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Les données: un enjeu-clé en matière de performance



Les données: un enjeu-clé en matière de performance. (Photo: SGSS)

Les données: un enjeu-clé en matière de performance. (Photo: SGSS)

Ces dix dernières années, l’accès à la liquidité – et donc la performance d'exécution – s’est complexifié pour les gestionnaires d’actifs. Les données sont au cœur de cette transformation. Elles permettent une meilleure anticipation des décisions d’exécution dans un environnement complexe, ainsi qu’une traçabilité des transactions et une communication transparente avec les investisseurs et les régulateurs.

Les données: une variable majeure du «coût d'acquisition» pour accéder à la liquidité

Les données sont un facteur majeur d’accès à la liquidité, notamment du fait de l’apparition de nouvelles plateformes de négociation à couvrir. Le coût d’acquisition (organisation technique et opérationnelle, connaissance de l’écosystème, capacité d'analyse et de décision, etc.) pour répondre à ces exigences est devenu une contrainte importante pour les  gestionnaires d’actifs . Il comprend principalement trois facettes.

La première a trait à la spécialisation des personnes, mais aussi des places de marché, la directive  MIFID  ayant entraîné une fragmentation croissante de la liquidité. Les données et leur analyse jouent un rôle essentiel dans l’identification des opportunités au sein de l’univers très vaste des places financières, et leur spécialisation nécessite un accès plus large aux données et une meilleure gestion de celles-ci afin de couvrir le champ élargi de la liquidité.

La seconde concerne les coûts d’exécution facturés par les contreparties qui peuvent être partiellement évités par une gestion directe des algorithmes utilisés dans les politiques d’exécution par les gestionnaires d’actifs. Cette gestion directe peut également être un facteur de performance important dans la mesure où elle permet de comparer plusieurs prestataires à l’aune des algorithmes qu’ils proposent pour choisir celui qui convient le mieux à la décision d’investissement. Le coût d’acquisition reste cependant élevé du fait principalement des connaissances de l’environnement qu’il convient de posséder et des différents acteurs qui composent l’offre globale. De plus, la comparaison de ces algorithmes ne peut se faire que par le biais d’outils qui permettent une bonne intégration et une bonne gestion des données associées, le tout de manière automatique et au fil de l’eau.

Enfin, l’automatisation est un vrai défi en termes d’exécution. De nombreux outils proposent notamment la génération de RFQautomatiques et parfaitement documentés. Historiquement cantonnées à des produits classiques, ces offres se sont étendues à d’autres actifs et permettent ainsi d’optimiser le courtage. Toutefois, ces plateformes nécessitent d’être alimentées en données en temps réel, ce qui a un coût qui pourrait ne pas être compensé par les économies générées par l’automatisation. Néanmoins, pour ce type d’activité, la mutualisation des ressources, y compris des données, peut représenter une réelle valeur ajoutée pour les parties prenantes.

En conclusion, l’accès à la liquidité est un enjeu complexe et multidimensionnel. Le degré élevé d’automatisation des transactions, l’accélération de la vitesse de traitement sur les marchés et le besoin croissant de traçabilité exigent un accès de plus en plus rapide et large aux données afin de prendre la bonne décision d’exécution en toute connaissance de cause et sans délai.

Les données: un élément essentiel de la qualité de la gestion et du reporting

Tout comme l’accès à la liquidité, le besoin de transparence a récemment sensiblement évolué. Si, il y a quelques années, les rapports d’activité hebdomadaires ou mensuels étaient la norme, les parties prenantes exigent aujourd’hui de plus en plus des outils de suivi d’activité dynamiques et interactifs, notamment des tableaux de bord présentant le détail des opérations et des pistes d’audit, ordre par ordre. Ce degré avancé d’analyse nécessite des bases de données informatiques capables de stocker les données pertinentes avec la granularité et le référencement requis.

Les demandes d’analyse sont également de plus en plus précises quant aux méthodes d’exécution utilisées et à leur pertinence par rapport à l’objectif de performance énoncé. À cet effet, l’utilisation des données dans l’analyse post-exécution permet de suivre l’impact des stratégies d’exécution sur le marché par lieu d’exécution. Ces projections constituent une aide précieuse à la décision grâce à l’analyse de la situation existante. Ici encore, seule une combinaison parfaite d’outils et de gestion des données peut fournir le bon degré d’analyse.

Sur le plan réglementaire, les délais de publication des ordres sont de plus en plus courts et le régulateur est de plus en plus attentif à la qualité des données transmises, ses data scientists testant régulièrement la qualité du référentiel et l’exactitude des données par le biais d’audits. Afin d’assurer la fiabilité des informations communiquées, les gestionnaires d’actifs doivent de plus en plus déployer des équipes de contrôle des données pour s’assurer que les données sont complètes et de qualité par rapport aux besoins exprimés.

Optimiser le coût d’acquisition via une table de négociation mutualisée

Qu’il s’agisse d’accès à la liquidité, de performance d’exécution ou de suivi d’activité, le facteur dominant du coût d’acquisition est le couple outils-données, et ce coût est d’autant plus élevé que les outils impliqués sont puissants et spécialisés.

Les nouveaux modèles opérationnels, tels que la gestion des données en architecture ouverte, permettent d’agréger un grand nombre d’informations, mais leur bonne exploitation nécessite des ressources et un savoir-faire hautement spécialisés, ainsi que d’importants investissements non directement liés à la gestion d’actifs... Mais qui sont néanmoins essentiels, car la performance d’exécution est une composante fondamentale de la valeur ajoutée.

C’est l’objectif d’ I-DEAL , la table de négociation externalisée de SGSS, qui permet de partager les ressources et les données grâce à la mutualisation des ressources et à une équipe dédiée et expérimentée de spécialistes du trading.

Basé sur un modèle d’architecture ouverte, I-DEAL s’adapte aux politiques de sélection des clients et garantit une  exécution  optimale. Toutes les opérations sont tracées et les outils sont interfacés avec ceux des clients pour permettre une restitution parfaite des données afin qu’elles puissent ensuite être utilisées par les équipes de gestion, de gestion des risques ou de contrôle interne des clients. I-DEAL offre également une veille technique permanente afin de s’assurer que cette technologie est toujours à la pointe des évolutions informatiques.

La configuration robuste d’I-DEAL est également un atout en termes de transparence vis-à-vis de la direction de l’entreprise et, le cas échéant, du régulateur, du fait de ses capacités de pilotage et de reporting constamment en phase avec les évolutions réglementaires et les attentes du marché.

Cette approche unique fait d’I-DEAL la plateforme de négociation et d’exécution externalisée idéale pour répondre aux besoins de flexibilité des données des entreprises d’investissement.

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