Abstract
Les marchés des changes ont connu une refonte technologique rapide au cours des dernières années. Numérique
la transformation de la chaîne de valeur FX au fil des ans a conduit à une pré-négociation sophistiquée
analytique, mécanismes d'exécution électroniques, gestion innovante des risques et
workflows post-négociation automatisés. La technologie et l'analyse ne sont plus considérées comme un côté
fonction, mais comme moteur de la transformation des entreprises et des échanges. Trading algorithmique
est un domaine émergent passionnant qui a évolué rapidement au cours des dernières années, en particulier dans le domaine des changes
commerce au comptant. Il y a eu une forte tendance à une plus grande fragmentation dans le FX
marchés, et les algorithmes d'exécution (EA) apparaissent comme des outils pour aider les utilisateurs en agrégeant
liquidités et faciliter l'accès aux différents pools de liquidités, ce qui serait impossible
manuellement. Les EA peuvent aider les utilisateurs à réduire l'impact sur le marché et les coûts de transaction tout en
améliorer la cohérence de l'exécution et répondre aux exigences de meilleure exécution. Cependant, les EA
ne sont pas une solution miracle, et leur utilisation engendre des risques et des défis uniques qui justifient
Surveillance rapprochée.
Qu'est-ce que le trading algorithmique?
Au niveau le plus élémentaire, le trading algorithmique implique l'utilisation d'un programme informatique
en suivant un ensemble prédéfini d'instructions pour placer une transaction. Cependant, "l'algorithme" est une surcharge
mot dont le sens dépend du contexte. La plupart des gens ont tendance à considérer les algorithmes comme
stratégie d'investissement haut de gamme prendre des décisions d'investissement telles que le calendrier des commandes, comment
position d'entrée ou de sortie, etc. Cependant, il existe deux couches importantes supplémentaires, à savoir la
l'algorithme d'exécution (EA) et le routeur d'ordre intelligent (SOR).
Par exemple, disons qu'une stratégie de fonds spéculatifs s'exécute à l'intérieur d'un algorithme et décide d'acheter 500
millions EUR/USD pour ouvrir une position. Cela représenterait une commande parent de la
stratégie d'investissement. Étant donné que l'ordre est trop important et que le placer directement sur le marché peut
créer un impact négatif sur le marché, il est remis à un EA. L'évaluation environnementale travaillerait généralement sur
la commande pendant quelques minutes et tranchez cette grande commande «parente» pour générer plusieurs plus petites
commandes « enfants ». Ces commandes enfants seraient alors généralement transmises à la troisième couche
routeur d'ordres intelligent (SOR), qui place les ordres enfants sur plusieurs plates-formes de négociation pour
accomplir et lier l'exécution finale.
Selon le rapport BRI 2020 sur les algorithmes d'exécution FX et le fonctionnement du marché, "Execution
algorithmes (EA) sont des programmes de trading automatisés conçus pour acheter ou vendre un
quantité de titres ou de FX selon un ensemble de paramètres et d'instructions d'utilisation. En revanche
à d'autres types d'algorithmes courants tels que les algorithmes de tenue de marché ou opportunistes,
le seul but des EA est d'exécuter une transaction de la manière la plus optimale possible. »
Le rapport indique que «les FX EA ont été utilisés il y a plus de 10 ans et représentent aujourd'hui une
estimé 10 à 20 % des échanges mondiaux de devises au comptant, soit environ 200 à 400 milliards USD en
chiffre d'affaires quotidien.
Bien qu'il ne soit pas aussi répandu sur les marchés des changes que sur les marchés boursiers, le trading algo rattrape lentement son retard et
ce n'est qu'une question de temps avant qu'il ne devienne un pilier du marché mondial des changes. Selon le dernier
rapports, les grands fournisseurs d'algo et les plates-formes multibancaires ont signalé des augmentations constantes
volumes d'algo au cours des dernières années.
Qu'est-ce que le pilotage de la montée ?
L'adoption croissante des EA FX ces dernières années peut être attribuée à plusieurs facteurs.
Premièrement, l'électronisation croissante du marché des changes, en particulier dans les zones de change où la liquidité peut
être accessible via plusieurs plateformes de trading.
La surveillance réglementaire a été un autre facteur à l'origine de l'adoption des EE par les participants.
Le côté acheteur est désormais plus responsable de la manière dont il exécute les opérations de change. "Meilleure exécution"
les exigences introduites par MiFID II en Europe et ailleurs sous diverses formes ont conduit le buyside
pour demander plus de transparence et d'automatisation dans le processus d'exécution. Bien que le
l'exigence de meilleure exécution exempte le trading au comptant FX à partir de maintenant, il néanmoins fortement
l'a impacté. De plus, le code de conduite de FX Global favorisera également l'adoption d'algo.
La prolifération de plates-formes de négociation multiples comme les plates-formes bancaires uniques, multi-banques
plates-formes, ECN, trading direct, etc., a entraîné la fragmentation de la liquidité FX.
Naviguer sur ce marché cloisonné est impossible manuellement ; Les EA aident les utilisateurs à combler le fossé et
accéder, surveiller et exécuter sur le marché fragmenté des changes. Ironiquement, les EA ont également
contribué à la fragmentation du marché, facilitant l'internalisation par les concessionnaires
commandes.
Statu quo
La pandémie de Covid et le pic de volatilité qui en a résulté ont entraîné une utilisation accrue de FX EA. Le
les participants au marché ont apprécié la robustesse et les résultats d'exécution des algos fournis dans
périodes de forte volatilité. Cependant, l'adoption d'algorithmes dans FX a été relativement plus lente.
