Microstructure du marché : comment les actifs sont échangés ?

Climax · 03-10-2023 17:14:37

Microstructure du marché

La microstructure du marché est un domaine spécialisé de la finance qui explique comment les actifs sont échangés sur les marchés.

Bien que l'achat et la vente sur les marchés financiers semblent simples (il y a un acheteur et un vendeur qui se rencontrent lorsque l'offre et la demande correspondent), il s'agit en réalité d'un sujet très complexe.

Nous ne parlons pas ici de stratégies plus générales telles que la valeur, la macroéconomie, etc., mais plutôt des rouages mêmes des ordres et de la liquidité des marchés individuels.

La microstructure du marché influe sur la liquidité, les coûts de transaction et la découverte des prix.

Elle s'applique à la fois aux actifs réels et financiers, mais ces derniers ont fait l'objet de recherches plus approfondies en raison de la facilité d'accès aux données transactionnelles.

Et naturellement, le marché boursier, qui est le plus public, le plus populaire et l'un des plus liquides, est le plus étudié en matière de microstructure du marché.

La recherche sur la microstructure du marché vise principalement à comprendre comment les processus opérationnels d'un marché influencent les coûts de transaction, les prix, les cotations, les volumes et les comportements de négociation.

Avec toutes les avancées technologiques du XXIe siècle, le champ d'étude s'est élargi pour inclure les effets de la microstructure du marché sur les cas d'abus de marché, tels que les délits d'initiés et les conflits entre courtiers et clients.

Principaux enseignements:
➡️ La microstructure du marché concerne l'interaction entre les mécanismes, les règles et les comportements de négociation sur les marchés, ainsi que leur incidence sur la formation des prix et la liquidité.
➡️ Liquidité et découverte des prix
La microstructure du marché examine comment les mécanismes de négociation et l'information affectent les prix des actifs et la liquidité.
Elle analyse le processus de formation des prix et la manière dont les différents acteurs du marché contribuent à la liquidité et l'extraient.
Cela a une incidence sur les coûts de transaction et les stratégies de trading.
➡️ Participants et mécanismes du marché
Il explore les rôles des différents acteurs du marché (par exemple, les teneurs de marché, les opérateurs informés et non informés) et la conception et les règles des lieux de transactions.
Ces éléments ont une incidence sur l'efficacité et l'équité du marché.
➡️ Asymétrie d'information
La microstructure des marchés étudie l'asymétrie d'information entre les traders. Elle examine comment l'inégalité d'accès à l'information affecte les mouvements de prix, le volume des transactions et le comportement des acteurs du marché.
Nous présentons plusieurs modèles de microstructure des marchés couramment étudiés.

Définition de la microstructure des marchés

La microstructure du marché désigne les mécanismes par lesquels s'effectuent les échanges sur les marchés.

Elle consiste à étudier les rouages des marchés financiers. Plus précisément, elle examine comment les mécanismes de négociation, les règles et les comportements des participants influencent la formation des prix et la liquidité.

Elle englobe l'ensemble du processus, depuis le placement des ordres jusqu'à leur exécution et leur règlement.

Elle comprend l'étude de la manière dont les offres d'achat et de vente sont formulées, le flux des ordres, la formation des prix, les coûts de négociation, la diffusion de l'information, ainsi que les règles et protocoles des plateformes de négociation.

Les nuances de la microstructure du marché impliquent de comprendre comment ces éléments interagissent pour influencer le comportement commercial, la liquidité, l'efficacité du marché et, en fin de compte, la découverte des prix.

Contrairement à l'économie traditionnelle, qui néglige souvent les mécanismes commerciaux (qui achète, qui vend, quelle est leur influence et quelles sont leurs motivations), la littérature sur la microstructure examine comment les différents mécanismes commerciaux influencent le processus de formation des prix.

Le Bureau national de recherche économique (NBER) dispose d'un groupe dédié à la recherche sur la microstructure des marchés.

Ce groupe a pour mission d'étudier l'économie des marchés de titres, en mettant l'accent sur le rôle de l'information dans la découverte des prix, la liquidité, les coûts de transaction et les implications pour l'efficacité et la réglementation des marchés.

Méthodes les plus courantes d'analyse de la microstructure du marché

Comment analyser la microstructure du marché ?

Nous pouvons la diviser en quatre domaines principaux : la liquidité, la découverte des prix, la volatilité et la conception du marché.

Vous trouverez ci-dessous les méthodes les plus courantes pour analyser chacun de ces domaines.

1. Analyse de la liquidité

La liquidité est la capacité à négocier rapidement de grandes quantités à faible coût.

Plus le nom est important (par exemple, la capitalisation boursière), plus il a tendance à être liquide, mais ce n'est pas toujours le cas.

Pour les noms moins liquides, le coût de transaction augmente effectivement à mesure qu'ils épuisent les ordres et que les prix évoluent de moins en moins favorablement.

Les analystes de microstructure utilisent plusieurs indicateurs spécifiques pour quantifier cela.

Écarts entre les cours acheteur et vendeur

La mesure la plus fondamentale du coût de transaction.

Il existe plusieurs façons d'examiner le spread :

Spread coté – La différence entre le meilleur cours vendeur et le meilleur cours acheteur ($Ask – Bid$). Ainsi, si le cours acheteur est de 99,95 $ et le cours vendeur de 100,05 $, le spread est de 0,10 $. Exprimé en pourcentage, il est de 0,1 %.
Spread effectif – Mesure le coût réel payé par un trader, en tenant compte des transactions qui ont lieu à l'intérieur du spread coté (amélioration du prix).
Spread réalisé – Différence entre le prix de la transaction et la « véritable » valeur marchande. (Notez qu'il est souvent remplacé par le point médian 5 minutes plus tard). Il mesure le profit réalisé par les teneurs de marché, qui apportent de la valeur en fournissant des liquidités pour réduire les écarts entre les cours acheteur et vendeur par rapport à ce qu'ils seraient autrement.

