Le Grand Prix Simmons est un mythe des hedge funds de Wall Street qui, pendant 20 années consécutives, ont gagné en moyenne 35% par an, soit plus de 60% par an si l’on prend en compte les frais de gestion de 5% et le prélèvement de 40% du fonds. Ce taux est bien supérieur à celui de Buffett et de Soros.

La stratégie de Simmons consiste à utiliser des modèles mathématiques et des logiciels informatiques puissants pour effectuer des transactions à haute fréquence sur différents produits sur les marchés mondiaux, en tirant profit de la faible volatilité, afin de générer des gains stables et durables. Il s’agit d’une stratégie neutre sur le marché, moins exposée aux marchés taureux et baissiers, et qui permet de gagner de l’argent tant qu’il y a de la volatilité.

Dans l’ensemble, le trading à haute fréquence comprend principalement les stratégies suivantes: le trading de rebond de liquidité, le trading algorithmique prédateur et le trading automatisé.

Pour illustrer clairement la stratégie de trading à haute fréquence mentionnée ci-dessus, nous construisons ici un cas qui correspond parfaitement à la transaction réelle. Un investisseur institutionnel acheteur décide d’acheter 10.000 actions de XYZ à un prix d’environ 30 dollars, comme la plupart des investisseurs institutionnels acheteurs tels que les fonds communs de placement, les fonds de pension, etc. L’achat est d’abord entré dans son système de trading algorithmique.

Transactions de remboursement de la liquidité

Afin d’obtenir plus d’ordres de négociation, toutes les bourses américaines offrent une remise sur les frais de négociation aux courtiers qui créent de la liquidité, généralement de 0,25 cents par action. Qu’il s’agisse d’achat ou de vente, si la transaction est réussie, l’échange paie une remise au courtier qui a fourni la liquidité initialement, tout en facturant des frais plus élevés aux courtiers qui utilisent cette liquidité pour négocier.

Dans le cas présent, supposons que le prix de transaction psychologique de l’investisseur institutionnel se situe entre 30 et 30,05 \(. Si le premier achat dans le système de négociation (par exemple, 100 actions) est partagé avec succès, le prix de transaction est de 30 \). Ainsi, le deuxième achat dans le système de négociation (par exemple, 500 actions) apparaît.

Après la réussite de la transaction, le revendeur a immédiatement modifié la direction de la transaction en vendant les 100 actions qu’il venait d’acheter pour 30,01 \( au même prix, soit 30,01 \) pour la souscription. Comme le prix de 30 $ n’existe plus, la souscription est très probablement acceptée par les investisseurs institutionnels.

Ainsi, bien que les traders de rebond n’aient pas gagné sur l’ensemble du processus de négociation, ils ont reçu une commission de rebond de 0,25 cents par action offerte par l’échange en raison de la liquidité fournie au marché par le deuxième ordre de vente actif. Il va sans dire que le profit de 0,25 cents par action que les traders de rebond ont obtenu a été au prix de 1,0 cents supplémentaires versés par les investisseurs institutionnels.

Le commerce des algorithmes de chasse

Aux États-Unis, plus de la moitié des déclarations algorithmiques d’investisseurs institutionnels suivent le principe de la meilleure offre nationale de la SEC (National Best Bid or Offer, NBBO). La NBBO, c’est-à-dire que lorsque les clients achètent des titres, les courtiers doivent s’assurer de donner le meilleur prix de vente disponible sur le marché; de même que lorsque les clients vendent des titres, les courtiers doivent s’assurer de donner le meilleur prix d’achat disponible sur le marché.

Les stratégies de négociation basées sur des algorithmes de chasse sont conçues sur la base de l’étude des lois historiques de variation des cours des actions. En général, la stratégie incite les investisseurs institutionnels à augmenter le prix d’achat ou à réduire le prix de vente en fabriquant des prix artificiels, afin de bloquer les bénéfices des transactions.

Dans le cas présent, supposons que l’investisseur institutionnel suive le NBBO et que le prix de transaction psychologique se situe entre 30 et 30,05 $. Comme les traders à remboursement de la liquidité dans le cas précédent, les traders d’algorithmes de chasse utilisent des procédures et des techniques très similaires pour rechercher des commandes potentielles d’algorithmes successifs d’autres investisseurs. Après avoir confirmé par ordinateur l’existence d’un ordre d’algorithme au prix de 30 dollars, le programme de négociation d’algorithmes de chasse lance une attaque immédiate: le prix d’achat annoncé est de 30,01 dollars, ce qui oblige l’investisseur institutionnel à augmenter rapidement le prix de l’ordre d’achat suivant à 30,01 dollars; puis le trader d’algorithmes de chasse pousse le prix encore plus haut à 30,02 dollars, incitant l’investisseur institutionnel à poursuivre.

En conséquence, les courtiers de l’algorithme de chasse poussent instantanément le prix à 30,05 dollars, le prix maximal acceptable pour les investisseurs institutionnels, et vendent les actions à ce prix aux investisseurs institutionnels. Les courtiers de l’algorithme de chasse savent que le prix artificiel de 30,05 dollars est généralement difficile à maintenir, ce qui permet de prendre des risques et de profiter de la baisse du prix.

Une stratégie de marketing automatisé

On sait que la fonction principale des marketeurs est de fournir de la liquidité aux centres de négociation. Comme les marketeurs ordinaires, les traders à haute fréquence des marketeurs automatiques améliorent la liquidité en fournissant des ordres d’achat et de vente aux marchés.

Dans le cas présent, supposons qu’un investisseur institutionnel envoie à son système de trading algorithmique une série d’achats à un prix compris entre 30,01 et 30,03 dollars, sans que personne ne le sache. Afin de détecter l’existence d’ordres potentiels, le système informatique rapide du commerçant automatique a commencé à émettre un ordre de vente de 100 actions au prix de 30,05 dollars.

Ces trois types sont les principales stratégies de trading à haute fréquence, qui exigent des performances très élevées des ordinateurs et des réseaux, à tel point que certaines bourses ont installé leurs propres fermes de serveurs à proximité des ordinateurs de l’échange pour réduire la distance parcourue par les instructions de négociation à la vitesse de la lumière sur des câbles optiques.

En fait, l’impact des transactions à haute fréquence sur le marché a été longuement discuté par les banques de placement. Le rapport de la Banque fédérale de réserve de Chicago a noté que, bien que les transactions à haute fréquence soient bénéfiques pour le marché et augmentent la liquidité du marché boursier, elles peuvent avoir des effets catastrophiques sur les tendances du marché en cas d’erreur de procédure ou de négligence humaine.

L’équipement et les capacités informatiques nécessaires pour les transactions à haute fréquence constituent un seuil infranchissable pour les investisseurs de petite et moyenne taille, et les institutions qui exploitent les transactions à haute fréquence pour obtenir des bénéfices peuvent créer des inégalités sur le marché.

　　在国内市场，目前基本上没有高频交易的土壤，股票市场是T+1，股指期货市场的持仓、交易频率都有很大的限制。商品期货市场可以做一些日内的短线交易，但是离高频交易尚且有很大的距离。从监管层的态度以及国内市场的发展来看，高频交易在国内短期内无法成为一个主要的交易方式。