La révolution numérique, qui a commencé dans les années 50’ quand les ordinateurs centraux sont apparus dans les entreprises commerciales, a eu un énorme impact sur la finance : elle a permis de décrire l’évolution des prix des actifs dans le temps, de déterminer le prix théorique des produits dérivés en fonction du sous-jacent actif, de gérer le risque et d’optimiser le compromis risque-rendement. Plus récemment elle a permis l’automatisation du trading.

© ESILV

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La révolution numérique dans la gestion d’actifs, les risques et les produits dérivés
Dans les années 50, Harry Markowitz, alors chercheur à la Rand Corporation, a introduit le principe selon lequel les investissements devraient être déterminés par l’optimisation du compromis risque-rendement, désormais dénommé « optimisation moyenne-variance ». Ceci a marqué le début de la théorie moderne de la gestion de portefeuille, au coeur de la pratique de la gestion d’actifs d’aujourd’hui. Markowitz a compris le potentiel que les nouvelles technologies de l’informatique pouvaient offrir alors même que les méthodes économétriques et les ordinateurs haute performance nécessaires ne seraient disponibles que quatre décennies plus tard. Aujourd’hui, la plupart des gestionnaires de portefeuille utilisent des processus informatiques le screening de la sélection des actifs, voire pour gérer automatiquement tout le processus de gestion du portefeuille. Mais la véritable explosion de l’utilisation de méthodes numériques en finance a commencé avec l’utilisation d’instruments dérivés – contrats dont la valeur dépend d’un instrument financier sousjacent, par exemple une action ou une obligation. Les premiers dérivés négociés étaient des options, soit les contrats qui donnent le droit d’acheter ou de vendre un instrument financier à un prix et une date prédéterminés. Dans la plupart des marchés financiers, il y a une relation mathématique théorique entre le prix d’un dérivé et le prix du sous-jacent. La formulation de cette relation, c’est-à-dire la compréhension de la tarification théorique des dérivés, a été rendue possible par le développement d’une nouvelle mathématique financière fondée sur le calcul stochastique. Les dérivés permettent le transfert du risque, qui est devenu une fonction fondamentale des marchés financiers. En effet, le transfert du risque permet à une entité d’optimiser son profil risquerendement en fonction de son appétit pour le risque : ceux qui sont prêts à supporter un risque plus élevé peuvent obtenir un rendement attendu plus élevé. Les techniques mathématiques, au coeur de la gestion du risque, mesurent le risque. Elles incluent des modèles économétriques ainsi que des outils pour évaluer les produits dérivés et l’estimation de la sensibilité des prix des produits dérivés à des changements dans les sous-jacents Le rôle important des dérivés dans le transfert du risque est attesté par l’importance du trading des produits dérivés. Selon la Banque des règlements internationaux (BRI), en fin d’année 2014, la valeur notionnelle des contrats des dérivés aux Etats- Unis a dépassé 630 trillions de dollars – soit 30 fois la capitalisation globale du marché boursier américain estimé à un peu moins de 19 trillions de dollars à la même période.

 

La révolution numérique et l’automatisation du trading
Enfin, la révolution numérique a eu un impact sur le trading. Avec la diffusion des bourses électroniques, le trading a été automatisé de diverses manières. Grace à des algorithmes sophistiqués, de grosses commandes peuvent désormais être divisées automatiquement en plusieurs petites commandes afin de réduire leur impact sur le prix des actions à vendre. On estime que le trading algorithmique constitue désormais 80-85 % de tout le volume sur le New York Stock Exchange (NYSE ). Les bourses électroniques ont aussi considérablement réduit le temps nécessaire pour exécuter un trade. Aujourd’hui, les trades peuvent être exécutés en millisecondes (millièmes de seconde) et nous nous dirigeons vers l’exécution en microsecondes (millionièmes de seconde). L’utilisation d’algorithmes sophistiqués et les progrès récents dans le traitement de données permettent de gagner un petit bénéfice sur un grand nombre de petits trades. On estime que jusqu’à 50 % de tous les trades des bourses américaines sont exécutées par les traders haute fréquence.

 

La révolution numérique et les quants en finance
En fonction de la révolution numérique, un tout nouveau profil professionnel – le « quant » (quantitatif) – a pris de plus en plus d’importance dans la finance, créant des emplois pour les personnes avec des diplômes en ingénierie, mathématiques et physique. Lorsque les quants sont arrivés dans la finance dans les années 80, c’était leur pure « wizardry » (magie) mathématique qui a été le plus recherché. Aujourd’hui, les candidats le plus recherchés sont ceux qui combinent des compétences en mathématiques et en programmation avancée avec la capacité d’analyser, de façon critique, les événements, les théories et les résultats des modèles avec une bonne connaissance de l’économie et des marchés.

 

Par Sergio Focardi,
enseignant-chercheur au De Vinci Finance Lab à l’ESILV (Ecole Supérieure d’Ingénieurs Léonard De Vinci) et Professeur de finance à Stony Brook University, New York