Profondeur du marché

Un carnet d'ordres à cours limité est un registre électronique en temps réel qui organise tous les ordres d'achat et de vente en attente par prix et par heure.

Il s'agit d'un élément important de la microstructure du marché, car il sert de moteur central où les transactions sont appariées et les prix du marché établis.

Analyse du carnet d'ordres à cours limité (LOB) :

Profondeur du haut du carnet – Volume disponible aux meilleurs cours acheteur et vendeur.
Déséquilibre du carnet d'ordres – Rapport entre les ordres d'achat et les ordres de vente à différents niveaux de prix. Un déséquilibre important à ce niveau permet souvent de prédire l'orientation des prix à court terme.
Ratio d'illiquidité d'Amihud – Indicateur académique largement utilisé qui mesure l'impact du volume des transactions sur les prix. Il est calculé en divisant le rendement absolu quotidien par le volume en dollars (ou dans la devise utilisée). Des valeurs élevées indiquent une illiquidité (les prix fluctuent beaucoup pour un faible volume).

2. Découverte des prix et analyse des informations

Ce domaine se concentre sur la manière dont les nouvelles informations sont intégrées dans les prix et sur la manière dont les traders « informés » (initiés/hedge funds/traders ayant un avantage sur les marchés) interagissent avec les traders « non informés » (fonds de détail/fonds indiciels).

Lambda de Kyle

Une mesure classique de l'impact sur les prix.

Il quantifie l'ampleur de la variation des prix en réponse à un dollar de flux d'ordres.

Un Lambda plus élevé indique que le marché soupçonne que le flux d'ordres contient des informations privées, ce qui rend les transactions plus coûteuses.

PIN (Probabilité de trading informé)

Modèle structurel qui estime la probabilité qu'une transaction donnée soit initiée par une personne disposant d'informations privées.

VPIN (PIN synchronisé en fonction du volume)

Adaptation moderne et à haute fréquence du PIN utilisée pour mesurer la « toxicité du flux d'ordres ».

Il a notamment été utilisé pour expliquer le krach éclair de 2010.

Un VPIN élevé suggère que les teneurs de marché sont « éliminés » par des traders informés, ce qui conduit souvent à un retrait de liquidités.

Point médian pondéré

Au lieu d'une simple moyenne entre le cours acheteur et le cours vendeur, cet indicateur pondère le prix en fonction du volume disponible de chaque côté afin de trouver le « véritable » prix équitable.

3. Volatilité et bruit microstructurel

En microstructure, la volatilité est souvent un sous-produit des frictions commerciales.

Le modèle Roll (rebond bid-ask)

Les prix « rebondissent » souvent entre le bid et l'ask, même si la valeur fondamentale n'a pas changé.

Le modèle Roll permet aux analystes d'estimer l'écart effectif entre l'offre et la demande en utilisant uniquement une série de prix de transaction. Plus précisément, la covariance sérielle des variations de prix. En termes simples, cela signifie simplement qu'un mouvement de prix dans une direction est systématiquement suivi d'un mouvement de prix dans la direction opposée lors de la transaction suivante.

Comme la « vraie » valeur ne change pas, le prix oscille simplement entre le cours acheteur le plus bas et le cours vendeur le plus élevé.

Une forte relation négative (hausse, puis baisse, puis hausse) révèle mathématiquement l'amplitude de cet écart sans qu'il soit nécessaire de consulter le carnet d'ordres réel.

Volatilité réalisée vs bruit microstructurel

Les données à haute fréquence sont bruitées.

Les analystes/quants utilisent des techniques telles que les noyaux réalisés ou le sous-échantillonnage pour éliminer le « bruit » (rebond acheteur-vendeur) afin de trouver la véritable volatilité intégrée de l'actif.

Modèles intrajournaliers

La volatilité et le volume suivent généralement une courbe en « U » (élevée à l'ouverture et à la clôture, faible pendant la pause déjeuner).

L'analyse des écarts par rapport à ce modèle permet d'identifier les comportements anormaux du marché.

4. Analyse haute fréquence et analyse des flux d'ordres

Pour le trading algorithmique moderne, l'analyse s'effectue à l'échelle de la milliseconde ou de la microseconde.

Analyse des flux d'ordres

Elle consiste à suivre la séquence des ordres agressifs (sur le marché).

Signalisation des agresseurs

Identification du fait qu'une transaction a été initiée par l'acheteur ou par le vendeur, souvent à l'aide de l'algorithme « Lee-Ready ».

Cette classification est importante car la plupart des flux de données publics indiquent le prix de la transaction, mais ne précisent pas explicitement quelle partie était « agressive », c'est-à-dire celle qui exigeait de la liquidité.

Elle utilise une hiérarchie en deux étapes pour classer chaque transaction :

La règle de cotation (primaire)

Comparer le prix de la transaction au point médian entre le cours acheteur et le cours vendeur.

Si le prix est supérieur au point médian, il s'agit d'un achat (en supposant que le trader a relevé le cours vendeur).
Si le prix est inférieur au point médian, il s'agit d'une vente (en supposant que le trader a atteint le cours acheteur).

