HFT vs. trading algorithmique : quelle est la différence ?

Au cours des dernières décennies, les marchés financiers ont subi une transformation importante en raison du développement de la technologie. De plus en plus, les décisions d’investissement sont prises non pas par des personnes mais par des ordinateurs fonctionnant selon des algorithmes programmés. Des concepts tels que trading algorithmique oraz trading à haute fréquence (Ang. Trading haute fréquence, HFT) sont devenus un élément permanent du vocabulaire des investisseurs. Bien qu'ils soient parfois utilisés de manière interchangeable, ils ne signifient pas la même chose : le HFT est un sous-ensemble spécifique du trading algorithmique, axé sur la vitesse maximale d'exécution des transactions. Il est important de comprendre les différences entre ces approches, d’autant plus qu’actuellement la grande majorité des transactions sur les bourses (par exemple aux États-Unis ou sur le marché Forex) sont effectuées à l’aide d’algorithmes. Dans l'article suivant, nous expliquons ce que sont exactement le trading algorithmique et le HFT, qui les utilise, comment ces transactions sont effectuées, quels sont les avantages et les inconvénients, et nous comparons également les deux approches.

Qu'est-ce que le trading algorithmique (algotrading) ?

Trading algorithmique est une méthode de trading dans laquelle les décisions d'achat ou de vente sont prises automatiquement par un programme informatique selon des instructions prédéfinies. L'algorithme analyse les données du marché en temps réel et peut déterminer en une fraction de seconde s'il faut passer un ordre - en tenant compte de critères établis tels que le prix, le temps, le volume ou la tendance actuelle. En d’autres termes, l’algorithme remplace un humain dans le rôle d’un trader : il surveille le marché de manière indépendante et répond aux opportunités d’investissement émergentes conformément à une logique programmée.

De nos jours, les algorithmes génèrent la majorité des échanges en bourse. Par exemple, selon recherche Banque des règlements internationaux (BRI) à partir de 2022, jusqu'à 75 % des transactions sur le marché des devises au comptant Forex a été réalisé de manière algorithmique, sans participation humaine directe. Le trading algorithmique est principalement utilisé par les grandes institutions financières – banques d’investissement, fonds spéculatifs, fonds de pension – qui utilisent des algorithmes pour exécuter des ordres trop importants ou trop rapides pour être exécutés de manière optimale par des humains. Cependant, les investisseurs individuels ont également de plus en plus recours à des stratégies automatiques (par exemple via des plateformes de trading proposant des « bots » prêts à l'emploi). Les stratégies algorithmiques peuvent être très diverses – depuis la création de marché et l’arbitrage intermarchés jusqu’au suivi spéculatif des tendances des prix. Beaucoup d’entre eux sont basés sur des modèles mathématiques et des analyses de données, et les plus rapides appartiennent à la catégorie HFT (trading haute fréquence).

Grâce à l’utilisation des ordinateurs, le trading algorithmique offre un certain nombre d’avantages. Tout d’abord, il garantit une exécution des ordres ultra-rapide : l’algorithme peut réagir aux changements du marché en quelques fractions de seconde, bien plus rapidement qu’un humain. De plus, le facteur émotionnel est éliminé : le programme fonctionne selon une logique prédéfinie et ne succombe pas aux faiblesses humaines typiques, telles que la peur de la perte ou la cupidité excessive. En supprimant les émotions et les erreurs humaines, les transactions sont exécutées avec plus de précision et de cohérence. Les algorithmes peuvent également fonctionner sans interruption, 24 heures sur XNUMX, si nécessaire (par exemple sur les marchés mondiaux ou de cryptomonnaies), ce qui est impossible pour les humains. Pour les grands acteurs, l'avantage réside également dans la possibilité d'étaler efficacement l'exécution d'ordres très importants dans le temps afin de minimiser l'impact sur le prix du marché (le soi-disant « run-up »). optimisation de l'exécution – par exemple algorithmes divisant une grande commande en parties plus petites, exécutées progressivement).

D’un autre côté, l’automatisation du trading comporte certains risques et inconvénients. Tout d’abord, les algorithmes sont créés par des humains – ils peuvent donc contenir des erreurs ou agir de manière imprévisible. conditions que les créateurs n'ont pas prises en compte. Une petite faille dans le code ou le modèle peut rapidement générer d'énormes pertes, d'autant plus que le programme fonctionne directement et instantanément.

Qu'est-ce que le trading haute fréquence (HFT) ?

Trading à haute fréquence (HFT) Il s'agit d'un type particulier de trading algorithmique dans lequel la rapidité des transactions est cruciale. La stratégie HFT consiste à mettre en œuvre un nombre énorme de commandes dans un délai extrêmement court – mesurée en millisecondes, voire en microsecondes. Les algorithmes à haute fréquence entrent et sortent rapidement des positions, les conservant souvent pendant seulement quelques fractions de seconde, dans le but de capturer de minuscules fluctuations de prix. Les bénéfices d’une seule transaction peuvent être très faibles (de l’ordre de quelques fractions de pour cent ou même de quelques centimes), mais avec des milliers d’opérations de ce type par jour, ils représentent des montants considérables. Comme son nom l’indique, l’avantage du HFT est la priorité temporelle : les algorithmes avec des vitesses d’exécution d’ordres plus rapides ont un avantage sur les algorithmes plus lents.

