Cahiers Lesde l’ILB - Louis Bachelier · 4 LES CAHIERS DE L’ILB LES CAHIERS DE L’ILB 5 ÉDITO La microstructure des marchés au 21e siècle Dans un marché de concurrence parfaite

Novembre 2012

N7Microstructure des MarchsAvec le concours de

cArole GressechArles-Albert lehAlleFrdric AberGel

JeAn-PhiliPPe bouchAudlAurence lescourretMAthieu rosenbAuM

Cahiers de lILBLes

LES CAHIERS DE LILB 32 LES CAHIERS DE LILB

La fragmentation du flux dordres entre lieux dexcutionQUEL EST SON EFFET SUR LA LIQUIDIT ?

Par Carole Gresse

La microstructure de march est un lment cl du trading intradayCOMBIEN ET QUELLE VITESSE UN TRADER DOIT-IL ACHETER ?

Par Charles-Albert Lehalle

Les effets Lead/Lag dans le trading haute frquenceQUELLES EN SONT LES OBSERVATIONS EMPIRIQUES ?

Par Frdric Abergel

Limpact des transactions sur les variations de prixLES MARCHS LIQUIDES SONT-ILS VRAIMENT SI LIQUIDES ?

Par Jean-Philippe Bouchaud

Rle de linformation non fondamentale : lexemple de la pr-ouverture du NASDAQCOMMENT LINFORMATION NON-FONDAMENTALE INFLUENCE-T-ELLE LA FORMATION DES PRIX DOUVERTURE DU MARCH ?

Par Laurence Lescourret

Actifs grand tick : spread implicite et taille de tick optimaleCOMMENT PROPOSER UNE VALEUR DE TICK OPTIMALE ?

Par Mathieu Rosenbaum

PUBLICATION DE LINSTITUT LOUIS BACHELIERPalais Brongniart28 place de la Bourse - 75002 PARISTl. 01 73 01 93 40www.institutlouisbachelier.orgwww.finXchange.org

DIRECTEUR DE LA PUBLICATIONJean-Michel Beacco

RDACTRICE EN CHEFIsaure du FretayAvec la collaboration de Ryadh Benlahrech

CHEFS DE PROJETCyril ArmangeLoc Herpin

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CONTRIBUTEURS Initiative de recherche Microstructure des Marchs Chaire Finance Quantitative Chaire Risques Financiers

CONCEPTION GRAPHIQUE, COUVERTURE ET RALISATIONLa Cote Bleue10-12 place Vendme - 75001 ParisTl. 01 44 76 85 85www.lacotebleue.fr

IMPRIMEURKava42, rue Danton - 94270 Le Kremlin-BictreTl. 06 14 32 96 87

Novembre 2012




Cahiers de lILBLes

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SOMMAIRE

Universit Paris-Dauphine

Avec le soutien de linitiative de recherche Microstructure des Marchs

Et ses partenaires : Collge de France et Crdit Agricole Cheuvreux

Avec le soutien de la chaire Finance Quantitative

Et ses partenaires : cole Centrale Paris et BNP PARIBAS

cole Polytechnique et Capital Fund Management (CFM)

ESSEC Business School

Avec le soutien de la chaire Risques Financiers

Et ses partenaires: cole Polytechnique, cole des Ponts Paris Tech, Universit Pierre et Marie Curie et Socit Gnrale

Cration dquipes scientifiques dexcellence

LInstitut Louis Bachelier (ILB) est un Laboratoire dExcellence en rseau qui mobilise plus de 200 chercheurs uvrant dans diffrentes disciplines telles que les mathmatiques et lconomie. Titulaires des chaires de recherche de lILB, ils produisent des travaux scientifiques de premier plan et publient dans les meilleures revues.

Cration de programmes de recherche en lien direct avec lindustrie financire : 32 chaires et initiatives de recherche ont t cres sous lgide de lInstitut Europlace de Finance (EIF) et de la Fondation du Risque (FDR) depuis 2007.

Gestion et montage de projets R&D innovants en collaboration avec le Ple Finance Innovation.

Contribution et soutien lmergence de nouvelles formations aux niveaux licence, master et doctorat en phase avec les besoins de la Place de Paris.

Coopration avec des universits et centres de recherche franais, europens, amricains et asiatiques.

Espace de rflexion et de dbats lchelle europenne

LInstitut Louis Bachelier constitue un lieu de rencontre et de mise en relation unique destin favoriser les interactions entre le monde de la recherche et les acteurs conomiques.

Financial International Risks Forum : cette manifestation annuelle a pour objectif de prsenter les meilleurs travaux de recherche internationaux et dchanger, par le biais de dbats et de tables rondes, sur les proccupations des acteurs conomiques.

Les Semestres Thmatiques : organiss sous forme de confrences, de sminaires et de cours, les semestres thmatiques visent favoriser les changes entre acadmiques et professionnels sur une problmatique commune.

Les Ateliers Thmatiques : rpondent la volont de confronter les chaires de recherche un questionnement de la profession.

Les Matinales Scientifiques : ont pour objet de faire le point sur les derniers dveloppements de la recherche en finance travers les projets de recherche soutenus par lInstitut Europlace de Finance.

Promouvoir, partager et diffuserla recherche en finance

www.insti tut louisbachelier.org

Valorisation de la recherche

LInstitut Louis Bachelier assure la diffusion la plus large et la plus efficace des rsultats issus de ses programmes de recherche auprs notamment des autorits de rgulation franaises et europennes.

Revue trimestrielle Les Cahiers de lILB qui prsente des travaux de recherche issus de ses chaires et initiatives de recherche dans un langage accessible un large public.

Publication darticles de recherche, de white papers et de policy papers dans des revues telles que Bank Market Investors (BMI), Risques et Banque.

Portail de la Recherche en Finance en partenariat avec lAGEFI.

Rseau communautaire de la recherche en financewww.finXchange.org

FONDATIONS DE RECHERCHE PARTENAIRES :

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DITOLa microstructure des marchs au 21e sicle

Dans un march de concurrence parfaite au sens walrasien, les prix se fixent de manire galiser loffre et la demande. Il sagit toutefois dun processus abstrait, qui ne tient pas compte des frictions dcoulant des transactions. Il fait en outre limpasse sur la manire concrte dont la demande sarticule et les transactions seffectuent. La microstructure des marchs tudie ce processus. En 2005, nous avons publi une tude portant sur les aspects thoriques, empiriques et politiques de la discipline (B. Biais, L. Glosten et C. Spatt, 2005). Est-elle toujours dactualit ? En un sens, non, notre tude est obsolte. Comme le souligne C. Gresse (2012), les transactions lectroniques ont connu un essor fulgurant, de nombreuses plates-

formes concurrentes ont t lances et les marchs sont fragments. C-A. Lehalle (2012) ajoute que les acteurs de march ont dvelopp diffrentes stratgies en rponse ce nouvel environnement. Ils rpartissent leurs transactions sur plusieurs marchs et dans le temps en recourant pour ce faire des ordinateurs qui leur permettent de collecter et traiter les informa-tions de manire trs rapide. Ces traders algorithmiques sappuient sur des analyses statistiques de march sophistiques, dans lesprit de celles prsentes par F. Abergel et N. Huth (2012), B. Toth, Y. Lemprire, C. Deremble, J. de Lataillade, J. Kockelkoren, et J-P. Bouchaud (2011), ou K. Dayri et M. Rosenbaum (2012). Par consquent, tous les oprateurs utilisent dsormais la fois des ordres au march et cours limit. La situation a considrablement volu depuis les annes 1970 et 1980, poque laquelle ont merg les premiers ouvrages traitant de la microstructure des marchs. Les premires tudes consacres la discipline (T. Ho et H. Stoll, 1983, L. Glosten et P. Milgrom, 1985, A. Kyle, 1985) proposaient un modle opposant des teneurs de march comptitifs non informs des traders disposant dinformations stratgiques. B. Biais, D. Martimort et J-C. Rochet (2000) ont par la suite affin ce modle en faisant intervenir des fournisseurs de liquidits stra-tgiques plaant des ordres cours limit. Etant donn que ces modles se fondent sur une relation arbitraire entre les fournisseurs de liquidits qui tablissent les prix ou placent des ordres cours limit et les demandeurs de liquidits qui ces prix sont destins, ils sont incompatibles avec la mcanique actuelle des marchs actions.Nous manquons donc cruellement de modles permettant aux traders de choisir entre ordres au march et cours limit. T. Foucault (1999) a certes apport une contribution fondamentale en la matire, mais il reste de nombreux progrs accomplir dans cette voie. Il est en outre ncessaire dentreprendre davantage de recherches empiriques, les ouvrages antrieurs (p. ex. B. Biais, P. Hillion et C. Spatt, 1995) adoptant essentiellement un angle descriptif. Il nous faut procder des analyses structurelles, valuer les paramtres fondamentaux (p. ex. asymtrie dinformation) et identifier les caract-ristiques des modles plus/moins en ligne avec les donnes ainsi que les donnes qui sont intgres ou non aux modles. Le dveloppement du trading haute frquence est galement devenu un sujet de proccupation, B. Biais, T. Foucault et S. Moinas (2012) ayant avanc lhypothse quil pourrait engendrer une hausse de lantislection sur les marchs, et par consquent rduire la liquidit. Ici encore, des tests empiriques simposent. Dans le mme temps, la menace que consti-tuent les traders haute frquence dans les carnets transparents et dynamiques composs dordres cours limit a pouss les investisseurs plus lents vers dautres mcanismes de march, tels que les dark pools (cf. C. Gresse 2012) ou les call auctions (p. ex. ouverture et pr-ouverture correspondante) (cf. B. Biais, P. Hillion et C. Spatt, 1999, et L. Lescourret, 2012). Il serait intressant, tant dun point de vue acadmique que politique, de reconsidrer cette vieille question : les marchs doivent-ils imprativement tre continus ? Ou ne serait-il pas plus judicieux denvisager des batch auctions squentielles ?

