Thèse soutenue

Comportement des traders institutionnels et microstructure des marchés : une approche big data

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Kevin Primicerio
Direction : Damien Challet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées
Date : Soutenance le 20/06/2018
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Interfaces : matériaux, systèmes, usages (Palaiseau, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : CentraleSupélec (2015-....)
Laboratoire : Mathématiques et informatique pour la complexité et les systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2006-....)
Jury : Président / Présidente : Frédéric Abergel
Examinateurs / Examinatrices : Nils Bertschinger, Sophie Laruelle
Rapporteurs / Rapporteuses : Fabio Caccioli, Fabrizio Lillo

Mots clés

FR  |  
EN

Résumé

FR  |  
EN

Cette thèse est composée de quatre chapitres.Le premier chapitre est une description préliminaire de la base de données Factset Ownership. Nous en donnons une description statistique et exposons quelques faits stylisés caractérisant notamment la structure du portefeuille des institutions financières et fonds d'investissement, ainsi que la capitalisation boursière des entreprises y étant recensées.Le second chapitre propose une méthode d'évaluation statistique de la similarité entre des paires de portefeuilles d'institutions financières. Une paire statistiquement significative donnant lieu à la création d'un lien de similarité entre ces deux entités, nous sommes en mesure de projeter un réseau à l'origine bi-partite (entre institutions financières et entreprises) en un réseau mono-partite (entre institutions uniquement) afin d'en étudier l'évolution de sa structure au cours du temps. En effet, d'un point de vue économique, il est suspecté que les motifs d'investissements similaires constituent un facteur de risque important de contagion financière pouvant être à l'origine de banqueroutes aux conséquences systémiques significatives.Le troisième chapitre s'intéresse aux comportements collectifs des gestionnaires de fonds d'investissement et, en particulier, à la manière dont la structure du portefeuille de ces fonds prend en compte, en moyenne, de façon optimale les frais de transaction en présence de faibles contraintes d'investissements. Ce phénomène où, dans de nombreuses situations, la médiane ou la moyenne des estimations d'un groupe de personnes est étonnamment proche de la valeur réelle, est connu sous le nom de sagesse de la foule.Le quatrième chapitre est consacré à l'étude simultanée de données de marché. Nous utilisons plus de 6.7 milliards de trades de la base de données Thomson-Reuters Tick History, et de données de portefeuille de la base FactSet Ownership. Nous étudions la dynamique tick-à-tick du carnet d'ordres ainsi que l'action aggrégée, c'est-à-dire sur une échelle de temps bien plus grande, des fonds d'investissement. Nous montrons notamment que la mémoire longue du signe des ordres au marché est bien plus courte en présence de l'action, absolue ou directionnelle, des fonds d'investissement. Réciproquement nous expliquons dans quelle mesure une action caractérisée par une mémoire faible est sujette à du trading directionnel provenant de l'action des fonds d'investissement.