Élie Ayache est cofondateur de la société de modélisation financière ITO 33.
Les modèles mathématiques ont renforcé leur emprise sur le monde de la finance depuis la crise de 2008, mais leur utilisation ne fait pas l’unanimité : certains économistes soulignent leur inefficacité voire leur nocivité en cas de nouveau tsunami financier.
Les maths, utilisées massivement depuis les travaux des Prix Nobel d’économie Robert Merton et Myron Scholes il y a tout juste 40 ans, ont aujourd’hui pénétré tous les secteurs de la finance moderne. Elles servent à évaluer les produits complexes comme les dérivés, à élaborer les normes de contrôle des banques et sont très utilisées par les agences de notation ou dans la gestion « informatisée » des portefeuilles dite gestion quantitative. « Elles sont encore plus présentes depuis la crise. Les banques et fonds d’investissement ont ralenti leurs embauches et ont eu tendance à remplacer une partie de leurs employés par des logiciels », relate Olivier Pironneau, professeur de mathématiques appliquées à l’Université Pierre et Marie Curie. « Jusqu’à un quart des polytechniciens fraîchement diplômés partent chaque année travailler dans le monde de la finance », estime-t-il.
ITO 33, une société qui fabrique des programmes informatiques pour modéliser des produits dérivés, recrute ainsi des ingénieurs sortis des grandes écoles. « Nous louons entre 40 000 et 600 000 euros à l’année nos logiciels », indique Élie Ayache, l’un des fondateurs de l’entreprise. THEAM, filiale de BNP Paribas spécialisée dans la gestion quantitative, élabore en revanche elle-même ses modèles.
Dans le cas des techniques de gestion dites « passives », qui se contentent de tenter de répliquer fidèlement la performance d’un indice comme le CAC 40 par exemple, « le rôle du gérant consiste à vérifier que tout se passe comme l’algorithme l’avait prévu », tandis que pour les gestions dites « actives », qui ont pour objectif de surperformer le marché, « la décision finale est laissée à l’humain et l’algorithme n’est qu’une aide », explique Étienne Vincent, l’un des responsables de THEAM.
Chez State Street Global Advisors, l’un des principaux gestionnaires d’actifs au niveau mondial, quelque 1 500 milliards de dollars sont gérés grâce à des formules algorithmiques. « Il faut dans une société de gestion traditionnelle un grand nombre d’analystes spécialisés dans tel ou tel secteur. À l’inverse, dans une équipe quantitative, moins d’une dizaine de personnes peuvent suffire », souligne Frédéric Dodard, responsable des solutions d’investissement pour la société. Selon lui, « la gestion quantitative est performante quand l’environnement de marché est stable, mais peut l’être beaucoup moins en cas de fortes turbulences comme à l’été 2011 ».
Tout le danger est là. « Les ingénieurs mathématiciens ont bien souvent une confiance aveugle dans leurs modèles, mais ceux-ci sont une simplification extrême de la complexité des marchés. Ils ne prennent pas en compte les “cygnes noirs”, les événements rares qui peuvent survenir », relève Bertrand Jacquillat, professeur d’économie à Sciences Po Paris. Ce membre du Cercle des économistes pointe du doigt « l’usage irraisonné des mathématiques en partie responsable du krach de 1987 et des erreurs d’évaluation des agences de notation à l’origine de la crise des subprimes. Ils ont été incapables d’anticiper, de rectifier, mais ont même parfois amplifié les problèmes », estime-t-il.
D’autres économistes regrettent que les algorithmes, même s’ils intègrent de nombreux paramètres, ne tiennent pas compte de certaines données. « L’Insee publie par exemple des prévisions de croissance qui ne sont pas incorporées dans les modèles. Ils n’intègrent pas non plus une mesure comme la taxe sur les transactions financières qui pourtant aura un impact même secondaire sur le marché », déplore M. Pironneau. Au final, « il n’est pas question de ne plus utiliser les maths, mais il faut prendre suffisamment de distance pour être à tout moment capable de les contredire », estime Bertrand Jacquillat.