Bruno Biais

Rfrences :

Abergel, F., 2012, High Frequency Lead/lag Relationships Empirical facts. Bouchaud, J. P., 2012, Anomalous Price Impact and the Critical Nature of Liquidity in Financial Markets. Biais, B., L. Glosten and C. Spatt (2005) Market Microstructure : a Survey of Microfoundations, Empirical Results and Policy

Implications, Journal of Financial Markets, vol. 8, n. 2, May 2005, p. 217-264. Biais, B., P. Hillion, and C. Spatt, 1995, An Empirical Analysis of the Limit Order Book and the Order Flow in the Paris Bourse,

Journal of Finance, 50, 1655-1689. Biais, B., P. Hillion, and C. Spatt, 1999, Price Discovery and Learning during the Preopening Period in the Paris Bourse, Journal

of Political Economy, 107, 1218-1248. Biais, B., D. Martimort, and J. Rochet, 2000, Competing Mechanisms in a Common Value Environment, Econometrica, 68, 799-

838. Biais, B., T. Foucault and S. Moinas, 2012, Equilibrium High--Frequency Trading. Foucault, T., 1999, Order Flow Composition and Trading Costs in a Dynamic Limit Order Market, Journal of Financial Markets,

2, 99-134. Glosten, L., and P. Milgrom, 1985, Bid, Ask and Transaction Prices in a Specialist Market with Heterogeneously Informed Traders,

Journal of Financial Economics, 14, 71-100. Gresse, C., 2012, Effects of Lit and Dark Trading Venue Competition on Liquidity : The MiFID Experience. Ho, T., and H. Stoll, 1983, The Dynamics of Dealer Markets Under Competition, Journal of Finance, 38, 1053-1074. Kyle, A., 1985, Continuous Auctions and Insider Trading, Econometrica, 53, 1315-1335. Lescourret, L. 2012, Non-Fundamental Information and Market-Makers Behavior during the NASDAQ Preopening Session. Lehalle, C.A., 2012, Market Microstructure knowledge needed to control an intra-day trading process. Rosenbaum, M., 2012, Large tick assets: implicit spread and optimal tick size.

Outil du quotidien des acteurs de la recherche en banque, finance, assurance, finXchange.org cest :

Undossierditorial trimestriel issude lactualitdeschaireset initiativesderecherchedelILB

UnemissionRegardsdExpertsdanslaquellesontinterviewsdesacteursdelarechercheenfinance

Uncalendrierrpertoriantlesprincipalesmanifestationsscientifiquesdusecteur Unebasedeconnaissances,chercheursetarticlesderecherche,valorisantle

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LInstitut Louis Bachelier (ILB) et ses deux fondations de recherche, lInstitut Europlace de Finance et la Fondation du Risque, ont le plaisir de vous annoncer la sortie de finXchange.org, nouveau site web ddi la recherche en finance.FinXchange.org est un rseau social destin prioritairement la communaut de la recherche en banque, finance, assurance mais galement lensemble des dcideurs conomiques et politiques.

Cette nouvelle plate-forme rpond ainsi un double objectif :

Coordonner, animer et promouvoir lexcellence de la recherche en France et sur le plan international Informer et clairer lensemble des acteurs conomiques sur les enjeux de la recherche

Le site sinscrit dans la ligne du projet LABEX Finance et Croissance Durable, dont lILB est porteur, qui consiste dvelopper la recherche et la formation de haut niveau ainsi qu fdrer lensemble des acteurs de la recherche en finance.

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6 LES CAHIERS DE LILB LES CAHIERS DE LILB 7

Auparavant, les marchs boursiers taient consolids et en quasi-mono-pole, en raison de la diminution du cot marginal dune transaction en fonction des quantits dordres excuts sur le march. Cependant, avec lvolution des technologies et les changements rglementaires instaurs par la direc-tive MIF, la concurrence entre les lieux dexcution des ordres est apparue en Europe, au cours des dernires annes. Cette directive europenne, entre en vigueur le 1er novembre 2007, a aboli la rgle de concentration des ordres de trading. Dsormais, il y a trois lieux dexcution des ordres : les marchs rglements qui sont les Bourses ori-ginelles, les MTF (Multilateral Trading Facilities) et les internalisateurs sys-tmatiques. A leurs cts, on retrouve les oprateurs de gr gr (OTC). Ces derniers ne sont pas soumis aux mmes

rgles, mais ils ont une obligation de transparence post-ngociation.La fragmentation des marchs lec-troniques et ses consquences sur la liquidit sont trs importantes pour les rgulateurs, les metteurs et les ges-tionnaires de fonds, surtout avec lessor du trading haute frquence.

Commentmesurerlaliquidit?

La liquidit se mesure pour deux cat-gories dacteurs. Les traders locaux qui nont accs quaux Bourses primaires (Euronext, LSE...) et les traders globaux qui peuvent se connecter toutes les plateformes disponibles.Carole Gresse a opt pour trois indi-cateurs de liquidit, savoir le spread cot, le spread effectif et la profondeur de march. Le spread cot se dfinit par la fourchette offre/demande et corres-

Carole Gresse

Carole Gresse est professeur de finance lUniversit Paris-Dauphine, o elle anime lquipe de recherche DRM Finance. Elle est diplme de lESCP et docteur de lUniversit Paris-Dauphine. Sa thse de doctorat a obtenu le prix de thse de la Bourse de Paris et a reu une subvention publica-tion du Ministre de lEnseigne-ment Suprieur et de la Recherche. Carole Gresse a galement t laurate du Prix Gatan Pirou dcern par la Chancellerie des Universits de Paris en Sciences de Gestion et Sciences Economiques. Elle a publi plusieurs ouvrages en finance ainsi que plusieurs articles de recherche en microstructure des marchs financiers. Elle est galement consultante auprs de banques, de socits dinvestisse-ment et de bourses de valeurs.

La fragmentation du fluxdordres entre lieux dexcution

QUEL EST SON EFFET SUR LA LIQUIDIT ?

DaprsunentretienavecCaroleGresseetsonarticleEffectsofLitandDarkTradingVenueCompetitiononLiquidity :TheMiFIDExperience (UniversitParis-Dauphine)

BIOGRAPHIEEn Europe, lentre en vigueur de la directive MIF (Marchs dinstrumentsfinanciers),le1ernovembre2007,acrunenvironnementconcurrentielpourlessystmesetservicesdetrading.CaroleGresseamenunetudeempiriquesurdesactionseuropennesavantetaprslapplicationdelaMiFID(MarketsinFinancialInstrumentsDirective).Sonbut:dterminerleseffetspositifsetngatifsdelafragmentationdesmarchssurlaliquiditglobaleetlocale.

pond au cot de la liquidit. Le spread effectif est la diffrence entre le prix dexcution de lordre et le mid-quote, cest le cot de la liquidit effectivement pay lors dune transaction. La profon-deur de march se dfinit par la quan-tit de titres pouvant tre changs sans faire voluer le cours. Ensuite, ces indi-cateurs ont t calculs locale-ment sur chaque Bourse primaire, ainsi que globa-lement par une agrgation des cotations de tous les marchs. Les donnes des transactions et des cotations tudies dans cet article portent sur les valeurs du FTSE-100, du CAC 40 et du SBF120. Les titres financiers ont t volontaire-ment exclus, car ils taient beaucoup trop volatils.

LaliquiditavantetaprslaMiFID

Dans la premire approche de ltude empirique, le mois doctobre 2007 cor-respond la priode dobservation avant lapplication de la MiFID. Pour viter les altrations statistiques dues la crise fi-nancire de 2008, la chercheuse a choi-si les mois de janvier, juin et septembre 2009 comme priode post-MiFID. En raison des niveaux divers de volatilit et de fragmentation selon les priodes, le mois de septembre 2009 est le plus comparable celui doctobre 2007. La comparaison porte sur un chantillon de 140 actions dont 51 du FTSE-100, 32 du CAC 40 et 57 du SBF 120.Ce comparatif pr- et post-MiFID montre que les spreads ont diminu gra-duellement avec laugmentation de la fragmentation des flux dordres visibles. Cette rduction des spreads est deve-nue plus significative aprs juin 2009. Une tendance qui est toutefois moins

nette pour les moyennes que pour les grandes capitalisations, car leur flux dordres est moins fragment. Parmi les grandes capitalisations, la baisse des spreads a t beaucoup plus leve pour les actions cotes sur le LSE, qui est fortement concurrenc par la plate-forme CHI-X, explique Carole Gresse,

tout en ajoutant que la rduction de la profondeur de march d-coule dune autre raison. Elle sest produite en ma-jeure partie avant janvier 2009. Cela signifie quelle a t engen-

dre par dautres facteurs que la frag-mentation. En particulier, la chute des moyennes de profondeur de march et des tailles des transactions est peut-tre plus une consquence des algorithmes de trading que de la fragmentation.

