres traders ne reconnaissent pas la vraie demande et profitent de cette connaissance pour leur propre profit.

Les fonds spéculatifs avec des opérations à haute fréquence, comme Tradeworx, fonctionnent entre et autour des traders institutionnels et des teneurs de marché, et les uns contre les autres, essayant de tirer profit en anticipant les mouvements des autres. Leur dépendance aux modèles statistiques et à l'analyse quantitative leur a valu le nom de fonds quantitatifs. (Un fonds quantique détient généralement un portefeuille dérivé d'une analyse statistique, mais ses transactions peuvent se dérouler sur des mois ou sur des microsecondes. Bien que la plupart des fonds à haute fréquence soient des fonds quantiques, tous les fonds quantiques ne se négocient pas à haute fréquence.) -le trading automatisé rapide a engendré une accumulation massive de technologie ; Renaissance Technologies, un hedge fund basé à East Setauket, NY, se vante d'avoir une puissance de calcul égale à celle du Lawrence Livermore National Laboratory.

Juste un exemple de ce que la vitesse peut faire explique beaucoup de choses sur le fonctionnement du trading à haute fréquence et pourquoi il irrite certains observateurs, comme Joseph Saluzzi et Sal Arnuk, les directeurs de Themis Trading, basé dans le New Jersey, l'ont clairement indiqué dans leur livre blanc de 2008. Flux d'ordres de négociation d'actions toxiques à Wall Street. Imaginez qu'un fonds commun de placement entre un ordre d'achat, disant à son ordinateur de commencer par offrir le prix du marché actuel de 20,00 $ par action, mais de prendre tout prix demandé jusqu'à 20,03 $. Un commerçant à grande vitesse, ont expliqué Saluzzi et Arnuk, peut utiliser un algo prédateur pour identifier cette limite en cinglant le marché avec des ordres de vente émis en quelques fractions de seconde et annulés tout aussi rapidement. Il pourrait commencer à 20,05 $ et descendre jusqu'à 20,03 $, en annulant et en réorganisant jusqu'à ce que le fonds commun de placement morde. Le trader achète ensuite plus près du prix actuel de 20,00 $ auprès d'un autre investisseur plus lent, revendant au fonds à 20,03 $. Parce que le trader à haute fréquence a un avantage de vitesse, il est capable de faire tout cela avant que la partie la plus lente ne puisse rattraper son retard et offrir des actions pour 20,01 $. Ce joueur rapide a trouvé la limite de l'acheteur, a rassemblé et vendu une commande, et s'est retranché quelques centimes.

Liquidité et ordre

Ramasser tous ces centimes peut être risqué, dit Narang, mais il fait ce qu'il considère comme une distinction importante. Il y a certainement un risque, mais les fonds quantitatifs comme nous prennent tout, dit-il. Si un effondrement quantitatif se produit, cela n'affectera pas l'investisseur de détail.

Un moniteur dans les bureaux de Tradeworx assure le suivi des opérations de trading net pendant la journée. Il tique généralement.

Narang se tourne vers son ordinateur et affiche deux graphiques qui se superposent. Le premier montre la montée et la descente erratiques du S&P 500, la valeur des 500 plus grandes entreprises des États-Unis, au cours des six dernières années. La seconde montre les profits et pertes de Tradeworx sur la même période. C'est une marche régulière vers le haut; dans la pire année de Tradeworx, il a fait 15 pour cent. Tous les fonds [à haute fréquence] ont une ligne de profits et pertes comme celle-ci, dit-il. Ensuite, il agrandit les graphiques pour ne montrer que les semaines autour d'août 2007, lorsque de nombreux fonds quantitatifs se sont autodétruits en vendant leurs portefeuilles pour répondre aux appels de marge croissants. (voir The Blow-Up novembre/décembre 2007) . A cette époque, son P&