La règle du tick (critère de départage)

Si la transaction se fait exactement au point médian, l'algorithme examine le prix de la transaction précédente.

Tick à la hausse (prix > prix précédent) -> Achat
Tick à la baisse (prix < prix précédent) -> Vente
Tick nul (prix = prix précédent) -> Classer comme le dernier changement de prix.

En résumé, cela permet aux analystes de calculer les déséquilibres dans le flux des ordres et de mesurer la pression d'achat ou de vente à partir des données historiques.

Delta cumulatif

Total cumulé des achats agressifs moins les ventes agressives.

Une divergence entre le prix et le delta cumulatif peut signaler un renversement de tendance.

Reconstruction du carnet d'ordres à cours limité (LOB)

Cartes thermiques : Il s'agit de visualiser l'historique du carnet d'ordres afin de détecter les liquidités « fantômes », c'est-à-dire les ordres passés puis rapidement annulés, qui peuvent être le signe d'une manipulation du marché (spoofing/layering).

Position dans la file d'attente : Estimation de la position d'un ordre à cours limité dans la file d'attente d'exécution (premier entré, premier sorti).

Principales questions relatives à la microstructure du marché

Structure et conception du marché

La relation entre la détermination des prix et les règles de négociation est au cœur de la microstructure.

Les mécanismes de négociation varient d'un marché à l'autre.

Par exemple, sur certains marchés, les actifs sont négociés par l'intermédiaire de concessionnaires qui tiennent un inventaire, comme pour les voitures neuves.

D'autres, en revanche, font appel à des courtiers qui jouent le rôle d'intermédiaires, comme c'est le cas dans l'immobilier.

L'une des questions posées par la recherche sur la microstructure est celle de l'efficacité des différentes structures de marché et de leur impact sur les coûts de transaction.

Le comportement des participants au marché, qu'il s'agisse d'investisseurs ou de courtiers, est intrinsèquement lié à la microstructure, influençant à la fois les décisions de trading/investissement et les stratégies de sortie.

Formation et découverte des prix

La formation des prix est le processus par lequel le prix d'un actif est déterminé.

Les marchés utilisent des méthodes différentes pour ce faire.

Par exemple, dans les applications de l'économie réelle, certains utilisent des enchères (comme eBay), tandis que d'autres impliquent des négociations (comme pour les nouvelles voitures) ou ont des prix fixes (comme les supermarchés).

Des théories historiques comme le mercantilisme et la théorie quantitative de la monnaie ont eu des points de vue différents sur le comportement des prix, la première mettant l'accent sur la valeur d'échange de la monnaie et la seconde sur la circulation de la monnaie.

Coût de transaction et coût de synchronisation

Les coûts de transaction et les coûts temporels jouent un rôle dans la détermination des rendements des investissements et des méthodes d'exécution.

Ces coûts englobent le traitement des ordres, la sélection adverse, la détention de stocks et le pouvoir de monopole.

Leur influence sur les liquidations de portefeuilles importants et les portefeuilles de couverture a fait l'objet de recherches approfondies.

Volatilité

Les fluctuations de prix, ou volatilité, peuvent être dues à de nouvelles informations affectant la valeur d'un instrument ou aux activités de négociation de traders impatients ayant un impact sur la liquidité.

Les deux principaux types de volatilité sont fondamentaux et transitoires.

Liquidité

La liquidité mesure l'efficacité d'un marché en déterminant la facilité avec laquelle les instruments peuvent être convertis en espèces sans affecter leur prix de marché.

Des facteurs tels que la taille du tick et le rôle des teneurs de marché jouent un rôle dans la détermination de la liquidité.

Information et divulgation

La disponibilité des informations sur le marché et leur transparence sont essentielles à la microstructure du marché.

Ces informations peuvent porter sur les prix, les spreads, les volumes de transactions, les facteurs de risque et le suivi des actifs des contreparties.

Le comportement des participants au marché est fortement influencé par les informations auxquelles ils ont accès.

Microstructure du marché des actions

1. Mécanismes de trading

Marchés dirigés par les ordres : Les investisseurs passent des ordres d'achat ou de vente d'actions et ces ordres sont exécutés par une bourse centralisée. Les prix sont déterminés par la dynamique de l'offre et de la demande.
Marchés dirigés par les cours : Les courtiers ou les teneurs de marché fournissent des liquidités en cotant les prix d'achat (bid) et de vente (ask). Les investisseurs négocient avec ces courtiers.

2. Participants

Investisseurs particuliers et institutionnels, courtiers, dealers et teneurs de marché.

3. Plates-formes

Bourses (par exemple, NYSE, NASDAQ) où les titres sont cotés et négociés.

4. Détermination du prix

Basée sur le flux d'ordres et la liquidité.

Le trading à haute fréquence et le trading algorithmique jouent un rôle important sur les marchés modernes.

5. Régulation

Régie par des organismes de réglementation (par exemple, la SEC et la FINRA aux États-Unis) afin de garantir l'équité et la transparence des transactions.

Microstructure du marché des obligations

1. Mécanismes de trading

Principalement axé sur les cours. Les courtiers ou les teneurs de marché fixent les prix d'achat et de vente des obligations.
Certaines plates-formes de trading électronique facilitent le trading des obligations en fonction des ordres.

2. Participants

Investisseurs institutionnels, investisseurs individuels, courtiers et dealers.

3. Plateformes

Les marchés de gré à gré (OTC) sont plus répandus pour la négociation des obligations, bien que certaines obligations soient cotées en bourse.

