Introduction
Le livre « Craquer le code des marchés » du journaliste Gregory Zuckerman retrace l’histoire du développement du fonds Renaissance Technologies.
Renaissance Technologies est un fonds quantitatif créé par le mathématicien Jim Simons. Son portefeuille emblématique Medallion a une performance de 66% brut de frais de gestion entre 1988 et 2018. Aucun autre fonds ne se rapproche de ces performances.
Renaissance Technologies se distingue aussi de part sa culture du secret et la proportion très élevée de scientifiques (sciences dures).
Le livre a le mérite d’apporter un éclairage partiel sur la recette secrète de Renaissance.
Points clés à retenir
Les mathématiciens contre les traders de Wall Street
Toutes sortes d’anomalies exploitables existent sur les marchés. Mais elles ne sont pas toujours profitables surtout lorsque les traders de Wall Street vous barre la route.
Axcom, l’ancêtre du fonds Medallion, plaçait des paris a priori gagnants sur le dollar canadien. Mais d’une manière ou d’une autre, Axcom perdait toujours de l’argent. En fait, le marché était contrôlé par 3 traders qui se partageaient l’information et qui devançaient n’importe quelle transaction.
Henry Laufer, un associé de Simons, a découvert que diviser la journée par incréments de 5 minutes était idéal pour détecter de nouvelles régularités. Il se posait des questions du type :
« La 188e barre de 5 minutes s’est-elle comportée d’une certaine manière lorsque les investisseurs sont devenus nerveux ? »
Il a ainsi trouvé des « anomalies non aléatoires exploitables » et les a ensuite testées pour vérifier qu’il ne s’agissait pas d’illusions statistiques. Par exemple, si les marchés montaient en fin de journée, il était profitable d’acheter des contrats à terme avant la clôture et les vendre à la prochaine ouverture.
Son équipe a aussi découvert des effets prédictifs liés à la volatilité. Ils ont également constaté des « effets de combinaison », tels que la tendance des paires d’actifs reliés comme la paire or et argent, ou la paire pétrole brut et mazout à évoluer dans la même direction à certains moments de la journée par rapport à d’autres.
La question suivante cruciale que se posait l’équipe était : « quand appuyer sur la détente ? ».
Une autre question était : « étant donné les opportunités offertes par l’anomalie, combien devraient-ils allouer à chaque pari ? »
Laufer a également développé un algorithme pour identifier les transactions optimales tout au long de la journée. De cette manière, le système s’adaptait en temps réel aux conditions du marché.
Voici un autre problème auquel ils ont été confrontés. Lorsque l’ordre d’achat ou de vente engendre un volume important, cela peut affecter les prix au point d’annuler une grande partie des bénéfices. Le phénomène est connu sous le nom de glissement. Henry Laufer et Nick Patterson ont écrit un programme pour mesurer ces coûts de transaction. Leur solution consistait à acheminer les ordres vers différentes bourses, à de nombreux moments de la journée lorsque les volumes étaient les plus élevés.
Renaissance a apparemment exploité les défauts de ses compétiteurs spéculateurs. L’entreprise a réalisé ses plus gros bénéfices pendant les périodes de turbulences extrêmes. Penavic explique: « Les humains sont les plus prévisibles en période de stress élevé – ils agissent instinctivement et paniquent. Notre prémisse est qu’ils réagiront comme ils l’ont fait dans le passé ».
Le succès de Medallion a commencé à être connu. Par exemple, certains au CME de Chicago se tenaient au-dessus de courtiers en Eurodollars et prenaient note des ordres de Medallion, puis utilisaient des signaux manuels pour dire à un autre trader quelles étaient leurs transactions afin qu’il puisse les exécuter avant Medallion.
Professionnalisation de Medallion
Un modèle d’arbitrage développé par Robert Frey était prometteur, mais perdait de l’argent. C’était à cause des contraintes qui n’étaient pas toujours considérées dans le modèle : limite d’effet de levier imposée par le courtier, actions qui ne pouvaient pas être vendues à découvert, etc.
