Il y a des gens dans la vie qu’on n’oublie pas. L’une d’entre elles est Shawn Dorsch, président de Clear Market Holdings, une société de commerce électronique. J’ai rencontré Shawn pour la première fois à Art’s Barbecue à Charlotte, NC, après qu’il ait accepté d’être un mentor pour notre entreprise.
Shawn a la capacité impressionnante de changer de contexte sans effort. Un moment, il nous expliquait les subtilités de la bourse. L’instant d’après, il était au téléphone avec un investisseur à Tokyo, en train d’agiter le japonais. Shawn a été généreux avec nous, partageant avec nous les nombreuses leçons tirées de ses plus de 20 ans de carrière dans la finance. Et il a été clair sur un conseil : nous avons lu Flash Boys de Michael Lewis. Il nous a même envoyé une copie papier du livre pour que nous le lisions.
Les Flash Boys m’ont ouvert les yeux sur la complexité des opérations boursières et sur la façon dont on peut jouer avec le système. Des termes obscurs comme « dark pools » et « high-frequency trading » ont pris un sens tout à fait particulier. Et bien que le livre traite de l’arbitrage créé par le trading à haute fréquence de 2007 à 2014, il ne se limite pas à une période spécifique. Comme le souligne l’auteur :
« Le krach boursier de 1987 a déclenché un processus – faible au début, plus fort au fil des ans – qui a abouti à ce que les ordinateurs remplacent entièrement les gens ».
Lewis nous emmène dans un voyage à travers l’évolution des bourses, montrant comment les changements technologiques ont eu de larges ramifications, permettant parfois à de mauvais acteurs d’agir. Les effets de ces changements se font encore sentir aujourd’hui, bien qu’ils prennent des formes différentes. Les « traders à haute fréquence » d’aujourd’hui traitent en termes d’IA et de données importantes au lieu de la vitesse de négociation, comme le rapporte le Financial Times :
« En un rien de temps, les profits lucratifs que l’on peut tirer du HFT ont commencé à se heurter à des limites (trading rapide, réglementation, etc.), ce qui a permis d’atteindre un nouvel équilibre. Aujourd’hui, il est révélateur qu’avec leurs profits menacés, les entreprises du HFT cherchent à investir dans de nouvelles techniques pour retrouver leur avantage. La plupart de ces techniques sont axées sur l’analyse de données importantes, et bien sûr sur l’IA et l’apprentissage machine ».
Le début de la numérisation – 1987
Le krach boursier de 1987 a déclenché une tendance à la numérisation. À l’époque, les courtiers en bourse prenaient les ordres de leurs clients par téléphone. De peur de subir des pertes importantes, de nombreux courtiers refusaient de décrocher le téléphone. Cela a conduit la SEC à faire pression pour le commerce électronique. Si un routeur électronique traitait les ordres des clients, alors les humains ne pouvaient plus les saboter. C’était du moins le raisonnement.
Ceci, combiné à la privatisation des bourses, a créé le scénario parfait pour l’arbitrage. Les sociétés de négoce à haute fréquence paieraient cher pour avoir des connexions plus rapides aux bourses, puis exploiteraient les différences de prix entre les différentes bourses. Gagnant un centime ici et là sur chaque transaction, elles empochaient des milliards.
La privatisation des bourses de valeurs -2005- 2007
En 2005, le gouvernement américain a adopté une réglementation qui a obligé les bourses comme le NASDAQ et la Bourse de New York à devenir des sociétés cotées en bourse. La force motrice de ce changement était une plainte selon laquelle le copinage avait pris le dessus. La privatisation allait accroître la concurrence et réduire les coûts. Encore une fois, c’était le raisonnement.
Ce changement a eu de bons et de mauvais effets. De nombreuses nouvelles bourses se sont ouvertes, telles que BATS et Direct Edge. Cela a accru la concurrence et réduit la marge bénéficiaire des bourses. Cependant, la baisse des bénéfices a rendu les bourses vulnérables aux demandes des entreprises à haute fréquence. Ces entreprises payaient les bourses pour la « colocation », c’est-à-dire la proximité des serveurs de la bourse. Cela leur a permis d’arnaquer plus rapidement les autres investisseurs.