Lanalyseensriestemporelleslivredesrponsesconcrtes

Dans la seconde approche, lobserva-tion porte sur 63 jours de trading (du 1/09 au 30/11/2009) et sur un chantil-lon de 152 actions dont 64 du FTSE-100, 32 du CAC40 et 56 du SBF 120. Cette analyse confirme que la fragmentation des marchs devrait tre vue comme une concurrence bnfique la liqui-dit globale. Au pire des ca s, elle ne laffecte pas. Dans la plupart des situa-tions, la fragmentation a des effets posi-tifs sur la liquidit locale des Bourses principales, souligne Carole Gresse. Cependant, le seul bmol observ concerne la profondeur de march des petites et moyennes capitalisations, qui peut tre affaiblie par la fragmentation. Quant aux internalisateurs, ils agissent positivement sur la profondeur de mar-ch mais pas forcment pour les four-chettes de prix.

Lanalyse en sries temporellespost-MiFID confirme que la frag-mentationdesmarchsadeseffetsbnfiques sur la liquidit globale.Cela est visible notamment par ladtentedesspreads.

Linternalisation et le DarkTradingamliorentlaprofondeurdeliquidi-tmaispeuventcontribuerlargirlesspreadspourcertainstitres.

Les diverses formes de DarkTrading doivent tre distinguespourvaluerleurimpactrelsurlaliquidit.

Carole Gresse sest intresse la fragmentation des marchs en Europe, afindvaluersonimpactsur la liquidit.ApartirdedonnesdetradingdehuitBoursesfournies par lIntelligent Financial Systems et par Markit BOAT, elle a compar laliquiditconsolidedesdiffrentesplates-formesenconcurrence,diteliquiditglobale,etlaliquiditdumarchprimaire,diteliquiditlocale,avantetaprslapplicationdeladirectiveMIF,enutilisantdesmesuresclassiquesdelaliquiditcommelesspreadsetlaprofondeurdemarch.Dansunepremireapproche,lachercheuseacomparlaliquiditavantetaprslaMiFID,ensebasantsurdesmoyennesmensuellesdactionseuropennes,toutenvitantsoigneusementlanne2008pourviterlesbiaisrelatifslacrisefinancire.Dansunesecondeapproche,elleaeffectuuneanalyseensriestemporelles,vialamthodologiedespanelspourmesurerlimpactdelafragmentationsurlaliquidit,aprslapplicationdelaMiFID.CaroleGresseconclutsonarticleparsesobservationssurlamliorationdelaliquiditgrcelafragmentationdescarnetsdordres.

MTHODOLOGIE

OHara,Maureen,andMaoYe,2011,Is Fragmentation Harming MarketQuality ?, Journal of FinancialEconomics,100(3),459-474.

Degryse, Hans, Frank de Jong,andVincentvanKervel,2010,TheImpact of MiFID on the MarketQualityofEuronext,workingpaper,TilburgUniversity.

Degryse, Hans, Frank de Jong,and Vincent van Kervel, 2011,The Impact of Dark and VisibleFragmentation on Market Quality,European Banking CenterDiscussionPaperNo.2011-013.

Riordan, Ryan, AndreasStorkenmaier,andMartinWagener,2010,Fragmentation,Competition,and Market Quality : A Post-MiFIDAnalysis,workingpaper,KarlsruheInstituteofTechnology.

Gresse, Carole, 2006, The Effectof Crossing-Network Trading onDealer Markets Bid/Ask Spreads,European Financial Management,(12)2,143-160.

Lafragmentationdesmarchspeutventuellementrduirelaprofondeurde liquiditauniveau localdespetitesetmoyennescapitalisations.Pourcecasdefigure,lesinvestisseursglobauxquiutilisentdesSmartOrdersRouter (SOR) bnficient dune meilleure liquidit que les investisseurslocaux.

Lasschementdelaliquiditetlafortevolatilitobservesen2008,justeaprs lapplicationde laMiFID,nesontpasdues la fragmentationdesmarchs,maisdautresfacteursnotammentlacrisefinancire.

RETENIR

Pour allerplus loin...

Recommandations

pr- et post-MiFID montre que les spreads ont diminu graduellement avec laugmentation de la fragmentation des flux dordres visibles

@RetrouvezlarticledeCaroleGressesurwww.finXchange.org

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La microstructure des marchs repr-sente un cosystme dans lequel les intrts des vendeurs rencontrent ceux des acheteurs, donnant ainsi naissance des changes. En effet, les millions dordres effectus, lenvironnement rgle-mentaire, les comportements de trading des agents, la vitesse des prises de dci-sion, les systmes denchres ou encore les interactions entre les diffrentes plate-formes lectroniques ont des incidences directes sur le processus de formation des prix.Ds lors, un des objectifs dun trader, quil travaille pour son propre compte ou pour un investisseur institutionnel, est doptimi-ser ses stratgies de trading pour minimi-ser son risque sans compromettre ses an-ticipations de gains. Le trading optimal ou

trading quantitatif consiste la recherche de lquilibre entre lapport de liquidit pour minimiser limpact de march et la consommation de liquidit pour rduire lexposition au risque de march. A ce niveau, la rationalisation de limplmen-tation des stratgies dinvestissement sur les marchs est primordiale (cf. larticle sur le trading quantitatif prsent dans le cahier de lILB n3).

Les interactions entre les acteurs g-nrentdesincidents

Les changements rglementaires interve-nus aux Etats-Unis (rglementation NMS en 2005) et en Europe (directive MIF en 2007) ont augment la concurrence entre les diffrents acteurs (plateformes bour-

La microstructure de march est un lment cl du trading intraday

COMBIEN ET QUELLE VITESSE UN TRADER DOIT-IL ACHETER ?

DaprsunentretienavecCharles-AlbertLehalle(CrditAgricoleChevreux)et sonarticleMarketMicrostructureknowledgeneeded tocontrolan intra-daytradingprocess,inHandbookonSystemicRisk(Jean-PierreFouqueetJosephLangsamEdt.)CambridgeUniversityPress,2013.

Le dveloppement tous azimuts du trading haute frquence, ainsi queles changements adopts par les rgulateurs, agissent directement sur leprocessusdeformationdesprixdesactifsfinancierschangssurlesmarchslectroniques. Charles-Albert Lehalle et son quipe se sont intresss cette thmatique rcente, en modlisant dynamiquement la faon dont leprixseforme,enformalisantlesstratgiesdemarketmakingetenanalysantstatistiquementunmodlestandarddetradingoptimal.

sires, market makers), conduisant une fragmentation des marchs. Par exemple, aujourdhui, une action peut tre cote sur plusieurs places boursires des prix trs lgrement diffrents (de lordre de centimes de pourcents), ce qui repr-sente un rel enjeu pour un investisseur institutionnel.Certes, les rgle-mentations am-ricaines et euro-pennes nont pas le mme degr de libralisation, mais leurs marchs lectroniques ont beaucoup en commun : les microstruc-tures de march voluent de manire similaire vers laugmentation du trading haute frquence, des temps de latence plus faibles et des interconnexions entre toutes les couches du march (investis-seurs, intermdiaires, oprateurs).Cette fragmentation des marchs a don-n lieu de nombreux incidents. Le flash crach intervenu le 6 mai 2010 aux Etats-Unis est lexemple le plus frappant : la conjonction des dfaillances entre toutes les couches du march (investisseurs institutionnels, intermdiaires, teneurs de march, oprateurs est certainement un lment crucial du flash crach, constate Charles-Albert Lehalle. Pour sa part, lEurope a subi plusieurs reprises des pannes informatiques provoquant des suspensions de cotation et un gel des changes.

Lemodletenduprendencomptelin-certitude

En dpit de ces nombreux incidents et dincessantes volutions, un trader garde toujours le mme objectif, savoir opti-miser ses stratgies de trading et antici-per ses pertes et profits. Pour ce faire, le modle dvelopp en 2000 par Almgren et Chriss est largement utilis et facile mettre en place. Il permet aux traders de

dcider quel rythme participer aux en-chres lectroniques, laide dun qui-libre moyenne-variance (cf. larticle sur le trading quantitatif prsent dans le cahier de lILB n3). Toutefois, les chercheurs de lquipe quantitative du Crdit Agricole Chevreux ont voulu aller plus loin, en intgrant ce

modle un point de vue statistique : nous y avons ajout des estima-tions et des oppor-tunits statistiques pour les arbitra-gistes notamment.

