The impact of the news on the High Frequency Trading

Ce projet étudie l'impact des nouvelles macroéconomiques sur le Trading Haute Fréquence.

Depuis plusieurs années, nous pouvons remarquer une expansion de l'utilisation des nouvelles technologies dans plusieurs domaines. Le monde de la finance, par son progrès constant et ses changements, ne fait pas figure d’exception. Cette progression est principalement remarquée par l'automatisation et l'informatisation de tous ces secteurs. C’est dans ce contexte que Trading Haute Fréquence (THF) a été créé et a connu une grande expansion au cours de la dernière décennie.

Le THF est une technique totalement automatisée. Elle se décompose en deux étapes: la première est orchestrée par un algorithme qui analyse tous les paramètres des marchés financiers afin de créer une liste de commandes devant être exécutées. Le second est régi par des structures informatiques qui gèrent les ordres envoyés par les algorithmes. Ces deux actions combinées réalisent des actions étant de l’ordre des millièmes de seconde. Elles sont rendues possible par l'utilisation de "super-ordinateurs". Le Trading Haute Fréquence est basé sur des modèles mathématiques quantitatifs sophistiqués, qui ont pour objectif de capturer le mouvement brownien en une journée de trading et à chaque transaction de marché.

Au-delà de cet effet stochastique, ce type de trading est à la fois influencé par des informations reçues, qu’elles soient prévues ou non. Elles peuvent être exogènes (externes) ou endogènes (internes) au marché. Dans notre article, nous allons nous concentrer sur les nouvelles endogènes, c’est-à-dire dictée par les publications statistiques macroéconomiques. Ces annonces de presse, y compris celles des banques centrales, ponctuent les activités du marché des actions. En effet, les activités de trading et en particulier à Haute Fréquence dépendent aussi de variables telles que le PIB, l'inflation, le chômage ou les déficits publics.

Aujourd'hui le THF a une influence considérable sur le marché. En plus d'une vingtaine d'entreprises spécialisées, de grandes banques d'investissements pratiquent énormément de Trading Haute Fréquence. Certains rapports estiment que 40% des volumes traités par les banques européennes peuvent être associés à des techniques Hautes Fréquences contre 65% aux États-Unis.

Cependant, ce nouveau procédé est très critiqué puisque son action sur les marchés n’est pas encore très bien déterminée. Il est souvent mal compris et perçu comme l'émancipation de la finance déshumanisée avec des effets sociaux et sociétaux indésirables. Comme nous l'expliquions dans notre « Literature Review », le THF influe aussi sur le marché des matières premières. En effet, la liquidité et la volatilité sont largement affectées par l'influence de ce nouveau type de technologie. En outre, le rapport de la Security and Exchange Commission (SEC) et la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) concernant le Flash Crash du 6 Mai 2010 accuse l'utilisation du trading algorithmique et plus particulièrement du Trading Haute Fréquence d’avoir très fortement contribué à la baisse des cours de bourse.

Le THF est donc certainement une méthode de trading peu conventionnelle et ses influences sur les marchés financiers ne sont pas encore très claires. C’est pour cette raison que nous cherchons, à travers cet article, à examiner comment les nouvelles macroéconomiques impactent le Trading Haute Fréquence?

Nous avons dans un premier temps orienté nos recherches sur la définition des nouvelles qui ont un impact sur le THF et sur les manières dont ces actualités elles-mêmes deviennent Haute Fréquence. Nous les avons quantifiées et avons créé une nouvelle définition de la volatilité. Puis nous avons chercher à définir la liquidité, expliquer sa propagation par les nouvelles exogènes et expliquer ses quantifications grâce à plusieurs modèles mathématiques. Enfin, nous avons utilisé cette analyse pour créer un nouveau modèle qui se charge d'établir la corrélation entre ces nouvelles et la volatilité des données à Haute Fréquence. Cette pratique a été réalisée en utilisant le langage de programmation R et le logiciel RStudio.

Nous avons donc conclu qu’un élargissement du modèle de Fabrizio Lillio au Trading Haute Fréquence était possible et nous avons mis en évidence une corrélation entre la volatilité et les news Hautes fréquences.

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