4. Détermination du prix

Déterminé par les courtiers et les teneurs de marché en fonction des taux d'intérêt, de la qualité du crédit et d'autres facteurs.

5. Réglementation

Les marchés obligataires sont également réglementés, mais la surveillance peut être moins stricte que celle des marchés boursiers.

Comment le trading à haute fréquence exploite la microstructure du marché

Dynamique du carnet d'ordres

Les stratégies de HFT analysent souvent la profondeur et la largeur du carnet d'ordres en temps réel.

Leurs algorithmes recherchent des modèles ou des déséquilibres entre les ordres d'achat et de vente qui pourraient indiquer des mouvements de prix à court terme.

En prédisant ces mouvements, le HFT peut exécuter des transactions qui capitalisent sur de très faibles différences de prix.

Arbitrage de latence

Il s'agit d'exploiter le temps nécessaire à l'information pour circuler entre les marchés ou à l'intérieur d'un marché.

Les sociétés de HFT utilisent une technologie sophistiquée pour réduire le temps de latence de l'information au strict minimum, ce qui leur permet d'agir plus rapidement que les autres participants sur les informations relatives à l'évolution du marché.

Elles écrivent généralement leurs algorithmes de production en C++, un langage connu pour sa faible latence.

Tenue de marché et apport de liquidité

Certaines stratégies de HFT agissent comme des teneurs de marché, fournissant de la liquidité en achetant et en vendant continuellement des titres.

Elles tirent des bénéfices de spreads entre les cours acheteur et vendeur et peuvent bénéficier de rabais offerts par les bourses pour l'ajout de liquidités.

Leur capacité à actualiser rapidement les ordres en fonction des conditions du marché leur permet de gérer efficacement les stocks et les risques.

Arbitrage d'événements

Cette stratégie consiste à agir sur la base d'informations relatives à des communiqués économiques programmés, à des annonces de résultats ou à d'autres événements susceptibles d'influer sur le cours des titres.

Les algorithmes du HFT peuvent interpréter les communiqués de presse en quelques millisecondes et exécuter des transactions avant que le marché dans son ensemble ne puisse réagir.

Arbitrage statistique

Les HFT utilisent des modèles statistiques complexes pour identifier les mauvaises évaluations temporaires de titres apparentés.

En achetant simultanément des actifs sous-évalués et en vendant des actifs surévalués, ils cherchent à tirer profit de la convergence éventuelle des prix.

Stratégies basées sur la taille du téléscripteur

Les HFT exploitent les variations de la taille du tick (le mouvement de prix minimum d'un instrument de négociation) entre les marchés ou les instruments pour saisir les divergences de prix.

Anticipation des ordres et déclenchement de la dynamique

Ces stratégies controversées consistent à reconnaître la présence d'ordres importants émanant d'autres participants au marché, puis à négocier en amont de ces ordres afin de profiter de l'impact sur les prix.

L'ignition du momentum consiste à exécuter des transactions qui encouragent d'autres traders à faire évoluer le prix dans une direction favorable avant de clôturer les positions initiales pour réaliser un profit.

En résumé

Les sociétés de HFT développent et affinent en permanence leurs stratégies pour s'adapter aux évolutions de la structure et de la réglementation des marchés.

Leur capacité à traiter de grandes quantités d'informations et à exécuter des transactions à des vitesses inimaginables pour des traders humains leur permet d'exploiter les inefficacités de la microstructure du marché.

Toutefois, l'utilisation du HFT fait également l'objet d'un examen réglementaire en raison de préoccupations concernant l'équité, la stabilité et la transparence du marché.

En savoir plus:

Thèmes avancés relatifs à la microstructure du marché

À mesure que vous approfondirez vos connaissances sur la microstructure du marché, vous aborderez des thèmes plus complexes.

Fragmentation et intégration du marché

La fragmentation du marché implique la négociation d'un même actif sur plusieurs plateformes, ce qui peut entraîner une concurrence accrue entre celles-ci et potentiellement de meilleurs prix pour les traders.

Néanmoins, cela peut également compliquer la mesure de la liquidité et la découverte des prix.

La dispersion des transactions peut masquer la profondeur réelle du marché et les niveaux de prix, et entraîner une complexité accrue du marché et des coûts d'exécution plus élevés.

Trading algorithmique et dynamique du marché

Le trading algorithmique englobe un large éventail de stratégies allant au-delà du trading à haute fréquence, qui peuvent influencer la stabilité et l'efficacité du marché.

Ces algorithmes peuvent améliorer la liquidité du marché et réduire les coûts de transaction, mais ils peuvent également provoquer des mouvements de prix rapides et à grande échelle si de nombreux algorithmes réagissent simultanément aux événements du marché.

Réglementation et conformité du marché

Les cadres réglementaires tels que la directive MiFID II en Europe visent à améliorer la transparence du marché, à protéger les investisseurs et à renforcer la stabilité des marchés financiers.

Ces réglementations peuvent avoir un impact sur la microstructure du marché en imposant des obligations de déclaration, en garantissant des pratiques commerciales équitables et en contrôlant les activités de trading algorithmique.

Cela peut à son tour affecter la liquidité du marché, la formation des prix et l'efficacité globale du marché.

Finance comportementale dans la microstructure du marché

La finance comportementale examine comment les influences et les biais psychologiques affectent les acteurs des marchés financiers et leurs résultats.

Dans la microstructure du marché, cela peut se traduire par une réaction excessive des traders aux actualités, une réaction insuffisante aux changements de valeur fondamentale ou un comportement grégaire.

