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Un nouveau datacenter pour la bourse de New-York et des robots d’achats plus rapide: Un nouveau scénario de crise en puissance ?

Wednesday, August 19th, 2009

La bourse de New York NYSE est entrain de construire un nouveau datacenter plus grand. En quoi cela est important ?

La plupart des achats/ventes d’actions en bourse se font désormais de manière totalement automatique en utilisant des robots d’achats se basant sur des models mathématique. Ces robots permettent en se basant sur différentes observations de prendre des décisions. Leurs décisions sont tellement rapide que la rapidité de passage d’un ordre i.e. la latence entre le moment où le robot demande un achat ou une vente et où cette action est accepté par le système de NYSE est critique.

En proposant de l’espace à coter de ces serveurs, NYSE proposent donc un temps de latence presque nulle et donc une possibilité d’être encore plus réactif pour un robot. Ces derniers se nourissent de millions d’informations par toutes les sources qui sont maintenant disponible sur Internet pour prendre des décisions et les répercuter en ordre d’achats ou de vente le plus rapidement possible.

Mais alors pourquoi aller toujours plus vite et être toujours plus réactif de manière totalement automatique peut poser problème ? Tout d’abord car l’ordinateur n’est pas un être humain et donc est beaucoup moins évicace pour la corrélation de données multisources afin d’en dégager une tendance. Malgré les progrès faits dans ce domaine, un ordinateur ou un programme ne peut pas avoir la capacité d’analyse des informations supérieur à celui d’un être humain. Par exemple, une erreur dans le file de news Google (RSS) ayant mener à reposter une nouvelle vieille de 6 ans avec la date du jour,  a provoqué la chute de 75% des actions de United Airlines avec une perte de 1 milliard de dollars. Même si l’erreur a été corrigé et que tout est retourné à la normale, il est inquiétant de voir la rapidité à laquelle le système s’est planté.

Pour bien comprendre la machine de guerre mise en place actuellement et les risques que cela impliquent, il faut savoir qu’actuellement des robots peuvent passer jusqu’à 1000 ordres par seconde. Alors quand bien même un humain surveille le robot, le temps de localiser la panne, de l’arrêter de l’analyser etc, il faudra environ 2 minutes minimum pour qu’un humain arrive à stopper un robot. Cela correspond donc à 120 000 ordres qui sont passés. Pour un prix moyen de 20$ par action, on arrive à une petite bourde à 2.5 milliards de dollars !

Cela est valable pour un robot. Imaginons que plusieurs robots utilisant des méthodes similaires se retrouvent à faire n’importe quoi. De là, il pourrait émerger une solution où l’erreur corrompt la compréhesion du système d’autres robots qui vont également aggravé la situation.

Ce risque est de plus en plus réelle avec en quelques années une vaste majorité (plus de 90%) des ordres de vente passaient pas des robots. Une fois de plus, une belle méthode de PEPS (Poubelle en Entrée, Poubelle en Sortie) où un système ne prendra jamais de bonne décision si on ne lui fournit pas de bonnes données.

La crise va-t-elle provoquée la fin des modéles économiques ? Ou une utilisation plus réflechie de ceux-ci ?

Wednesday, December 17th, 2008

La crise financière serait-elle un énorme bug ? La faute a des programmeurs et des modéles faux ? Ou tout simplement la dérive d’un système toujours appaté par plus de gains et qui a fini par perdre à son propre jeu.

Je ne sais pas si tout le monde le sait mais une grande partie des opérations banquaire au niveau des bourses est maintenant fait par des robots qui analysent en temps réel le marché et qui prennent des décisions d’achats ou de vente d’action. En pratique, ces robots prennent en entrée les données du marché, en y appliquant des modéles compliqués et en produisant des ordres d’achat ou de ventes. Mais, un des gros problèmes de ce genre de fonctionnement, c’est que même si on a un modéle parfait si on ne donne pas des données de bonne qualité en entrée, les décisions peuvent être catastrophique. Ca vous rappelle quelques choses ?

Bien sur, il ne faut pas exagérer les banques, les organismes de contrôles, les bourses, les entreprises, les gouvernements, les personnes, etc sont aussi largement fautif dans cette crise économique mais les ordinateurs et les personnes les programmant sont également à prendre en compte.

Par contre, et c’est surement cela le point intéressant, les modéles que les ordinateurs utilisent ne sont pas fondamentallement faux, c’est les personnes ayant programmé ces modéles pour une utilisation banquaire (en se basant sur des articles de scientifiques reconnues) qui ont fourni en entrée des données fausses, qui a résulté par des ordres d’achat ou de ventes totalement abérant. Par exemple, ils avaient défini en entrée que le prix de l’immobilié allait continué à augmenter indéfiniment, ce qui bien sur n’a pas été le cas, et qui a provoqué le début de la crise.

Mais, malheuresement, cela ne se limite pas à cette “simple” erreur de jugement. Comme le décrit Barry Ritholtz, il n’est pas possible de généraliser des modéles conçu en se basant sur des observations locales (un produit, une société, une banque, etc) à l’ensemble du marché mondiale et sur l’ensemble des produits. Car les produits et leur fluctuation sont indépendants les uns des autres et chaque banque réagiera différement à ces fluctuations et les ventes/achats d’actions qui en découlent.

Mais comme le précise Nasim Taleb, ce n’est pas uniquement une erreur dans les modéles appliqués aux systèmes boursiers mais l’utilisation de modéle pour régir l’ensemble de notre système économique. En effet, on a tellement poussé nos modéles en se basant sur l’observation du passé qu’on a fini par oublier une chose essentielle: le futur n’est pas le passé et il est pas conséquence imprévisible (sauf si vous arrivez à voyager au dela de la vitesse de la lumière dixit Enstein). C’est donc l’utilisation trop courante de modélisation du futur par application des modéles passées dans l’ensemble de notre société économique qui aurait provoqué au niveau macroéconomique cette crise financière.

Tout cela est bien obscure mais afin de mieux comprendre et pour reprendre l’analogie de Taleb, si on modélise le système économique globale actuelle avec un automate, il est actuellement dans un état indéfini. Ce qui veut bien sur dire qu’on ne peut pas prévoir les sorties et qu’il est également impossible de corréler les entrées avec les modifications des chiffres en sortie. A ce stade, les milliers de milliards d’euro (et de dollars) injectées dans le système banquaire ne sert à rien et revient à taper sur un ordinateur en espérant qu’il refonctionne correctement (oui oui, ca peut marcher des fois mais c’est aléatoire).

Mais si comme le disent ces spécialistes du domaine (et il y en a bien d’autres que je n’ai pas cité), le système est actuellement dans un tel état, qu’est ce qu’il va se passer dans les mois à venir ? Peut-être va-t-il falloir remettre en cause nos sacrosaints modéles décrivant l’ensemble de notre société économique. Mais, également, ne pas uniquement se reposer sur les ordinateurs car vous l’aurez bien compris, ce n’est pas en donnant une grande masse de donnée à une machine et en lui faisant appliquer un modéle que vous aurez un bon résultat (j’ai pu testé cela par moi-même en injectant de grandes masses de données provenant d’attaques informatiques et en y appliquant des modéles connu de recherche de liens entre ces attaques, si vous ne présélectionnez pas proprement les informations et que vous ne réflechissez pas à ce que vous souhaitez arrivé, vous aurez des résultats mais pas ce que vous attendiez et ces derniers seront bien souvent totalement incohérent).