The Finance Hive et Bloomberg ont récemment publié un rapport sur leur analyse de l'enquête
réponses de 52 responsables buy-side des trading desks. Le rapport indique que le côté acheteur américain
ont exécuté en moyenne 25 % de leur flux de manière algorithmique, tandis que leurs homologues européens
exécuté 35% de leur flux via des algos. 36% des répondants s'attendaient à ce que le flux augmente
dans les 12 prochains mois. Le rapport note que 56 % des participants utilisent la recherche de liquidités ou
algorithme de déficit de mise en œuvre. Seuls 13 % ont utilisé les algos TWAP et VWAP, mettant en évidence le côté acheteur
tendance à minimiser l'impact sur le marché et à réduire les dérapages.
Les acheteurs sont de plus en plus exigeants et évaluent la performance des
leurs EA productifs et évaluer leurs fournisseurs, les classer et les hiérarchiser pour une commande future
couler. Les mesures de performance post-négociation importantes incluent le taux de remplissage par rapport aux taux de référence,
propagation de la capture, remplissage des lieux, rapidité d'exécution et réévaluations post-exécution.
Alors que le côté acheteur explore d'autres sources de liquidité, la transparence de l'exécution et une
intégration d'algo avec leur pile technologique, les fournisseurs d'algo comme les banques et les indépendants
les vendeurs sont obligeants. Ils investissent dans l'amélioration des performances de leurs algorithmes existants
d'une part tout en élargissant leur suite algo d'autre part. Des banques comme Citi, ANZ, Barclays,
BNP, etc. ont ajouté de nouvelles offres d'algo pour leurs clients. La Commerzbank a été mise en ligne récemment
avec le produit Forward First Fixing (FFF) de FXall qui vise à réduire l'incertitude des coûts pour
clients algo. Il y a eu une explosion récente du nombre de fournisseurs d'algo indépendants
fournir aux clients les outils technologiques et de support nécessaires pour exécuter de manière algorithmique.
Risques
Les risques opérationnels qui surviennent en raison de la défaillance des algorithmes doivent être évalués et activement
géré. Les fournisseurs doivent tester minutieusement les EA dans des environnements de simulation avant
en les intégrant dans des systèmes productifs. Les coupe-circuits et autres disjoncteurs doivent être
installé pour éviter tout comportement involontaire.
Les EA exposent les utilisateurs au risque de marché par opposition à la négociation au prix de transfert du risque. Le
les participants doivent comprendre et communiquer leurs rôles et leurs capacités (agent,
principal ou hybride) lorsqu'ils négocient entre eux. Un élément clé est la façon dont les risques sont partagés.
Dans la plupart des cas, les utilisateurs assument le risque de marché, tandis que les fournisseurs assument le risque de crédit et les risques opérationnels.
risque.
La route à suivre
L'adoption des EA à l'avenir dépendra de l'efficacité d'exécution que les EA
les utilisateurs.
La flexibilité dans l'utilisation d'EA et une meilleure expérience utilisateur avec plus de mécanismes de contrôle seront
offert aux utilisateurs à différentes étapes du flux de travail de l'exécution de l'algo comme le pré-commerce, en vol et
post-échange.
"Algo wheels" est un thème à venir dans FX qui automatise l'allocation des transactions à travers
différents fournisseurs de liquidité et leurs EA et passer rapidement d'une stratégie à l'autre.
Ceux-ci sont largement utilisés sur les marchés boursiers et s'étendent maintenant au FX. La roue algo
l'utilisation conférera aux participants l'efficacité du flux de travail et des résultats basés sur les données. De plus, il
répond naturellement à l'exigence réglementaire de meilleure exécution du buy-side.
Les volumes de NDF échangés par voie électronique augmentent, ce qui en fait un futur domaine de croissance potentiel pour
EA. Peu de fournisseurs d'algorithmes NDF proposent des stratégies de base mais ont commencé à noter des
incréments de volume déjà. Cependant, l'adoption de l'algo NDF est encore naissante mais a beaucoup
promesse pour l'avenir.
Un autre domaine émergent est l'application des techniques d'IA et de ML dans la conception et
développement des EA. Les données d'exécution historiques pourraient être exploitées pour ajuster dynamiquement la
paramètres de décision algo basés sur les conditions actuelles du marché pendant l'exécution. Le suivant
l'étape utilisera des mesures d'exécution post-négociation pour créer une boucle de rétroaction dans la pré-négociation
analyse. Par exemple, lorsqu'une entreprise exécute via un algorithme et des conditions de liquidité
changement, les données peuvent être réintroduites dans le système pour créer des flux de travail automatisés où
l'exécution des transactions est intacte et les exceptions sont surveillées.
Pour finir
L'innovation technologique a fait que les marchés des changes sont loin d'être complètement
voix basée jusqu'à il y a quelques décennies sur un morceau important en cours d'exécution
électroniquement aujourd'hui. Les algorithmes d'exécution ont fait un croisement des marchés boursiers vers le FX.
Ils ont rapidement été largement acceptés grâce aux avantages offerts, tels que l'amélioration
automatisation, impact réduit sur le marché, transparence de l'exécution et meilleure exécution. Le suivant
vague de changement technologique est sur le point de placer la barre encore plus haut avec des algorithmes plus sophistiqués
modèles se déploient et s'aventurent dans de nouveaux domaines de croissance comme Algo-wheels et NDF trading. Tous
ces changements devraient stimuler l'adoption et l'évolution des EA sur les marchés des changes.
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