Tous ces facteurs peuvent avoir un impact sur la volatilité des prix, la liquidité et l'efficacité générale des mécanismes de découverte des prix.

Types d'ordres et profondeur du marché

Différents types d'ordres, tels que les ordres à cours limité, les ordres au marché et les ordres stop-loss, jouent un rôle important dans la microstructure du marché.

Tous ont une incidence sur la profondeur du marché et la volatilité des prix.

Les ordres à cours limité contribuent à la profondeur du marché et peuvent stabiliser les prix, tandis que les ordres au marché consomment de la liquidité et peuvent entraîner des fluctuations de prix.

Les ordres stop-loss peuvent amplifier les mouvements de prix lorsqu'ils sont déclenchés en masse.

Arbitrage intermarchés et transfert de liquidité

L'arbitrage intermarchés exploite les écarts de prix d'un même actif sur différents marchés, ce qui peut entraîner un transfert de liquidité entre les marchés.

Les arbitragistes améliorent l'efficacité du marché en veillant à ce que les prix ne divergent pas de manière significative entre les différentes plateformes de négociation.

Mais ce processus peut également entraîner des changements rapides de liquidité et affecter la stabilité du marché.

Impact des actualités et des informations publiées

Le moment et la nature des publications d'actualités et d'informations peuvent introduire de la volatilité sur les marchés financiers, car les traders réagissent aux nouvelles informations.

Les publications soudaines ou les actualités inattendues peuvent entraîner des ajustements rapides des prix.

Cela peut influencer le comportement des traders et la dynamique de la microstructure du marché, en particulier si les actualités modifient la perception de la valeur des actifs.

Dark pools et ordres cachés

Les dark pools permettent de négocier des titres en dehors des bourses publiques.

Ils offrent l'anonymat et réduisent l'impact sur le marché des ordres importants.

S'ils peuvent protéger les traders contre les dérapages de prix et l'impact sur le marché, ils réduisent également la transparence du marché dans son ensemble.

Cela peut affecter la découverte des prix et la perception de la profondeur du marché.

Microstructure des marchés émergents

Les marchés émergents présentent souvent des caractéristiques microstructurelles uniques. Cela inclut une liquidité plus faible, une volatilité plus élevée et une efficacité moindre.

L'environnement réglementaire, le comportement des acteurs du marché et les infrastructures de ces marchés peuvent différer considérablement de ceux des marchés développés.

Cela peut à son tour poser des défis uniques en matière de découverte des prix et d'apport de liquidité.

Sélection adverse

La sélection adverse dans le contexte du tenue de marché fait référence au risque auquel un teneur de marché est confronté lorsqu'il négocie avec des contreparties qui peuvent disposer d'informations privilégiées sur la valeur réelle ou les perspectives d'avenir de l'actif négocié.

Lorsqu'un teneur de marché fournit des cotations acheteur et vendeur pour acheter ou vendre un actif, il risque de négocier avec un trader informé qui dispose d'informations privées indiquant que l'actif est surévalué (lorsqu'il vend au teneur de marché) ou sous-évalué (lorsqu'il achète au teneur de marché).

Cette asymétrie d'information place le teneur de marché dans une position désavantageuse.

Le concept de sélection adverse est au cœur de nombreux modèles de microstructure de marché, car il a une incidence sur l'écart entre les cours acheteur et vendeur que les teneurs de marché fixent pour se protéger contre les pertes potentielles liées aux transactions avec des contreparties mieux informées.

Par exemple, dans le modèle de Kyle (abordé plus en détail ci-dessous), le paramètre lambda (λ) représente la probabilité ou la mesure dans laquelle le teneur de marché négocie avec un trader informé.

Les teneurs de marché utilisent diverses techniques pour réduire le risque d'antisélection, telles que :

l'ajustement dynamique de l'écart entre le cours acheteur et le cours vendeur en fonction des modèles de flux d'ordres
la limitation de leur exposition aux ordres importants, ou
l'utilisation d'algorithmes sophistiqués pour détecter les activités de négociation potentiellement informées

La sélection adverse est une préoccupation fondamentale dans le domaine du tenue de marché, car elle a un impact direct sur la rentabilité et les stratégies de gestion des risques des teneurs de marché, qui jouent un rôle central dans la fourniture de liquidités et la facilitation d'une découverte efficace des prix sur les marchés financiers.

Théories et modèles de microstructure des marchés

Voici quelques-uns des principaux modèles et théories de la microstructure des marchés :

Modèle de Kyle

Développé par Albert Kyle en 1985, ce modèle analyse comment les prix sont affectés par la présence d'opérateurs informés et non informés sur un marché avec un seul teneur de marché neutre au risque.

Il introduit le concept de lambda (λ), qui mesure le degré de sélection adverse auquel est confronté le teneur de marché.

Une valeur plus élevée de lambda implique un risque plus important de sélection adverse, car le teneur de marché est plus susceptible de négocier avec une entité disposant d'informations supérieures sur la valeur de l'actif.
Par conséquent, le teneur de marché devrait élargir l'écart entre le cours acheteur et le cours vendeur afin de compenser ce risque accru de négocier à un prix défavorable.

Le modèle montre comment les traders informés peuvent négocier de manière stratégique afin de maximiser leurs profits tout en révélant certaines de leurs informations privées par le biais de leurs activités de trading, ce qui influe en fin de compte sur la formation des prix.

Modèle Glosten-Milgrom

Proposé par Lawrence Glosten et Paul Milgrom en 1985, ce modèle se concentre sur l'écart entre le cours acheteur et le cours vendeur fixé par les teneurs de marché en présence de traders informés et non informés.

