Gestion

Big Data, nouvelle source d’alpha pour les hedge funds?

Une approche d’un nouveau genre s’impose désormais à Wall Street, à savoir les stratégies dites «quantamentales»

Toujours à la pointe en matière de technologie financière et de technicité, les hedge funds sont été les premiers à utiliser des ordinateurs pour générer des signaux d’investissement, et ce dès les années soixante. Plus particulièrement, l’accès plus rapide à l’information – ou tout du moins de meilleure qualité – a toujours fait partie intégrante de la capacité des hedge funds à générer de l’alpha. L’asymétrie d’information qui existait auparavant s’est fortement réduite aujourd’hui en raison de l’accès plus large et plus rapide à cette information à travers le monde par le biais notamment de systèmes de communication de plus en plus performants. Par conséquent, les gérants de hedge funds doivent trouver de nouveaux moyens pour exprimer une opinion différente de celle du consensus concernant le prix d’un actif ou l’évolution des bénéfices d’une entreprise.

Associer les analyses fondamentales et Big Data

Il n’est dès lors guère surprenant que les hedge funds investissent énormément dans le domaine du Big Data et dans le recrutement de spécialistes capables de rendre cette masse de données intelligible. Aussi, une approche d’un nouveau genre s’impose désormais à Wall Street, à savoir les stratégies dites «quantamentales». Ces stratégies associent les compétences traditionnelles des investisseurs fondamentaux à l’utilisation de l’informatique et du Big Data pour confirmer leurs opinions. Pourtant ces deux types de stratégies sont diamétralement opposés. En effet, les investisseurs fondamentaux (bottom-up stock picker) se concentrent principalement sur l’analyse d’un nombre de titres assez réduit, mais dont ils connaissent le moindre détail. Quant aux traders quantitatifs, ils ne savent pas grand-chose des titres qu’ils traitent, mais ont en revanche une forte compréhension des liens statistiques entre un très grand nombre de titres.

Pourquoi ces stratégies offrent-elles un avantage compétitif aux hedge funds? Tout d’abord pour une question de coûts. Pour déployer une telle stratégie, il faut embaucher des équipes de recherche compétentes, et leur donner les moyens techniques de travailler. Lorsque la pression sur les marges et les coûts est à son comble, ce type d’investissement n’est pas anodin, surtout si la performance n’est pas tout de suite au rendez-vous. Ensuite l’interaction entre les gérants quantitatifs et les gérants fondamentaux n’est pas toujours évidente.

Quel est donc leur mode de fonctionnement? Naturellement, l’achat des données est l’aspect qui pose certes le moins de difficultés, mais il est également le plus coûteux. Cependant, sans un nettoyage approprié, ces données très onéreuses n’ont aucune valeur. Une fois nettoyées, les données alimentent un algorithme conçu pour détecter des tendances et donner des signaux de trading ou des indications sur l’évolution des cours. Le recours aux «machine learning» se développe également, celui-ci permettant aux hedge funds de constamment améliorer les algorithmes au fur et à mesure que la machine analyse des nouvelles données, et de trouver plus rapidement des schémas («patterns»).

Observer la Chine par satellite

En plus des données classiques reçues de fournisseurs d’information ou des sociétés de carte de crédit, ils peuvent obtenir des images satellite pour suivre le développement industriel en Chine ou surveiller les parkings de magasins et en savoir plus sur leur fréquentation. Cette approche leur permet de ne pas dépendre des données officielles peu fiables fournies par les gouvernements et de se faire une idée de la tendance des bénéfices d’un distributeur avant qu’il ne publie ses résultats trimestriels.

Sachant que les gérants de hedge funds établis renforcent leurs équipes quantitatives, cette tendance est appelée à perdurer encore et pourrait transformer le secteur des hedge funds de façon permanente. De notre point de vue, l’accès à ces sources de données alternatives offrira de nouvelles opportunités permettant l’émergence de nouveaux venus aux côtés des poids lourds de la gestion quantitative avec lesquels nous travaillons depuis longtemps.

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