La volatilité du bitcoin déroute, les algorithmes à la rescousse

information fournie par Reuters •17/07/2019 à 13:56

    * Les brusques variations du bitcoin restent mystérieuses
    * Des investisseurs mises sur l'analyse algorithmique
    * Les commentaires sur les réseaux sociaux seraient
déterminants
    * Une technique coûteuse et complexe qui n'a pas fait ses
preuves

    par Tom Wilson et Simon Jessop
    LONDRES, 17 juillet (Reuters) - Les marchés des
cryptomonnaies endormis depuis des mois se sont soudain
réveillés en avril avec pour la plus connue d'entre elles, le
bitcoin, sa plus forte hausse en une séance en plus d'un an, qui
reste inexpliquée pour la plupart des intervenants. 
    Ce bond de 20% a ravivé les interrogations des investisseurs
sur l'un des mystères persistants des cryptomonnaies: comment
expliquer les variations de cours d'une nouvelle classe d'actifs
sur des marchés peu transparents et peu réglementés ? 
    Pour certains fonds spéculatifs et gérants d'actifs, les
réseaux sociaux détiennent la clé de ce problème et ils
n'hésitent pas à investir massivement dans les moyens
informatiques de surveillance et de traitement des signaux qui
en émanent pour se doter d'une longueur d'avance sur les
décalages de cours des monnaies digitales. 
    Leur objectif est de se doter d'algorithmes capables de
faire émerger des signaux de prix de tout le bruit de fonds émis
par des sites et des réseaux sociaux comme Reddit, Wechat,
Twitter ou encore Telegram. 
    De nombreux investisseurs utilisent déjà des modèles
informatiques pour identifier et profiter des différences de
prix entre les centaines de plateformes différentes d'échange de
cryptomonnaies. 
    Mais avec la réduction des possibilités d'arbitrage au fur
et à mesure que ce marché naissant gagne en maturité, les
principaux intervenants cherchent de plus en plus à développer
ou à acquérir des robots sophistiqués à même de déceler les
signaux-prix en ligne qui feront décaler les cours.
    C'est ce qui ressort d'entretiens avec six fonds spéculatifs
ou sociétés de gestion et trois développeurs informatiques. 
    Si l'usage des algorithmes pour l'analyse des réseaux
sociaux se répand, plusieurs d'entre eux ont soulignés les défis
et les risques liés à leur déploiement, citant notamment leurs
coûts et leur complexité. 
    "C'est une course à l'armement pour les gérants d'actifs", a
dit Bin Ren, directeur général d'Elwood Asset Management,
spécialisé dans les actifs digitaux. 
    "Très peu d'intervenants sont capables de mettre (ces
technologies) en oeuvre et de les fournir, mais je crois que
c'est très profitable." 
    Ces algorithmes d'"analyse de sentiment", le terme consacré
pour désigner les logiciels d'identification des tendances
émanant des messages échangés sur les réseaux sociaux, sont déjà
largement utilisés sur les marchés d'actifs traditionnels comme
les actions ou les devises. 
    Mais ils pourraient se révéler particulièrement pertinents
pour les marchés de cryptomonnaies caractérisés par la
quasi-absence de sources autorisées comme les banques centrales,
la rareté de données fiables pour apprécier la valeur d'un actif
comme des indicateurs économiques ou des éléments financiers, et
la forte proportion d'investisseurs individuels.
    L'analyse de sentiment n'en est toutefois qu'à ses débuts
dans le marché des cryptomonnaies avec peu de données sur ses
performances et beaucoup de questions sur son efficacité. Aucune
des institutions contactées par Reuters n'a accepté de donner de
détails sur les performances de ses algorithmes, mettant en
avant la confidentialité commerciale. 
    