A la différence des contrats à terme, où le pire qui pouvait se produire était que la transaction n’ait pas lieu, dans le système de Frey, de nombreuses transactions devaient être mis en œuvre en même temps et sans outrepasser le modèle pour que la stratégie fonctionne.
C’est là que Brown et Mercer sont intervenus pour créer un système complet prenant en compte toutes les contraintes de marché. Ils ont su capitaliser sur leurs années passées chez IBM où ils ont participé à des projets logiciels à grande échelle.
Les avantages de cette approche étaient les suivants:
- Renaissance pourrait facilement tester et ajouter de nouveaux signaux ;
- Savoir instantanément si les gains d’une nouvelle stratégie étaient susceptibles de dépasser ses coûts ;
- Si la transaction du modèle ne pouvait pas être exécutée, il s’auto-corrigeait et exécutait des ordres d’achat ou de vente pour arriver là où il devait être ;
- Le système ferait une boucle plusieurs fois par heure pour évaluer des milliers de transactions potentielles avant d’émettre des instructions de transaction électroniques ;
Pour résumer le principe, Brown a expliqué que : « Nous avons raison 50,75% du temps… mais nous avons 100% raison 50,75% du temps. Vous pouvez gagner des milliards de cette façon ».
Par la suite, la taille de leur code a atteint un demi-million de lignes contre des dizaines de milliers de lignes dans le système de Frey.
Une conséquence involontaire de l’amélioration était que le fonds détiendrait des actions plus longtemps: un ou deux jours en moyenne. En effet, le portefeuille était désormais moins sensible aux mouvements du marché qu’il aurait dû l’être.
Néanmoins, le noyau du modèle était toujours celui que Frey avait développé chez Morgan Stanley. Le principe était de miser sur un retour à la moyenne après une déstabilisation du prix d’une action: « Nous gagnons de l’argent grâce aux réactions des gens face aux fluctuations des prix. »
Culture de Renaissance Technologies
Simons a institué une présentation hebdomadaire où les employés de Renaissance expliquaient des articles universitaires qui pourraient avoir une application dans leur activité. Après avoir examiné des centaines d’articles, ils ont finalement abandonné. Brown dira plus tard: « Chaque fois que vous entendez des experts financiers parler de la façon dont le marché a augmenté à cause de telle ou telle chose, rappelez-vous que c’est absurde. »
Principes développés par Simons et mis en œuvre à Renaissance:
- Les scientifiques doivent interagir, débattre et partager des idées ;
- Tout le monde a accès au code complet du système d’arbitrage ;
- N’importe qui peut apporter des modifications expérimentales pour améliorer le système ;
- Lorsqu’ils rencontrent des frustrations, les scientifiques peuvent partager leur réflexion et demander de l’aide ;
- La pression des pairs était un autre élément important. Une grande partie du temps de travail a été consacrée à des présentations. Les scientifiques s’efforçaient de s’impressionner les uns les autres ;
- Tous les six mois, les employés recevaient une prime, mais seulement si le fonds dépassait un certain objectif ;
- Les bonus individuels ont été payés selon des formules claires et comprises: trouver une source prédictive, corriger un bug, optimiser le code, etc. ;
- Simons a commencé à partager des capitaux propres avec Laufer, Brown, Mercer et Mark Silber. D’autres dirigeants pourraient acheter des actions. Les employés pourraient investir dans Medallion.
Processus en 3 étapes pour identifier les stratégies lucratives:
- Identifiez les schémas répétitifs dans les données de prix historiques ;
- Assurez-vous que les anomalies sont statistiquement significatives, cohérentes dans le temps et non aléatoires
- Voyez si l’anomalie identifiée peut être expliquée de manière raisonnable
Concernant ce dernier élément, plus de la moitié des signaux de trading n’étaient pas intuitifs. Mais cela n’a pas empêcher les scientifiques de parier sur eux.
