Utiliser le traitement massif des données pour l’analyse dynamique de la détermination du cours des titres

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Photo : Réaction des cours du titre d’Apple à la publication des résultats à 16 h 30 au mois d’octobre 2011 à une fréquence d’une minute. Le cours du titre est restitué par des points (panneau supérieur) et dans le panneau inférieur les barres bleues représentent les ordres d’achat et les barres rouges sont des ordres de vente inscrits à la plateforme de négoce de NASDAQ. Ces graphiques illustrent à quelle rapidité les cours réagissent aux annonces de l’entreprise. (Contribution de Charles Martineau) 

Lorsqu’une société publie ses résultats trimestriels, les investisseurs veulent savoir combien de temps les nouvelles inattendues prennent à se refléter dans le cours du titre d’une société.

« Mes recherches portent principalement sur la dynamique de la réaction des cours et sur les modes d’intégration des nouvelles au cours des titres », explique Charles Martineau, un doctorant de la faculté d’administration Sauder de l’Université de Colombie-Britannique.

Cette question se retrouve au cœur des débats en économie financière sur l’efficacité des cours du marché souvent désignée comme dépendante d’un processus de détermination par tâtonnement de la valeur des titres.

Lorsqu’une valeur supérieure aux attentes est annoncée, le cours des titres a tendance à augmenter, après l’annonce. Martineau étudie le temps que prend ce processus et donc le moment où de telles nouvelles sont complètement intégrées dans la valeur des titres de telle sorte qu’un investisseur ne puisse plus transiger sur la base des nouvelles informations et réaliser un bénéfice supérieur aux investisseurs moins avisés.

« Lorsque les résultats sont publiés », se demande Martineau, « le cours s’ajuste-t-il vraiment automatiquement, ou faut-il que le processus de négoce se déroule en premier lieu pour que les développements se reflètent pleinement dans le cours? Si le cours ne réagit pas instantanément aux nouvelles, combien de temps cela prend-il? Une seconde, 30 minutes ou une semaine? »

Pourquoi est-ce si important de savoir si les nouvelles prennent une seconde ou une semaine à être intégrées dans l’évaluation du titre?

Martineau explique que si les marchés ne sont pas efficaces (du moins pas assez rapidement) pour l’intégration des nouvelles inattendues dans le cours des titres, ceci voudrait dire qu’il est possible pour certains investisseurs d’acheter ou de vendre des titres à des cours qui ne sont pas le reflet de leur véritable valeur.

« En tant qu’investisseurs, nous souhaitons que les cours reflètent les informations publiques aussi rapidement que possible », ajoute Martineau. « Mes travaux constatent que le processus de détermination du cours des titres peut prendre quelques minutes à quelques heures seulement après l’annonce des résultats. Mais, malgré un processus rapide de détermination des cours, j’ai décelé des résultats inattendus qui rehaussent nos connaissances du fonctionnement des marchés financiers à un niveau supérieur. »

Il explique que cet écart se produit surtout dans les heures après bourse, de 16 h à 9 h 30, une période qui selon l’avis de certains devraient être réservés exclusivement aux investisseurs avertis. La raison étant que les sociétés attendent de publier les résultats de l’entreprise juste après l’heure de clôture des marchés, ce qui signifie que le cours des titres après bourse ne reflète peut-être pas la publication des nouveaux résultats. Il est souvent conseillé aux petits investisseurs (c.-à-d. au grand public) de n’effectuer leurs transactions que pendant les heures officielles d’ouverture des marchés (entre 9 h 30 et 16 h), car après ces heures, il n’y a pas d’obligation d’assurer la liquidité par un cours des titres acheteur et vendeur. Il est donc possible que les opérateurs institutionnels plus avisés aient un avantage indu sur les petits négociants qui ne sont peut-être pas au courant que les cours n’ont pas eu le temps de s’ajuster aux annonces récentes. Martineau fait remarquer que sa recherche montre qu’au moment de l’ouverture des marchés à 9 h 30, toute annonce concernant les résultats est déjà pleinement digérée dans le cours des titres.
Ces travaux d’analyse impliquaient de traiter de gigantesques fichiers de données.

Selon Martineau, « Traiter toutes ces données comporte d’énormes défis, car cela exige de grandes capacités de calcul informatique, tant sur le plan du stockage que de la mémoire, car elles ont généré pas loin de 25 téraoctets de données. Sans les ressources fournies par Calcul Canada et WestGrid, mes travaux de recherche seraient impossibles à réaliser. »

Le fichier de données de Martineau comporte tous les ordres inscrits sur la plateforme de négoce de la bourse du NASDAQ, horodaté à la nanoseconde près. Pour une seule journée, on compte environ 300 millions de transmissions d’ordre, ce qui sur cinq ans aboutit à 5 TO de données comprimées. Martineau reconstruit ensuite pour chaque titre, en temps réel, le registre des ordres à cours limité, qui est constitué de toutes les quantités accessibles pour acheter ou vendre un titre donné dans une certaine fourchette de cours.

« Les logiciels Python, Hermes et Breezy me sauvent la vie », spécifie Martineau. « Doug Phillips de l’Université de Calgary, Belaid Moa de l’Université de Victoria, Roman Baranowski de l’Université de Colombie-Britannique, Masao Fujinaga de l’Université de l’Alberta, et d’autres chercheurs m’ont grandement aidé à lancer mon projet avec WestGrid. »

Il explique que le recours aux installations infonuagiques d’Amazon Cloud ou à d’autres services de traitement de haute puissance moyennant paiement aurait été trop onéreux.

« WestGrid et Calcul Canada donnent aux chercheurs canadiens en finance un avantage presque indu par rapport à beaucoup d’universités américaines. Calcul Canada est l’une des principales raisons pour laquelle j’ai décidé de rester au Canada lorsque j’ai accepté un poste de maître de conférences à l’Université de Toronto. »
Pour ce qui est des prochaines étapes, Martineau prévoit passer en revue ses analyses sur la publication des résultats en les jumelant avec d’autres sources de données massives autres que celles du NASDAQ dans le but de vérifier que les conclusions sont valides pour plusieurs parquets boursiers. Il prévoit faire également appel aux ressources et à l’assistance de WestGrid et Calcul Canada pour cette analyse.

« J’utiliserais des techniques d’analyse textuelle et d’apprentissage machine sur tous les articles du New York Times et du Wall Street Journal pour construire des indices de la conscience des investisseurs des différents risques macroéconomiques et les corréler avec la volatilité des cours des titres des marchés financiers. Le jeu de données n’est pas aussi volumineux que pour les données financières que j’ai utilisées dans d’autres études, mais le traitement est beaucoup plus rapide grâce aux ressources de WestGrid. »

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