Tous les hauts, les bas et les sentiments associés à l'investissement peuvent éclipser l'objectif ultime: gagner de l'argent. Dans un effort pour se concentrer sur ce dernier et éliminer le premier, l'approche «quantitative» de l'investissement cherche à prêter attention aux chiffres au lieu des actifs incorporels.

Entrez les "Quants"

Harry Markowitz est généralement crédité de commencer le mouvement d'investissement quantitatif quand il a publié un "Portfolio Selection" dans le Journal of Finance en Mars 1952. Markowitz a utilisé les mathématiques pour quantifier la diversification, et est cité Robert Merton, un pionnier de la théorie financière moderne, a reçu le prix Nobel pour son travail de recherche sur les méthodes mathématiques pour la détermination des prix des produits dérivés.Les travaux de Markowitz et Merton ont jeté les bases Contrairement aux analystes d'investissement qualitatifs traditionnels, les quants ne visitent pas les entreprises, ne rencontrent pas les équipes de gestion ou ne recherchent pas les produits que les entreprises vendent dans un contexte d'investissement quantitatif (quantique).

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Ils ne connaissent souvent pas les aspects qualitatifs des entreprises dans lesquelles ils investissent et ne se soucient pas souvent des aspects qualitatifs des entreprises dans lesquelles ils investissent, en se fondant uniquement sur les mathématiques pour prendre des décisions d'investissement.

ced la méthodologie et les progrès de la technologie informatique qui ont fait progresser le domaine, car des algorithmes complexes ont pu être calculés en un clin d'œil. Le champ a prospéré pendant le boum et le buste de dotcom, car les quants ont évité en grande partie la frénésie de la crise de technologie et de l'effondrement du marché.

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Alors qu'ils sont tombés dans la Grande Récession, les stratégies quantitatives sont toujours utilisées aujourd'hui et ont attiré l'attention sur leur rôle dans le trading haute fréquence (HFT) qui repose sur les mathématiques pour prendre des décisions commerciales. L'investissement quantitatif est également largement pratiqué à la fois en tant que discipline autonome et en conjonction avec l'analyse qualitative traditionnelle pour l'amélioration du rendement et l'atténuation des risques.

Données, données partout

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L'avènement de l'ère informatique a permis de traiter d'énormes volumes de données dans des délais extraordinairement courts. Cela a conduit à des stratégies de négociation quantitatives de plus en plus complexes, les traders cherchant à identifier des modèles cohérents, à modéliser ces modèles et à les utiliser pour prévoir les mouvements de prix des titres.

Les quants mettent en œuvre leurs stratégies en utilisant des données accessibles au public. L'identification des modèles leur permet de mettre en place des déclencheurs automatiques pour acheter ou vendre des titres. Par exemple, une stratégie de négociation basée sur les modèles de volume de négociation peut avoir identifié une corrélation entre le volume de négociation et les prix. Donc, si le volume de négociation sur une action particulière augmente lorsque le prix de l'action atteint 25 $ par action et diminue lorsque le prix atteint 30 $, un quant peut mettre en place un achat automatique à 25 $.50 et automatique vendre à 29 $. 50.

Des stratégies similaires peuvent être basées sur les bénéfices, les prévisions de bénéfices, les surprises sur les bénéfices et d'autres facteurs. Dans chaque cas, les négociants quantitatifs purs ne se soucient pas des perspectives de ventes de l'entreprise, de l'équipe de gestion, de la qualité du produit ou de tout autre aspect de son activité. Ils placent leurs ordres d'achat et de vente en se fondant strictement sur les chiffres pris en compte dans les modèles qu'ils ont identifiés.

Au-delà des gains

L'analyse quantitative peut être utilisée pour identifier les modèles qui peuvent se prêter à des opérations de sécurité rentables, mais ce n'est pas sa seule valeur. Tout en faisant de l'argent est un objectif que tout investisseur peut comprendre, l'analyse quantitative peut également être utilisé pour réduire le risque.

La recherche de «rendements ajustés au risque» consiste à comparer des mesures de risque telles que alpha, bêta, r au carré, écart-type et ratio de Sharpe afin d'identifier l'investissement qui offrira le plus haut niveau de rendement pour le niveau de risque donné. L'idée est que les investisseurs ne prennent pas plus de risques qu'il n'est nécessaire pour atteindre le niveau de rendement visé.

