Chaque “Trading Edge” a une date d’expiration. Le chrono avance de plus en plus vite.

Chaque “Trading Edge” a une date d’expiration. Le chrono avance de plus en plus vite.

Voici l’image que la plupart des investisseurs ont en tête : une stratégie de type « quant » est comme trouver une machine à boissons qui vous permet de obtenir deux sodas pour un dollar. Une fois que vous savez qu’il existe une telle machine, vous pouvez y retourner tous les jours pour en profiter. Le défi est de trouver cette stratégie ; le reste, c’est juste de la répéter.

La partie du tableau qui est supprimée, c’est que chaque fois que quelqu’un utilise la machine, l’univers envoie une équipe de réparation. La machine est alors réparée. Le prix du soda redevient normal. Et la personne suivante qui tente ce stratagème doit payer une somme d’argent pour les coûts de réparation.

En finance, l’équipe de réparation est appelée « tout le reste ». La machine à boissons représente un pattern prévisible dans les prix. Et ce qui transforme les profits en pertes, puis les pertes en encore plus de pertes, c’est une force qui agit à chaque étape du processus, dès son apparition : la désintégration alfa.

La machine à boissons et la foule

Dans la version de jouet, il y a seulement trois personnes et dix dollars.

Alice découvre que la valeur de l’action Stock A augmente de 1 % le jour suivant une surprise économique meilleure que prévu. Mais cela ne se produit que si l’action est échangée sur un marché qui ouvre plus tard. C’est un phénomène mineur, mais il est répétable. Elle commence à trader cette action. En six mois, elle réalise 10 000 dollars sur un compte de 50 000 dollars. Cela représente un rendement de 20 %, bien supérieur à celui qu’un compte d’épargne offre.

Ensuite, Bob publie un article décrivant le même modèle. Un fonds spéculatif lit cet article de Bob. Puis trois autres fonds spéculatifs lisent le même article et construisent des modèles presque identiques.

Maintenant, Alice achète la action A après une surprise… Et quinze autres traders font de même. L’action augmente de 2 %, au lieu de 1 %. Mais les actions d’Alice coûtent plus cher, car tous les autres acheteurs ont fixé un prix élevé avant qu’elle ne puisse en acheter. La différence entre le prix d’achat et le prix de vente augmente. Sa performance d’achat se détériore. La marge de 1 % devient alors moitié pour cent… Puis un quart de pourcent… Et finalement, cette marge disparaît.

Ce n’est pas un événement ponctuel. C’est la mécanique structurelle qui régie le fonctionnement des marchés. Un pattern de prix reste en place tant que peu de personnes l’exploitent. Dès que suffisamment de personnes commencent à l’exploiter, l’exploitation elle-même fait disparaître ce pattern.

La recherche qui donne un chiffre à la corruption

Le mécanisme est une chose connue de ceux qui vivent à l’intérieur de celui-ci. Mais les universitaires R. David McLean et Jeffrey Pontiff ont fait quelque chose que la plupart des gens ne font pas : ils ont quantifié la vitesse à laquelle les bords disparaissent.

Ils ont étudié97 stratégies de trading publiéesDes résultats académiques réels qui se sont avérés capables de prédire les rendements des actions. Dans leurs tests initiaux, ces stratégies ont généré des rendements supplémentaires significatifs. Ensuite, McLean et Pontiff ont vérifié ce qui se passait lorsque ces stratégies étaient testées sur des données que les chercheurs originaux n’avaient pas utilisées. Les rendements ont chuté de 26 %.

C’est déjà un grand succès. Mais le coup de grâce vient lorsque les résultats de cette recherche sont publiés, et que le marché peut alors agir en conséquence. Dès que les stratégies deviennent connues du grand public, la rentabilité diminue de jusqu’à 58 %.

Pensez à ce chiffre. Une « avantage commercial » – prouvé, vérifié par des experts et publié par des chercheurs sérieux – perd plus de la moitié de ses bénéfices dès que le marché en est informé. La publication elle-même constitue un facteur qui entraîne cette perte. Ce n’est pas une mauvaise économie… ni une crise du marché. C’est simplement que plus de personnes connaissent la même information.

Maintenant, étiquetez les propriétés.

La machine à vente automatique représente ce schéma statistique : l’anomalie liée aux variations des revenus, le retournement de la tendance, le premium de valeur, et l’effet de faible volatilité.

