RAM Active Investments launches the RAM Diversified Alpha Strategy (UCITS)

Genève, le 11 novembre 2020 - RAM Active Investments SA (« RAM AI »), gestionnaire d'actifs systématique basé à Genève, lance le fonds RAM (LUX) SYSTEMATIC FUNDS – DIVERSIFIED ALPHA qui suivra un processus d'investissement systématique stable et solide afin de tirer profit de la volatilité et de la dispersion dans un cadre d'allocation d'actifs international diversifié en vue de dégager des performances asymétriques faiblement corrélées aux marchés internationaux.

« L'innovation technologique constitue une composante clé de la méthodologie de construction du portefeuille », explique Maxime Botti, associé fondateur et gérant de fonds senior chez RAM AI à la tête de l'équipe macro systématique formée par Philippe Huber et Tony Guida, gérants de fonds et analystes. « Nous appliquons une technologie similaire à celle de la stratégie des fonds d'investissement alternatifs dont l'objectif est de dégager des performances non corrélées aux classes d'actifs traditionnelles sur le moyen terme ».

Le fonds vise à être un véritable instrument de diversification dans une allocation d'actifs internationale en cherchant à dégager des performances absolues, non seulement dans des conditions de marché normales, mais aussi et surtout en périodes de turbulences.

Les modèles de dispersion suivent une approche agnostique et évolutive. RAM AI modélise les relations entre les actifs liquides en les analysant sur une base relative et multidimensionnelle. Les vastes capacités de calcul évolutives de RAM AI permettent d'analyser en permanence de grandes quantités de données afin d'identifier les stratégies les plus rentables sur différentes périodes, de court à long terme.

« S'appuyant sur des techniques empruntées aux sciences naturelles pour la résolution de problèmes multidimensionnels, l'algorithme génétique répliquant l'évolution des espèces permet à nos modèles de sélectionner les meilleurs alphas et de renforcer la stratégie dans son ensemble », ajoute Philippe Huber.

« Notre modèle s'adapte à l'évolution des marchés financiers (moins indépendants, soumis aux interventions des banques centrales, etc.) », explique Tony Guida. Le fonds s'appuie sur un solide processus de création et de sélection d'alphas ; les alphas sont réévalués plusieurs fois par an afin de prendre en compte l'évolution des conditions de marché.

Le fonds est proposé en format UCITS à partir du 11 novembre 2020 en France, Finlande, Allemagne, Italie, Luxembourg, Norvège, Portugal, Suède, Suisse et Royaume-Uni.

A propos de l'équipe

Philippe Huber a rejoint RAM AI en 2017 en tant que Senior Quantitative Analyst pour travailler sur le développement de stratégies d'investissement systématiques. En 2020, il est devenu gérant de la stratégie RAM Diversified Alpha tout en continuant de développer une suite d'outils de back-testing et d'optimisation non traditionnels dans Cuda/C++ fonctionnant sur des GPU.
Diplômé de l'EPFL (maîtrise de physique, 1998) et de l'université de Genève (maîtrise en économétrie et statistique, 2001), Philippe Huber possède un doctorat en économétrie et statistiques (université de Genève, 2004).

Tony Guida a rejoint RAM AI en 2019 en tant que Senior Quantitative Researcher avant de devenir gérant du fonds Diversified Alpha en 2020. Les travaux de recherche de Tony se concentrent principalement sur l'extraction des inefficiences de marché à partir de différentes sources : données fondamentales, signaux de marché, données alternatives et utilisation du Machine Learning. Son expertise dans la recherche systématique action est principalement basée sur les signaux de moyenne à basse fréquence.
Tony a débuté sa carrière chez Unigestion en 2006 où il a rejoint l'équipe de gestion quantitative actions en travaillant comme chercheur et analyste. Il est devenu membre du comité de recherche et d'investissement des Minimum Variance Strategies, où il a dirigé le groupe de travail sur les investissements factoriels pour les clients institutionnels. En 2015, il rejoint Edhec Risk Scientific Beta en tant que Senior Consultant pour l'allocation des risques et les stratégies factorielles avant de rejoindre un fonds de pension britannique en 2016, pour diriger et développer en interne la gestion systématique actions, co-gérant 6 milliards de GBP.

Philippe et Tony ont signé plusieurs articles dans de prestigieuses revues de recherche, notamment le récent article intitulé Genetic Algorithms: A heuristic approach to multi-dimensional problems.