Trading algorithmique, une surenchère technologique difficile à suivre

le 18/03/2010 L'AGEFI Hebdo

Modèles de gestion plus complexes, personnalisation des ordres toujours plus poussée, les acteurs de taille moyenne doivent de plus en plus externaliser.

En termes de ‘trading’ algorithmique, la complexité technique devient très couteuse en hommes et en capitaux », déclare Pascal Fournié-Saillant, fondateur associé de Quantics Technologies. Et il sait de quoi il parle. Avant de créer cette société début 2010, il a dirigé pendant une dizaine d’années les équipes informatiques dédiées à la recherche quantitative chez SGAM (Société Générale Asset Management). En quittant le giron du groupe Société Générale, il entrevoit tout de suite une opportunité de marché : proposer une plate-forme pour définir et tester des stratégies d’investissement pour la gestion quantitative et la traduire et la déployer sur les marchés boursiers. « Nous avons deux cibles prioritaires, explique Pascal Fournié-Saillant. Les petites sociétés de gestion qui n’ont pas les moyens de développer leur propre système d’information et les gestionnaires discrétionnaires qui veulent se lancer dans la gestion quantitative. » Dans les deux cas, les segments visés ont des capacités d’investissements limitées mais ne peuvent néanmoins faire l’impasse sur des plates-formes technologiques élaborées. « La réduction des effectifs de ‘trading’ pour compte propre des banques a entraîné la création de nombreuses sociétés de gestion spécialisées dans la gestion quantitative », indique Pascal Fournié-Saillant. Difficile de citer des noms car l’Autorité des marchés financiers (AMF) qui doit leur accorder leur agrément de gestion verrait cela comme un appel à la levée de fonds, totalement prohibé. Mais contrairement à des institutions bien établies (lire l’entretien), elles n’ont d’autre recours, dans l’immédiat que l’externalisation.

Car l’offre de Quantics Technologies comprend des produits logiciels, l’accès à sa plate-forme informatique de simulation de portefeuilles et des prestations d’ingénierie. « Nous avons développé une API (interface de programmation d’applications, NDLR) permettant de programmer tout type de stratégie, quelle que soit la classe d’actifs considérée. Soit le client achète la licence et utilise notre bibliothèque d’applications, soit il fait appel à nos ingénieurs, détaille Pascal Fournié-Saillant. Mais pour des raisons de confidentialité, certains acteurs préfèrent programmer eux-mêmes leur stratégie. »

Un « back-testing » à disposition

Une fois que celle-ci est traduite sous forme d’un code exécutable, elle est transférée sur les serveurs de Quantics Technologies où elle pourra être testée à l’aide de séries statistiques de données de marché. « Nous apportons aux gérants la possibilité de valider leurs stratégie avec la fourniture de ‘track record’ (historique de performance, NDLR) sur des périodes passées dans des conditions quasi réelles de ‘trading’ », affirme Pascal Fournié-Saillant. Si les développements technologiques sont finalisés, Quantics Technologies formalise actuellement l’offre de données et discute avec des fournisseurs comme Bloomberg, CQG, Thomson Reuters ou encore Interactive data. Développée en Java, la plate-forme repose sur les technologies Sun Grid Computing (calcul haute performance distribué selon une architecture en grille) et Tarracotta, une autre solution de Sun permettant de voir plusieurs machines physiques comme une seule machine virtuelle, décuplant ainsi la puissance de calcul. « Car nous voulons offrir un temps de réponse correct pour nos clients, à savoir entre vingt et trente minutes pour tester le comportement d’un portefeuille complexe (multi-actifs et/ou multi-sous-jacents), en prenant un historique de quinze ans sur des intervalles de temps de l’ordre de la minute », poursuit Pascal Fournié-Saillant. Quantics Technologies est en discussion avec le fournisseur de DMA (direct market access) Chi-Tech, la branche technologie et infrastructure de la Bourse alternative Chi-X.

Des algorithmes personnalisés

Si les acteurs désireux de se lancer dans la gestion systématique recourent de plus en plus à l’externalisation, le phénomène touche également les courtiers. « Ils sont dans une situation délicate. Avec la crise financière, les volumes traités sont en baisse, la concurrence s’intensifie et ils sont donc dans l’obligation de se différencier, analyse Charles-Henry Choël, directeur produits trading & client connectivity pour la division Global Trading de SunGard. C’est une tendance assez lourde, les courtiers veulent personnaliser leurs ordres. Par exemple, à Hong-Kong, la Bourse s’interrompt à 13 heures. Nous avons donc des algorithmes qui prennent en compte les évolutions de volume juste avant et après cette pause. Aussi les acteurs opérant sur ce marché ont-ils mis au point des ordres correspondant à des stratégies plus agressives juste avant cet horaire. »

Depuis un peu plus d’un an, pas une semaine ne se passe sans l’annonce d’un nouvel algorithme de trading mis à la disposition des clients buy-side. Ainsi, rien qu’en février, on notera le lancement par Fidelity Capital Markets de trois nouveaux algorithmes de recherche de liquidité à destination des investisseurs institutionnels. De son côté, Convergex Group propose sa solution Abraxas Tactical Trading Algorithm pour exploiter la liquidité dans les dark pools ou la volatilité des changes. Et que dire de la nomination de Jose Marques à la tête du trading électronique de Deutsche Bank, avec pour mandat de créer une offre regroupant DMA et outils de trading algorithmiques ? Pour répondre à ce besoin de personnalisation des courtiers quant aux ordres de marché, Sungard a lancé, il y a un peu plus de six mois, Tactics Studio, une plate-forme de développement, utilisant une forme simplifiée du langage de développement Java, d’algorithmes de trading, basée sur l’offre d’Algorithmes Tactics, lancée il y a quatre ans. « Développer un algorithme demande de plus en plus de ressources, notamment en ce qui concerne le ‘back-testing’ », souligne Charles-Henry Choël. Mais tous les courtiers n’ont pas les moyens de Deutsche Bank. « Nous nous sommes rendu compte que tous nos clients n’avaient pas les ressources internes pour utiliser Tactics Studio, précise-t-il. Nous sommes donc en train de renforcer une équipe, avec cinq développeurs de plus, afin de programmer des algorithmes pour nos clients. » En parallèle, Sungard réfléchit à une offre de plate-forme de back-testing, comprenant l’accès aux données de marché, et à accélérer les processus de développement.

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