Une petite entreprise de biotechnologie pense qu’elle peut rendre les salles de trading meilleures en éliminant les gens. En plein milieu de la plus grande crise financière de cette génération, une toute petite entreprise de biotechnologie, appelé Gene Network Sciences basée à Cambridge dans le Massachusetts, pense qu’elle peut rendre Wall Street plus intelligente. Comment? En se débarrassant de l’Homme.
Leur idée: Prendre les super-ordinateurs que Gene Network Sciences utilise déjà pour aider Pfizer et Biogen Idec à inventer des médicaments, et les utiliser pour aider les hedge funds à traiter sur les actions, les obligations, et autres actifs. « Les ordinateurs et les données sont plus intelligents que les gens. », explique Colin Hill, le physicien qui a fondé GNS et qui sera le président de sa nouvelle filiale Fina Technologies.
« Nous croyons que l’économie et le système financier sont régis par des réseaux complexes, tout comme les gènes contrôlent les cellules et les neurones contrôlent le cerveau. », explique Hill. « Et nous pensons qu’en utilisant l’intelligence artificielle, nous pouvons commencer à déterminer ce circuit à partir des données brutes. »
Les ordinateurs ont déjà remplacé un bon nombre de personnes qui travaillent sur les desks de trading. Maintenant Fina veut remplacer les prodiges de la programmation mathématique par plus d’ordinateurs. Peut-être qu’un dixième des gestionnaires de fonds sont des « quants » - abréviation de trader quantitatif - qui exécutent des algorithmes informatiques permettant d’acheter et vendre des actions avec une fréquence telle que ces transactions représentent souvent un tiers voire la moitié du volume des opérations enregistrées sur la Bourse de New York .
Lorsque cela fonctionne, on peut gagner des fortunes. James Simon a fondé l’entreprise quantitative Renaissance Technologies en 1982, dont la valeur actuelle est estimée à 7,4 milliards de dollars. David E. Shaw, un bio-informaticien a fondé l’entreprise quantitative D. E. Shaw en 1988, valant actuellement quelque 2,7 milliards de dollars.Mais parfois, un bon nombre de ces fonds perdent de l’argent en même temps - ils utilisent tous les mêmes mathématiques, et font donc les mêmes mauvais paris. Fina pense pouvoir éviter le problème en décommissionnant les armées de mathématiciens et leurs équations de prévisions du marché pour laisser place à un spectacle animé par les ordinateurs.
Au lieu d’essayer d’élaborer une façon de prédire le marché au moyen d’un cerveau humain, le système de Fina serait en mesure de copier toutes les données disponibles dans un système informatique qui enregistrerait instantanément les milliards de configurations possibles de prédiction. Imaginez-vous pouvoir rassembler le puzzle d’une photo de toutes les nombreuses façons différentes et de décliner dans le même temps toutes les probabilités d’assemblage.
L’idée vient des systèmes, du réseau, ou de la biologie. Les gènes et les protéines s’interconnectent dans un réseau complexe. En matérialisant ces connexions, les entreprises espèrent inventer de meilleurs médicaments. Merck, en particulier, utilise, au cœur de son approche, une technologie similaire à celle utilisée par GNS.
Cette approche informatique de la biologie a attiré les investisseurs qui étaient, dans certains cas, des quants. Il y a deux ans, Hill prenait un verre dans un bar huppé de Manhattan avec un investisseur, membre du conseil d’administration de GNS nommé Thomas Paul, devenu ensuite responsable des investissements chez Fortress Investment Group. Pendant des années, ils plaisantaient avec l’idée d’utiliser la technologie de GNS pour le trading d’actions. Cette nuit-là, pour une raison quelconque, l’idée a finalement pris forme.

Paul est diplômé du MIT (Institut de technologie du Massachusetts), promotion 1993, avec une maitrise et un master en ingénierie et en informatique, et, comme beaucoup de ses pairs, il est allé à Wall Street, travaillant d’abord à Goldman Sachs puis à la Deutsche Bank avant de gérer un fonds de 800 millions de dollars à Fortress.
