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Nous développons des alternatives factorielles aux stratégies obligataires passives

Nous développons des alternatives factorielles aux stratégies obligataires passives

21-08-2019 | Vision

Lentement mais sûrement, l’investissement quantitatif sur les marchés obligataires a gagné du terrain ces dernières années. Avec Olaf Penninga, gérant de portefeuille, nous avons discuté des débuts de l’investissement quantitatif appliqué à l’obligataire, des défis qu’il a engendrés et de certaines des évolutions les plus récentes dans ce domaine.

  • Yann Morell Y Alcover
    Yann
    Morell Y Alcover
    Investment Writer

Points clés

  • Le premier modèle quantitatif a été conçu comme un outil pour les investisseurs fondamentaux
  • Ce modèle est utilisé comme une stratégie à part entière depuis 1998
  • Nos efforts de recherche se concentrent à présent sur les stratégies factorielles pour les obligations d’État

Robeco a toujours été un pionnier de l’investissement quantitatif en obligations. Comment cela a-t-il commencé et que recherchaient vos équipes à l’époque ?

« Je suis arrivé chez Robeco en 1998 en tant que chercheur quantitatif. À l’époque, nous recherchions des moyens systématiques de prédire l’évolution des obligations d’Etat. Nous avons découvert qu’il existait quelques moteurs fondamentaux des marchés de dette publique, tels que la croissance économique ou l’inflation, et qu’il était nécessaire de connaître les attentes des investisseurs à l’égard de ces moteurs. Nous avons également compris que l’on pourrait mieux connaître ces attentes en utilisant des informations provenant d’autres marchés financiers.

Il suffisait par exemple de se baser sur le marché pour obtenir des informations sur la croissance économique, ou sur les prix du pétrole pour en savoir plus sur l’inflation. Mais la disponibilité des données était plus problématique à l’époque. Nous voulions utiliser les indices MSCI Total return equities, mais ceux-ci n’étant pas encore disponibles le premier jour ouvré du mois, nous devions donc attendre le deuxième jour pour utiliser notre modèle. Aujourd’hui, bien sûr, les données sont disponibles bien plus rapidement. »

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Pour quelles raisons le modèle de duration a-t-il été mis au point ? Était-ce une question de coût ?

« Non, l’objectif n’était pas de réduire les coûts. Nous voulions créer un outil pour accompagner les investisseurs obligataires fondamentaux dans leurs décisions d’investissement. Mais avec le temps, nous avons constaté que les meilleurs signaux étaient souvent ceux que les investisseurs étaient les moins disposés à prendre en compte, parce qu’ils les trouvaient soit contre-intuitifs, soit trop difficiles à rapprocher de leur vision. Je me souviens quand les rendements des bons du Trésor américain à 10 ans ont baissé et atteint 4 % pour la première fois, au début des années 2000. À l’époque, cela semblait un niveau extrêmement bas. Cela n’a pas empêché le modèle de devenir positif sur les obligations américaines. Mais lorsque j’ai dit aux gérants de portefeuille que le modèle préconisait d’acheter ces titres, ils ont refusé et m’ont demandé de refaire mes calculs.

Aujourd’hui, nous savons tous que les bons du Trésor pourraient passer sous les 4 %. Mais dans la mesure où de nombreux acteurs du marché étaient du même avis à l’époque, ils ont tous été pris en défaut. Vous pouvez gagner beaucoup d’argent si vous êtes le premier à anticiper une telle évolution, et ce genre de situation se répète encore et toujours. Vous rappelez-vous quand le rendement du Bund allemand à 10 ans s’est approché de 1 % en 2014 ? De nombreux investisseurs étaient persuadés qu’il ne descendrait jamais plus bas. Il est pourtant aujourd’hui en territoire négatif.

Finalement, nous avons constaté qu’il était difficile d’intégrer des signes quantitatifs dans une stratégie fondamentale. C’est ce qui explique pourquoi, début 1998, nous avons décidé d’utiliser le modèle comme une stratégie à part entière. Et cela nous a vraiment aidé. L’une des raisons principales est que cette stratégie nous oblige à nous en tenir aux moteurs avérés des marchés, en particulier quand on est tenté de s’en écarter. C’est devenu beaucoup plus fréquent au fil des années et même complètement banal aujourd’hui dans les actions. Mais à l’époque, c’était très exotique. »

Le succès de l’investissement quantitatif a été bien plus tardif dans les obligations que pour les actions : est-ce simplement parce que les données n’étaient pas encore disponibles ou voyez-vous d’autres raisons ?