Le HFT nécessite non seulement des algorithmes intelligents, mais également une infrastructure informatique de premier ordre. Pour garder une longueur d’avance sur la concurrence, les entreprises HFT investissent dans des ordinateurs et des connexions ultra-rapides et localisent leurs serveurs aussi près que possible des échanges (ce que l’on appelle le « front-end »). collocation) pour minimiser les délais de transfert de données. Ce type de trading est principalement le domaine des grandes institutions financières – sociétés de trading spécialisées (opérant souvent pour leur propre compte), fonds spéculatifs et banques d’investissement. En raison du coût élevé de la technologie et du niveau de complexité, seules les plus grandes entités ont généralement accès au HFT – l’investisseur individuel moyen n’est pas en mesure de rivaliser seul dans ce domaine.

Les partisans du trading haute fréquence soulignent qu’il apporte certains avantages au marché. Les algorithmes HFT, agissant en tant que teneurs de marché, comblent en permanence les lacunes du carnet d'ordres, augmentant ainsi la liquidité et réduisant l'écart entre les prix acheteur et vendeur. Cela permet de conclure des transactions pour d’autres acteurs du marché à des prix plus favorables. Certaines bourses encouragent même l’activité HFT en offrant des remises ou des frais réduits aux teneurs de marché fournissant des liquidités. De plus, les stratégies à haute fréquence détectent rapidement les inefficacités de tarification et d’arbitrage : les erreurs de tarification qui pourraient autrement persister plus longtemps sont corrigées en quelques fractions de seconde. Pour les entreprises HFT elles-mêmes, l'avantage est la possibilité de générer des bénéfices sur la base d'une masse de petites transactions avec une forte probabilité de succès - si l'algorithme est bien construit, il peut générer des bénéfices très régulièrement.

Malgré les avantages mentionnés ci-dessus, le HFT est également fortement critiqué. L’accusation principale est qu’ils augmentent la volatilité et le risque sur le marché – les algorithmes fonctionnant sans intervention humaine en quelques fractions de seconde peuvent provoquer des mouvements de prix incontrôlés lorsque beaucoup d’entre eux réagissent de manière similaire aux mêmes signaux. La disparition rapide des liquidités peut aggraver les fortes baisses, comme ce fut le cas par exemple en Flash Crash de 2010, au cours duquel l'indice Dow Jones a chuté d'environ 9 % en quelques minutes, puis s'est redressé tout aussi rapidement. Une analyse ultérieure a montré que la forte volatilité était causée par le trading automatisé à haute fréquence, dont les algorithmes réagissaient en chaîne à un ordre de vente important.

Un autre problème est celui de l’égalité des chances sur le marché. Le HFT favorise les joueurs qui disposent de la technologie la plus récente et d’un accès aux données les plus rapides. Les investisseurs disposant de connexions plus lentes ou d’outils moins avancés ne sont pas en mesure de concurrencer les sociétés HFT, ce qui soulève des questions sur l’égalité des chances (bien que ce soit toujours un débat difficile, car les marchés dans de nombreux domaines n’offrent pas « l’égalité » à leurs participants).

Pour ces raisons, le trading à haute fréquence est controversé – certains acteurs du marché le considèrent même comme potentiellement dangereux.

Trading à haute fréquence vs. Trading algorithmique : résumé

Trading algorithmique est un concept large englobant toutes les stratégies de trading automatisées – peut impliquer des transactions avec des horizons temporels très différents et est utilisé par une variété d’acteurs du marché.

Trading haute fréquence cependant, il s'agit d'une spécialisation étroite au sein de l'algotrading, visant à conclure un grand nombre de transactions le plus rapidement possible dans un court laps de temps.

Ce ne sont donc pas des synonymes. Les principales différences se résument à l'échelle de temps (le HFT fonctionne en microsecondes, tandis que le trading algorithmique peut aller de quelques secondes à plusieurs mois), à la fréquence des transactions (le HFT en exécute un nombre incomparablement plus élevé), ainsi qu'aux exigences technologiques et au profil de l'utilisateur (le HFT est le domaine des entités dotées d'une infrastructure technologique avancée).

Le trading algorithmique et le HFT font désormais partie intégrante des bourses modernes. Les algorithmes ont modifié de manière irréversible le paysage des marchés financiers, augmentant leur efficacité, mais posant également de nouveaux défis à leurs participants, notamment la nécessité de s’adapter à une volatilité périodique plus élevée.

Apprendre la différence entre le trading algorithmique et le HFT est important pour comprendre le fonctionnement du marché boursier, mais cela peut également être la première étape pour développer votre propre stratégie de trading automatisé. Tout comme le HFT est actuellement le domaine réservé aux seuls acteurs spécialisés et de grande taille, l’utilisation d’algorithmes dans le trading est accessible à tous.