Ainsi, si les données révèlent que deux investissements sont susceptibles de générer des rendements similaires, mais que ceux-ci seront significativement plus volatils en termes de hausse et de baisse des prix, les quants (et le bon sens) recommandent l'investissement moins risqué. Encore une fois, les quants ne se soucient pas de savoir qui gère l'investissement, à quoi ressemble son bilan, quel produit l'aide à gagner de l'argent ou tout autre facteur qualitatif. Ils se concentrent entièrement sur les chiffres et choisissent l'investissement qui (mathématiquement parlant) offre le plus bas niveau de risque.

Les portefeuilles de parité des risques sont un exemple de stratégies quantitatives en action. Le concept de base consiste à prendre des décisions d'allocation d'actifs en fonction de la volatilité du marché. Lorsque la volatilité diminue, le niveau de prise de risque dans le portefeuille augmente. Lorsque la volatilité augmente, le niveau de prise de risque dans le portefeuille diminue.

Pour rendre l'exemple un peu plus réaliste, considérons un portefeuille qui répartit ses actifs entre les liquidités et un fonds indiciel S & P 500. En utilisant l'Indice VIX (Variable Volatility Index) de Chicago Board comme indicateur de la volatilité des marchés boursiers, lorsque la volatilité augmentera, notre portefeuille hypothétique déplacera ses actifs vers la trésorerie. Lorsque la volatilité diminue, notre portefeuille transfère des actifs au fonds indiciel S & P 500. Les modèles peuvent être beaucoup plus complexes que ceux que nous citons ici, peut-être en incluant des actions, des obligations, des matières premières, des devises et d'autres investissements, mais le concept reste le même.

Avantages

Le trading quantitatif est un processus décisionnel sans passion. Les motifs et les chiffres sont tout ce qui compte. C'est une discipline d'achat / vente efficace, qui peut être exécutée de manière cohérente, sans être gênée par l'émotion souvent associée aux décisions financières.

C'est aussi une stratégie rentable. Puisque les ordinateurs font le travail, les entreprises qui dépendent de stratégies quantitatives n'ont pas besoin d'embaucher des équipes d'analystes et de gestionnaires de portefeuille importantes et coûteuses.Ils n'ont pas non plus besoin de faire le tour du pays ou du monde pour inspecter les entreprises et rencontrer la direction afin d'évaluer les investissements potentiels. Ils utilisent simplement des ordinateurs pour analyser les données et exécuter les échanges.

Risques

"Mensonges, fichus mensonges et statistiques" est une citation souvent utilisée pour décrire la myriade de façons dont les données peuvent être manipulées. Alors que les analystes quantitatifs cherchent à identifier les modèles, le processus n'est en aucun cas infaillible. L'analyse implique l'élimination de grandes quantités de données. Choisir les bonnes données n'est en aucun cas une garantie, tout comme les modèles qui semblent suggérer certains résultats peuvent fonctionner parfaitement jusqu'à ce qu'ils ne le fassent pas. Même lorsqu'un modèle semble fonctionner, la validation des modèles peut être un défi. Comme tout investisseur le sait, il n'y a pas de paris sûrs.

Les points d'inflexion, tels que le repli boursier de 2008/2009, peuvent être durs sur ces stratégies, car les tendances peuvent changer soudainement. Il est également important de se rappeler que les données ne disent pas toujours toute l'histoire. Les humains peuvent voir un scandale ou un changement de gestion à mesure qu'il se développe, alors qu'une approche purement mathématique ne peut pas nécessairement le faire. En outre, une stratégie devient moins efficace à mesure qu'un nombre croissant d'investisseurs tentent de l'employer. Les modèles qui fonctionnent perdront de leur efficacité à mesure que de plus en plus d'investisseurs essaieront d'en tirer profit.

The Bottom Line

De nombreuses stratégies d'investissement utilisent un mélange de stratégies quantitatives et qualitatives. Ils utilisent des stratégies quantitatives pour identifier les investissements potentiels et ensuite utiliser l'analyse qualitative pour porter leurs efforts de recherche au niveau suivant en identifiant l'investissement final.

Ils peuvent également utiliser des informations qualitatives pour sélectionner les investissements et les données quantitatives pour la gestion des risques. Alors que les stratégies d'investissement quantitatives et qualitatives ont leurs partisans et leurs critiques, les stratégies n'ont pas besoin d'être mutuellement exclusives.