En effet, lincertitude sur les prochaines minutes est plus faible que sur les deux prochaines heures, il faut donc oprer des changements dans les quations ori-ginales, explique Charles-Albert Lehalle. Et dajouter : le modle tendu permet de savoir combien de titres un trader doit acheter et quelle vitesse. Cela instaure une relation entre les opportunits de prix et la liquidit habituellement disponible.

Loptimisationgographiquencessiteunlogiciel

En plus de devoir optimiser ses stratgies de trading dans le temps, un trader doit galement faire face aux disparits go-graphiques des marchs. En effet, une action France Tlcom peut tre chan-ge sur Euronext (ancienne Bourse de Paris), sur Chi-X, BATS Europe ou encore Turquoise, pour ne considrer que les plus importantes plateformes existantes. Mme si Euronext a dplac ses serveurs dans la banlieue de Londres, le temps de parcours dun message lectronique jusqu chacune des plateformes nest pas le mme. De ce fait, le recours un Smart Order Router (SOR) est indispen-sable. Ce type de logiciel est ddi la division des ordres dans lespace, afin dobtenir la liquidit souhaite aussi vite que possible.

lincertitude sur les prochaines minutes est plus faible que sur les deux prochaines heures

Une bonne comprhension du pro-cessusdeformationdesprixesttrsimportante. Les modles ont besoindintgrer quelles sont les sourcesde leurs performances et de leursrisques entre la planification desordres, les interactionsdanslescar-netsdordres,limpactdemarchouencorelesmouvementsdeprix.

Les rgulateurs doivent adopter desnormes en adquation avec lauto-matisation des transactions, afin degarantir un processus de formationdes prix le moins manipulable pos-sible.

Recommandations

Olivier Guant, Charles-Albert Lehalle, and Joaquin F. Tapia. Dealing with the inventory risk : a solution to the market making pro-blem. Mathematics and Financial Economics, September 2012.

Charles-Albert Lehalle, Olivier Guant, and Julien Razafinimanana. High frequency simulations of an or-der book : a Two-Scales approach. In F. Abergel, B. K. Chakrabarti, A. Chakraborti, and M. Mitra, edi-tors, Econophysics of Order-Driven Markets, New Economic Windows. Springer, 2010.

Sophie Laruelle, Charles-Albert Lehalle, and Gilles Pags. Optimal posting distance of limit orders : a stochastic algorithm approach. December 2011.


Ilexistedesmodlespermettantdoptimiser lerythmedutrading.Ilssontbasssurdesquilibresmoyenne-varianceousurducontrlestochastique.

Lesalgorithmesdetradingdoiventtretestsetleursensibilitauxcondi-tionsdemarchvalue.

Unebonnecomprhensionduprocessusdeformationdesprixestnces-saire.Unemodlisationdelamicrostructure(enutilisantparexempledesmodlesde jeuxchampsmoyens)permetdclairer lesrgulateurssurlimpactdunemodificationdesrglesdesenchres.

RETENIR

@RetrouvezlarticledeCharles-AlbertLehallesurwww.finXchange.org

Charles-Albert Lehalle

Charles-Albert Lehalle est respon-sable de lquipe de recherche quantitative de Crdit Agricole Cheuvreux, en charge de lopti-misation de la ngociation sur les marchs action. Cit comme expert par la Commission Europenne et le Snat franais, il donne le cours de trading quantitatif au Master Probabilits et Finance de lUniversit Pierre et Marie Curie (Paris 6) cohabilit avec lcole Polytechnique ainsi quau Master de finance, conomie et assurance de lUniversit Paris-Dauphine. Titulaire dune thse en mathmatiques ap-pliques, expert en thorie de linfor-mation, apprentissage statistique et contrle, il a publi de nombreux articles sur le contrle optimal du trading, lestimation du market im-pact et la mesure de lefficacit dun processus de ngociation.

BIOGRAPHIE

Depuis lessor du trading haute frquence, lavnement de la crise financire de2008et lesvolutionsrglementairesrcentes, laugmentationde lacomplexitdesprocessus de formation des prix sur les marchs financiers, est devenue un enjeucrucial pour les rgulateurs et les investisseurs. Charles-Albert Lehalle et ses co-auteurs ont souhait tudier de plus prs ce sujet. Aprs avoir dfini des notionscaractrisantlesmarchsactuels,telsquelamicrostructuredemarch,ledesigndemarchou la fragmentationdesmarchs, lesauteursontexpliqu limportancedesinteractionsexistantentrelesdiffrentsacteursdemarch,enlesillustrantavecdesexemplesprcis(leflashcrachdu6mai2010oulesdiffrentespannesconstatesenEurope).Puis,ilsonttendulemodledetradingoptimaldveloppparAlmgren-Chrissen2000,enyajoutantunpointdevuestatistique,afindeconcluresurdesrecommandationspratiques.

MTHODOLOGIE



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Dcrypter lactualit conomique Prsenter un programme de

recherche Annoncer une manifestation

scientifique

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Cahiers de lILBLes

Service abonnement

Axs sur une thmatique transversalevisant mettre en vidence diffrentesapproches scientifiques, les Cahiers delILBprsententdesarticlesderechercheralissdanslecadredeseschaires.

Les Cahiers de lILB sont publistrimestriellement.Lesprochainsnumrosporteront sur la Finance Durable et laFinanceComportementale.

Regards dExperts

6th Financial Risks International Forum

LIQUIDITY RISKPARIS, MARCH 25 & 26, 2013

CALL FOR PAPERS

The Financial Risks International Forum on Liquidity Risk is an International Research Forum for academics and professionals organised by the Institut Louis Bachelier (ILB), the Europlace Institute of Finance (EIF) and the Fondation du Risque.

We invite academics, professionals and regulators to submit papers for this meeting which will take place in Paris on March 25 & 26, 2013.

OBJECTIVES

The forum pursues three objectives : to identify the main streams of research that will structure the Finance and Insurances evolutions in the future; to organize presentations and debates between academics and professionals on these new trends; to assess the market and regulatory impacts of these evolutions.

TOPICS

Market liquidity, liquidity measure, liquidity risk premium; Funding liquidity and counterparty risk, liquidity spirals, bank runs, systemic risk; Global liquidity (public, private), leverage and macroeconomic determinants; Liquidity and regulation, financial innovations (derivatives, securitization); Asset Management with illiquid assets; Intraday liquidity and optimal execution; Investors behavior in liquidity crises.

PAPER SUBMISSION

A complete paper in PDF format must be submitted electronically by December 2, 2012 using the submission form : http://www.institutlouisbachelier.org/risk13

The results of the selection procedure will be set by mid-January 2013.

For any inquiry : [email protected]

EXPENSES

The Institut Louis Bachelier (ILB) may cover part of travel and accommodation expenses for the authors of selected papers (upon request and only for speakers).

Une mission avec des chercheurs et des professionnels spcialiss en conomie et en finance pour :

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La thorie financire classique postule labsence darbitrage sur les marchs financiers. Il est donc impossible de pr-voir les performances des actifs. De ce point de vue, les effets Lead/Lag, qui se caractrisent par le fait que des actifs influencent dautres actifs avec un temps davance, ne sont pas censs exister. Ce postulat de base se vrifie, lorsque lhorizon temporel est dune journe : A lchelle journalire, il ny a pas deffet Lead/Lag, car les imperfections de mar-ch disparaissent, confirme Frdric Abergel. Cependant, ce mme postulat ne sapplique pas au trading haute fr-quence qui utilise une chelle de temps de lordre de la milliseconde. Selon le principe de lefficience des marchs,

il serait impossible de prvoir le sens de variation dun actif partir de celui dun autre actif. Cependant, les rsultats empiriques dmontrent le contraire, en constatant des imperfections de mar-ch dont font partie les effets Lead/Lag, affirme Frdric Abergel. Quels sont ces rsultats empiriques ? Comment ont-ils t mens ? Quelles conclusions ap-portent-ils ?

CommentleseffetsLead/Lagont-ilstmesurs?

A partir de la puissante base de don-nes RTCE dveloppe par Reuters, les chercheurs ont tudi sur une chelle de temps trs fine, les effets Lead/Lag sur 43

Frdric Abergel

Frdric Abergel est professeur contractuel lEcole Centrale Paris, directeur du laboratoire de Mathmatiques Appliques aux Systmes, titulaire de la chaire de finance quantitative BNP Paribas. Il a dbut sa carrire en tant que charg de recherche au CNRS, et a travaill pendant dix ans dans le dpartement de mathmatiques de lUniversit dOrsay Paris XI, pour lequel il a apport dimportantes contributions dans les domaines de la dynamique des fluides, du contrle optimal et des systmes dynamiques. Il sest ensuite orient vers le secteur financier pour oc-cuper plusieurs postes danalyste quantitatif auprs de grandes ins-titutions financires. Il travaillait sur des plateformes de trading, princi-palement dans le secteur des dri-vs. Depuis son retour au monde acadmique en 2007, M. Abergel a mis sur pied un groupe de recherche ax sur ltude des proprits empi-riques et des modles mathma-tiques de la microstructure des mar-chs, les donnes haute frquence, le trading algorithmique, le pricing et la couverture des instruments drivs. Il est linitiateur ou le coor-ganisateur de plusieurs confrences internationales sur la microstructure des marchs et la finance quantita-tive, lditeur de plusieurs actes de confrences (Econophysics of order-driven markets, Springer ; Market microstructure : confronting many viewpoints, Wiley,...) et membre du Bureau Executif Scientifique de lIns-titut Louis Bachelier et de la fonda-tion CFM pour la recherche.

