« De nos jours, il est impossible de comprendre l’investissement institutionnel sans saisir également le rôle de la technologie », affirme Jay Vyas, chef, Analyse quantitative, au sein du service Placements sur les marchés publics à l’OIRPC. Les grands investisseurs institutionnels comme l’OIRPC investissent dans des milliers de sociétés ouvertes du monde entier et ils négocient des volumes si importants que le nombre d’ordres de vente et d’achat individuels pourrait être assez élevé pour influer sur les cours du marché. Cela signifie que la façon dont les actions sont achetées ou vendues peut avoir autant d’importance que leur nature en soi. Les grands vainqueurs de la course aux connaissances qui permettent une prise de décisions éclairée quant aux placements appropriés et à la meilleure façon de procéder sont les investisseurs en mesure d’élaborer des solutions technologiques sophistiquées permettant de tirer parti d’une énorme quantité de données et de les convertir en renseignements concrets et exploitables.
À la vitesse de l’éclair
« Les investisseurs se livrent concurrence pour augmenter leur part d’une quantité limitée d’alpha », explique M. Vyas. Ceux qui prennent les meilleures décisions de placement, qui le font plus rapidement que les autres et qui les mettent en œuvre de manière irréprochable peuvent obtenir une plus grande part du gâteau. « Si vous êtes le plus rapide à dégager des connaissances fondées sur des données et à agir en conséquence, vous aurez une bonne longueur d’avance sur les autres. »
Au sein de l’équipe d’analyse quantitative de l’OIRPC, un groupe d’experts rassemble un volume considérable de données issues de sources variées au sujet de milliers de titres qui peuvent dater de dizaines d’années et qui font état entre autres des paramètres fondamentaux des sociétés, des volumes d’opérations, des cours, des opérations stratégiques sur le capital et plus encore. Le groupe organise par la suite ces données de sorte que les analystes puissent en tirer des observations exploitables. La clé est de pouvoir accéder aux données, les regrouper, puis les organiser pour enfin les présenter de manière à ce que les analystes obtiennent rapidement un portrait de la situation, ce que ne parviendront peut-être pas à faire des concurrents ayant accès aux mêmes données.
« Nous fonctionnons un peu comme une entreprise technologique », explique M. Vyas. « Nous utilisons des logiciels à la fine pointe pour développer des solutions techniques afin de mettre au point des outils sur mesure hautement spécialisés qui nous permettent de réaliser tout ce processus. Ce sont la complexité de ces outils, notre capacité à les mettre au point rapidement et notre savoir-faire nous permettant d’en tirer profit qui nous rendent concurrentiels. »
Tirer parti des mégadonnées
Cette quête de vitesse est entre autres ce qui motive l’équipe dirigée par Manjeet Ram, gestionnaire de portefeuille principal du groupe Marchés financiers mondiaux de l’OIRPC. L’équipe de négociation électronique s’emploie à mettre à profit la technologie pour analyser et réagir aux données – qui changent souvent en l’espace de millisecondes – afin de parfaire la prise de décisions liées à l’exécution d’opérations.
Un ensemble de facteurs doit être pris en considération pour déterminer la manière et le moment d’optimiser l’exécution, dont la capacité du marché, la recherche de liquidités, les fuites de renseignements et, bien sûr, la taille de l’opération et le cours du titre. Contrairement aux opérations personnelles, le volume d’ordres d’achat et de vente exécutés par l’OIRPC peut influer sur les cours à la hausse ou à la baisse. C’est pourquoi les stratégies de négociation sont essentielles pour optimiser la rentabilité globale de chaque placement sur les marchés publics.
Dans le cadre de cette stratégie, l’équipe de M. Ram surveille et consigne la variation des cours de milliers de titres négociés sur des marchés à travers le monde. Les membres de l’équipe analysent les données liées à des opérations exécutées par le passé et appliquent les observations qu’ils en tirent pour élaborer de nouveaux algorithmes de négociation, qui servent à déterminer la meilleure méthodologie à employer pour exécuter l’opération. « Notre travail consiste essentiellement à enseigner à une machine la meilleure façon d’analyser les données et d’exécuter des opérations », explique M. Ram. « En utilisant des prévisions fondées sur une grande quantité de données, nous sommes en mesure d’exécuter les opérations les plus efficaces et rentables qui soient. »
L’art et la science des algorithmes de négociation
L’équipe de M. Ram se divise en trois sous-domaines : l’un des groupes se concentre sur la technologie, un autre effectue des recherches pour soutenir et améliorer les algorithmes et un dernier met en œuvre les solutions de négociation. Toutefois, grâce à une approche unique, chaque membre possède une bonne connaissance de ces trois sous-domaines. Étant donné que cette vision globale fait en sorte que tous les membres possèdent des compétences en technologie, en recherche et en exécution, l’équipe est capable d’élaborer davantage de solutions innovantes, et ce, bien plus rapidement. Par exemple, les membres disposant d’une expertise en exécution savent ce qui est nécessaire pour développer des solutions technologiques et réaliser des recherches appropriées. « Il s’agit d’un processus itératif d’amélioration continue dans le cadre duquel chacun contribue à tous les aspects de la solution », affirme M. Ram. Les membres de l’équipe ont connu des parcours professionnels très diversifiés : un membre était chercheur dans le domaine des cellules souches, alors que l’un de ses collègues détient un diplôme en chimie et qu’un autre a obtenu un doctorat en mathématiques. Ils peuvent ainsi mettre en commun leurs visions variées pour élaborer des solutions véritablement innovantes et uniques.
M. Ram, qui a déjà songé à entamer une carrière en animation pour ensuite choisir la cryptographie, observe de nombreux points communs entre la technologie, la science et l’art : « Le codage requiert autant de créativité que le dessin », affirme-t-il. « Nous combinons plusieurs domaines pour en arriver à développer et à appliquer des algorithmes de façon innovante. Il s’agit d’un domaine hautement créatif qui nécessite à la fois des connaissances techniques, une expertise en mathématiques, une grande ingéniosité et de l’imagination. »