L’avènement des technologies numériques a renouvelé et remodelé le paysage financier. Aujourd’hui, l’achat et la vente de titres s’effectuent principalement par le biais de programmes informatiques qui réagissent en quelques nanosecondes (plus vite qu’un humain ne le pourrait) aux plus infimes fluctuations du marché.
Côté vente, la constitution et la liquidation des portefeuilles de titres ont connu d’énormes changements en raison principalement de l’informatisation des opérations de ces cinquante dernières années et, plus récemment, de l’émergence du big data. Les fameuses scènes dans lesquelles une foule de courtiers vêtus de couleurs vives se bousculent, agitant fébrilement les mains et hurlant leurs ordres sur le parquet de la bourse, quoique parfois encore reproduites à des fins de marketing, appartiennent désormais au passé.
Deux nouveaux types de technologies
L’« électronisation » des opérations boursières repose au moins sur deux types de technologies. D’abord, les bourses ont automatisé le processus de mise en relation des acheteurs et des vendeurs de titres. Imaginons, par exemple, que vous souhaitez acheter 1 000 actions L’Oréal. Votre banque ou votre courtier passera alors votre ordre via Euronext, l’un des marchés sur lesquels L’Oréal est coté. Euronext reçoit, achète et vend en permanence des ordres de ce type, en les faisant correspondre grâce à des ordinateurs et des algorithmes.
Il s’agit déjà là d’un changement profond, mais il faut savoir qu’Euronext recueille également d’énormes quantités de données sur les ordres passés, les transactions réalisées… qui peuvent ensuite être revendues à d’autres intermédiaires et investisseurs. À cet égard, les plates-formes de trading ressemblent de plus en plus aux autres plates-formes numériques, comme Facebook, Google ou Twitter, et la part de leurs revenus provenant de la vente de données augmente vertigineusement (+13 % par an environ depuis 2012).
Le deuxième type de technologie concerne l’automatisation des décisions d’achat ou de vente de titres de la part des acteurs du secteur. Le recours à des algorithmes pour prendre des décisions de portefeuille est appelé trading algorithmique. En une journée, un gestionnaire d’actifs peut ainsi acheter ou vendre des millions d’actions d’un titre donné en réponse aux entrées et sorties des investisseurs de son fonds. Ce processus d’automatisation est le même que celui que l’on observe dans d’autres secteurs, où les humains sont remplacés par des machines.
Le monde de la finance ressemble de moins en moins à cette photo prise à Wall Street en 2008.Thetaxhaven/Flickr, CC BY-SA
Certaines sociétés spécialisées dans le trading haute fréquence utilisent des algorithmes qui s’appuient sur un accès extrêmement rapide aux informations (moins d’une milliseconde), notamment aux données de marché vendues par les plates-formes électroniques de trading. Grâce à leur accès privilégié à ces données, ces sociétés peuvent tirer parti de petites différences de prix pour une même action entre deux plates-formes. Certaines d’entre elles paient même pour que leurs serveurs informatiques soient hébergés près de ceux des plates-formes de trading, voire louent un espace dans la même pièce pour gagner quelques précieuses nanosecondes, qui peuvent faire toute la différence dans la transmission d’informations clés.
L’impact de ces évolutions sur les coûts de négociation des autres acteurs du marché est un sujet controversé, et soulève de nombreuses problématiques qui sont aujourd’hui au cœur des débats politiques dans l’Union européenne et en Amérique du Nord.
Une réglementation à mettre en place
L’Autorité européenne des marchés financiers (AEMF) et divers organismes nationaux, comme l’Autorité des marchés financiers (AMF) en France, sont les principales instances de régulation des marchés de valeurs mobilières dans l’UE. La Securities and Exchange Commission (SEC) et la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) couvrent quant à elles les marchés américains.
Un certain nombre de questions liées à l’impact des nouvelles technologies doivent être examinées par ces instances. Par exemple, l’électronisation des marchés financiers réduit-elle réellement le coût de constitution et de liquidation des portefeuilles pour les investisseurs ? Les investisseurs pourraient ainsi obtenir des rendements bien plus importants sur leur épargne. Le trading algorithmique rend-il les marchés financiers plus ou moins stables ? Les plates-formes de trading ont-elles trop de poids dans la tarification de leurs données de marché ?
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Dans notre récent article de recherche, nous posons également la question de savoir si le trading doit être ralenti. Le problème est que les traders à haute fréquence pourraient réaliser des profits excessifs, au détriment des autres participants.
Certaines plates-formes ont aussi des exigences de transparence moins strictes que celles des principales bourses, ce qui peut susciter des inquiétudes. Le volume de ce que l’on appelle le « dark trading » (réseaux d’échanges privés) est en hausse, et représente aujourd’hui environ 40 à 50 % des négociations d’actions dans l’UE, ce qui amène à s’interroger sur la nécessité de réglementer plus strictement les « dark pools ». Enfin, se pose également la question de savoir dans quelle mesure les algorithmes risquent de déstabiliser les marchés financiers et d’entraîner de fortes variations de prix.
Ce que l’avenir nous réserve
Dans les années à venir, le modèle économique des bourses devrait donc reposer de plus en plus sur la monétisation des données générées par le trading. Il pourrait alors régner une certaine concurrence entre les plates-formes de trading pour attirer les utilisateurs, qui génèrent ces données, à l’instar de ce que font les géants de la Tech.
Cette tendance, qui s’est accélérée pendant la pandémie de Covid-19, si elle se poursuit, exercera une forte pression concurrentielle sur les courtiers et finira par faire baisser les coûts de négociation pour les investisseurs. Peut-être qu’à un certain stade, les données générées par les transactions rapporteront davantage que les transactions elles-mêmes. Il se pourrait donc qu’à un moment donné, les plates-formes de trading doivent faire plus d’efforts pour attirer les utilisateurs, par exemple en vous payant pour y passer vos ordres, juste pour que vous les utilisiez et génériez davantage de données !
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