Les effets Lead/Lag dans le trading haute frquence

QUELLES EN SONT LES OBSERVATIONS EMPIRIQUES ?

Daprs un entretien avec Frdric Abergel et son article High FrequencyLead/LagRelationshipsEmpiricalfacts(chairedefinancequantitative,EcoleCentraleParis),co-critavecNicolasHuth(Natixis,EquityMarket).

Letradinghautefrquenceprenddeplusenplusdampleursurlesmarchsfinanciersmondiaux.Dansleurqutedeperformance,lesprofessionnelsdelafinancedoiventsadaptercettepratiquercentecontenantdespostulatsempiriques(oufaitsstyliss),quicontredisentlathorieconomiqueclassique.FrdricAbergeletsonco-auteursesontintressslundeux:leseffetsLead/Lag,eneffectuantunetudedobservationsurdesactionsetdesfuturessurindice.

actions dont celles du CAC 40, ainsi que sur les futures sur CAC 40, Footsie 100, Dax et SMI. Les phnomnes Lead/Lag proposent une prdictibilit dun actif par rapport un autre. Nous avons tudi de nombreuses paires dactifs pour les dmontrer, explique Frdric Abergel. Aprs le recueil de donnes, les auteurs ont calcul les corrlations croises entre les actifs, grce lestima-teur dHayashi-Yoshida. Celui-ci permet destimer des donnes asynchrones, comptabilises en tick par tick. Ds lors, il est possible de mesurer les effets Lead/Lag sur une chelle de temps trs courte. Pour prouver lexistence de ces phnomnes, les chercheurs ont effec-tu des mesures de dissymtrie de la fonction de corrlation croise. Quand on trace une fonction de corrlation croi-se, on observe le premier actif dans le pass, afin de voir sil a une influence sur le second actif, et vice-versa. Lorsquil y a une asymtrie de la fonction, le pass dun des actifs influe sur le futur de lautre, prcise Frdric Abergel. Ensuite, pour confirmer lintuition de base selon laquelle des actifs mnent dautres actifs avec un temps davance, les chercheurs ont compar des indicateurs de liqui-dit classiques, tels que les niveaux de turnover et de volatilit, avec les effets Lead/Lag.

Que se passe-t-il lors de forts mouve-mentsdeprix?

Les auteurs se sont intresss ce type de cas particuliers et de leurs incidences sur les effets Lead/Lag. Pour ce faire, ils ont introduit un seuil dans lestimateur de

corrlation, afin de dterminer lampleur des effets Lead/Lag. Ces derniers sont beaucoup plus prononcs lorsquil y a de grandes variations de prix, car lasy-mtrie et la corrlation y sont leves.

Lesactifslesplusliquidessontmeneursparrapportauxautres

Les effets Lead/Lag diffrent selon le type dactifs tudis. Daprs les au-teurs, les effets sont beaucoup plus importants entre un future sur indice et une action appartenant ce mme indice : En gnral, on observe que le march des futures sur indice est beau-coup plus liquide que le march actions. Il est donc leader et bnficie dune trs forte corrlation, note Frdric Abergel. A linverse, les effets Lead/Lag sont plus faibles entre deux actions, sans pour autant tre nuls : Dans un mme sec-teur industriel, une action aura souvent

tendance domi-ner et donner le ton aux autres. Lestimation des effets Lead/Lag met en vidence ce genre de

comportement. Ainsi, il est possible de comprendre le temps de raction des actions par rapport dautres, pour-suit Frdric Abergel. Avec un taux de russite de 60 %, lorsque les auteurs ont tent de prvoir la variation dune action avec lobservation passe du future sur lindice auquel elle appartient, cette tude empirique se rvle concluante. Cependant, cela ne permet pas n-cessairement de gnrer des profits en envoyant seulement des ordres au mar-ch, en raison des spreads entre les prix dachat et de vente, prviennent les auteurs.

les effets Lead/Lag diffrent selon le type dactifs tudis

Intuitivement, il estadmisquunactif trs liquide (le leaderou lemeneur) influenceunautreactifunmomentultrieur(lelaggeroulesuiveur).FrdericAbergeletsonco-auteur ont souhait tudier deplusprs cesphnomnes (appelseffets Lead/Lag)entrediffrentsactifsfinanciers.Toutdabord,ilsontutilislabasededonnesRTCE (Reuters Tick Capture Engine), afin de collecter les donnes relatives touteslestransactionsboursires.Cesdonnessontcalculesentickentick(toutvnement qui influe sur les prix ou les carnets dordres), ce qui permet lanalysedhorizonstemporelstrscourts.Ensuite,ilsontutilisunestimateurdauxauteursjaponaisHayashi etYoshida, pour calculer les corrlationsasynchronesetmesurerleseffetsLead/Lag.Puis, ilsonteffectudesmesuresdedissymtriede la fonctiondautocorrlation,danslebutdobserverlesinfluencesdesactifsmeneurssurlesactifssuiveurs.Enfin,ilsontcomparleseffetsLead/Lagavecdesindicateursclassiquesdeliquiditpourconfirmer lintuitiondebase;avantdtudierdescasparticuliersetdeconclurepardesrecommandationspratiques.

MTHODOLOGIE

BIOGRAPHIELutilisationde lestimateurdHayashiet Yoshida est trs utile lorsqueles donnes analyses sont asyn-chrones,cequiestlecaspourletra-dinghautefrquence.

La connaissance des effets Lead/Lag sur les marchs financiers peuttre utilise pour prvoir lvolutioncourttermedesactifssuiveurs.Laconstructiondestratgiesdarbitragestatistiqueestainsipossible.

Les effets Lead/Lag sont beaucoupplus prononcs en termes dasym-trieetdecorrlation, lorsque lesva-riationsdeprixsontleves.

Recommandations

N.Huth,F.Abergel,Somerecentre-sultsonhighfrequencycorrelation,in Market microstructure : confron-ting many viewpoints, F. Abergel,J.-P. Bouchaud, T. Foucault, C.-A.Lehalle, M. Rosenbaum (editors),Wiley,2012

F.AbergelandF.Pomponio.Multiple-limits trades : empirical facts andapplication to lead-lag measures,http://fiquant.mas.ecp.fr/index_files/tradeThroughs.pdf,(toappear)

J.E. Griffin and R.C.A. Oomen.Covariance measurement in thepresence of non-synchronous tra-ding and market microstructurenoise. Journal of Econometrics,160(1):5868,2011.


LeseffetsLead/Lagsonttrsprononcsentreunfuturesurindiceetuneactionappartenantcemmeindice,alorsquilssontmoinsvisiblesentredeuxactions.

Lobservationdupassducontrat futurepermetdeprvoir laprochainevolutiondumidquote(prixdquilibreentreoffreetdemande)duneactiondans60%descas.

Lesactifslesplusliquidesquiontparexempleunfaiblespreadentreoffreetdemandeonttendancemenerlesautresactifs.

RETENIR

@RetrouvezlarticledeFrdricAbergelsurwww.finXchange.org

http://fiquant.mas.ecp.fr/index_files/tradeThroughs.pdfhttp://fiquant.mas.ecp.fr/index_files/tradeThroughs.pdfhttp://www.finxchange.org


Jean-Philippe Bouchaud

N Paris en 1962, Jean-Philippe Bouchaud tudie au lyce franais de Londres. Reu lcole nor-male suprieure en 1981, il y effec-tue une thse au Laboratoire de Spectroscopie Hertzienne. Il travaille pour le CNRS sur des problmes de diffusion jusquen 1992, anne de sa nomination au laboratoire Cavendish de lUniversit de Cambridge. Un an plus tard, il rejoint le dpartement de physique de ltat condens au CEA Saclay. Pionnier de lcono-physique, il fonde en 1994, la soci-t Science et Finance qui fusionne avec Capital Fund Management (CFM) en 2000. Expert au CEA jusquen 2006, il devient directeur de CFM tout en assurant lensei-gnement de physique statistique de lESPCI ParisTech de 1995 2008 puis de lcole Polytechnique. Jean-Philippe Bouchaud tudie la phy-sique des systmes dsordonns, la matire granulaire, la statistique des mouvements boursiers et la modli-sation des risques financiers .

consquent, laddition de limpact de tous ces trades lmentaires fait aug-menter considrablement le cot total du mta-ordre. Le calcul et le contrle de limpact des mta-ordres constituent donc un dfi financier considrable pour les fonds alternatifs et les socits de gestion. Cet aspect cot de limpact est donc trs impor-tant pour les ges-tionnaires de fonds et limite la capacit des stratgies, confirme Jean-Philippe Bouchaud. Ce sujet de recherche en finance quantita-tive est naturellement devenu lun des plus actifs depuis le milieu des annes 1990.

