Comment Squarepoint s’adapte et évolue pour rester à la pointe du trading quantitatif ?
Dans l’univers du trading quantitatif, l’agilité face à l’innovation technologique conditionne la réussite des fonds systématiques. Squarepoint illustre parfaitement cette dynamique. Cet acteur mondial de la gestion financière s’appuie sur une concentration d’expertises parmi les plus pointues du secteur afin de préserver son avance et d’optimiser les performances pour ses investisseurs. François Brun, chercheur quantitatif au sein de l’équipe de trading haute fréquence et intraday de Squarepoint, diplômé de l’École polytechnique (X12), revient sur les innovations stratégiques de la firme et sur les perspectives d’évolution du métier.
Quelles solutions Squarepoint propose-t-il et comment votre équipe s’intègre-t-elle dans l’ensemble de l’entreprise ?
Squarepoint déploie un large éventail de stratégies, systématiques comme discrétionnaires, couvrant de multiples classes d’actifs. Au sein de l’équipe de trading haute fréquence et intra-journalier, ou « intraday », nous intervenons sur tous types d’actifs accessibles via les marchés électroniques : actions, futures, devises ou cryptomonnaies. Notre rôle se décline en deux axes : gérer l’exécution de la majeure partie des flux de trading de la société et concevoir des stratégies d’arbitrage statistique rapides ainsi que de teneur de marché, « market making ».
Comment Squarepoint veille-t-il à maintenir une infrastructure technologique capable de traiter d’immenses volumes de données et d’exécuter des millions de transactions quotidiennes ?
Les fondateurs de Squarepoint ont commencé sur Excel, limité alors à 256 colonnes. Aujourd’hui, nos systèmes absorbent plusieurs téraoctets de données chaque jour, un défi qui exige des investissements technologiques considérables.
L’élément clé reste notre équipe d’ingénieurs logiciels et matériels, « software et hardware », qui conçoit des solutions de pointe en interaction constante avec les équipes d’investissement pour bâtir modèles prédictifs et stratégies de trading. Parallèlement, nous avons largement renforcé nos moyens en recherche, notamment pour soutenir nos projets en intelligence artificielle.
Comment percevez-vous l’impact des innovations technologiques sur les marchés financiers ? Quelles transformations majeures ont marqué ces cinq dernières années ?
L’essor de l’intelligence artificielle et du machine learning a profondément redéfini l’industrie, et leur rôle central ne fera que croître. Le rythme des marchés s’accélère, si bien que l’avantage concurrentiel réside désormais autant dans la qualité des données et des modèles que dans la rapidité d’adaptation. Les stratégies se sont complexifiées, et la collaboration est devenue un facteur déterminant. Autrefois, une idée pouvait être exploitée isolément par une petite équipe. Aujourd’hui, elle n’a de valeur qu’intégrée à des portefeuilles sophistiqués, soutenue par une exécution optimale et alimentée par des sources de données multiples.
Quel rôle l’intelligence artificielle joue-t-elle dans vos stratégies systématiques ? Et quelles en sont les limites actuelles ?
Nous utilisons l’IA à deux niveaux : pour automatiser et affiner certaines étapes de la décision de trading, mais aussi pour accroître la productivité interne.
Elle nous permet d’automatiser les tâches répétitives dès le développement et les grands modèles de langage, « LLM », servent désormais d’outil quotidien de recherche. Sur le plan du trading, le principal défi vient du bruit élevé dans les données financières et de la non-stationnarité des marchés. Là où l’IA excelle sur des phénomènes stables et déterministes, l’instabilité structurelle des marchés rend la prédiction plus délicate. Par ailleurs, la recherche académique appliquée aux données financières demeure limitée, d’où notre investissement massif dans la recherche propriétaire, portée par des experts de premier plan.
Comment stimulez-vous la créativité dans un cadre très structuré et quantitatif ? Disposez-vous d’un processus formel d’intégration des nouvelles idées ?
Les processus structurés sont nécessaires pour éviter la dispersion, mais la créativité reste au cœur de la recherche quantitative.
Nous privilégions une approche modulaire : chaque projet se concentre sur l’amélioration d’un module spécifique, évalué selon des critères objectifs. Cette méthode garantit des résultats reproductibles et cohérents tout en permettant à chacun de valoriser ses points forts. Elle favorise aussi l’intégration de profils variés, capables d’apporter une expertise ciblée à différents stades de la chaîne de recherche.
Quels défis pose l’utilisation des données historiques pour le backtesting ?
Le volume massif de données, à la fois atout et contrainte, constitue notre principal enjeu. Il entraîne des défis technologiques mais permet d’appliquer aisément des divisions d’échantillons et des méthodologies roulantes pour limiter les biais et le surapprentissage.
Êtes-vous ouverts à des marchés alternatifs ou à des sources de données non conventionnelles ?
Absolument. L’une des grandes forces de Squarepoint est sa capacité de diversification, aussi bien en classes d’actifs qu’en stratégies, avec notamment des équipes dédiées aux cryptomonnaies et aux données climatiques.
Notre culture collaborative rassemble des talents venus d’horizons variés. Nous privilégions ainsi des profils animés par la curiosité scientifique, l’esprit d’équipe et l’entrepreneuriat, gages d’innovation et de créativité.
Comment concrétisez-vous l’intégration entre recherche et trading ?
Le trading quantitatif exige des compétences complémentaires et une coordination étroite. Concrètement, chaque équipe s’inscrit dans une chaîne parfaitement définie : extraction de données, traitement, modélisation, génération de prévisions, puis exécution des ordres. Les interactions doivent être spécifiées avec rigueur pour garantir efficacité et cohérence.
Dans un environnement aussi systématique, comment assurez-vous la traçabilité et la responsabilité ?
Squarepoint s’est bâti sur la passion pour la recherche quantitative. Les dirigeants restent étroitement impliqués dans les projets et la visibilité des travaux est assurée à tous les niveaux. Cette proximité leur permet de suivre et de comprendre les décisions d’investissement fructueuses, et ainsi d’identifier très tôt les personnes les plus prometteuses pour leur apporter des opportunités alignées avec leurs ambitions.
Quelles sont vos ambitions ?
Squarepoint s’est imposé sur de nombreux segments, mais les opportunités de développement restent considérables. Dans mon équipe, notre objectif est de renforcer nos capacités en trading à basse latence et de devenir un acteur de référence mondiale en HFT.
Je souhaite enfin saluer Antoine Fillet, polytechnicien (X00), mon manager et cofondateur de Squarepoint, ainsi que l’ensemble des fondateurs, dont la passion et la vision continuent d’offrir des opportunités exceptionnelles. Leur détermination m’inspire pour continuer à bâtir de nouvelles perspectives pour la prochaine génération de chercheurs et développeurs.
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