Le trading algorithmique (aussi appelé algotrading ou trading à haute fréquence) est une stratégie basée sur des ressources informatiques et des modèles mathématiques capables de se positionner sur un marché.
Ces algorithmes fonctionnent sur le principe de la troncature des ordres volumineux en série de lots assimilables par le marché. L’essor du trading algorithmique résulte de la dématérialisation des ordres et de la puissance de calcul croissante des ordinateurs.
Principe du trading algorithmique
Une stratégie de trading algorithmique repose sur un modèle mathématique qui prend (ou propose) des décisions de trading à la place d’un opérateur.
Cette technique est née avec la dématérialisation du traitement des ordres d’achat ou de vente, qui a débuté dans les années 80.
Aujourd’hui, le câble reliant les serveurs de la bourse de Chicago à ceux du NASDAQ permet d’effectuer un aller/retour en moins de 13 millisecondes. Par ailleurs, on estime que 70 % des transactions boursières américaines font appel au trading algorithmique.
Les programmes les plus récents offrent des stratégies décisionnelles. L’informatique est capable de réagir instantanément à la moindre variation de cours. Les opérations vont si vite qu’un trader n’a plus le temps de réagir.
Les algorithmes de trading sont de préférence utilisés sur des marchés financiers liquides et sur des produits standards tels que les actions, les futures, les devises ou encore les produits de taux.
Mécanisme du trading algorithmique
Le trading algorithmique se compose de deux activités, les opérations de bourse assistées par des algorithmes et le trading automatisé.
Opérations de bourse assistées par des algorithmes
Il s’agit de la version sage de cette technique. Les modèles fournissent en quelque sorte des suggestions de trading aux opérateurs, qui les utilisent (ou pas) comme aide à la décision avant de passer leurs ordres manuellement.
Trading automatisé
C’est la version hard du système. Les ordinateurs effectuent des transactions 24 heures sur 24 selon des algorithmes et des stratégies paramétrées pour les rendre autonomes.
Ces algorithmes fonctionnent sur le principe de la troncature des ordres volumineux en série de lots assimilables par le marché. Ce découpage permet de raboter les frais de courtage en passant les ordres (d’achat ou de vente) directement via une machine.
L’algotrading permet aussi de mettre au point des stratégies directement corrélées aux informations que le marché fournit aux programmes informatiques.
Outils nécessaires à la mise en place d’un trading algorithmique
En pratique, les algorithmes de trading sont accessibles aux programmeurs, qui leur donnent des instructions de travail pour servir telle ou telle stratégie d’investissement. Ils peuvent fonctionner sur différents systèmes d’exploitation.
Les transactions sont sécurisées grâce à des systèmes de cryptage. Les machines qui font tourner ces programmes ont une puissance de calcul considérable, car elles recoupent plusieurs sources en temps réel en tenant compte des historiques de marché, de la volatilité, etc.
Mesures de contrôle du trading algorithmique
Le trading algorithmique est périodiquement accusé de favoriser les manipulations de cours. En juin 2016, l’Autorité des Marchés Financiers (AMF) a notamment requis une sanction élevée de 1 million d’euros à l’encontre de Getco, un trader haute fréquence accusé de manipulation de cours sur 7 valeurs du CAC 40.
En 2015, le gendarme des marchés financiers avait déjà condamné Euronext, et Virtu, un trader américain spécialisé dans le trading haute fréquence pour des motifs similaires.
Grâce à sa vitesse, le trading algorithmique rend possibles différentes techniques de manipulation des cours. La plus connue est le « spoofing ». Elle consiste à noyer le marché avec des ordres, puis à les annuler dans la foulée, afin de faire croire à une forte demande.
Cette usurpation permet par exemple à un investisseur de vendre des titres dont il a fait artificiellement le cours (ou l’inverse).
Pour limiter les risques, l’Europe demande aux traders à haute fréquence de conserver leurs algorithmes pendant 5 ans et d’offrir des informations détaillées (34 critères) sur leurs transactions.
En France, l’AMF dispose d’une équipe chargée de surveiller les transactions et mène des enquêtes si elle détecte des anomalies.