UBS, future référence du trading algorithmique ?
Après la révolution du Big Data, la montée en puissance de l’analyse des données a favorisé le déploiement par les banques de services automatisés et personnalisés. Outre les robo-advisors, UBS défend pour sa part le concept tout aussi prometteur du trading algorithmique.
UBS emploie désormais des algorithmes pour prédire les désirs d’investissement des gestionnaires d’actifs ou des clients de fonds spéculatifs. Le Financial Times vient en effet de révéler que la banque suisse organiserait actuellement des tests en ce sens.
Ces essais concernent pour le moment le seul marché des obligations d’entreprises. Ils intègreront ensuite une plus large classe d’actifs, dans la mesure où les premiers tests s’avèrent concluants.
Dans un premier temps aussi, les résultats des algorithmes sont transmis aux conseillers de la banque qui se chargent ensuite de les suivre ou non pour discuter avec leurs investisseurs. A terme, lorsque le moteur de recommandations aura collecté suffisamment de données, UBS envisage de délivrer automatiquement des recommandations de placements aux investisseurs.
Mise en perspective : Un pas de plus vers l’automatisation
UBS travaille de longue date à faire émerger un modèle de trading algorithmique. La banque suisse a tablé pour cela sur une stratégie de développement en interne. Elle s’est appuyée notamment sur le recrutement de profils spécialisés, parmi lesquels un ancien directeur exécutif de Goldman Sachs ou, plus récemment, un spécialiste éminent du trading algorithmique opérant jusqu’ici chez son concurrent direct, Crédit Suisse.
Mais les efforts d’UBS ont beau être relativement anciens, ils en sont encore à leurs balbutiements. La tendance était plutôt, jusqu’ici, confinée à une multiplication de robo-advisors financiers ou dédiés au marché des investissements. Les recommandations qui en découlent visent majoritairement à suppléer le conseiller humain, démocratisant l’investissement ou permettant la personnalisation des propositions de placement.
La gestion purement algorithmique d’UBS va un peu plus loin encore en défendant l’idée d’un modèle totalement automatique de suggestions. S’il est d’abord basé sur l’analyse des choix passés des investisseurs, le modèle est aussi comparé à celui des plateformes de streaming musical ou vidéo telles que Netflix par exemple. Il table sur un traitement toujours plus massif et globalisé des données pour identifier des préférences, des tendances et finalement des profils types pour chaque client, balayant l’idée du conseil pour favoriser celui de suggestions brutes mais toujours plus pertinentes et prédictives.
UBS ne fait que prendre le train en marche. Selon une étude de l'European Securities and Markets Authority (ESMA) datant de 2017, 70 % du trading haute fréquence est déjà généré par des algorithmes à Wall Street.