Il part du principe que les teneurs de marché sont neutres au risque et compétitifs, et qu'ils fixent les cours acheteur et vendeur afin d'éviter les pertes liées aux transactions avec des traders informés.

Le modèle montre que l'écart entre le cours acheteur et le cours vendeur compense les coûts de sélection adverse pour les teneurs de marché et intègre la probabilité de négocier avec un opérateur informé.

Modèle de Garman

Développé par Mark Garman en 1976 (également connu pour ses travaux sur les produits dérivés sur devises), ce modèle examine le comportement des teneurs de marché et leurs stratégies de gestion des stocks.

Il part du principe que les teneurs de marché sont averses au risque et cherchent à optimiser leurs positions de stock en ajustant les cours acheteur et vendeur.

Le modèle montre comment les niveaux de stock et les préférences en matière de risque des teneurs de marché influencent l'écart entre les cours acheteur et vendeur et la dynamique des prix.

Modèle Madhavan-Smidt

Proposé par Ananth Madhavan et Seymour Smidt en 1991, ce modèle analyse le processus de négociation sur un marché où opèrent des traders stratégiques et des teneurs de marché concurrentiels.

Il intègre :

l'asymétrie d'information
les coûts d'inventaire et
les coûts de traitement des ordres, et
démontre comment ces facteurs influencent l'écart entre les cours acheteur et vendeur et les stratégies de fixation des prix des teneurs de marché.

Modèle Easley-O'Hara

Développé par David Easley et Maureen O'Hara en 1987, ce modèle se concentre sur le rôle de l'information dans la formation des prix et le comportement commercial.

Il introduit le concept d'« événements informationnels » et leur probabilité d'occurrence, qui affectent le niveau de négociation éclairée et, par conséquent, l'écart entre le cours acheteur et le cours vendeur et le volume des transactions.

Modèle Admati-Pfleiderer

Proposé par Anat Admati et Paul Pfleiderer en 1988, ce modèle examine les habitudes de négociation des traders informés et non informés, ainsi que la manière dont ils choisissent stratégiquement le moment de leurs transactions.

Il démontre comment le moment choisi pour effectuer une transaction peut révéler des informations et influencer la formation des prix.

Peut conduire à une concentration des transactions et à une augmentation de la liquidité à certains moments.

Modèle Stoll

Développé par Hans Stoll en 1978, ce modèle analyse les composantes de l'écart entre le cours acheteur et le cours vendeur, notamment :

les coûts de traitement des ordres
les coûts de détention des stocks et
les coûts de sélection adverse

Il fournit un cadre permettant de comprendre les déterminants de l'écart entre le cours acheteur et le cours vendeur et la manière dont il est influencé par divers facteurs du marché.

Modèle Roll

Proposé par Richard Roll en 1984, ce modèle estime l'écart effectif entre les cours acheteur et vendeur sur la base de la covariance sérielle des variations de prix.

Il part du principe que l'écart entre les cours acheteur et vendeur est la principale cause de la covariance sérielle négative des variations de prix.

Il permet d'estimer l'écart en utilisant uniquement les données sur les prix de transaction.

Modèles de bruit microstructurel

Ces modèles, tels que le modèle Hasbrouck et le modèle Madhavan, se concentrent sur la décomposition des variations de prix en composantes liées aux effets de l'information et de la liquidité.

Ils tiennent compte du « bruit » ou des effets transitoires introduits par la microstructure du marché elle-même.

Modèles basés sur des agents

Les modèles basés sur les agents utilisent des simulations informatiques pour analyser les interactions et les comportements de différents types d'opérateurs (par exemple, informés, non informés, acheteurs/vendeurs, teneurs de marché, etc.) et leur impact sur la dynamique du marché, la formation des prix et la liquidité.

Modèle Amihud-Mendelson

Ce modèle, développé par Yakov Amihud et Haim Mendelson en 1986, analyse l'impact de la liquidité sur les prix des actifs.

Il propose que les actifs illiquides nécessitent un rendement attendu plus élevé afin de compenser les coûts de transaction plus élevés associés à l'illiquidité pour les investisseurs.

Modèle d'O'Hara

Proposé par Maureen O'Hara en 1995, ce modèle examine le rôle des teneurs de marché dans la fourniture de liquidités et l'impact des différentes structures de marché sur la formation des prix et la liquidité.

Modèle Parlour

Développé par Christine Parlour en 1998, ce modèle étudie l'impact de la transparence et de la fragmentation des flux d'ordres sur la qualité du marché, en se concentrant spécifiquement sur la concurrence entre un marché centralisé et un marché de courtiers concurrents.

Modèle Back-Baruch

Ce modèle, développé par Kerry Back et Shmuel Baruch en 2004, analyse le comportement stratégique des traders informés et leur choix entre négocier sur le marché ouvert ou négocier directement avec un teneur de marché.

Modèle Vayanos-Wang

Proposé par Dimitri Vayanos et Jiang Wang en 2012, ce modèle examine l'impact des horizons et des préférences de liquidité des traders/investisseurs sur les prix des actifs et les primes de liquidité.

Modèle Almgren-Chriss

Développé par Robert Almgren et Neil Chriss en 2000, ce modèle fournit un cadre pour une exécution optimale des transactions.

Il prend en compte des facteurs tels que l'impact sur le marché, le risque et les coûts de transaction.

Modèle Obizhaeva-Wang

Proposé par Anna Obizhaeva et Jiang Wang en 2013, ce modèle étend le modèle Almgren-Chriss en intégrant l'impact de la résilience du marché et le risque de mouvements de prix défavorables lors de l'exécution des transactions.

