Les composantes des coûts de transaction en trading Forex

Un petit test vidéo en extérieur pour vous parler des différentes composantes des coûts de transaction en trading Forex, à savoir:
– le spread
– les commissions
– le slippage de latence
– le slippage de liquidité
– le slippage de manipulation / last look

Bien les connaître vous permettra d’anticiper leurs impacts en relation avec vos différentes stratégies, ce qui vous évitera de nombreuses désilusions lors de la mise en production de vos systèmes.

Le Last Look des ECN, et le model de l’Echange

 

Voici une explication du fonctionnement des ECNs et du pouvoir de Last Look qu’il offre aux fournisseurs de liquidités, et pourquoi seul le model de l’échange propose un environnement de trading neutre et limitant au mieux les slippages et les requotes. Cf notre édito: MTF vs ECN. Quel broker pour quel trading?

 

Ceci explique pourquoi nous avons choisi le LMAX Exchange pour développer notre offre de trading.

 

A voir en Full Screen HD.

 

Extrait conférence sur le Trading Haute Fréquence

 

Voici un extrait de la conférence de Nicolas Vitale sur le Trading Haute Fréquence donnée au Salon du Trading 2012.

 

Un compte rendu du Salon du Trading avec photos, vidéos et quelques extraits de nos conférences se trouvent par ici.

 

Voici le résumé de la conférence sur le Trading Haute Fréquence par Vincent de Blog-Trading.fr

Anatomie d’un algo trader

Voici un article de Jennifer Nille, journaliste et auteur du blog Fair Trade dont l’objectif est de faire découvrir le monde obscur du trading. Jennifer décrit comment les dark pools, algo-traders, MTFs,… fonctionnent, et ce qu’ils entraînent comme changement sur les marchés. Les autres acteurs (régulateurs et Bourses traditionnelles) sont également épinglés.

Ce petit schéma ci-dessus décortique le fonctionnement du trading à haute fréquence. Il montre que ce trading se décompose en trois temps entre: la collecte et transmission des données de marchés, le traitement de ces données et la prise de décision pour l’ordre, et l’exécution elle-même.

J’ai trouvé ce schéma dans un article intitulé “High Frequency Trading: Implications for markets, regulators, and efficiency” figurant dans le Journal of Trading.

Un détail frappe immédiatement  dans ce schéma: la proximité de la boîte noire avec les données de marché et les places d’exécution de l’ordre.

Actuellement, nos amis les bots se battent pour réduire le temps de transmission de données. Chez NovaSparks, Yves Charles m’a indiqué que de plus en plus de traders à haute fréquence se tournent vers le hardware (transistors, câbles) pour la collecte des données. Par rapport à un serveur informatique, ceci leur permet de diminuer le temps de transmission de 10 à 1 microseconde.

La course se passe aussi au niveau de l’exécution, où beaucoup cherchent la co-location (la Bourse abrite leurs propres serveurs) ou l’accès sponsorisé (un membre d’une Bourse donne l’accès directe à celle-ci au trader). Aux Etats-Unis, la SEC vient d’interdire l’accès sponsorisé à nu: certains membres d’une Bourse ne se rendaient même pas compte que des traders utilisaient leur accès.

La pièce maîtresse de nos bots reste toutefois leur boîte noire. L’article du Journal of Trading indique que “bien qu’on ne sache pas exactement ce que ces boîtes font, le consensus s’accorde pour dire que les stratégies incluent du market making automatique (achat – vente de titres en continu), la recherche de l’alpha (performance absolue) à court terme, l’arbitrage statistique et l’arbitrage de latence”

L’arbitrage de latence consiste à prévoir quels types d’ordres se trouvent sur les marchés et comment vont-ils réagir si un titre montre ou descend. Le bot vient devancer de la sorte l’ordre d’un autre trader et profite de cet avantage.

L’arbitrage statistique cherche lui à établir des tendances de marché sur base d’une série de critères comme les volumes de transactions, les prix des titres, …

Et bien sûr, toute cette chaîne de transactions ne prend que quelques microsecondes.

L’informatique et la technologie continuent à envahir la finance

Voici un article de Jennifer Nille, journaliste et auteur du blog Fair Trade dont l’objectif est de faire découvrir le monde obscur du trading. Jennifer décrit comment les dark pools, algo-traders, MTFs,… fonctionnent, et ce qu’ils entraînent comme changement sur les marchés. Les autres acteurs (régulateurs et Bourses traditionnelles) sont également épinglés.

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Qu’on le veuille ou non, l‘informatique s’invite de plus en plus dans le monde des investissements. Sur les marchés d’actions, 60% des volumes de transactions aux Etats-Unis et 38% en Europe proviennent du trading algorithmique (des programmes informatiques appelés bots qui décident des ordres) selon l’Aite Group. Et ces chiffres devraient continuer à croître.

Le trading algorithmique est également appelé à se developper sur les marchés émergents. Les algo traders ciblent l’Asie, mais le Brésil plaide également pour l’arrivée des bots, qui permettent aux marchés occidentaux de maintenir des spreads (écarts entre cours d’achat et de vente) bas.