    CACOPHONIE 
    Certaines nouvelles ont un impact aussi bien sur les marchés
de monnaies digitales que sur les marchés traditionnels, comme
des déclarations de responsables monétaires. 
    Le bitcoin est particulièrement sensible aux commentaires de
régulateurs. Il a lourdement chuté la semaine dernière après les
critiques formulées par le président de la Réserve fédérale
Jerome Powell sur le projet de cryptomonnaie de Facebook, Libra.
    Les liens étroits entre l'internet et les cryptomonnaies dès
leur origine il y a une dizaine d'années peuvent justifier de
rechercher en ligne des signaux-prix en ce qui les concerne. 
    Mais il n'est ni simple, ni bon marché de développer un
algorithme capable d'identifier des signaux-prix pertinents dans
la cacophonie des réseaux sociaux et d'analyser des masses de
messages dans des dizaines de langues tout en éliminant les
informations non fiables. 
    Le coût initial d'un robot capable de lire et de traiter des
tweets uniquement en anglais est déjà compris entre 500.000 et
un million de dollars, principalement pour rémunérer les
développeurs qui vont le concevoir, a dit Andrea Leccese,
président de Bluesky Capital, une firme d'investissement
newyorkaise, qui a renoncé à utiliser cette technique pour cette
raison.
    Un des défis majeurs tient aussi au nombre de réseaux
sociaux à surveiller. Au-delà des Twitter, les adeptes des
cryptomonnaies échangent aussi sur Telegram et sur Reddit. 
    En Asie, où les traders individuels de cryptomonnaies sont
très nombreux, des applications comme Line au Japon ou Kakao en
Corée du Sud sont très utilisées. 
    Des dizaines de milliers de commentaires sur les
cryptomonnaies sont émis sur les réseaux nationaux ou
internationaux 24 heures sur 24. 
    Le principal forum sur le bitcoin de Reddit ne compte pas
moins de 1,1 million de membres. Au cours des trois derniers
mois entre 14.000 et 32.000 tweets chaque jour ont mentionné le
bitcoin, selon le site BitInfoCharts. 
    Afin d'organiser autant que faire se peut ce chaos, les
algorithmes ont recours au traitement automatique du langage
naturel, identifiant les mots-clés et les émotions qui indiquent
un changement de la perception par les utilisateurs des réseaux
sociaux de certaines monnaies digitales. 
    Les investisseurs recourant aux algorithmes disent qu'ils
peuvent aussi repérer des tendances qui s'affirment en ligne sur
l'information concernant les cryptomonnaies. 
    "L'information ne se propage pas au hasard mais selon des
structures très bien définies, c'est un peu comme un arbre",
souligne Bin Ren, qui utilise l'analyse de sentiment depuis deux
ans environ après avoir développé son propre logiciel. 
    "C'est très similaire à la modélisation de la propagation
d'un virus."
    
    FAUSSES NOUVELLES 
    D'autres investisseurs soulignent toutefois la difficulté à
apprendre aux algorithmes à repérer les informations biaisées ou
inexactes. 
    BitSpread, un gérant de cryptomonnaies implanté à Londres et
à Singapour, utilise un algorithme qu'il a commencé à développer
il y a un an environ, a dit Cedric Jeanson, son directeur
général. 
    C'est un logiciel assez ciblé qui agrège des fils Tweeter en
isolant les messages consacrés à la liquidation de positions sur
les plateformes d'échange. 
    "L'enjeu est de rassembler toute l'info, essayer de
comprendre qui traite où, quel type de liquidation de positions
peut apparaître", a-t-il dit. "C'est une stratégie sensée."
    Mais il ne cache pas certains inconvénients. 
    "Le sentiment lui-même, ce que nous voyons sur Twitter, peut
vraiment être influencé par les fausses nouvelles. Nous sommes
toujours très prudents sur ce que nous lisons au travers des
nouvelles, parce que la plupart du temps, nous avons constaté
qu'il y avait un biais."
    De nombreux algorithmes intègrent l'apprentissage
automatique qui doit leur permetre de s'améliorer au fil du
temps et de mieux interpréter la manière dont les messages sur
les réseaux sociaux se traduisent par des mouvements de marché. 
    Les développeurs identifient souvent des twittos qui ont de
très nombreux followers et dont les messages ont donc
potentiellement plus de poids, a dit Bijan Farsijani d'Augmento,
une start-up berlinoise qui a lancé le mois dernier un
algorithme d'analyse de sentiment, qui a été acheté par
plusieurs fonds spéculatifs.
    
    
    LES PROGRAMMEURS EN VOGUE 
    La flambée du bitcoin, qui a progressé de 180% depuis le
début de l'année, a relancé l'intérêt des grands investisseurs
et des fonds spéculatifs pour les cryptomonnaies. 
    "Il y a peut-être une certaine valeur dans l'analyse de
sentiment sur les crypto, mais la plupart du temps ce que les
gens tweetent peut n'être qu'un indicateur retardé d'un
mouvement de prix", relativise Andrea Leccese. 
    "Mais le potentiel est là" a-t-il ajouté. "Les gens vont s'y
intéresser plus dans les cinq à dix prochaines années parce que
les rendements vont aller en décroissant à cause de la
concurrence accrue sur les stratégies traditionnelles."
    Bien que les données spécifiques sur ce style de gestion
manquent, les fonds quantitatifs en cryptomonnaies - qui
utilisent des techniques allant de l'arbitrage automatisé à
l'analyse de sentiment - ont surperformé les fonds directionnels
qui prennent des positions à long terme au cours du premier
trimestre de cette année, selon une étude de PwC. 
    Les programmeurs, déjà très demandés, devraient donc le
rester. 
    

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 (Marc Joanny pour le service français, édité par Wilfrid
Exbrayat)