Et voici le deuxième effondrement quantitatif, en janvier 2008, dit Narang, faisant un zoom arrière puis un autre sur le graphique, montrant la valeur du S&P 500 lorsqu'une seconde dislocation, bien que plus petite, s'est produite. C'est minuscule. Vous pouvez à peine le voir. En effet, les fonds utilisant des stratégies quantitatives sont pour la plupart neutres vis-à-vis du marché. Lorsque nous prenons position, nous sommes toujours

équilibré ailleurs, et lorsque nous nous décomposons, cela n'affecte pas non plus le marché. Il entend par là que la vente forcée par des fonds quantitatifs peut être douloureuse pour les fonds eux-mêmes, mais que cette douleur se reflète à peine sur le marché, car les positions longues et courtes des fonds - paris positifs et négatifs sur la direction de titres donnés - annulent un un autre dehors. Nous ne prenons pas du gars de la vente au détail, dit-il. Nous rendons le marché plus efficace. Les choses vont mieux pour l'investisseur de détail en raison du trading à haute fréquence.

Narang et des universitaires comme Donefer affirment que les traders à haute fréquence gagnent de l'argent en fournissant un service : la liquidité. Dans le marché hautement décentralisé d'aujourd'hui, disent les défenseurs, leurs systèmes sont tout simplement le moyen le plus efficace de faire correspondre les acheteurs et les vendeurs. Et parce qu'ils peuvent capitaliser sur de petites différences entre les prix auxquels un vendeur est prêt à vendre et un acheteur est prêt à acheter, ces différences restent faibles. Le résultat est que les acheteurs au détail paient un peu moins pour acheter une action et peuvent la vendre un peu plus. En effet, depuis que le commerce électronique domine le marché, les écarts entre les prix d'achat et de vente ont considérablement diminué, de même que les frais. Il y a dix ans, un investisseur aurait pu payer 150 $ de frais pour négocier 500 actions avec un courtier, face à un écart de peut-être un centime sur chaque action. Les investisseurs de détail d'aujourd'hui paient 10 $, avec des écarts d'environ un centime dans la plupart des grandes actions, et la plupart de leurs transactions sont exécutées presque instantanément.

Comprendre comment le trading à haute fréquence améliore la liquidité explique en grande partie pourquoi de nombreux traders réussissent bien lorsque le marché est en chute libre ou volatil, comme c'était le cas l'année dernière. Nous ne créons pas la volatilité, dit Narang. Nous le réduisons, mais c'est ainsi que nous gagnons notre argent. Nous créons l'ordre. Lorsque les marchés sont désordonnés, nous gagnons beaucoup d'argent, mais nous le faisons en remettant les marchés dans l'ordre.

Si Narang a raison, les nouvelles méthodes sont bonnes pour l'investisseur de détail. Mais l'argument selon lequel les fonds à haute fréquence améliorent la liquidité, comme s'ils fournissaient un service public, rappelle de manière inquiétante les justifications offertes par les fonds spéculatifs et les banques qui ont créé des dérivés compliqués dans les années qui ont précédé le récent krach. Lorsque les choses ont mal tourné dans ce cas, les liquidités ont disparu, ainsi que de nombreux fonds investis et une grande partie de l'argent des investisseurs. Et ce type d'histoire se répète obstinément. Wilmott, pour sa part, n'est pas convaincu que le trading à haute fréquence soit utile à l'économie. Les gens doivent dire que les choses vont bien parce qu'ils en sont récompensés, suggère-t-il.

Au moins pour l'instant, cependant, les choses sont calmes et les écarts sont étroits. Après le déjeuner, la journée de Narang chez Tradeworx commence à être plus chargée alors que des centaines de fonds à haute fréquence se bousculent pour clôturer leurs positions à leur meilleur avantage. Narang dit au revoir à la porte, ses mots étant le seul son dans le bureau silencieux. Sur le mur derrière lui, la ligne de profits et pertes quotidiennes de Tradeworx continue de monter et de descendre, mais surtout de monter.

Bryant Urstadt est un écrivain basé à New York.

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