Renaissance était différent du fonds LTCM à bien des égards:
- Ils ont recruté des mathématiciens et des scientifiques, pas des économistes
- Lorsqu’une stratégie ne fonctionnait pas, le système d’arbitrage réduisait automatiquement les positions
- Ils n’ont jamais cru que leurs modèles reflétaient la réalité
- Ils n’ont pas pénétré des marchés qu’ils ne comprenaient pas, tels que les prêts hypothécaires danois ou les services bancaires en ligne
Essor de Renaissance Technologies
Après l’éclatement de la bulle Internet, Medallion a perdu 90 millions de dollars un jour et 80 millions de dollars le lendemain, puis 90 millions de dollars supplémentaires. Cela n’était pas censé se produire et personne ne pouvait comprendre ce qui se passait! Le maximum de perte avant cela était de 5 millions de dollars.
Ils ont finalement trouvé le coupable: une stratégie de momentum « à long terme » sur les actions technologiques. La stratégie se résumait à « Si certaines actions ont rebondi au cours des dernières semaines, achetez-en d’autres… » Lorsque les scientifiques de Renaissance ont débranché la stratégie, les bénéfices ont repris.
Renaissance est devenue une sorte de siphon à données. Il n’y avait jamais de « trop de données ». L’objectif de Renaissance était de prédire le prix d’une action ou d’un autre investissement à tout moment dans le futur: dans 3 secondes, dans 3 jours ou dans 3 mois.
Les rapports trimestriels n’étaient pas d’une grande utilité. Mais surveiller les tendances des transactions boursières après l’annonce des résultats, suivre les flux de trésorerie des entreprises, les dépenses de R&D, l’émission d’actions et d’autres facteurs s’est également avéré être des activités utiles. Une mesure qui a aidé était le nombre de fois qu’une entreprise était mentionnée dans les nouvelles.
Renaissance s’est étendue à d’autres marchés: Canada, Japon, Allemagne, etc. En combinant les signaux de ces nouveaux marchés avec les transactions de Medallion, les corrélations du portefeuille de Medallion avec le marché global ont chuté. Par exemple, son ratio de Sharpe est passé de 2 à 6 en 2003.
En 2007, un fonds quantitatif a dû liquider ses positions entraînant des pertes subséquentes chez d’autres fonds quantitatifs poursuivant des stratégies similaires, y compris Renaissance. La même semaine, le fonds a perdu 20%. Les fonds ont dû vendre pour récupérer des liquidités, mais la vente a encore détérioré leur performance. Simons était plus soucieux de survivre que de faire confiance aux modèles de Renaissance. Les pertes étaient tout simplement trop inhabituelles.
« Il n’y a aucun pari individuel que nous faisons que nous pouvons expliquer en disant que nous pensons qu’une action va augmenter ou qu’une autre va baisser. Chaque pari est fonction de tous les autres paris, de notre profil de risque et de ce que nous prévoyons de faire dans un avenir proche et lointain. Il s’agit d’une optimisation importante et complexe basée sur le principe que nous prédisons suffisamment l’avenir pour gagner de l’argent grâce à nos prévisions, et que nous comprenons suffisamment bien les risques, les coûts, l’impact et la structure du marché pour en tirer parti. »
Si Renaissance découvrait un signal rentable, elle l’exploitait en étalant ses transactions de manière imprévisible, préservant ainsi son signal. Medallion a exploité ses signaux les plus forts à capacité, ce qui signifie que les prix ont été modifiés de telle sorte afin que les concurrents ne puissent pas découvrir les signaux.
Réflexions de Simons
Simons a partagé quelques leçons de vie:
- « Travaillez avec les personnes les plus intelligentes possible,… soyez persévérant, n’abandonnez pas facilement. »
- « Laissez-vous guider par la beauté… cela peut être la façon dont une entreprise fonctionne, ou la façon dont une expérience se conclut, ou la façon dont un théorème est découvert , mais il y a un sentiment de beauté quand quelque chose fonctionne bien, presque une esthétique. »