Alice est n’importe quel trader ou fonds qui découvre ou autorise une avantage compétitif.

Le papier de Bob est la publication en question – qu’il s’agisse d’une revue académique, d’une conférence, d’un document interne divulqué, ou encore d’un gestionnaire de fonds qui a quitté une entreprise pour une autre et a apporté son modèle avec lui.

La foule est composée de tous les autres traders qui voient l’opportunité et cherchent à en profiter.

L’équipe de réparation est la propre action des acheteurs et vendeurs. En effet, l’action d’achat et de vente simultanées compresse les bénéfices disponibles. Plus d’acheteurs à l’entrée signifie une mauvaise exécution du marché. Plus de vendeurs à la sortie signifie une sortie plus bruyante. Le “slip” détruit le marge boursière. La marge diminue.

L’horloge représente le temps lui-même. Une frontière ne peut pas durer indéfiniment, car le marché n’est pas statique. C’est un système adaptatif. Chaque participant rentable modifie le paysage pour celui qui suit.

Deux chemins, un seul numéro

Exécutons les calculs pour le compte d’Alice.

Chemin 1 : seul sur le marché.Le taux de rendement d’Alice est de 1 % par transaction, avec quatre transactions par mois. Le rendement mensuel est donc de 4 %. En année complète, cela représente environ 60 %. Elle utilise la méthode du compounding. Son compte se multiplie de deux fois en environ cinq mois.

Chemin deux : bondé.Quinze fonds échangent maintenant le même signal. Le coût de l’investissement d’Alice double. L’écart entre les prix triple, car la liquidité est consommée au même moment. Son avantage de 1% devient alors 0,25%. Quatre transactions par mois lui permettent d’obtenir 1% par mois – soit environ 12% annuellement. Cela reste positif, mais ce n’est plus exceptionnel.

Chemin trois : bondé et erroné.Le signal était seulement de 1 % au départ. Les coûts liés à Alice ont maintenant consumé tout l’avantage potentiel. Elle paie pour des transactions qui ne rapportent rien. Puis, un changement dans le régime du marché se produit – la volatilité augmente, la liquidité diminue… et ces mêmes coûts rendent la stratégie déficiente. Alice perd désormais de l’argent en suivant des règles qui, autrefois, lui permettaient de gagner de l’argent.

Ce n’est pas un scénario hypothétique. C’est ce que les fonds quantiques font tous les jours… et c’est ce qui cause la destruction de la plupart d’entre eux.

La vitesse limite diminue.

La décroissance alpha n’est pas un processus lent. Elle s’accélère.

Sur les marchés électroniques aux États-Unis et en Europe, on estime que les signaux prédictifs perdent de leur valeur.5 % à 10 % de leur efficacité chaque annéeDans des conditions de stress – comme celles qui surviennent lors des appels de marge, des ventes forcées ou des ruptures de corrélation – la dégradation se produit plus rapidement.

Au niveau de la vitesse, la course est maintenant mesurée en microsecondes. Un retard de quelques secondes dans l’exécution de l’action entraîne une diminution des bénéfices de la stratégie de 5,6 % aux États-Unis et presque 10 % en Europe. Dans des conditions instables, cette différence peut transformer une stratégie rentable en une stratégie à pertes sèches en quelques instants.

Le coût de participation à cette compétition est énorme. Les cartes matérielles FPGA se vendent entre 2 000 et 15 000 dollars chacune. La construction du premier dispositif permettant de traiter les données provenant des FPGA peut atteindre 5,3 millions de dollars. Chaque dispositif supplémentaire entraîne une augmentation de coûts de 400 000 à 600 000 dollars. C’est le coût de maintenance pour un dispositif qui pourrait cesser de fonctionner avant même que les investissements ne soient rentables.

La crise financière de 2007 : que se passe-t-il lorsque la même faute frappe tout le monde ?

Le décadage alpha est un problème. Que se passe-t-il lorsque des milliers de fonds quant commencent à utiliser des stratégies presque identiques, et que toutes ces stratégies échouent en même temps ?

En août 2007, une crise liée aux prêts hypothécaires subprimes a entraîné des pertes dans l’ensemble du marché quantitatif. Des dizaines de fonds d’assurance-crise quantitatifs, qui appliquaient des stratégies financières similaires, ont donc perdu de l’argent.150 milliardsEn quelques semaines à peine. Le déclencheur était dans une catégorie d’actifs complètement différente, mais le mécanisme en question était un décomposition alfa extrêmement intense : tout le monde achetait les mêmes actions en même temps. Lorsqu’un choc se produisait, tout le monde essayait de vendre en même temps.