Modèles théoriques de trading haute fréquence

Divers modèles, tels que le modèle Avellaneda-Stoikov et le modèle Cartea-Jaimungal, ont été développés pour analyser les stratégies et l'impact du trading haute fréquence sur la microstructure du marché.

Modèles de carnets d'ordres à cours limité

Ces modèles, tels que le modèle Cont-Stoikov-Talreja et le modèle Avellaneda-Reed, se concentrent sur la dynamique des carnets d'ordres à cours limité et le comportement stratégique des traders lors de la soumission et de l'annulation d'ordres.

Modèles de fragmentation du marché

Ces modèles, tels que le modèle Battalio et le modèle O'Hara-Ye, étudient l'impact de la fragmentation des marchés et de la concurrence entre les différentes plateformes de négociation sur la liquidité, la découverte des prix et la qualité du marché.

Résumé

Il s'agit là de quelques-uns des modèles et théories les plus importants en matière de microstructure des marchés.

Chacun d'entre eux contribue à notre compréhension des différents aspects des mécanismes de négociation, de l'asymétrie de l'information, de la formation des prix et du comportement des acteurs du marché.

Les chercheurs continuent à développer et à étendre ces modèles afin de saisir les complexités et les nuances des marchés financiers et des environnements de négociation modernes.

FAQ - Microstructure du marché

Qu'est-ce que la microstructure des marchés ?

La microstructure des marchés étudie les processus, les mécanismes et les règles qui régissent les échanges d'actifs sur les marchés et la manière dont ils influencent des facteurs tels que les prix, les coûts de transaction et le comportement des opérateurs.

Pourquoi parle-t-on souvent de "théorie de la microstructure des marchés" ?

La "théorie de la microstructure des marchés" est appelée ainsi parce qu'elle offre des cadres théoriques permettant de comprendre le fonctionnement et les comportements des participants dans différents contextes de marché, c'est-à-dire la manière dont des systèmes, processus, mécanismes et pratiques de trading spécifiques influencent la formation des prix, la liquidité et la diffusion de l'information.

Il existe une théorie qui est appliquée à la compréhension empirique des mécanismes de cause à effet de la microstructure du marché dans le monde réel.

En quoi la microstructure des marchés diffère-t-elle des théories financières traditionnelles ?

Les théories financières traditionnelles se concentrent souvent sur des concepts plus larges tels que l'efficience des marchés, l'optimisation des portefeuilles et la gestion des risques, en faisant abstraction des mécanismes spécifiques du trading.

En revanche, la microstructure des marchés se concentre sur les détails granulaires de la négociation, en examinant comment les mécanismes, règles et structures spécifiques de la négociation affectent le processus de formation des prix et d'autres dynamiques de marché.

Pourquoi l'étude de la microstructure des marchés est-elle importante ?

L'étude de la microstructure des marchés est importante pour plusieurs raisons :

Elle permet de comprendre comment les prix se forment et se découvrent sur les marchés financiers.
Elle aide à comprendre les déterminants des coûts de transaction et leurs implications pour les stratégies de trading.
Elle offre un cadre pour analyser l'efficacité et l'équité des différentes structures de marché et des mécanismes de trading.
Elle éclaire les politiques réglementaires visant à garantir la transparence, l'équité et la stabilité des marchés.

Quel est l'impact de la microstructure du marché sur la formation et la découverte des prix ?

La microstructure du marché joue un rôle dans la formation des prix en détaillant comment des mécanismes de négociation spécifiques, tels que les enchères, les négociations ou les prix fixes, influencent le processus de détermination des prix.

Elle examine également comment l'asymétrie de l'information, la liquidité et les comportements de trading des participants au marché peuvent conduire à des divergences de prix et influencer la vitesse à laquelle les nouvelles informations sont incorporées dans les prix des actifs.

Quelles sont les principales composantes des coûts de transaction dans la microstructure du marché ?

Les principales composantes des coûts de transaction dans la microstructure du marché sont les suivantes :

Les coûts de traitement des ordres : Les dépenses associées au traitement et à l'exécution d'une transaction.
Les coûts de sélection adverse : Coûts liés au fait de négocier avec quelqu'un qui dispose de plus d'informations sur la valeur de l'actif. (Une application intéressante et unique de ce phénomène est l'échec du programme iBuying de Zillow).
Coûts de détention des actifs : Les coûts supportés par les dealers ou les teneurs de marché pour la détention d'actifs dans leur inventaire.
Pouvoir de monopole : Coûts liés au pouvoir de tarification monopolistique de certains acteurs du marché.

Comment les différentes structures de marché influencent-elles le comportement et les coûts de trading ?

Les différentes structures de marché, telles que les marchés de courtiers, les marchés d'enchères ou les marchés de courtage, ont des règles et des mécanismes de trading distincts.

Ces différences peuvent influencer les comportements de trading, tels que la fréquence des transactions, le choix des lieux de négociation et les stratégies employées par les traders.

En outre, la structure peut avoir une incidence sur les coûts de transaction, certaines structures offrant des prix plus compétitifs que d'autres en raison de facteurs tels que la liquidité, la concurrence entre les participants au marché et la transparence.

Quel rôle joue la liquidité dans la microstructure du marché ?

La liquidité désigne la facilité avec laquelle un actif peut être acheté ou vendu rapidement sans que son prix n'en soit affecté de manière significative.

