#1 22-08-2024 14:49:37

Climax

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Les marchés financiers, des systèmes chaotiques de niveau 2

Les marchés financiers sont des systèmes complexes qui fascinent depuis longtemps les économistes, les mathématiciens et les acteurs du marché.

Il existe de nombreux cadres conceptuels et approches mathématiques pour les appréhender.

L'un des cadres permettant de comprendre ces marchés est la théorie du chaos, en particulier le concept de systèmes chaotiques de niveau 2.

Cette approche nous aide à comprendre conceptuellement pourquoi les marchés financiers sont notoirement difficiles à prévoir et pourquoi les méthodes de prévision traditionnelles sont souvent insuffisantes.

Points clés :

➡️ Les prévisions du marché peuvent se réaliser ou être annulées d'elles-mêmes, car les traders réagissent aux prévisions et modifient le comportement du marché. Cette boucle de rétroaction rend impossible une prédiction parfaite.

➡️ De petits événements peuvent déclencher des mouvements de marché importants en raison d'interactions complexes entre de nombreux facteurs. Les traders doivent rester attentifs aux nouvelles ou aux changements apparemment mineurs.

➡️ Les modèles de prévision traditionnels sont souvent insuffisants, car les marchés ne suivent pas les hypothèses de rationalité ou de distribution normale.

➡️ Le comportement humain et les émotions jouent en effet un rôle important dans les mouvements du marché, ce qui rend les modèles purement mathématiques insuffisants. La compréhension de la psychologie est précieuse pour les traders.

➡️ La gestion des risques et la diversification sont essentielles sur des marchés chaotiques. Les traders devraient se concentrer sur le renforcement de la résilience, par exemple en mettant en place une diversification, un équilibre des risques et d'autres pratiques de gestion des risques, plutôt que sur la recherche de prédictions parfaites.

Définition de la théorie du chaos

La théorie du chaos est une branche des mathématiques qui traite des systèmes complexes dont le comportement est très sensible aux conditions initiales.

Dans les systèmes chaotiques, de petites modifications des données d'entrée peuvent conduire à des résultats radicalement différents, ce qui rend la prédiction à long terme extrêmement difficile.

Les deux niveaux du chaos

Pour comprendre les marchés financiers, il est important de distinguer deux niveaux de systèmes chaotiques :

• Chaos de niveau 1 = systèmes qui ne réagissent pas aux prédictions les concernant

• Chaos de niveau 2 = systèmes qui réagissent aux prévisions les concernant.

Niveau 1 systèmes chaotiques : l'analogie avec la météo

Caractéristiques du chaos de niveau 1

Les systèmes chaotiques de niveau 1 se caractérisent par leur indifférence aux prédictions.

L'exemple classique d'un système chaotique de niveau 1 est la météo.

Le dilemme du météorologue

Les systèmes météorologiques ne se soucient pas des prévisions.

Si un météorologue prédit de la pluie, cela n'a aucune influence sur le fait qu'il pleuve ou non.

La météo fonctionne indépendamment des prévisions et des attentes humaines.

En d'autres termes, la météo n'est pas un marché conflictuel.

Améliorer les prévisions dans les systèmes de niveau 1

Bien que les systèmes chaotiques de niveau 1 soient complexes, nous pouvons améliorer notre capacité à les prédire en

1. en recueillant davantage de données

2. développant des modèles plus sophistiqués

3. en augmentant la puissance de calcul.

À mesure que nous intégrons davantage de facteurs dans nos modèles météorologiques et que nous utilisons des ordinateurs plus puissants, nos prévisions météorologiques deviennent de plus en plus précises, du moins à court terme (c'est-à-dire que les prévisions météorologiques des prochaines heures ont plus de chances d'être exactes que les prévisions à 10 jours)....

Niveau 2 : Systèmes chaotiques : marchés financiers

Définition du chaos de niveau 2

Les systèmes chaotiques de niveau 2 sont fondamentalement différents de leurs homologues de niveau 1.

Ces systèmes réagissent aux prédictions faites à leur sujet.

Cela crée une boucle de rétroaction qui modifie le comportement du système.