Un effet positif de ce changement a été la réduction des coûts de négociation. C’est un domaine qui s’est considérablement amélioré au fil des ans.
En raison de la concurrence accrue, les bourses ne pouvaient plus imposer de marges importantes sur les transactions. Les commissions d’achat et de vente des actions ont chuté de manière significative. Aujourd’hui, les commissions d’achat et de vente sont des fractions de centime, soit environ 0,0001 $ par transaction.
Cela a permis aux sociétés de courtage de réduire leurs coûts. Rien que l’année dernière, des sociétés comme Fidelity et Charles Schwab ont réduit leurs commissions de 8 à 10 dollars à 5 dollars par transaction. Ce changement a également permis à des sociétés comme Robinhood de proposer des opérations boursières sans commission.
L’ouverture des services de garde – 2012
En 2012, la société APEX Clearing est devenue la première société à offrir des services de garde à d’autres courtiers. Auparavant, le lancement d’une société de courtage et de services aux clients était un processus à forte intensité de capital. En effet, le courtier devait posséder la « pile complète » de services de courtage, qui comprenait la garde et la compensation des titres.
Lorsque l’APEX a proposé une suite d’API pour gérer le processus de conservation de manière numérique, il a ouvert la voie à une nouvelle génération de plateformes de courtage – les robots-conseils. Ces sociétés, dont Wealthfront et Betterment ont été les pionniers, ont tiré parti de l’échelle massive des logiciels pour offrir des conseils et des services d’investissement à faible coût.
Nombre des nouveaux produits de courtage, tels que Stash Invest et Acorns, reposent sur APEX. Même Robinhood a dû attendre jusqu’en 2013 pour lancer un produit de courtage sans commission, parce qu’il s’appuie lui aussi sur APEX.
La poursuite de l’IA et du renseignement financier – 2015
Les fonds spéculatifs et les sociétés d’investissement ont maintenant tourné leurs regards vers l’IA et l’apprentissage machine pour obtenir un avantage concurrentiel. De nombreuses applications grand public sont désormais destinées à la vente de données volumineuses, comme Foursquare. Les entreprises sont à l’affût de tout ce qui peut fournir un « signal ».
Alors que les fonds spéculatifs recherchent des sources de données propriétaires pour alimenter leurs algorithmes, les grandes entreprises font également de gros paris sur la technologie. 44 % des nouveaux postes à pourvoir chez Goldman Sachs sont dans le domaine de la technologie, plus que dans les opérations, les titres et la gestion des investissements.
Il existe également des plateformes en ligne telles que Quantopian, où les programmeurs peuvent partager leurs algorithmes de négociation et se disputer des prix. Des fonds spéculatifs tels que Renaissance et 2 Sigma ont investi massivement dans le recrutement des meilleurs talents dans le domaine des sciences des données et de l’apprentissage automatique. Bien que les technologues aient été convoités dès l’époque du trading à haute fréquence, la demande ne fait que s’intensifier depuis.
Il existe également des conseillers en gestion de patrimoine capable de vous accompagner à ce sujet.
Conclusion
Les Flash Boys ont fait remarquer à juste titre que le commerce des actions se dirige vers une numérisation complète. Nous avons déjà été témoins des difficultés de cette transformation, qui vont de l’expansion des bourses à l’essor et au déclin du trading à haute fréquence.
Des innovations telles que l’apprentissage automatique et l’IA vont-elles façonner le marché d’une manière que nous ne pouvons pas prévoir ? Comment affecteront-elles les bourses, les négociateurs et les sociétés dont les actions sont négociées par leurs algorithmes ? Comme dans tous les autres cas, elles auront très probablement des effets à la fois positifs et négatifs. Après tout, une seule chose reste certaine sur les marchés : l’incertitude.
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