Fonds de placement

L’investissement à la pointe de la modernité

Les nouvelles technologies permettent d’anticiper l’émergence d’une tendance d’après les changements dans les sentiments que nous détectons sur la base de nuances subtiles dans le langage et le ton

Nous produisons une quantité de données inédite dans l’histoire. Or, si les données ont révolutionné de larges pans de notre économie, du commerce de détail aux soins de santé, cette gigantesque masse de savoir renferme aussi certaines indications qui peuvent se révéler précieuses pour les investisseurs, en laissant transparaître à un stade précoce des signaux précis sur les activités des entreprises, les préférences des consommateurs et les comportements.

L’association entre l’esprit de discernement humain, façonné au fil de plusieurs années d’expérience dans l’investissement, et les connaissances puisées dans les données donne naissance à une technique d’investissement plus puissante que n’importe quelle méthode prise séparément.

Traiter les données pour révéler leur alpha potentiel

Les données sont toujours analysées, tant à partir de sources traditionnelles qu’alternatives, pour obtenir une longueur d’avance sur le terrain de l’information. Cet atout procure un avantage concurrentiel pour sélectionner les titres dont les performances seront supérieures aux autres.

Selon le type d’information qu’une source de données livre sur une entreprise, nous l’attribuons à l’un des quatre piliers qui composent notre processus d’investissement en actions «Core»: la qualité, la valeur, les thèmes et tendances ou les sentiments. La qualité d’une entreprise, par exemple, peut être évaluée par une étude classique de ses bilans, mais aussi à la lumière de sources de données alternatives comme le trafic qu’elle suscite sur internet ou les données des cartes de crédit. Nous examinons des thèmes, tels que les tendances macroéconomiques, de marché et technologiques, pour découvrir les liens discrets entre les thèmes et les tendances des entreprises qui peuvent affecter leur performance future. Les informations figurant dans les brevets peuvent par exemple être interprétées pour découvrir les priorités technologiques qui guident la recherche et le développement d’une entreprise. Grâce à cette technique fondée sur les données, nous pouvons analyser les actions quotidiennement et les classer en fonction de leur alpha potentiel.

Appliquer l’apprentissage automatique pour analyser les données alternatives

Les technologies récentes d’apprentissage automatique, comme le traitement des langues naturelles (TLN), offrent de nouveaux outils pour décortiquer les données non structurées. Avec le TLN, les ordinateurs apprennent à lire des textes. Nos ordinateurs lisent ainsi chaque jour des dizaines de milliers d’articles d’actualité rédigés dans différentes langues et traitent les informations qu’ils contiennent en quelques secondes. Considérant le nombre colossal d’articles publiés jour après jour sur les plateformes en ligne, la puissance de calcul revêt une importance primordiale.

Ces technologies peuvent être étendues à d’autres types d’informations sous forme textuelle, comme les dépôts réglementaires, les recherches d’analystes ou les transcriptions d’appels sur les résultats. Au lieu de nous contenter de suivre une tendance, nous sommes à même d’anticiper l’émergence d’une tendance d’après les changements dans les sentiments que nous détectons sur la base de nuances subtiles dans le langage et le ton employés, par exemple dans les appels sur les résultats. Sachant que les dirigeants d’entreprise suivent en général un scénario bien écrit et que leur communication est filtrée par un bataillon d’avocats, un appel à proprement parler n’est pas l’aspect le plus intéressant, mais les questions-réponses qui l’accompagnent sont bien plus révélatrices.

Deux constats peuvent être émis à ce sujet. Premièrement, la manière dont les dirigeants d’une entreprise répondent aux questions est instructive. S’ils fournissent une abondance de chiffres et de preuves numériques, c’est un signe que l’activité est plutôt florissante. A l’inverse, les entreprises dont les dirigeants formulent leurs réponses dans des termes flous et ambigus éprouvent en général plus de difficultés. Deuxièmement, lorsque les questions émanent d’analystes, le degré d’appréciation exprimé s’avère en réalité un indice subtil de leurs propres sentiments, trahissant si ces analystes penchent davantage pour une courbe à la hausse ou à la baisse.

La gestion active a toujours consisté à dénicher les opportunités avant le marché. Alors que la quantité de données disponibles à travers le monde poursuit sa croissance exponentielle, la capacité à mettre ces données à profit devient une nécessité pour la réussite des investisseurs.

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