La prophétie auto-réalisatrice (ou auto-anéantissante)

Sur les marchés financiers, les prédictions peuvent devenir des prophéties qui se réalisent ou s'annulent d'elles-mêmes.

Prenons l'exemple de la recherche bancaire.

Si un analyste respecté prédit la hausse d'une action, les traders risquent d'acheter cette action, ce qui entraînera une hausse de son prix.

À l'inverse, si de nombreux analystes prédisent qu'une action va mal se comporter, le simple fait de le dire peut faire chuter le cours de l'action.

Le paradoxe de la prédiction parfaite

Considérons un scénario hypothétique :

• Que se passerait-il si nous pouvions mettre au point un programme informatique capable de prédire l'évolution du S&P 500 avec une précision de 100 % ?

Dès qu'une telle prédiction serait rendue publique, les acteurs du marché réagiraient à cette information, modifiant immédiatement le prix de l'indice.

Cette réaction invaliderait la prédiction initiale, créant ainsi un paradoxe.

Ce paradoxe illustre pourquoi une prédiction parfaite est impossible dans les systèmes chaotiques de niveau 2.

L'acte de prédiction lui-même devient un facteur qui influence le comportement du système.

Complexité et sensibilité des marchés financiers

L'effet papillon en finance

Le concept de « l'effet papillon » - par exemple, l'expérience de pensée métaphorique selon laquelle un papillon battant des ailes au Brésil peut déclencher une tornade au Texas - est pertinent pour les marchés financiers.

De petits événements, apparemment insignifiants, peuvent déclencher des mouvements de marché à grande échelle.

Une déclaration d'un éminent PDG faisant l'éloge d'une technologie peu connue peut susciter l'intérêt des investisseurs et faire grimper son prix de manière significative.

Cette première flambée des prix peut attirer davantage l'attention, entraînant une large couverture médiatique et de nouveaux investissements.

L'afflux soudain de capitaux dans un ou plusieurs investissements particuliers peut alors déclencher des mouvements de marché plus larges, affectant les actifs connexes et provoquant des effets d'entraînement sur l'ensemble du marché financier.

Facteurs influençant le comportement du marché

Les marchés financiers sont influencés par un très grand nombre de facteurs, notamment (mais pas exclusivement)

1. Les données et indicateurs économiques

2. Les événements politiques

3. Les avancées technologiques

4. Les catastrophes naturelles

5. La psychologie des traders

6. Les changements réglementaires

7. La dynamique du commerce mondial

Le défi de l'interaction

Non seulement de nombreux facteurs sont en jeu, mais la manière dont ils interagissent est également très complexe.

Il existe de nombreuses interdépendances et des éléments qui dépendent d'autres éléments.

La force de chaque facteur et ses relations avec les autres peuvent varier dans le temps, ce qui rend extrêmement difficile la modélisation ou la prévision précise du comportement du marché.

Les limites des méthodes de prévision traditionnelles

Pourquoi les modèles traditionnels sont insuffisants

Les modèles financiers traditionnels reposent souvent sur des hypothèses de rationalité, d'efficacité et de distribution normale des rendements.

Cependant, ces hypothèses sont souvent mises à mal sur les marchés réels, en particulier en période de crise ou de changement rapide.

Le problème des données historiques

L'histoire nous renseigne sur ce qui s'est passé dans le passé, sur la façon dont les mécanismes de certaines situations se déroulent ou peuvent se dérouler, et elle est importante pour des pratiques telles que le backtesting.

Mais les performances passées ne sont pas toujours indicatives des résultats futurs.

Dans les systèmes chaotiques de niveau 2, les relations entre les variables peuvent changer au fil du temps, de sorte que les modèles historiques peuvent être moins fiables.

Le rôle du comportement humain

Le comportement humain, avec tout ce qu'il comporte d'irrationnel et d'imprévisible, est important sur les marchés financiers car, en fin de compte, c'est lui qui est à l'origine des achats et des ventes - ou des technologies et algorithmes créés par l'homme qui s'en chargent.

Les émotions telles que la peur et la cupidité peuvent entraîner des mouvements de marché difficiles à modéliser mathématiquement.