Il était préparé pour le monde bizarre des quants, a-t-il dit, en faisant allusion à l’équipe de blackjack du MIT - une version différente de l’équipe décrite dans le film 21, dans lequel un groupe d’étudiants réalisa qu’avec le soutien d’investisseurs, ils pourraient systématiquement battre les records à Las Vegas en comptant les cartes.
« Le blackjack a été un bon entraînement. », explique Paul. En comptant les cartes, comme dans le cas de la plupart des fonds quantitatifs, l’idée est d’utiliser un système mathématique pour faire juste un peu mieux que la chance. Avec son équipe de blackjack, ils l’ont remporté haut la main environ 57% du temps. Pour une assez grande partie des fonds quantitatifs, 51% serait bien.
Mais la finance est « tout à fait différente » dit-il, car le blackjack a des règles immuables et des chances mesurables.
« Si vous créez un modèle [de trading] qui suppose que le monde est comme il a été de 2001 à 2007, ce modèle échouerait probablement en 2009. », explique Paul. « Les gens vont devenir plus intelligents en réalisant que la modélisation quantitative des solutions a besoin de contrôle et de scepticisme. Je suis sûr que cette dernière année a détruit beaucoup de stratégies de trading basées sur les modèles. Ceux qui l’ont bien fait sont ceux qui peuvent s’adapter à un monde en évolution rapide. »
Contrôle? Scepticisme? Comment les acquérir en mettant les Hommes à l’écart du processus et en laissant les ordinateurs faire les prévisions? Parce que les logiciels de GNS peuvent également faire d’autres prédictions qui devraient être plus certaines que celles selon lesquelles les cours des actions vont augmenter ou diminuer. Dans le développement des médicaments, cela pourrait donner des tests sanguins qui peuvent prédire dès le début si une médecine expérimentale va essuyer un échec. Un hedge fund pourrait tester la prédiction du volume ou des ratios de prix, et ainsi abandonner un algorithme défectueux avant de perdre des tonnes d’argent.
Pour savoir si le logiciel de biotechnologie pourrait vraiment fonctionner à Wall Street, Paul l’a essayé sur un modèle historique du prix du gaz. Un modèle de calcul ordinaire a été en mesure de prédire si les prix du gaz vont monter ou chuter environ 40% du temps. Le modèle de GNS a été correct 79% du temps.
Hill et lui ont recruté un autre quant, un ancien camarade de classe de Paul au MIT, nommé Josh Holden, qui sera le directeur de Fina. Ils ont signé un contrat avec Reed Elsevier afin d’investir dans l’entreprise. Kevin Brown, un gestionnaire au sein du fonds d’investissement de Reed Elsevier, se dit ravi, en particulier parce que la technologie peut également être appliquée pour effectuer un ciblage publicitaire en ligne de groupes particuliers de clients et pour détecter la fraude sur Internet.
Mais le simple fait qu’ils aient été en mesure de prédire les prix du gaz avec une précision surprenante ne signifie pas que l’aventure à Wall Street de cette entreprise de biotechnologie va bien tourner. « C’est quelque chose que j’ai entendu dans la bouche de centaines de quants au fil des années. », déclare Andrew Lo, directeur du laboratoire d’ingénierie financière du MIT. « Nous allons voir les réussites, pas les échecs. »
« Même les quants les plus légitimes et sérieux peuvent se tromper en pensant avoir trouvé la fontaine de jeunesse. », dit Lo. « Il s’agit d’un problème qui est endémique à tous les analystes quantitatifs. » L’un des contrepoids au scepticisme sain de Lo, dit-il, est la participation de Paul Thomas. « C’est un vétéran très aguerri. C’est aussi un très bon trader. »
Pourtant, certains se demandent si avoir les automates que cela implique est une vraiment une bonne chose. « Le marché est devenu un casino. » a écrit Sydney M. Williams, l’un des partenaires de Monness, Crespi, Hardt & Co., une société de recherche et de trading à New York, dans une note ayant fait le tour de Wall Street. C’est « un endroit où un nombre croissant d’acteurs ne font aucun cas des principes fondamentaux de chaque société. »
Attendez qu’il découvre les automates de Hill.

Matthew Herper traduction L. Traoré