« Un aspect intéressant à ce sujet est que les chercheurs qui ont étudié les facteurs dans les actions, au début des années 1970, avaient également examiné les obligations d’Etat et trouvé des preuves d’effets similaires dans ces dernières. D’ailleurs, les premiers articles décrivant un effet de faible risque dans les obligations d’État datent aussi des années 1970. Mais les études n’ont pas été approfondies. Les effets des facteurs étaient connus mais il a fallu plus de temps pour les traduire en stratégies factorielles.

Concernant les crédits, je pense que la disponibilité des données est clairement en cause. Il a fallu également plus de temps pour que les marchés européens du crédit se développent. Quant aux obligations d’État, je pense que la raison est liée au fait que l’on avait l’habitude de considérer ce marché d’un point de vue top-down. Alors qu’en réalité, nous savons que les facteurs bien connus que nous exploitons dans les actions (valorisation, momentum et faible risque), s’appliquent aussi aux obligations d’État. »

Nous vérifions rigoureusement tout ce que nous faisons

L’une des principales critiques à l’encontre de la recherche en investissement factoriel concerne le risque de fausses bonnes nouvelles et, plus généralement, de data mining. Ce risque semble encore plus important dans l’obligataire, car l’historique de données est plus court et les ensembles de données moins importants. Comment être sûr d’éviter le data mining ?

« Premièrement, nous restons fidèles à notre philosophie d’investissement. Nous recherchons les facteurs économiquement justifiés pour comprendre pourquoi ils fonctionnent. Nous constatons que les facteurs tels que la valorisation et le momentum peuvent se retrouver dans toutes les classes d’actifs, sur de longues périodes de temps, et avec des explications similaires. Cela n’est guère surprenant dans la mesure où les mêmes raisons comportementales sous-tendent ces effets dans les actions, les crédits, les obligations d’État, les marchés des devises, etc. En outre, nous continuons de rechercher des ensembles de données à long terme pour voir si nous pouvons remettre en cause nos propres conclusions. Nous vérifions rigoureusement tout ce que nous faisons. Tout cela nous garantit que les facteurs que nous exploitons sont avérés et non basés sur des écarts accidentels dans les ensembles de données surchargés. »

Sur quels thèmes de recherche vous concentrez-vous actuellement ?

« Nous travaillons sur les stratégies factorielles pour les obligations d’État. Le travail de défrichage a été mené et nous examinons à présent comment construire efficacement des portefeuilles multifactoriels pour les obligations d’État et comment les associer à d’autres portefeuilles obligataires multifacteurs. Nous mettons aussi au point des alternatives factorielles aux stratégies obligataires passives, de la même façon qu’avec nos produits d’indexation optimisée (Enhanced Indexing) pour les actions.

En parallèle, nous continuons de tester les performances de notre modèle de duration en utilisant des séries de données historiques de plus en plus longues. L’idée est de prouver que le modèle fonctionne non seulement lorsque les rendements baissent, comme ce fut le cas ces dernières décennies, mais aussi quand les rendements augmentent. Ainsi, nous pouvons garantir que le résultat de nos simulations ne provient pas du data mining.

Il y a deux ou trois ans, nous avons effectué des recherches similaires en remontant jusqu’aux années 1950 mais en utilisant les données relatives aux seuls marchés américains. Cette fois, nous avons étendu notre portée à l’échelon mondial, une fois encore avec un échantillon remontant aux années 1950. Les résultats confirment que le modèle crée vraiment de la valeur dans toutes les régions, et aussi en période prolongée d’augmentation des rendements. »

Les marchés obligataires ont considérablement évolué en vingt ans. Comment cela affecte-t-il votre travail ?

« Notre modèle de duration existe depuis plus de vingt ans, mais nous continuons toujours de l’affiner. Cela peut sembler incroyable, mais même après toutes ces années, il reste encore des questions à résoudre, en partie parce que les marchés obligataires ne cessent d’évoluer. Par exemple, l’avènement de l’investissement passif dans l’obligataire a favorisé des comportements prévisibles tels que l’investissement thématique, ainsi que des inversions à court terme, tout comme dans les autres classes d’actifs.

Les inversions de tendance étant ce que nous voulons éviter lorsque nous mettons en œuvre le signal de tendance du modèle de duration, nous l’avons modifié en conséquence. L’évolution des données n’est pas suffisamment claire et fiable pour en faire une variable à part entière, mais au moins nous nous assurons que notre variable tendance évite les inversions. Cela montre que nous devons continuer d’adapter nos modèles aux évolutions du marché. »

Cet article a déjà été publié dans notre magazine Quant Quarterly.

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