Implications pour les traders, les analystes et les décideurs politiques

L'illusion du contrôle

Comprendre les marchés financiers comme des systèmes chaotiques de niveau 2 remet en question l'idée que nous pouvons exercer un contrôle significatif sur les résultats du marché.

Nous voulons souvent que les choses soient déterministes ou que les raisons pour lesquelles elles agissent soient trop simplistes (par exemple, « l'économie est mauvaise »), alors que cela ne correspond tout simplement pas à la réalité.

Cette prise de conscience a des implications importantes tant pour les traders individuels que pour les décideurs politiques.

Gestion des risques dans un environnement chaotique

Compte tenu de l'imprévisibilité inhérente aux marchés financiers, la gestion des risques est importante.

La diversification, les tests de résistance et l'analyse de scénarios revêtent une importance accrue.

Comprendre la différence entre le signal et le bruit.

Tous les mouvements ne sont pas importants.

La nécessité de stratégies adaptatives

Dans un système chaotique de niveau 2, les stratégies statiques sont susceptibles de devenir rapidement obsolètes.

Les traders, les investisseurs et les décideurs politiques qui réussissent doivent développer des stratégies adaptatives capables de répondre à l'évolution des marchés et aux nouvelles informations.

Penser de manière probabiliste

Pour comprendre les marchés financiers, il faut penser de manière probabiliste.

L'incertitude et le hasard sont inhérents à ces marchés, ce qui permet d'éviter l'excès de confiance et d'améliorer notre capacité à concevoir des stratégies pour nous aider à faire face à cette réalité.

Dans la plupart des cas, il vaut mieux être plus stratégique que tactique.

Pensez à ce que pourrait être une bonne répartition des actifs.

Le trading tactique est également valable, mais le faire dans le contexte d'une structure est ce que font souvent les traders qui réussissent.

Par exemple, si un investisseur a un portefeuille composé à 40 % d'actions, à 45 % d'obligations et à 15 % de métaux précieux et de matières premières, s'il souhaite effectuer des transactions tactiques sur les actions, il doit le faire en veillant à ce que la répartition des actions ne soit pas sensiblement supérieure ou inférieure à ce seuil.

Autres types de systèmes de niveau 2 en dehors des marchés financiers

Les marchés financiers sont un exemple souvent cité de systèmes de niveau 2, mais des dynamiques similaires peuvent être trouvées dans d'autres domaines de la vie sociale, des élections aux schémas de circulation.

Nous examinons ci-dessous divers exemples de systèmes de niveau 2 en dehors des marchés financiers, la manière dont les prédictions influencent les résultats et la façon dont le comportement humain est intrinsèquement lié à cette complexité.

Tendances dans les médias sociaux

Les tendances des médias sociaux sont un excellent exemple de système de niveau 2.

Les plateformes telles que Twitter/X, Instagram et TikTok se nourrissent de contenu viral, et les prédictions sur ce qui deviendra viral peuvent fortement influencer le comportement des utilisateurs.

Si l'on prédit qu'un contenu sera tendance ou sera largement partagé, les utilisateurs seront plus enclins à s'y intéresser, à le partager ou à l'aimer parce qu'ils s'attendent à ce qu'il soit populaire.

Cela crée une boucle de rétroaction dans laquelle la prédiction même de la viralité contribue à la rendre virale.

Par exemple, les influenceurs, les spécialistes du marketing ou les algorithmes des médias sociaux peuvent prévoir qu'un certain mème ou une certaine vidéo va décoller.

Lorsque les utilisateurs voient ce contenu gagner en popularité, ils renforcent la tendance en le partageant avec leurs propres réseaux, ce qui provoque un effet cumulatif.

Ce processus met en évidence la manière dont le comportement humain, motivé par des attentes d'approbation sociale ou de pertinence, façonne directement le résultat et fait de la prédiction elle-même un élément de la dynamique du système.

Les élections

Les élections sont un autre exemple classique de système de niveau 2.

Les sondages, la couverture médiatique et les prévisions politiques jouent un rôle important dans les attentes et le comportement des électeurs.

Par exemple, si un sondage montre qu'un candidat particulier est en tête avec une large marge, cela peut décourager les partisans du candidat en queue de peloton de voter, pensant que leur vote ne fera pas la différence.

