Compte-rendu du Conseil scientifique de l'AMF - 21 juin 2023

Trading des particuliers et gamification

Lasse Pedersen présente un article publié au Journal of Financial Economics, en l’occurrence un modèle théorique de valorisation d’actifs très riche, inspiré par l’épisode GameStop aux États-Unis début 2021. Les faits stylisés observés à cet égard incluent notamment des phénomènes d’amplification des mouvements de marché (effet momentum, bulles) et de retard de leur correction (effet value). Ils ne trouvent pas d’explication dans la représentation classique (purement rationnelle) des marchés et sont liés au développement du trading des particuliers et du recours aux réseaux sociaux.

Dans le modèle, les vues sur la valeur d’un titre sont initialement formées par deux catégories d’investisseurs qui formulent des opinions informées (investisseurs dits "rationnels") ou non (investisseurs dits "fanatiques"). Ces opinions fixent la fourchette dans laquelle le prix d’équilibre de marché s’établit in fine. La diffusion des opinions et la formation du prix dépendent alors notamment du relai des opinions par des investisseurs "naïfs", donc de la structure du réseau, les agents les plus connectés exerçant un rôle d’"influenceurs". La richesse, y compris formelle (mathématique), du modèle en permettrait différentes extensions.

Selon l’auteur, les réseaux sociaux ne rendent pas nécessairement les marchés moins efficients (ils améliorent aussi la communication d’informations pertinentes). En tout cas, ils constituent désormais un élément essentiel de la formation des prix de marché. Pour le régulateur, cela souligne l’importance des réseaux sociaux dans la formation et la diffusion de l’information de marché, et le rôle des particuliers à cet égard. La "gamification" du trading désigne ici la formation d’opinions non informées associée à des interactions sociales propres à les diffuser. Le développement des réseaux sociaux souligne et renouvelle le rôle des autorités de marché dans le contrôle de l’information de marché : elles n’ont pas à juger du niveau des prix, mais au besoin, à corriger les excès du processus qui les forme.

Marie-Hélène Broihanne partage les premiers résultats d’une expérience en laboratoire menée avec le soutien de l’AMF. L’étude est ici centrée sur la gamification du trading des particuliers, caractérisée par l’usage de techniques de marketing – typiquement des mécanismes de récompense et de mise en concurrence entre eux. L’objet est d’en tester les effets sur le comportement des investisseurs particuliers, en l’occurrence des panels d’étudiants, pour identifier les biais comportementaux pouvant être exploités par les intermédiaires de marché dans leurs applications de trading, que ce soit pour inciter les investisseurs à négocier ou orienter leurs investissements.

À ce stade, l’expérience souligne la différence des biais d’investissement selon le sexe, et la matérialité des effets des stimuli sous forme de badges de réussite, et à un moindre degré sous forme de rétributions "hédoniques" (confetti, encouragements). Les travaux sont amenés à se poursuivre, notamment pour préciser la mesure des effets selon les caractéristiques des individus (y compris l’évaluation qu’ils font eux-mêmes de leur niveau de compétence).

Pour le régulateur, ces résultats pourraient, le cas échéant, contribuer à la formulation d’exigences d'adéquation et de diligence des plateformes ayant recours à la gamification.

Structure des marchés de gré-à-gré (OTC)

La croissance, en particulier dans des contextes de crise récents, de la part de l’OTC dans les échanges sur différents marchés (actions, obligations, dérivés notamment énergétiques) interroge sur les risques pour la stabilité financière (à défaut de compensation centrale) et pour la formation des prix (notamment hors plateformes).

Le modèle présenté par Junyuan Zou, qui fait l’objet d’un working paper, évalue le nombre optimal de contacts entre clients et teneurs de marché (dealers) dans le cadre des échanges OTC, spécifiquement lorsque les échanges interviennent dans des systèmes RFQ (Request for Quote). Selon l’auteur, "less is more" : un bénéfice collectif est tiré de la réduction du nombre de relations entre clients et dealers. Ce bénéfice provient d’une baisse des coûts engagés par les dealers pour satisfaire des besoins de liquidité des clients et de ceux de recherche de contrepartie des clients. Un jeu stratégique est décrit, où contacter plusieurs dealers réduit l’attention portée à chaque demande et la probabilité pour un dealer d’être choisi, donc l’effort et la qualité du service offert. Une forte concurrence conduirait alors, à l’inverse des effets attendus, les dealers à afficher in fine des prix moins compétitifs.

La robustesse de ces résultats aux stress de marché est soulignée. Les clients en recherche urgente de liquidité restreignent le nombre de leurs interlocuteurs à ceux avec lesquels leurs relations sont les plus étroites. De même, les dealers ont intérêt à concentrer leurs ressources pour répondre aux besoins urgents de certains clients, moyennant une hausse des frais facturés. L’observation d’un recours accru au trading à la voix en période de stress s’interprète comme la sélection d’un dealer unique et corrobore ce résultat.

Pour maximiser le bénéfice collectif, les auteurs recommandent que les plateformes RFQ dévoilent systématiquement le nombre de dealers contactés par un client donné, et que le nombre de dealers d’un client soit plafonné, tout en tenant compte de la taille des transactions.

Le modèle théorique décrit particulièrement bien le marché des obligations d’entreprise. Pour autant, son réalisme pourrait être augmenté par une meilleure prise en compte, ou une prise en compte mieux justifiée, des facteurs d’hétérogénéité des investisseurs, de la dynamique des relations spécifiques entre un client et un dealer donné, de l’importance relative du trading à la voix, des fonctions de coût des dealers, de certains mécanismes informationnels (fuites d’information) et de la concurrence entre dealers. Sur ce dernier point, on note en effet que les transactions de taille élevée sont souvent initiées à la demande des dealers et que la sélection peut donc s’inverser.

Références :

• Pedersen, L. H. (2022). Game on: Social networks and markets. Journal of Financial Economics, 146(3), 1097-1119
• Yueshen, B. Z., & Zou, J. (2022). Less Is More. Available at SSRN.