Dans la microstructure des marchés, la liquidité est une mesure clé de l'efficacité d'un marché.

Une liquidité élevée implique que les transactions peuvent être exécutées rapidement à des prix stables, tandis qu'une faible liquidité peut entraîner des fluctuations de prix plus importantes.

Les facteurs qui influencent la liquidité comprennent la présence et le comportement des teneurs de marché, la taille du tick, le volume des transactions et la disponibilité de l'information.

Comment la disponibilité et la transparence de l'information affectent-elles la microstructure du marché ?

La disponibilité de l'information et la transparence contribuent à garantir l'équité et l'efficacité des marchés.

Lorsque les participants au marché ont un accès égal aux informations pertinentes, la formation des prix est plus précise et les risques de manipulation du marché sont réduits.

À l'inverse, l'asymétrie de l'information, lorsque certains opérateurs disposent de plus d'informations que d'autres, peut conduire à une sélection adverse et potentiellement nuire aux opérateurs non informés.

Quelles sont les implications de la microstructure du marché pour les politiques de régulation ?

Les connaissances sur la microstructure des marchés peuvent guider les politiques réglementaires de plusieurs manières :

En éclairant les règles de transparence et de divulgation afin de garantir l'équité des échanges.
En guidant la conception de mécanismes et de structures de trading afin d'améliorer l'efficacité du marché.
En fournissant un cadre pour détecter et prévenir les abus de marché tels que les délits d'initiés ou les manipulations.
Comprendre l'impact des innovations technologiques sur la dynamique du marché et suggérer des réponses réglementaires appropriées.

Comment la technologie a-t-elle influencé l'évolution de la microstructure des marchés ?

La technologie a eu un impact significatif sur la microstructure des marchés :

Les plateformes de trading électronique ont accru l'accessibilité des marchés et réduit les coûts de transaction.
Le trading à haute fréquence a introduit une nouvelle dynamique dans la formation des prix et la fourniture de liquidités.
Le trading algorithmique a modifié les stratégies et les comportements de trading.
Les technologies de la blockchain et des registres distribués remettent en question les processus traditionnels de trading et de règlement.
Le big data et l'IA/apprentissage automatique permettent une analyse plus sophistiquée des données de marché, conduisant à des décisions de trading mieux informées.

Quelle est la relation entre la microstructure du marché et la volatilité du marché ?

La microstructure du marché peut influencer la volatilité du marché de différentes manières.

Par exemple, la présence de traders à haute fréquence peut amplifier ou atténuer les fluctuations de prix.

De même, les mécanismes du marché, tels que le type de processus d'enchères ou le rôle des teneurs de marché, peuvent avoir une incidence sur la rapidité avec laquelle les nouvelles informations sont intégrées dans les prix, ce qui influe sur la volatilité.

En outre, des facteurs tels que la liquidité et l'asymétrie de l'information peuvent également jouer un rôle dans la détermination de l'ampleur des fluctuations de prix.

Comment les teneurs de marché influencent-ils la microstructure du marché ?

Les teneurs de marché veillent à ce qu'il y ait suffisamment de liquidités sur les marchés financiers.

En fournissant en permanence des prix d'achat et de vente et en s'engageant à négocier à ces prix, ils facilitent la fluidité des transactions et une découverte plus efficace des prix.

Leur présence peut réduire les coûts de transaction, améliorer la profondeur du marché et contribuer à réduire la volatilité.

Néanmoins, leurs actions et leurs stratégies, en particulier dans les environnements de trading électronique et à haute fréquence, peuvent également introduire de nouvelles dynamiques et de nouveaux défis pour la microstructure du marché.

Quels sont les principaux défis et domaines de recherche en matière de microstructure des marchés ?

Parmi les défis pressants et les domaines de recherche en matière de microstructure des marchés, on peut citer:

Comprendre les implications des innovations technologiques telles que l'IA/l'apprentissage automatique sur la dynamique des marchés.
Analyser l'impact de la mondialisation des échanges et de l'interconnexion des marchés sur la formation des prix et la liquidité.
L'étude du rôle et de l'influence des acteurs non traditionnels du marché, tels que les algorithmes et les traders à haute fréquence. (Il y a toujours un système financier "fantôme").
Explorer les effets des changements réglementaires sur l'efficacité, l'équité et la stabilité des marchés.

Comment la microstructure du marché affecte-t-elle les investisseurs individuels par rapport aux investisseurs institutionnels ?

Les investisseurs individuels peuvent être confrontés à des coûts de transaction plus élevés en raison de leur manque d'envergure et être plus sensibles à la sélection adverse.

D'autre part, les investisseurs institutionnels, dont les transactions sont plus importantes, peuvent avoir un impact plus significatif sur les prix du marché lorsqu'ils effectuent des transactions. (Les coûts de transaction ont tendance à augmenter de manière non linéaire lorsqu'un fonds effectue des transactions de plus grande taille).

Ils ont également un meilleur accès à l'information et à la technologie.

Comment les théories de la microstructure des marchés expliquent-elles les anomalies des marchés financiers ?

Il s'agit d'examiner les processus de négociation sous-jacents pour en comprendre les mécanismes.

Par exemple, elles peuvent expliquer pourquoi certains actifs peuvent être mal évalués en raison d'une asymétrie d'information ou pourquoi les prix peuvent ne pas refléter immédiatement de nouvelles informations en raison de contraintes de liquidité.

Comment la microstructure du marché affecte-t-elle le trading algorithmique ?

Nous vous renvoyons pour cela à l'article que nous avons publié ici.

#1 03-10-2023 17:14:37