Inversement, les partisans du candidat en tête pourraient se reposer sur leurs lauriers et décider eux aussi de ne pas voter, ce qui conduirait à une course plus serrée que prévu.

Cette dynamique introduit l'idée d'une prophétie autoréalisatrice, où les prédictions sur le comportement des électeurs et les résultats des élections influencent la manière dont les individus agissent.

Les gens sont influencés par leur perception de la probabilité de victoire, et cette perception, à son tour, modifie la participation et le comportement des électeurs, ce qui peut rendre la prédiction plus ou moins exacte.

Une dynamique similaire se produit lorsque les électeurs pensent que leur candidat préféré est un outsider.

Ils peuvent être plus motivés pour voter et rallier d'autres électeurs, modifiant ainsi le résultat de l'élection en fonction des attentes initiales.

Modèles de trafic

Les systèmes de prévision du trafic en temps réel, comme Waze ou Google Maps, sont une autre très bonne illustration d'un système de niveau 2.

Ces systèmes collectent des données sur les conditions de circulation et suggèrent des itinéraires alternatifs pour aider les conducteurs à éviter les zones encombrées.

Toutefois, si les conducteurs sont plus nombreux à suivre ces recommandations, les embouteillages peuvent se déplacer vers d'autres zones, ce qui peut atténuer ou aggraver le trafic de manière inattendue.

De cette manière, la prédiction devient une partie du système lui-même : en influençant les décisions des conducteurs, elle modifie les schémas de circulation qu'elle avait prévu de prédire.

Par exemple, si une application de gestion du trafic prédit qu'une autoroute donnée sera encombrée et recommande de la remplacer par une route secondaire, il se peut qu'un nombre suffisant de conducteurs suivent ce conseil et provoquent des embouteillages sur la route secondaire.

Le problème de circulation se déplace alors d'une zone à l'autre, ce qui montre comment le système prédictif interagit avec le comportement de l'utilisateur.

C'est également la raison pour laquelle les marchés ne réagissent pas de la manière à laquelle nous nous attendons souvent, parce que d'autres ont des idées similaires.

De même, si l'application prédit correctement les embouteillages et que suffisamment de personnes modifient leurs itinéraires, elle peut atténuer le problème, mais pas d'une manière directement anticipée.

Pandémies

Les réponses aux pandémies sont liées à la dynamique du système de niveau 2.

Les prédictions concernant la propagation d'une maladie peuvent influencer matériellement le comportement du public, qui à son tour a un impact sur le déroulement de la pandémie.

Par exemple, lors de la pandémie de COVID-19, les premiers modèles prédisant une transmission à grande échelle ont conduit à des campagnes de santé publique encourageant le port de masques, la distanciation sociale et le confinement.

Ces changements de comportement, motivés par les résultats prévus, ont modifié la propagation réelle du virus.

Dans certains cas, si suffisamment de personnes adoptent des comportements préventifs, la propagation de la maladie peut être réduite, ce qui signifie que les terribles prédictions de transmission exponentielle peuvent ne pas se réaliser.

Cela crée une boucle de rétroaction : la prédiction entraîne des actions qui influencent le système (la pandémie), ce qui peut rendre la prédiction moins précise.

À l'inverse, si les prédictions sont écartées ou ignorées, le virus pourrait se propager plus rapidement, ce qui rendrait la prédiction exacte.

Cela démontre que le comportement humain, façonné par les attentes et les prédictions, joue un rôle important dans la détermination de l'issue d'une telle crise.

Bulles économiques

Les bulles économiques constituent un autre exemple de système de niveau 2.

Sur des marchés tels que le logement ou les crypto-monnaies, les prédictions de hausse des prix peuvent conduire à des achats spéculatifs, créant un cycle autoréalisateur où les prix augmentent effectivement - au moins temporairement.

Par exemple, si les investisseurs pensent qu'une classe d'actifs particulière (comme le logement ou une crypto-monnaie spécifique) va s'apprécier, ils peuvent se précipiter pour l'acheter, ce qui fait grimper la demande et, par conséquent, les prix.

Ce comportement spéculatif peut gonfler une bulle, où les prix des actifs augmentent bien au-delà de leur valeur intrinsèque.

