La presse spécialisée américaine vous a affublé du surnom de « dissident de Wall Street » avec la parution de votre excellent ouvrage « Fooled By Randomness ». Vous y défendez la théorie selon laquelle le hasard prend une place beaucoup plus importante dans les performances des acteurs financiers qu’on ne peut l’imaginer et que les résultats obtenus ne sont pas toujours le fruit du talent intrinsèque du trader ou du gestionnaire. Quelles sont les principales défaillances que l’on peut rencontrer dans la pratique de l’ingénierie financière dans son acception la plus générale, telle qu’on la pratique aujourd’hui dans les banques d’investissement ou dans les hedge-funds ?

Les principaux problèmes que l’on rencontre sont, de manière générale : l’utilisation de la théorie du portefeuille, la confiance que l’on accorde aux lois de Gauss/Poisson et la réduction du concept de l’incertitude au seul et unique paramètre qu’est la variance. Si vous faites un test dans ce cadre là, vous verrez que ces méthodes marchent parfois bien pour décrire des évènements passés, mais échouent dans l’ensemble — ce qu’on appelle "overfitting". Elles échouent de manière générale "hors de l’échantillon".

Si vous essayez de répliquer ce qui se passe dans la réalité en utilisant la théorie du portefeuille, et que vous adaptez les paramètres jusqu’à...disons, l’année 1999 et puis vous regardez le risque et le rendement entre 1999 et 2000, puis vous adaptez à nouveau les paramètres jusqu’à 2000, et regardez l’erreur entre 1999 et 2000, et ainsi de suite, vous risquez d’être désagréablement surpris. Cela ne marche absolument pas. C’est un peu pour nous ce que l’astrologie était à nos ancêtres : ça avait l’air vrai, ça avait l’air d’avoir du sens, mais ça ne marchait en aucun cas dans la réalité, en dehors du « domaine narratif de calibration ». Ce que l’on appelle "science" en économie au fond, n’est que grossièrement non scientifique et non empirique.

Je pense sincèrement que la pratique de la finance devrait fonctionner comme la médecine, en se basant sur des évidences empiriques, et elle devrait être sujette le moins possible à la théorisation à outrance. Cette démarche bien qu’à priori artisanale, serait certainement "plus scientifique".

Personne ne semble d’ailleurs avoir été interpellé par toutes ces problématiques, excepté peut-être, l’illustre Benoît Mandelbrot et moi même malgré nos origines intellectuelles indépendantes.

Dans votre livre, vous racontez l’histoire d’un jeune trader qui, pendant plusieurs années, a fait gagner plusieurs millions de dollars à sa banque avant de perdre en un jour plus de millions qu’il n’en avait gagnés dans sa carrière (Un peu comme le Fonds Amaranth). Et vous avez affirmé que c’est là le prototype même des mauvais traders. Quel est selon vous le profil type d’un bon trader ? Un trader n’est-il pas par définition quelqu’un qui fait gagner de l’argent à son employeur en prenant quelques fois de gros risques, parmi lesquels justement le risque de perdre plus qu’il n’en a jamais gagné toute sa vie ?

Bingo ! Un bon trader pour moi est quelqu’un qui n’a pas systématiquement une position « short » sur des positions à la baisse. Son P& L passé serait ainsi plus révélateur de ses vraies compétences, particulièrement s’il est « long » de volatilité. Il y a deux types de traders : Le « Concave » (ou « short » des larges déviations) et le « Convexe » (ou « long » des larges déviations).

Il y a également une catégorie de traders robustes : Un « market-maker » montre beaucoup plus rapidement ses compétences car il est soumis à des limites naturelles liées à son business, à une haute fréquence de transactions, et à une discipline rigoureuse de gestion non-mathématique des risques.

A titre personnel, quelles leçons et quels enseignements avez- vous tirés de vos années passées sur les trading desks, au-delà de la présence importante du hasard et de la chance que vous décrivez dans votre ouvrage ?

Ce que je pense avoir compris, c’est que nous n’avons pas bien cerné le monde qui nous entoure et que nous sommes encore très vulnérables aux pseudosciences. J’ai tellement appris de mon passage sur les desks que je l’ai généralisé à l’histoire tout entière. J’ai ainsi développé une théorie appelée « the ludic fallacy » ou l’erreur ludique, qui montre que le hasard que nous avons dans notre vie de tous les jours n’est pas celui qui est décrit dans les livres car n’ayant rien à voir avec un jeu. En effet, dans la vie réelle, les règles sont particulièrement brouillées, trop imprécises pour être bien modélisées mathématiquement. Ce qui fait que l’on a des erreurs qui peuvent largement excéder celles que l’on pourrait attendre de nos modèles. De plus, les jeus sont Gaussiens, l’économie est Mandelbrottienne.

Pour finir, comment entrevoyez-vous le développement de l’industrie financière, plus particulièrement des dérivés et quels sont, selon vous, les prochains axes de recherche vers lesquels les praticiens devront s’orienter ?

Je pense qu’on devrait se tourner vers les fractales de Mandelbrot comme nouveau cadre de réflexion. Elles ne peuvent apporter des réponses précises à tout, mais c’est ça la vraie science, aussi vraie que possible. Nous avons déjà près de 50 ans de retard : on se doit de les rattraper !