Laloienracinecarreestvrifie

Les nombreuses tudes empiriques effectues, dont celle de CFM, ont constat que la variation des prix dans un mta-ordre augmente en fonction de la racine carre du volume chan-g. La dpendance de limpact du mta-ordre sur le volume crot comme la racine carre du volume contraire-ment ce quaffirme la thorie clas-sique. Limpact est donc concave et non linaire, comme on aurait pu nave-ment le penser, explique Jean-Philippe Bouchaud. Ce constat sapplique quelle que soit la classe dactifs tudie (actions, devises, futures...) et la strat-gie de trading adopte (analyse tech-nique ou fondamentale, arbitrage...). La forme mathmatique de limpact des mta-ordres sur les variations de prix semble trs universelle. Cette uni-versalit sur tous les marchs suggre que les mcanismes sous-jacents la loi en racine carre sont les mmes, poursuit Jean-Philippe Bouchaud.

Lespetitsordresontunimpactlev

Le mcanisme propos par les auteurs est le suivant : la monte des prix pro-voque un afflux du nombre de vendeurs qui a tendance diminuer limpact des

dernires transac-tions par rapport aux premires. Si le nombre de vendeurs crot linairement en fonction de la variation de prix, on

obtient une racine carre pour limpact. Or, cest exactement ce que notre tho-rie dynamique du profil en V prdit !, affirme Jean-Philippe Bouchaud. Toutefois, le manque de liquidit autour du prix actuel consquence du profil en V explique pourquoi limpact des petits ordres est anormalement lev : il y a trs peu dintervenants autour du prix actuel, ce qui conduit une faible liqui-dit. Cette fragilit des marchs finan-ciers augmente limpact des petites tran-sactions. En effet, lorsque la liquidit est faible, tout intervenant, mme petit, a un rle important, souligne Jean-Philippe Bouchaud. Pour les auteurs, le manque de liquidit autour du prix actuel est une consquence directe du caractre diffu-sif des prix sur les marchs financiers. Le profil en V et le manque de liquidit immdiate a deux consquences impor-tantes. La premire concerne la frag-mentation des mta-ordres en plusieurs mini-ordres, pour pouvoir tre digrs dans le flux de liquidit. La seconde concerne la fragilit de cette liquidit vanescente : Les fluctuations de liqui-dit doivent jouer un rle crucial lorsque la liquidit moyenne est faible. Nous pensons donc que ces micro-crises de liquidit sont au cur des turbulences des marchs financiers, concluent les auteurs.

BIOGRAPHIE

Laformemathmatiquedelimpactdesmta-ordres sur les variationsdeprixest compltement universelle quellequesoitlaclassedactifsanalyse.

La comprhension de lincidence desmta-ordres sur les variationsdeprixconduitdesimplicationsimmdiatespour les fonds dinvestissement, entermesdoptimisationdescots.

Recommandations

J.-P. Bouchaud, Price Impact,in Encyclopedia of QuantitativeFinance, edited by R. Cont (JohnWiley&SonsLtd,NewYork,2010).

J.-P. Bouchaud, J. D. Farmer, andF.Lillo,HowMarketsSlowlyDigestChanges in Supply and Demand,in Handbook of Financial Markets:Dynamics and Evolution, editedby T. Hens and K. Schenk-Hoppe(Elsevier: Academic Press, NewYork,2008),pp57156.

A.S.Kyle,ContinuousAuctionsandInsider Trading, Econometrica 53,1315(1985).

N.TorreandM.Ferrari,TheMarketImpact Model, http://www.msci-barra.com/research/articles/barra/Market_Impact_Model.pdf.


UnethoriedynamiquedelaliquiditprvoitqueleprofilmoyendelacourbeOffre/DemandeaurauneformeenVettendraverszroautourduprixactuel.

Lavariationmoyenneduprixrelatifentrelepremieretlederniertradedunmta-ordre(ordrequidoittrefragmentenpetitesparties,afindtreexcut),estdcritemathmatiquementparlaloienracinecarre.

Laliquiditsurlesmarchsfinanciersestfragileetcritique,etlimpactdespetitsordresestanormalementlev.

RETENIR

@RetrouvezlarticledeJean-PhilippeBouchaudsurwww.finXchange.org

Limpact des transactions sur les variations de prix

La thorie financire classique, due Albert Kyle, prdit que les variations de prix sont corrles linairement avec le volume des ordres dachat ou de vente. En clair, un ordre dachat sur un actif quelconque pousse le prix de cet actif la hausse proportionnellement au volume de lordre (et inversement la baisse dans le cas dun ordre de vente). Cependant, plusieurs tudes empi-riques, ralises par de nombreux au-teurs (universitaires, brokers, Bourses, fonds dinvestissement...), remettent en cause lintuition de la thorie classique. Plus prcisment, limpact des variations de prix semble augmenter en fonction

de la racine carre du volume du mta-ordre, autrement que 1+1 est infrieur 2 ! Cette observation apparat comme contre-intuitive et mrite dtre claire et explique.

Pourquoisintresserauxmta-ordres?

Les mta-ordres peuvent se dfinir comme des ordres trop gros pour tre excuts dun seul coup, et doivent tre fragments en plusieurs parties pour tre excuts de manire incrmentale. Or, chaque trade lmentaire dun mta-ordre pousse la hausse ou la baisse les prix de lactif chang. Par

LES MARCHS LIQUIDES SONT-ILS VRAIMENT SI LIQUIDES ?

DaprsunentretienavecJean-PhilippeBouchaudetsonarticleAnomalousPriceImpactandtheCriticalNatureofLiquidityinFinancialMarkets(CapitalFundManagement),co-critavecB.Tth,Y.Lemprire,C.Deremble,J.deLataillade,J.Kockelkoren.

Lesexcutionsdesordresdetradingreprsententdescotstrsimportantspourlesfondsdinvestissement.Cetteproblmatiqueestencoreplusprononcelorsquelavolatilitdesmarchsestleveetquelaliquiditestfaible.Jean-PhilippeBouchaudetsonquipeonttudilimpactdesmta-ordres(ordresdetradingquidoiventtrefragmentsenpetitesparties,afindtreexcuts)surlesvariationsdeprix,endveloppantunethoriedynamiquedelaliquiditeteneffectuantunetudeempirique.

Surlesmarchsfinanciers,touteslestransactionsetplusparticulirementlesmta-ordresralissparlesgrandsfondsdinvestissementontdesincidenceslahausse(pour desordresdachat) ou la baisse (pour desordresde vente). Jean-PhilippeBouchaud et ses co-auteurs ont souhait mesurer prcisment limpact des mta-ordressurlesvariationsdeprix.Apartirdedonnesaccumulessur500000mta-ordreseffectussurdiffrentesclassesdactifsparCapitalFundManagement(CFM),lesauteursontmontrquelavariationmoyenneduprixrelatifentrelapremireetladerniretransactiondunmta-ordredonnpeutsedcriremathmatiquementparuneloienracinecarreduvolumedumta-ordre.Enpartantdelhypothsequelesprixsurlesmarchsfontunemarchealatoire,ilsontdveloppunethoriedynamiquedelaliquiditdesmarchs.Celle-ciprvoitqueleprofilmoyendelacourbeOffre/DemandeauneformeenVquitendverszroautourduprixactuel.LaloienracinedcoulenaturellementdeceprofilenV.Avantdelivrerleursconclusions,lesauteursonttestleursargumentsquantitatifssurunmarchnumriqueartificiel.

MTHODOLOGIE

il y a trs peu dintervenants autour du prix actuel

Retrouvez, en vido, linterview de Jean-Philippe Bouchaud surwww.finXchange.org

Vido

http://www.finxchange.orghttp://www.finxchange.org


Laurence Lescourret

Laurence Lescourret est profes-seur associ en finance lESSEC Business School. Elle est titulaire dun Doctorat en Finance obtenu HEC Paris en 2004. Elle est ga-lement chercheur affili au CREST (Centre de Recherche en Economie et Statistiques). Son domaine de re-cherche porte sur la microstructure des marchs financiers. Elle sint-resse notamment au comportement des intermdiaires financiers et aux dterminants de la liquidit, en parti-culier sur les marchs faiblementrglements (par exemple, le mar-ch des CDS). Ses travaux ont reu le Prix de Thse FNEGE-AFFI 2004, et ont bnfici de bourses de recherche dEuronext en 2007, de lInstitut Europlace de Finance en 2008 et 2010, et de lAgence Nationale de la Recherche en 2010 (programme Jeunes Chercheuses Jeunes Chercheurs).