(Source : AFP)
Les maths, utilisées massivement depuis les travaux des Prix Nobel d’économie Robert Merton et Myron Scholes il y a tout juste 40 ans, ont aujourd’hui pénétré tous les secteurs de la finance moderne. Elles servent à évaluer les produits complexes comme les dérivés, à élaborer les normes de contrôle des banques et sont très utilisées par les agences de notation ou dans la gestion « informatisée » des portefeuilles dite gestion quantitative. « Elles sont encore plus présentes depuis la crise. Les banques et fonds d’investissement ont ralenti leurs embauches et ont eu tendance à remplacer une partie de leurs employés par des logiciels », relate Olivier Pironneau, professeur de mathématiques appliquées à l’Université Pierre et Marie Curie. « Jusqu’à un quart des polytechniciens fraîchement diplômés partent chaque année travailler dans le monde de la finance », estime-t-il.
ITO 33, une société qui fabrique des programmes informatiques pour modéliser des produits dérivés, recrute ainsi des ingénieurs sortis des grandes écoles. « Nous louons entre 40 000 et 600 000 euros à l’année nos logiciels », indique Élie Ayache, l’un des fondateurs de l’entreprise. THEAM, filiale de BNP Paribas spécialisée dans la gestion quantitative, élabore en revanche elle-même ses modèles.
Dans le cas des techniques de gestion dites « passives », qui se contentent de tenter de répliquer fidèlement la performance d’un indice comme le CAC 40 par exemple, « le rôle du gérant consiste à vérifier que tout se passe comme l’algorithme l’avait prévu », tandis que pour les gestions dites « actives », qui ont pour objectif de surperformer le marché, « la décision finale est laissée à l’humain et l’algorithme n’est qu’une aide », explique Étienne Vincent, l’un des responsables de THEAM.
Chez State Street Global Advisors, l’un des principaux gestionnaires d’actifs au niveau mondial, quelque 1 500 milliards de dollars sont gérés grâce à des formules algorithmiques. « Il faut dans une société de gestion traditionnelle un grand nombre d’analystes spécialisés dans tel ou tel secteur. À l’inverse, dans une équipe quantitative, moins d’une dizaine de personnes peuvent suffire », souligne Frédéric Dodard, responsable des solutions d’investissement pour la société. Selon lui, « la gestion quantitative est performante quand l’environnement de marché est stable, mais peut l’être beaucoup moins en cas de fortes turbulences comme à l’été 2011 ».
Tout le danger est là. « Les ingénieurs mathématiciens ont bien souvent une confiance aveugle dans leurs modèles, mais ceux-ci sont une simplification extrême de la complexité des marchés. Ils ne prennent pas en compte les “cygnes noirs”, les événements rares qui peuvent survenir », relève Bertrand Jacquillat, professeur d’économie à Sciences Po Paris. Ce membre du Cercle des économistes pointe du doigt « l’usage irraisonné des mathématiques en partie responsable du krach de 1987 et des erreurs d’évaluation des agences de notation à l’origine de la crise des subprimes. Ils ont été incapables d’anticiper, de rectifier, mais ont même parfois amplifié les problèmes », estime-t-il.
D’autres économistes regrettent que les algorithmes, même s’ils intègrent de nombreux paramètres, ne tiennent pas compte de certaines données. « L’Insee publie par exemple des prévisions de croissance qui ne sont pas incorporées dans les modèles. Ils n’intègrent pas non plus une mesure comme la taxe sur les transactions financières qui pourtant aura un impact même secondaire sur le marché », déplore M. Pironneau. Au final, « il n’est pas question de ne plus utiliser les maths, mais il faut prendre suffisamment de distance pour être à tout moment capable de les contredire », estime Bertrand Jacquillat.
(Source : AFP)
Les modèles mathématiques ont renforcé leur emprise sur le monde de la finance depuis la crise de 2008, mais leur utilisation ne fait pas l’unanimité : certains économistes soulignent leur inefficacité voire leur nocivité en cas de nouveau tsunami financier.Les maths, utilisées massivement depuis les travaux des Prix Nobel d’économie Robert Merton et Myron Scholes il y a tout juste 40 ans, ont aujourd’hui pénétré tous les secteurs de la finance moderne. Elles servent à évaluer les produits complexes comme les dérivés, à élaborer les normes de contrôle des banques et sont très utilisées par les agences de notation ou dans la gestion « informatisée » des portefeuilles dite gestion quantitative. « Elles sont encore plus présentes depuis la crise. Les banques et fonds d’investissement ont ralenti leurs...
