Le trading algorithmique

0 CommentsMercredi • avril 30, 2008 • by Camille Caclin

Bien avant la crise des subprimes ou les pertes colossales d’une banque française, la finance comportementale a remis en question l’un des fondements du modèle économique actuel : l’Homo oeconomicus. Cette représentation utopique du comportement de l’individu est si persistante que des mathématiciens l’ont remplacée par un algorithme. Pourtant, qu’elle soit directe ou cachée derrière un outil mathématique, l’intervention humaine n’est-elle pas faillible?

L’Homo oeconomicus est un être parfait. Il est rationnel et traite de façon optimale les informations et les décisions relatives à la gestion de ses portefeuilles de titres. On constate pourtant que les traders professionnels et amateurs réagissent à l’inverse, déclare Patrick Roger¹, chercheur en finance comportementale au Laboratoire de recherche en économie et gestion (LARGE). Depuis plus de dix ans, les scientifiques de ce laboratoire ont réalisé des études concernant la finance comportementale, c’est-à-dire l’application de la psychologie à la finance. Ils montrent les imperfections des choix effectués par rapport au risque financier. L’individu a des défauts, explique Patrick Roger. Quand il prend une décision, il est influencé par sa surconfiance, à la manière d’un joueur chanceux. Il peut aussi donner plus de poids à une information qui va dans le sens de son opinion (conservatisme), voire rechercher uniquement les renseignements corroborant sa conviction (biais de confirmation).

L’Homo oeconomicus serait-il un robot ?

Pour supprimer les aléas du comportement humain et évacuer toute responsabilité, des spécialistes ont développé un outil de gestion de portefeuille: le trading algorithmique. Il consiste à utiliser une suite d’opérations mathématiques complexes pour analyser et gérer les portefeuilles de titres à plus ou moins court terme. Il est couplé à un système informatique qui passe au crible les mots clés issus des dépêches d’agences de presse.

Pourquoi ?

Il n’y a rien de plus périssable qu’une information financière. Une fois que les journaux ont annoncé un événement, il est trop tard. La répercussion de la nouvelle est déjà dans le prix de l’action, remarque Elsa Poupardin, maître de conférences en sciences de l’information et de la communication, membre du LISEC². Les dépêches, quant à elles, sont disponibles en temps réel. En fonction du nombre d’occurrences détectées et de leur contexte (croissance ou crise), le prix d’une action va potentiellement augmenter ou diminuer. L’algorithme étudie ce flot de données pour le traduire en un choix binaire : acheter ou vendre. Quelle que soit la méthode utilisée, la qualité de l’algorithme dépend de celle des données introduites. Il y a une grande part laissée à l’imagination du concepteur. Garbage in, garbage out [à données inexactes, résultats erronés], avertit Patrick Roger. Une information brute n’a pas de sens, souligne Elsa Poupardin. Par exemple, le cours du blé ne dépend pas exclusivement de sa production mais aussi de la météo, de la géopolitique, de l’écologie, etc. Une solide culture générale sur plusieurs domaines est nécessaire pour contextualiser et prendre la bonne décision pour l’achat ou la vente d’actions. Finalement, l’homme se cache derrière une formule savante. Ses comportements irrationnels sont présents dans la base de l’algorithme et dans la manière dont il est alimenté en renseignements.

Patrick Roger ironise : “D’après un proverbe boursier : mieux vaut avoir tort avec le marché que raison tout seul. Beaucoup de modèles fonctionnent uniquement parce qu’un nombre important de personnes les utilise, même s’ils sont basés sur une hypothèse fausse.”

¹Doyen de la Faculté desSciences Economiques et de gestion, professeur de finance

² Laboratoire interuniversitairedes sciences de l’éducation et de la communication.

Article disponible sur : www-ulp.u-strasbg.fr/actualites/pdf/ulp-sciences/ulp-sciences-31.pdf ou à télècharger [download id="1"]

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