Unmarchnonanonymeavant1997

Avant 1997, la liquidit sur le Nasdaq tait exclusivement fournie par les teneurs de march, seuls absorber les dsquilibres temporaires du flux dordres. Ces derniers navaient pas en-core la possibilit de placer des ordres anonymes dans une autre plate-forme, pour, par exemple, dfaire une position trop longue ou trop courte dans le titre chang. Ils devaient donc grer leurs positions via leurs cotations (une cota-tion la baisse signifie quils sont plus agressifs la vente ; une cotation la hausse signifie quils sont plus agressifs lachat). Chaque matin, les teneurs de march avaient la possibilit dafficher leurs cotations dans le systme informa-tique du Nasdaq partir de huit heures. Les prix ntaient pas anonymes, ne sti-pulaient pas de quantit et taient seule-ment indicatifs. Les teneurs de march navaient donc aucune obligation dex-cuter le flux dordres. Cest le caractre non obligatoire des cotations qui a laiss supposer quelles avaient un contenu informatif et constituaient des signaux mis lensemble de la communaut.

Les rebondsdesprix louverture sontlislaprouverture

Lors de son premier test empirique effectu sur des donnes journalires, Laurence Lescourret a constat que : les mesures de rebonds transitoires des prix douverture taient lies lintensit de lactivit de cotations en prouverture des teneurs de march, en particulier ceux dtenant de linformation non-fon-damentale, cest--dire les wholesalers.

Les teneurs de march se comportentdiffremmentlesjoursricheseninforma-tionsfinancires

Les jours de chocs causs par linfor-mation fondamentale regroupent les

jours de publications des recomman-dations des analystes ou de rsultats des entreprises, tandis que les jours affects par des chocs non-fonda-mentaux se rfrent aux jours dexpi-ration de produits drivs ou dindices qui entranent une forte augmentation transitoire des volumes traits. Selon Laurence Lescourret, lactivit des teneurs de march en prouverture dpend de leur accs linformation fondamentale vs non fondamentale : les firmes de teneurs de marchs uni-quement spcialises sur la tenue de march ont une probabilit plus grande de placer des cotations indicatives les jours de chocs non-fondamentaux, la diffrence des banques dinvestis-sement qui ont une probabilit plus grande de placer des cotations indi-catives lorsque le jour est affect dun choc fondamental.

Les teneursdemarchagissentsur leprocessusdeformationdesprix

Dans son dernier test, Laurence Lescourret a souhait tester si lactivit de soumission de cotations en prou-verture des teneurs de march prdi-sait le dsquilibre temporaire du flux dordres de louverture, voire celui de la journe. Les mesures de dsqui-libre du flux dordres (diffrence entre les ordres dachat et de vente excu-ts) constituent des mesures de pres-sions transitoires sur les prix. En les utilisant, la chercheuse a observ que lactivit de cotations en prouverture des wholesalers avait un lien significatif avec les mesures de pression des prix de la journe. Ils agissent sur le pro-cessus de formation des prix douver-ture, car leur activit en pr-sance donne des informations sur la direction dans laquelle le prix douverture doit sorienter pour incorporer cette infor-mation non-fondamentale, remarque Laurence Lescourret.

BIOGRAPHIE

Les rsultats valident lhypothsequeles mesures de rebonds transitoiresdes prix douverture (les pressionssurlesprixcausedelilliquidit)sontlies lintensitde lactivitdecota-tionsdesteneursdemarchenpr-ou-vertureduNasdaq.

Laprobabilitpourlesteneursdemar-chdeplacerdescotationsindicativesest lie la nature de linformationdtenue:leswholesalersontunepro-babilit plus grande de coter en pr-ouverturesilyaunchocde liquidit,alorsquelesbanquesdinvestissementontuneprobabilitplusfortedeplacerdescotationsindicativeslesjoursolarvlation dinformation fondamentaleestforte.

Recommandations

CaoH.,E.GhyselsandF.Hatheway,2000. Price discovery without tra-ding : evidence from the Nasdaqpreopening,JournalofFinance55,1339-1365.

Chakraborty A., M. Pagano andR.Schwartz,2012.Orderrevelationatmarketopening,JournalofFinancialMarkets,15,127-150.

CiccotelloC.andF.Hatheway,2000.Indicatingahead:bestexecutionandthe Nasdaq preopening, Journal ofFinancialIntermediation9,184-212.


Lesteneursdemarchagissentsurleprocessusdeformationdesprixdouverture,vialeplacementdecotationsindicativesenpr-sance.

Linformationsurlespressionstransitoiressurlesprix,pardfinitionnon-fondamentale,esttrsimportantepourlactivitdesteneursdemarch.

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Rle de linformation non fondamentale : lexemple de la pr-ouverture du NASDAQ

Dans son article, Laurence Lescourret a identifi plusieurs catgories de teneurs de march. Elle sest concentre sur les whole-salers. Ces teneurs de march ne disposent pas dinformations fondamentales, car ils nont pas de dpartement de recherche et danalyse. Ils sont rputs dtenir des infor-mations non-fondamentales, dues la taille trs importante du flux dordres, quils re-oivent dinvestisseurs non informs et non sophistiqus. Lexcution des ordres lou-verture du march est exacerbe pour les teneurs de march, du fait de limportance

du volume excuter, de lincertitude sur les prix aprs linterruption de la nuit et de la quasi-impossibilit de traiter avant louver-ture, en raison des cots de transaction trs prohibitifs. Laurence Lescourret a tudi si lactivit de cotations en prouverture du Nasdaq tait un moyen pour les teneurs de march de signaler des informations lies des pressions temporaires sur les prix, afin dorienter les prix douverture dans la direc-tion souhaite ( la hausse ou la baisse, en fonction du sens de la pression sur leur position).

COMMENT LINFORMATION NON-FONDAMENTALE INFLUENCE-T-ELLE LA FORMATION DES PRIX DOUVERTURE DU MARCH ?

DaprsunentretienavecLaurenceLescourretetsonarticleNon-FundamentalInformation and Market-Makers Behavior during the NASDAQ PreopeningSession(ESSECBusinessSchool).

Linformationnon-fondamentaleconcernedeschocsdeliquiditpouvantaffectertemporairementlesprix.Chaquematin,avantlouvertureduNASDAQ,lesteneursdemarchentrentdescotationsindicatives(i.e.,nemenantaucuneexcution).Cetteactivitdesoumissionetdervisiondescotationsestsignificative.LaurenceLescourretasouhaitvrifiersicetteactivitdecotationspcifiquetaitunmoyenpourlesteneursdemarchdinformerlemarchdepressionstemporairessurlesprixdouverture.ElleaainsieffectuunetudeempiriquesurlesdonnesduNasdaqsurlapriodedoctobre1995septembre1996.

Sur leNasdaq,en1996,certainesfirmesdeteneursdemarchontcommeactivituniquelatenuedemarch(e.g.,KnightSecurities),ladiffrencedautres,galementbanquesdinvestissement (e.g.,GoldmanSachs), avecdesmtiersplusdiversifis.Ces teneurs de marchs spcialiss, dsigns comme wholesalers, payent descourtiersextrieurspourrecevoirdesordresprovenantdinvestisseursnoninforms.Apartirdedonnesdeprixdeprouverturecontenantlesidentifiantsdesteneursdemarch,LaurenceLescourretasuivilactivitdecotationdechaquefirmeettestsileuractivitenprouverturetaitlielarvlationdinformationsnon-fondamentales.Toutdabord,elleatestsilintensitdelactivitdecotationtaitliedesmesuresde rebonds transitoiresdesprixdouverture.Ensuite,elleaeffectuune rgressionlogistiquepourdterminerlaprobabilitquunteneurdemarchentredescotationsindicatives en prouverture en fonction de variables dintrt. Enfin, elle a vrifi silactivitdesoumissiondecotationsindicativesprdisaitlesdsquilibrestemporairesdufluxdordresdelouvertureetdelajourne.

MTHODOLOGIE



Mathieu Rosenbaum

Mathieu Rosenbaum a obtenu sa Thse de Doctorat lUniversit Paris-Est en 2007. Il est actuel-lement Professeur lUniversit Pierre et Marie Curie (Paris VI) et Professeur charg de cours lEcole Polytechnique, ainsi que membre du CREST (Centre de Recherche en Economie et Statistique). Ses recherches portent essentiellement sur des questions de finance statis-tique, telles que le dveloppement de modles de microstructure des marchs ou de procdures sta-tistiques pour les donnes haute frquence. Il ralise en outre des recherches en collaboration avec plusieurs organismes financiers, no-tamment BNP-Paribas depuis 2004.

dans ce cas de figure, le spread est quasi constamment gal un tick. Pour les actifs grand tick, on peut donc se demander si une quantit joue le rle de spread, en tentant par exemple de reproduire la relation mentionne ci-dessus en remplaant le spread par un autre paramtre.