Les modèles supposaient que les corrélations entre les actifs étaient d’environ 0,25. Pendant la crise, ces corrélations ont augmenté à 0,95. Les avantages de la diversification ont disparu simultanément pour tous les portefeuilles. Les stratégies ne se sont pas arrêtées à gagner de l’argent : elles ont entraîné des pertes importantes, car il était impossible de sortir du portefeuille sans perdre de l’argent.

Neuf ans plus tôt, Long-Term Capital Management – dirigé par des lauréats du prix Nobel – a perdu 4,6 milliards de dollars à cause d’une même erreur statistique : il a supposé que l’avenir serait similaire au passé, et que les distributions statistiques normales pouvaient contenir des événements vraiment extrêmes.

Les deux situations de dégradation partagent la même cause racine. Les stratégies qui semblent solides en testback sont fragiles sur le marché réel, car elles reposent sur des conditions qui pourraient se détériorer ou se rompre au fil du temps.

Lorsque l’analogie se brise

La machine à boissons a maintenant accompli sa tâche. C’est ici que ça tombe en panne.

Les avantages commerciaux réels ne se fixent pas simplement… ils évoluent. Un modèle peut cesser d’être efficace dans un marché, mais réapparaître dans un autre. Un avantage peut survivre à une fréquence différente. La foule n’arrive pas tout d’un coup ; elle arrive progressivement. La dégradation est souvent suffisamment lente pour que un fonds semble rentable pendant des années, avant que la situation ne devienne catastrophique.

Donc, certaines opportunités de trading sont plus difficiles à exploiter que d’autres. Les stratégies qui reposent sur des avantages réels en termes d’informations, des inefficacités structurelles dans les marchés où il y a moins de participants, ou une traitement de signal vraiment novateur, sont plus résistantes. Mais “plus résistant” ne signifie pas “immunité”. Chaque opportunité de trading a une date d’expiration.

Enfin, le backtest ne ment pas, mais il vous raconte une histoire du passé dans un langage que l’avenir ne parle plus. Ajouter des filtres et des paramètres à une stratégie qui s’appauvrit avec le temps – ce que font la plupart des traders en difficulté – ne permet pas de retrouver l’avantage. Cela ne fait que rendre le modèle…plus fragileChaque paramètre supplémentaire ajoute un degré de liberté, ce qui augmente la sensibilité au bruit. Ainsi, la stratégie est plus susceptible de échouer lorsque les conditions changent.

Rapporter le modèle à la question de base.

Si vous êtes un investisseur qui évalue un fonds quantitatif, une stratégie systématique ou tout produit qui prétend générer de l’alpha grâce à des patterns et des algorithmes, la question n’est pas de savoir si cette stratégie fonctionne. La question est plutôt de savoir si elle continue à fonctionner, à quelle vitesse elle s’affaiblit, et si le gestionnaire dispose de l’infrastructure – ainsi que de l’honnêteté – pour vous indiquer lorsque cet avantage disparaît.

Un fonds qui a obtenu la même rentabilité de 15 % pendant douze ans consécutifs n’est pas nécessairement un bon investissement. C’est peut-être un fonds qui n’a pas encore rencontré les problèmes liés au changement de régime, à la surpopulation ou aux chocs de liquidité qui pourraient détruire la stratégie sur laquelle il est basé. La cohérence sur une période de dix ans est parfois simplement une question de chance, sans aucune justification sérieuse.

Si vous vous souvenez d’un seul test, utilisez celui-ci : demandez quelles sont les sources actuelles d’alpha du fonds, quand elles ont été découvertes, et comment elles sont gérées au fur et à mesure qu’elles se dégradent. Un gestionnaire qui sait identifier quelles sources sont actives, celles qui s’amenuisent, et celles qui ont été retirées du système, est vraiment compétent. Un gestionnaire qui insiste pour que la machine fonctionne comme elle le faisait lors du backtest, soit mente, soit ne suit pas les tendances du marché.

La machine à vente automatique ne reste pas cassée pour toujours. Mais les profits qu’elle génère non plus. L’horloge, en revanche, continue de fonctionner indéfiniment.