Depuis longtemps, les investisseurs se demandent s'ils doivent choisir entre des stratégies actives et passives. Chaque approche a ses avantages, mais aussi ses inconvénients. Une nouvelle méthode, l’investissement quantitatif, combine les points forts de ces deux stratégies traditionnelles.
L’investissement actif consiste généralement à sélectionner soigneusement des actions pour créer des portefeuilles concentrés, avec l’objectif de surpasser le marché. Cependant, cette approche peut être coûteuse et volatile. A l’inverse, l’approche passive imite un indice de marché, offrant un moyen d'investir à moindre coût et avec un risque réduit. Cependant, cela signifie que les investisseurs renoncent à toute possibilité de surpasser le marché.
Les stratégies quantitatives, notamment celles qui disposent d’une structure d’indice améliorée, allient le meilleur des deux mondes. Elles construisent des portefeuilles diversifiés qui suivent de près les indices de marché, tout en introduisant de petites variations qui peuvent générer de l'alpha. Ces différences subtiles peuvent permettre d'obtenir des performances supérieures.
Les stratégies quantitatives utilisent de grandes quantités de données et l'apprentissage automatique afin d’identifier les actions susceptibles de surperformer ou de sous-performer à court et moyen terme. Bien que les actions soient influencées par les tendances économiques à long terme, à court terme, elles peuvent être affectées par des facteurs temporaires, comme les réactions du marché suite aux actualités des entreprises ou aux prévisions des analystes. Ces fluctuations créent des opportunités que les stratégies quantitatives peuvent exploiter pour générer de l’alpha.
Pour détecter ces opportunités, les stratégies quantitatives utilisent des algorithmes qui établissent des relations entre les données disponibles. Plus les ensembles de données sont variés, plus les modèles peuvent prédire des résultats basés sur des relations passées.
Bien que les modèles quantitatifs fonctionnent automatiquement, ils nécessitent l’intervention d’experts pour être testés et ajustés. Les spécialistes déterminent les caractéristiques des algorithmes et les entraînent avec des données, en veillant à ce qu’ils restent pertinents face aux évolutions du marché. Ils choisissent les techniques d’apprentissage et les types de données à utiliser, intégrant des sources traditionnelles et alternatives comme les transactions par carte ou les médias sociaux. L'intervention humaine est essentielle pour garantir la précision et la stabilité des résultats.
Une fois le modèle établi, il prend en charge les décisions d’achat et de vente, éliminant les biais émotionnels des investisseurs humains et réduisant les coûts. L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle crucial dans l'amélioration des stratégies quantitatives, grâce aux avancées en traitement informatique et cloud computing, permettant des analyses de données plus complexes.
L’IA apporte une nouvelle dimension à l’investissement quantitatif. Elle permet de traiter un nombre croissant de données et d'établir des relations complexes entre elles. Contrairement aux approches traditionnelles qui se concentrent sur des effets de marché limités, l’IA peut analyser des centaines de signaux issues de diverses sources, comme les prévisions des analystes, les cours des actions, et les réactions du marché.
Grâce à ces analyses avancées, les gestionnaires de portefeuille peuvent isoler les effets spécifiques qui influencent les cours des actions, en retirant les facteurs communs comme le marché ou le secteur. Cela permet de dégager l'alpha pur d'une entreprise. Les algorithmes évoluent avec les dynamiques économiques et intègrent de nouvelles données pour rester efficaces.
L’un des principaux atouts des stratégies quantitatives est leur flexibilité. En ajustant leur corrélation avec les indices de référence, il est possible de moduler le niveau de risque et de tracking error. Les stratégies peuvent être personnalisées pour répondre aux besoins spécifiques des investisseurs, même en excluant certains secteurs. Cette personnalisation n’affecte pas à la capacité à générer de l’alpha, grâce à la diversité des portefeuilles qui couvrent tous les pays et secteurs.