Un nouveau paramtre est ncessairepourlesactifsgrandtick

Les auteurs introduisent un nouveau paramtre : le spread implicite. Celui-ci joue le rle de spread pour les actifs grand tick, pour lesquels le spread effectif est presque toujours gal un tick. Pour calculer cette nouvelle variable, Mathieu Rosenbaum et Khalil Dayri ont utilis le modle statistique avec zones dincertitudes (voir Pour al-ler plus loin). Dans ce modle, il y a un prix latent sous-jacent reprsentant le consensus de march sur le prix. Selon la position du prix latent dans la four-chette bid/ask, les ordres de march sont seulement lachat, seulement la vente ou des deux types. Le spread implicite se dfinit comme la taille de lintervalle, o lon peut observer les deux types dordres. Il se mesure par ail-leurs trs facilement partir des don-nes de march, explique Mathieu Rosenbaum. Pour un actif grand tick, le spread implicite devient pro-portionnel la volatilit par trade : la relation usuelle entre spread et volatilit par trade est trs bien vrifie pour les actifs grand tick, condition de rem-placer le spread effectif par le spread implicite, prcise Mathieu Rosenbaum. Pour appuyer leur thse, les auteurs ont effectu une tude empirique sur divers actifs grand tick, cots sur des Bourses diffrentes.

Lenouveaumodlepeutaiderlesplate-formesetlesrgulateurs

Pour justifier thoriquement leur ap-proche, les auteurs ont utilis une quation simple entre les pertes et pro-fits des teneurs de march et investis-seurs utilisant des ordres de march. Habituellement, le cot moyen ex post des ordres limites, comme celui des ordres de march, est nul. Mais dans ce nouveau modle, le cot des ordres de march dpend du diffrentiel spread effectif/spread implicite. Ce cot cor-respond au gain des market makers qui sexprime en fonction du spread effectif et de la volatilit par trade. On retrouve ainsi que le spread implicite est propor-tionnel la volatilit par trade, souligne Mathieu Rosenbaum. De plus, il est bien connu que les donnes haute frquence des actifs grand tick ont une dcrois-sance systmatique de leur signa-ture plot (la volatilit ralise sur une priode donne lorsque la frquence dchantillonnage diminue). Beaucoup de modles tentent de reproduire ce

phnomne mais trs peu lexpliquent : nous montrons que la dcroissance du signature plot est due la dissy-mtrie des cots entre ordres limites

et ordres de march pour les actifs grand tick. Cette dissymtrie est tou-jours vrifie pour les actifs grand tick, car linverse signifierait que les market makers perdent de largent. Or, pour y remdier, il leur suffirait simplement daugmenter le spread, prcise Mathieu Rosenbaum. Cette nouvelle approche permet notamment de prvoir les effets dun changement de tick sur certaines quantits pertinentes et de dfinir une taille de tick optimale. Ainsi, il est pos-sible dclairer les plateformes de mar-ch et rgulateurs dans leurs dcisions.

BIOGRAPHIE

Ilest trsdifficilepour les rgulateurset lesplateformesdemarchdedfi-nirunebonnetailledetick,lidecom-munetantqueleseffetsdunchange-mentde tickdoivent trevaluspartrialanderror.

Lemodledveloppdanscetarticlepermetdeprvoirleseffetsdunchan-gementdetick.Latailleoptimaleduntickest telleque : le cotmoyendesordreslimitesetdesordresdemarchestnul;lespreadimpliciteestgalauspreadeffectif,quiest,lui-mme,galuntick.

Recommandations

Madhavan,A.,Richardson,M.,andM.Roomans,1997,Whydosecuritypriceschange?Atransaction-levelanalysisofNYSEstocks,ReviewofFinancialStudies10,1035-1064.

Wyart, M., Bouchaud, J.P.,Kockelkoren,J.,Potters,M.,andM.Vettorazzo,2008,Relationbetweenbid/ask spread, impact and vola-tility in double auction markets,QuantitativeFinance8,41-57.

Robert, C.Y., and M. Rosenbaum,2011,Anewapproachforthedyna-mics of ultra-high-frequency data :The model with uncertainty zones,Journal of Financial Econometrics9,344366.


Pourobtenirlarelationusuelleentrespreadetvolatilitpartradesurlesactifsgrandtick,lesprofessionnelsdoiventrem-placerlespreadparunautreparamtre.Cedernierestnommspreadimpliciteetsemesurefacilementsurlemarch.

Lespreadimplicitepermetdequantifierlestaillesdetickdesactifsgrandtick,deprvoirleseffetsdunchangementdetick,etdedfinirunetailledetickoptimale.

Ladcroissancedusignatureplotestdueladissymtriedescotsentrelesordreslimitesetlesordresdemarchpourlesactifsgrandtick.

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Actifs grand tick : spread implicite et taille de tick optimale

Quelle est la valeur optimale dun tick ? Cette vaste question volue de pair avec lessor du trading haute frquence. Par exemple, teneurs de march et investis-seurs institutionnels peuvent avoir des vues trs diffrentes sur ce quest une bonne valeur du tick. La valeur dun tick est la variation minimale de prix sur le march. Cest une quantit bien dfi-nie, qui se mesure en euro, en dollar, etc. Cependant, en pratique, la notion pertinente est plutt la taille du tick, qui correspond au sentiment du trader sur la valeur du tick (est-elle trop grande, trop petite ?). La taille du tick est a priori une quantit subjective et mal dfinie. Cependant, on peut considrer que le

tick dun actif est grand ds que son spread bid/ask est pratiquement tou-jours gal un tick.

Lvolutionclassiqueduspread

En gnral, pour les actifs petit tick, sur une priode donne, le spread moyen est proportionnel la volatilit par trade. Cette relation est vrifie de manire spectaculaire sur les donnes empiriques, comme lont montr les travaux de Jean-Philippe Bouchaud et ses collaborateurs, affirme Mathieu Rosenbaum. Et de poursuivre : Cependant, cette relation na pas de sens pour les actifs grand tick, car,

COMMENT PROPOSER UNE VALEUR DE TICK OPTIMALE ?Daprs un entretien avec Mathieu Rosenbaum et son article Large tickassets : implicit spread and optimal tick size, (Universit Pierre et MarieCurie),co-critparKhalilDayri(EcolePolytechnique).

Lavaleurduntickcorrespondlavariationdeprixminimaledunactiffinancier.Cettenotionestdonctrsimportantepourlensembledesacteursdumarch,enparticulierdanslecadredestratgieshautefrquence.Commentdfinirunebonnenotiondespreadpourdesactifsgrandtick?Commentanticiperlesconsquencesdunchangementdelatailledetick?MathieuRosenbaumetKhalilDayrisesontintressslanotiondespreadimpliciteetlavaleuroptimaledutickpourlesactifsditsgrandtick,cest--diredontlafourchettebid/ask(lespread)estessentiellementconstanteetgaleuntick.

Pour les actifs grand tick, la notion usuelle de spread est peu pertinente, celui-citantquasi constammentgalun tick.MathieuRosenbaumetKhalilDayri ontmisenvidenceunenouvellequantit,lespreadimplicite,jouantlerledespreadpourlesactifsgrandtick.Cespreadimplicitepermetdequantifierlestaillesdesticksdesactifsgrand tick,deprvoir lesconsquencesdunchangementde tick,etdedfinirunetailledetickoptimale.Aprsavoirdfinidesnotionsclstellesquelavaleurdutickoulatailledutick,lesauteursontutilislemodleaveczonesdincertitudes,introduiten2011,afindedfinirlespreadimplicite.Ensuite,partirdedonnesempiriques,ilsontmisenvidenceunerelationremarquableentrespreadimpliciteetvolatilitpartradepourlesactifsgrandtick.Cetterelationestexpliquedunpointdevuethoriquegrceunmodledquilibresimple.Enfin,lesrsultatsobtenuspermettentdanticiperlvolutiondecertainesquantitsdemarchaprsunchangementdelavaleurdutick,etdedfinirunetailledetickoptimale.

MTHODOLOGIE

le spread implicite est proportionnel la volatilit par trade


MARKET

MicrostructureMarket Impact

Asset ManagementData Analysis

Order Book Modeling Market DesignOptimal TradingHigh Frequency Trading

RegulationMicrostructure

Market Impact

Asset ManagementData Analysis Order Book ModelingMarket Design

Optimal TradingHigh Frequency Trading

Regulation

Keynote Speakers

Terrence HENDERSHOTT University of California, Berkeley-Hass School of Business

Joel HASBROUCK Stern School of Business, New York University

Albert KYLE University of Maryland

Pierre-Louis LIONS Collge de France

Organising Committee Frdric ABERGEL

Ecole Centrale Paris

Jean-Philippe BOUCHAUD Capital Fund Management (CFM)

Thierry FOUCAULT HEC Paris

Charles-Albert LEHALLE Crdit Agricole Cheuvreux

Mathieu ROSENBAUM Universit Pierre et Marie Curie

market-microstructure.institutlouisbachelier.org

10th to 13th December 2012Paris

PosterA4.indd 1 17/10/2012 13:10:08

Documents

Cahiers Lesde l’ILB - Louis Bachelier · 4 LES CAHIERS DE L’ILB LES CAHIERS DE L’ILB 5 ÉDITO La microstructure des marchés au 21e siècle Dans un marché de concurrence parfaite