Du côté des investisseurs, l’analyse quantitative (qui recourt aux mathématiques financières) prend également de l’ampleur. Toujours selon l’Aite Group, 12% des actifs sous gestion dans le monde étaient gérés selon cette approche en 2007. La firme de consultance s’attend à une progression à 14% d’ici  la fin de l’année.

Derrière ce phénomène, on retrouve la fragmentation des marchés, conséquence des directives REG NMS aux Etats-Unis et MiFID en Europe. La loi de Moore joue également un rôle: les processus informatiques deviennent moins chers et plus perfectionnés chaque année.

Alors, ce n’est plus une surprise lorsque des patrons de Bourse comme Duncan Niederauer (NYSE Euronext) et Christian Katz (Six Swiss Exchange) se disent patrons de sociétés technologiques. Et même dans les banques, l’IT prend de plus en plus de place.

Bien sûr, tous les secteurs sont touchés par la révolution technologique, une des trois méga-tendances (avec la globalisation et les pensions).

Mais pour l’investisseur particulier, que peut-il en tirer?

  • Selon plusieurs courtiers, des transactions moins chères et plus rapides
  • Des marchés plus efficients, selon eux
  • Des couacs aussi, comme les évènements du 6 mai, malheureusement.

Le Quote Stuffing

Articles précédents en rapport avec le flash crash :

Accenture crash : sweeping order et stub quote

Analyse du Flash Crash du 6 Mai 2010 – Partie I : La journée du 6 mai

Poursuivons donc notre études post flash crash du monde du trading haute fréquence (HFT, High Frequency Trading) en nous intéressant cette fois ci au quote stuffing (bourrage de cotations littéralement…).

Il est possible de plus en plus souvent de trouver des Echanges qui envoient un nombre extrêmement élevé de cotations à la seconde pour une même action, à savoir 5000 cotations en une seule seconde! Durant le 6 mai, des centaines d’actions ont eu plus de 1000 cotations en une seconde. Mais le plus déroutant est l’absence de justifications économiques sous-jaccentes.  Dans la plupart des cas, le bid/ask est bien en dehors du meilleur bid/ask national (NBBO).

Ces “burst” de cotations sont générés en toute vraissemblance par les automates de trading haute fréquence. Mais à quoi peuvent-ils bien servir? Une hypothèse probable est de les considérer comme des vestiges de la guerre que se mène les systèmes de tradiing haute fréquence. En effet, les automates HFT jouent la course à la vitesse, et à l’échelle de la milliseconde, tous les moyens sont bons pour passer devant les concurrents.

Une première solution est de prendre les machines les plus rapides et les cerveaux les plus intelligents pour coder les systèmes, puis de faire tourner les automates directement sur la place de marché (collocation). Et quant tout cela ne suffit pas, il faut savoir faire un croche en jambe à son adversaire juste avant la ligne d’arrivée…

Comment? En faisant du quote stuffing bien entendu. Votre automate génère une énorme série de cotations inutiles qu’il va lui même ignorer. Par contre votre concurrent va devoir toute les traiter et le temps qu’il y arrive vous serez passé devant…

Voici un début de tableau de chasse relevé par Nanex et que vous pourrez approfondir ici.

 

07-29-10
BATS “Flag Repeater”. 15,000 quotes in 11 seconds, dropping the ASK price 1 penny each quote from $9.36 to $8.58 and back up again.

07-29-10
“The Crown”. While not a large number of quotes, this NASDAQ/BATS Bidsize sequence was just too unusual to bypass.

07-28-10
BATS “Batsicles”. BATS price cycling through a large price range, each intermittent with a stub quote, drop it down and start over.

07-27-10
NASDAQ “Blotter”. One of the more unusual repeating Asksize cycles.

07-23-10
BATS “Stubby Triangles”. Drop the quote from a valid price to 0.001 and then back up to a lower price level. When the new price level hits 0.001 as well, do it all over again at approx. 380 times a second.

07-23-10
NASDAQ “Flutter”. 4000 quotes in 2 seconds, alternating the bid price/size in 3 increments and effecting the Best Bid along the way.

07-23-10
BATS “Periscopes”. 8000 quotes in 3 seconds, alternating the bid price each quote. Pop the size up 1 every second or so.

07-22-10
NASDAQ “Double Dip”. Symbol SH. 10,000 Quotes in 4 seconds, each affecting the Best Bid.

07-19-10
NASDAQ “Racing Stripe”. Symbol WYNN. 2000 Quotes in one second, each affecting the Best Ask.

07-19-10
PACIFIC “Puzzle Pieces”. Symbol IIC.

07-14-10
NASDAQ “Blue Bandsaw”. Symbol SHG. (760 quotes in 1 second, taken from a total sampling of 10,000 quotes in 12 seconds).

07-13-10
BATS “60-Step”. Symbol SAH. Take sixty steps up (a penny at a time) and one step down (0.60), reset and do it all over again (at approx. 700 times per second).

07-12-10
NASDAQ “Ask Mountain”. Symbol IAU. Over 56,000 quotes in 10 seconds, all with same Ask Price and the Ask Size increasing or decreasing by 1 (to almost 40,000!).