Élie Ayache déclare la probabilité inopérante pour les traders

Quel a été le point de départ de votre livre ?
En tant que trader d’options puis ingénieur financier, je me demande depuis longtemps quelle est la dimension scientifique de l’évaluation et du trading des produits dérivés. Leur évaluation repose essentiellement sur le modèle théorique de Black-Scholes qui, depuis 1973, postule que le prix de l’action sous-jacente suit un processus stochastique dont le générateur aléatoire est bien identifié (en l’occurrence, la distribution gaussienne). Cette méthode est fondée sur l’identification de la probabilité et permet d’obtenir la valeur théorique d’une option. Or, au lieu d’appliquer cette formule, les traders l’utilisent à l’envers. Car la logique des marchés de produits dérivés est différente de la théorie. Les traders fixent d’abord le prix de l’option, puis calculent sa couverture dynamique à l’aide de Black-Scholes. En d’autres termes, la transaction du produit dérivé devance son évaluation théorique. Les traders répètent cette même démarche à chaque “pricing”. Ce sont les nouvelles règles du jeu depuis le krach de 1987, basées sur la “volatilité implicite”. La volatilité est désormais déterminée à partir du prix d’une option au lieu d’une série de prix du sous-jacent. Elle est donc négociable et fluctuante, contrairement au modèle de Black-Scholes qui la présente comme constante. Comment dans ces conditions comprendre cette action répétée des traders, ce processus de pricing ? J’ai essayé de montrer dans ce livre que l’on ne peut pas, pour cela, utiliser un modèle impliquant des probabilités fixes, aussi général soit-il. La pratique du marché dépasse la logique scientifique.

Comment préconisez-vous d’appréhender le marché ?
Dans son ouvrage “The Black Swan”, Nassim Taleb critique la pertinence de la mesure des risques par les distributions de probabilité qui ignorent les événements extrêmes (voir Le Commerce du Levant, n° 5584, septembre 2008). Si j’adhère à cette idée, je pense qu’il faut aller plus loin dans la démarche et dépasser les modèles probabilistes, desquels Nassim Taleb reste dépendant. Le marché doit remplacer la catégorie entière de la probabilité, ce qui rend impossible la conception d’une théorie. Pourtant, il faut comprendre le marché de façon quantitative, avec le “pricing” et non pas la théorie probabiliste comme point de départ. Pour cela, ma société ITO 33 a créé un outil invariant par recalibration pour “pricer” les produits dérivés. En d’autres termes, les paramètres changent à chaque recalibration (tout comme la volatilité implicite), mais pas la structure du modèle, alors que jusqu’ici les théoriciens de la finance reniaient leurs modèles dès qu’un nouvel ordre d’événements devait être pris en compte (par exemple une volatilité stochastique ou des sauts sur le sous-jacent). Le modèle doit, en quelque sorte, incorporer sa propre critique. C’est une conception novatrice, qui met les outils philosophiques au cœur des problématiques financières. Je conçois le processus de “pricing” comme un événement unique mais répété (suivant le philosophe Gilles Deleuze), et non pas comme un processus temporel.

Quelles sont les implications de votre théorie pour les traders ?
En réalité, le trader n’utilise ni son expérience ni sa connaissance. Il exécute une action instantanée unique, une écriture qui n’est pas programmée à l’avance. Pour cela, il n’utilise que sa place dans le marché. Il est comme un écrivain dans un processus de création : il est d’ailleurs appelé “market-maker” en anglais. Son rôle est inéchangeable : un logiciel ne pourra jamais remplacer un trader de produits dérivés, car ce “faiseur de marché” déplace le modèle à chaque pricing. En cela, il faudrait renommer les produits dérivés “actifs contingents”. Le marché est une technologie du futur sans modèle temporel de prévision. Plutôt que de lui apprendre la théorie financière classique, voilà ce qu’on devrait enseigner aux futurs traders d’options. Si le marché l’a déjà compris, les théoriciens de la finance doivent comprendre la logique de la volatilité implicite pour progresser dans leur science.