Finalement, lorsque la bulle éclate - souvent parce que la réalité rattrape les attentes exagérées - les prix s'effondrent, entraînant des pertes financières considérables pour de nombreux participants.

Ici, le facteur clé est que la prédiction elle-même alimente le comportement du marché, ce qui montre comment les attentes et les résultats sont imbriqués dans les systèmes de niveau 2.

Dans le cas des bulles, la boucle de rétroaction peut être particulièrement préjudiciable, car elle ne fait pas qu'augmenter les prix, elle amplifie aussi le krach final.

Mouvements sociaux

Les mouvements sociaux sont un autre domaine où les prédictions de succès ou d'échec peuvent influencer les résultats.

Si un mouvement est perçu comme prenant de l'ampleur, davantage de personnes peuvent être enclines à le rejoindre, ce qui alimente sa croissance.

Inversement, si un mouvement est perçu comme ayant peu de chances de réussir, les partisans potentiels peuvent rester sur la touche, ce qui peut freiner son développement.

Cette dynamique est évidente dans divers mouvements sociaux et politiques à travers l'histoire, où les premiers succès peuvent attirer davantage de partisans et de ressources, créant ainsi un effet boule de neige.

Par exemple, un mouvement de protestation peut commencer modestement, mais si les médias et les observateurs prédisent qu'il pourrait prendre de l'ampleur, davantage de personnes peuvent être incitées à y participer.

La visibilité et l'influence du mouvement s'en trouvent alors accrues, ce qui valide les prédictions initiales.

En revanche, si les prévisions suggèrent qu'un mouvement est voué à l'échec, les partisans potentiels risquent de se désengager, ce qui réduit les chances de succès du mouvement et transforme la prévision en prophétie autoréalisatrice.

Nouvelles approches de l'analyse de marché

Apprentissage automatique et intelligence artificielle

Les algorithmes d'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle offrent de nouveaux moyens d'analyser les données du marché et d'identifier des modèles.

Bien que ces outils ne puissent pas prédire l'avenir avec certitude, ils peuvent aider à traiter de grandes quantités d'informations et à identifier des tendances potentielles.

La dépendance à l'égard des données reste essentielle.

Les marchés pour un trader non dépendant des données sont très difficiles à long terme (et peut-être aussi à court terme).

Mais l'implication est aussi, bien sûr, que l'IA et l'apprentissage automatique ne « résoudront » jamais les marchés.

La finance comportementale

Le domaine de la finance comportementale, qui intègre l'apprentissage de la psychologie dans l'analyse financière, fournit un cadre pour comprendre les aspects irrationnels du comportement des marchés.

Théorie des systèmes complexes

Les approches de la théorie des systèmes complexes, notamment la modélisation basée sur les agents et l'analyse des réseaux, offrent de nouvelles façons de comprendre la dynamique des marchés et les risques systémiques potentiels.

Par exemple, nous avons évoqué dans d'autres articles le fait que les mouvements du marché sont en fin de compte déterminés par qui vend et qui achète, et pour quelles raisons.

On peut mieux comprendre cela en prenant l'éventail des acheteurs et des vendeurs sur chaque marché, en comprenant leur taille et en sachant ce qui les motive ou les pousse à prendre les décisions qu'ils prennent.

L'avenir des marchés financiers et de la prévision

La quête permanente de meilleurs modèles

Malgré les défis posés par le chaos de niveau 2, la quête de meilleurs modèles de marché se poursuit.

Les chercheurs développent constamment de nouvelles approches pour tenter de mieux saisir la complexité inhérente aux marchés financiers.

Le rôle de la technologie

Les progrès technologiques, notamment l'informatique quantique et l'analyse des données massives, pourraient offrir de nouvelles façons d'analyser et de comprendre le comportement des marchés.

Accepter les inconnues

La leçon la plus importante à tirer de la compréhension des marchés financiers en tant que systèmes chaotiques de niveau 2 est peut-être la nécessité de comprendre que l'éventail des inconnues sera toujours plus grand que l'éventail des connaissances par rapport à ce qui est escompté dans le prix.

