Commentaires de gestion

Avril 2021 - Stratégie macro systématique - Une dispersion omniprésente entre les différentes classes d'actifs et au sein de celles-ci - Commentaires de gestion systématique

10 Mai 2021

Hasan Aslan

La trajectoire des actifs financiers mondiaux est dictée par une multitude de facteurs à court, moyen et long terme. Parmi ceux-ci, les banques centrales/politiques budgétaires, les résultats des entreprises et les flux d'investissement engendrent inévitablement un phénomène de dispersion, présentant dans le même temps des opportunités pour les stratégies à caractère systématique conçues pour exploiter les anomalies sur différents horizons temporels.

Tirer parti de la dispersion des marchés financiers constitue l'essence même des stratégies systématiques, mais il serait trop réducteur de s'en tenir à cette définition. La plus grande difficulté réside dans la rapidité d'adaptation à l'évolution des conditions du marché. Dans ce contexte, les stratégies de tendance et de retour à la moyenne revêtent toutes deux une grande importance mais ne fonctionnent pas nécessairement de concert sur l'ensemble d'un cycle économique.

 

Hiérarchie statistique entre les actifs

La stratégie macro systématique de RAM vise à tirer parti de la dispersion des performances entre les différentes classes d'actifs et au sein de celles-ci. Le processus est basé sur la modélisation des tendances et des phénomènes de retour à la moyenne des interrelations entre les actifs à deux niveaux - macro (emprunts d'Etat, indices d'actions, matières premières et devises) et micro (actions individuelles) - plutôt que sur une modélisation des actifs considérés isolément. Ce processus repose sur l'idée que l'interaction entre les actifs fournit des résultats très probants en termes de robustesse et de ratio de Sharpe.

 

Importance des stratégies axées sur le court terme

Ces vingt dernières années, la modélisation quantitative est apparue comme une solution « technologique » aux problèmes financiers. L'évolution des techniques, méthodes, outils et logiciels de négociation suit, lentement mais avec fluidité, les progrès des sciences « dures ». De ce fait, les données, outils et modèles étant plus nombreux, les cycles financiers et économiques se sont raccourcis. Aujourd'hui, le rythme de l'alternance entre phases haussières et baissières est presque cinq fois plus rapide qu'il y a 25 ans. Nous présenterons dans cette étude un aperçu de différents faits stylisés concernant l'impact accru - et par conséquent l'importance - des stratégies à court terme sur les marchés financiers contemporains.

 

Complémentarité des stratégies de tendance sur le marché des contrats à terme : le cas de l'agriculture.

La crise du COVID a donné une forte impulsion aux matières premières en tant que classe d'actifs. Notre stratégie repose sur un algorithme génétique développé en interne qui construit des portefeuilles composés de stratégies à court, moyen et long terme visant à profiter des tendances et des renversements de tendances entre et au sein des classes d'actifs. Dans le sous-univers des matières premières et de l'agriculture, il existe très peu de cas de renversement de tendance. Dès lors, notre exposition à ce sous-univers est dominée par la composante tendancielle, principalement sur le plus long terme (antériorité supérieure à 100 jours), comme le montre l'exposition brute dans le graphique ci-dessous.

Source : RAM AI au 30/04/2021

 

Une analyse plus approfondie de l'exposition agricole révèle des opportunités d'investissement très intéressantes, comme l'huile de soja. Cette matière première agricole affiche depuis mars 2020 des tendances à long terme très vigoureuses. Toutefois, comme le montre la répartition des contributions cumulées (graphique ci-dessous), les stratégies de tendance à court terme (moins de 10 jours) ont elles aussi créé de l'alpha. Ce graphique montre combien il est important de diversifier son allocation, non seulement en termes de composantes tendancielles et de retournement, mais aussi entre long et court terme.

 

Source : RAM AI au 30/04/2021

 

RAM Diversified Alpha Fund (OPCVM) - des performances solides depuis le début de l'année

La version OPCVM de notre stratégie macro systématique a produit depuis le début de l'année une excellente performance de +8,31% (classe d'actions PI, au 30/04/2021), attribuable à l'exposition aux matières premières, aux marchés obligataires et à des positions individuelles sur certaines actions. Il convient de noter que nos modèles se sont rapidement adaptés au renversement de tendance des emprunts d'Etat, lequel a en revanche occasionné des pertes dans les stratégies axées uniquement sur le moyen et le long terme.

Pour finir, nous décrivons ci-dessous les principales caractéristiques de notre stratégie macro systématique, qui représente à nos yeux une proposition de valeur intéressante dans le cadre d'une allocation de portefeuille globale.

  • Une absence de corrélation

La Stratégie fait véritablement office d'instrument de diversification dans le cadre d'une allocation de portefeuille globale. Non seulement elle n'est pas corrélée aux stratégies équivalentes, mais elle n'est pas non plus corrélée aux principales classes d'actifs. L'objectif est de dégager un rendement attendu positif à moyen et long terme.

 

  • Analyse multidimensionnelle de la dispersion

La création d'alpha résulte d'une analyse non biaisée de multiples variables explicatives utilisées pour modéliser la dispersion entre les actifs et au sein de ceux-ci. Des centaines de millions d'alphas sont créés artificiellement, puis soigneusement sélectionnés par un processus d'optimisation heuristique.

 

  • Un modèle évolutif

Le modèle est recalibré plusieurs fois par an afin de prendre en compte l'évolution des conditions de marché. Qui plus est, la fréquence des signaux couvrant les horizons à court, moyen et long terme, permet à la Stratégie de capter les informations du marché de la manière la plus efficace possible.

 

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