IdR Trading et Microstructure CA Cheuvreux Charles-Albert Lehalle
2010-2014 Crédit Agricole Cheuvreux Kepler Cheuvreux L objectif de cette IdR «trading et microstructure des marchés» est de stimuler la recherche en microstructure destinée à mieux comprendre et automatisé le processus de négociation sur les marchés. Elle avait initialement trois directions: effet de liquidité moyenne fréquence (typiquement les saisonnalités intraday) ; dynamique des carnets d ordres ; modèles de marchés et automatisation de la négociation. Aujourd hui elle s est étendue à l étude de tous les effets de liquidité qui accompagnent la formation des prix.
Importance de la microstructure La microstructure joue un rôle important dans la compréhention des mesures possibles et de leur efficacité pour mieux réguler les marchés. Extrait de la déclaration des chefs d états au G20 de Pittsburgh (septembre 2009): Tous les contrats de produits dérivés de gré à gré normalisés devront être échangés sur des plates-formes d'échanges ou via des plates-formes de négociation électronique et compensés par des contreparties centrales d'ici la fin 2012 au plus tard. Les contrats de produits dérivés de gré à gré doivent faire l'objet d'une notification aux organismes appropriés.
Importance du trading optimal Ceci pousse les prix à se former au sein de carnets d ordres électroniques. Par ailleurs Reg NMS et MiFID ont ouvert les plateformes électroniques à la compétition (un peu avant 2009). Ces deux phénomènes soulèvent des interrogations nouvelles sur les comportements des participants (investisseurs, intermédiaires, opérateurs) dans un univers automatisé et fragmenté. La stabilité du processus de formation des prix (cf Flash Crash), les nouvelles pratiques de négociation (comme le trading haute fréquence) et les nouveaux business models des plateformes (comme les Dark Pools ou les Broker Crossing Networks) sont au centre de ces interrogations (cf Market Microstructure in Practice, Lehalle and Laruelle, World Scientific 2013). L IdR a contribué à la recherche dans ces domaines à travers une demi douzaine de publications dans des journaux à comité de lecture en quatre ans.
Des types d enchères aux jeux à champ moyen Etude des saisonnalités, post ouverture, pre fermeture. Etude de la deformation suite: à des news ; à des événements calendaires ; à un glissement lent. A l ouverture, on passe d un marché d inventaire à un marché de valorisation relative. Etude de l AuM asservi à des indices, pour comprendre une partie du marché d inventaire. Un mouvement à double sens: des considérations d inventaire forment un prix, en observant le prix, des décisions sont prises, qui déclanchent d autres décisions, etc. Les jeux à champ moyen rendent compte de ce mouvement forward / backward. Un article High Frequency Simulations of an Order Book: a Two- Scales Approach.
Comprendre pour agir: le trading optimal Le trading optimal s attache à déterminer les stratégies de trading optimales du point de vue d un agent particulier (et pas du point de vue d un équilibre général). Si le point de vue MFG peut s appliquer à l échelle la plus fine (cf Efficiency of the Price Formation Process in Presence of High Frequency Participants: a Mean Field Game analysis ), il ne résoud pas la question du point de vue d un agent (pour qui les autres décisions prennent la forme d un bruit de fond). On peut compléter les stratégies optimales connue pour des investisseurs ( Optimal control of trading algorithms: a general impulse control approach ) à celle pour les teneurs de marché ( Dealing with the inventory risk: a solution to the market making problem ), puis se demander quelles sont les vraies différences entre ces deux points de vue ( Optimal Execution with Limit Orders ).
Le trading optimal en environnement incertain Du point de vue des participants de marché, la plupart des variables nécessaire à la mise en place d une stratégie optimale ne sont pas connues, il est donc nécessaire de les estimer. Dans le cadre de la négociation, on se retrouve souvent en situation d exploration - exploitation: on ne connait la liquidité disponible dans un Dark Pool que si on y effectue des transaction ( Optimal split of orders across liquidity pools: a stochastic algorithm approach ), on ne connait la réaction du flux d ordre à plus d activité que si on participe plus ( Optimal posting price of limit orders: learning by trading ). Faisabilité de l'apprentissage des paramètres d'un algorithme de trading sur des données réelles
Perspectives Cette IdR va continuer à fournir des problématique, des données et des financements aux chercheurs s intéressant à l optimisation de stratégies pour lesquelles la liquidité joue un rôle du point de vue d un agent. Elle contribuera cette année encore au financement de la conférence Market Microstructure: confronting many viewpoints (Paris, 8-11 décembre 2014). Nous espérons qu en contribuant à une meilleure compréhension au trading optimal, elle contribuera au débat sur la régulation et permettra de faire avancer les points de vue d équilbre général.