Plutôt que de rechercher une prédiction parfaite, les acteurs du marché peuvent avoir besoin de se concentrer sur le développement de la résilience et de l'adaptabilité.

Probabilités de probabilités

Comprendre le concept de probabilités de probabilités - c'est-à-dire que même si nous devons penser de manière probabiliste aux résultats, les probabilités elles-mêmes ne sont pas connues.

La diversification et la gestion des risques sont les piliers essentiels.

Conclusion

La principale distinction entre les systèmes chaotiques de niveau 1 et de niveau 2 réside dans le fait que les prédictions concernant le comportement du système se répercutent ou non sur le système, modifiant ainsi sa trajectoire.

Dans les systèmes de niveau 1, tels que les processus physiques ou les phénomènes naturels, les prévisions n'influencent pas les résultats.

Les prévisions d'un météorologue concernant une tempête ne modifieront pas la trajectoire de celle-ci, tout comme les calculs d'un physicien concernant l'orbite d'un satellite ne changeront pas sa trajectoire.

Ces systèmes sont régis par des relations de cause à effet qui ne sont pas affectées par les prévisions ou les attentes humaines.

En revanche, les systèmes de niveau 2, que l'on trouve souvent dans les contextes sociaux et économiques, sont caractérisés par des boucles de rétroaction dans lesquelles les prédictions deviennent elles-mêmes partie intégrante du système.

Les marchés financiers sont un archétype de système de niveau 2, où l'acte de prédiction et les attentes - que ce soit par l'analyse, la couverture médiatique ou le comportement des investisseurs - modifient la dynamique du marché.

Dans ce type de système, il ne s'agit pas seulement de comprendre l'état actuel des choses, mais aussi d'anticiper la manière dont les autres réagiront aux prédictions et dont ces réactions influenceront le marché.

Les systèmes de niveau 2 sont donc intrinsèquement plus imprévisibles, car ils sont constamment influencés par la prise de décision, les attentes et le comportement de l'homme.

Sur les marchés financiers, par exemple, le gain d'un trader est souvent la perte d'un autre (en termes de génération d'alpha), ce qui rend le système contradictoire par nature.

Cette complexité explique pourquoi seule une petite fraction des acteurs du marché surperforme régulièrement, tandis que la plupart d'entre eux s'efforcent de battre le marché.

Résumé

Les systèmes de niveau 2 représentent une intersection fascinante entre la prédiction, le comportement et les boucles de rétroaction.

Qu'il s'agisse des médias sociaux, des élections, de la circulation, des pandémies, des bulles économiques ou des mouvements sociaux, les prédictions peuvent façonner les résultats en influençant le comportement des gens.

Ces systèmes mettent en évidence la relation entre les attentes humaines et la réalité, créant une dynamique où les résultats ne sont pas fixes mais évoluent en réponse aux prédictions mêmes qui ont été faites à leur sujet.

Les marchés financiers, en tant que systèmes chaotiques de niveau 2, présentent des défis et des opportunités uniques.

Ils ne seront jamais résolus de la même manière que nos prévisions météorologiques sont devenues de plus en plus précises (en tant que système chaotique de niveau 1).

La prédiction parfaite reste une impossibilité, mais la compréhension de la nature de ces systèmes peut conduire à des stratégies plus efficaces pour y naviguer.

Reconnaître les limites des méthodes de prévision traditionnelles et adopter de nouvelles approches qui tiennent compte de la nature réactive des marchés nous permet de ne pas être trop confiants.

En conséquence, les traders, les investisseurs, les décideurs politiques et les chercheurs peuvent développer des moyens plus nuancés et plus efficaces de s'engager dans les systèmes financiers.

En définitive, l'étude des marchés financiers en tant que systèmes chaotiques de niveau 2 nous rappelle l'imprévisibilité inhérente aux systèmes complexes pilotés par l'homme.

Elle encourage le passage d'un paradigme de contrôle - que le cerveau humain souhaite avoir mais qu'il ne peut tout simplement pas avoir dans un système complexe comme les marchés financiers - à un paradigme d'adaptabilité, de résilience et d'apprentissage continu.

Ce faisant, elle offre une approche plus réaliste et potentiellement plus fructueuse de la compréhension et de la participation aux marchés.

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