Petites capitalisations, signaux améliorés : Notre nouvel ETF NextGen

Alors que les méga-capitalisations continuent de tirer la performance des indices, les investisseurs s’intéressent de plus en plus aux segments plus discrets du marché – la « longue traîne » d’opportunités plus diversifiées.

Bien que les petites capitalisations aient surperformé les grandes au cours des 20 dernières années et plus (voir graphique 1), elles accusent un retard depuis 2018. Toutefois, le graphique 1 révèle également que les changements dans les valorisations relatives entre ces segments ont été la principale raison de cette sous-performance.

Historiquement, les petites capitalisations se sont négociées avec des primes de valorisation allant jusqu'à 30 % par rapport à leurs homologues de grandes capitalisations. Aujourd’hui, elles se négocient avec une décote de 30 %, un écart jamais observé au cours des 20 dernières années. Du point de vue de l'allocation, cela crée une attractivité à la fois cyclique et structurelle.

« Les petites capitalisations reposent sur des moteurs de rendement très différents de ceux des grandes capitalisations », explique Nick King, responsable des ETF. « Cela en fait un puissant facteur de diversification, en particulier lorsqu’elles sont utilisées dans le cadre d’une allocation d’actions plus large. » Elles ont également tendance à se situer plus tôt dans leur cycle de croissance et à être moins influencées par les facteurs macroéconomiques mondiaux, ce qui en fait un complément intéressant aux grandes capitalisations.

D’un point de vue structurel, les petites capitalisations restent l’un des segments les moins bien étudiés des marchés Actions mondiaux. Avec plus de 4 000 titres à l’échelle mondiale et une couverture par les analystes nettement plus limitée que celle des grandes capitalisations, cet univers allie ampleur et inefficience informationnelle — une combinaison particulièrement attractive pour les investisseurs quantitatifs.

« Une approche axée sur les données est logique compte tenu de l’ampleur du marché », explique Nick King. Les stratégies quantitatives traitent de vastes ensembles de données, appliquent des définitions cohérentes et actualisent les signaux avec discipline, transformant le problème de l’« aiguille dans la botte de foin » des petites capitalisations en un processus de sélection reproductible.

Comme l’explique Mike Chen, responsable de NextGen Quant, « Les petites capitalisations constituent un terrain d’opportunités particulièrement riche et idiosyncrasique pour l’investissement quantitatif ; elles offrent également un environnement idéal pour exploiter pleinement le potentiel du machine learning. »

L’ETF NextGen Global Small Cap Equities met à profit des décennies de recherche quantitative en utilisant notre gamme de signaux quantitatifs établis et de nouvelle génération. Il va ensuite plus loin en appliquant de manière sélective le machine learning et les données alternatives pour saisir des dynamiques de marché plus complexes.

Le machine learning est utile à deux égards :

• Identifier les relations non linéaires, où les signaux se comportent différemment en fonction du contexte

• Capturer les effets d’interaction, où la valeur ajoutée réside davantage dans la combinaison des signaux que dans chacun d’eux pris individuellement

« Nous laissons le machine learning déterminer la manière optimale de combiner les caractéristiques propres à chaque titre », explique Mike Chen.

« Si certaines entreprises sont davantage motivées par la valeur, d’autres mettent en avant la qualité. Le modèle s’adapte de manière dynamique. »
Cette flexibilité est particulièrement importante pour les petites capitalisations, où les moteurs de l’entreprise sont plus diversifiés et moins corrélés. « Le machine learning nous permet d’extraire des dynamiques non linéaires d’ordre supérieur que les modèles linéaires traditionnels ne peuvent tout simplement pas saisir », ajoute-t-il.

Si l’IA améliore la sélection de titres, la discipline dans la mise en œuvre demeure essentielle. La stratégie est construite dans un cadre de contraintes clairement définies entre secteurs, pays et régions, avec une rotation maîtrisée et une supervision rigoureuse de la gouvernance. Elle vise à tenir compte de l’indice tout en cherchant à générer des écarts de performance.

Il est crucial que le modèle soit entièrement interprétable. « Nous ne considérons pas cela comme une boîte noire. C’est une boîte de verre, » explique Mike Chen. « Nous disposons d’outils d’attribution de performance qui nous permettent d’identifier précisément les signaux à l’origine des décisions de portefeuille. » Cette transparence s’étend à la fois au positionnement au niveau des titres et aux résultats du portefeuille, ce qui garantit que la stratégie reste explicable pour les investisseurs comme pour les équipes en charge du risque.

Même les modèles les plus avancés fonctionnent dans les limites de leurs hypothèses, c’est pourquoi la supervision humaine reste essentielle. « Les modèles sont des simplifications de la réalité », fait remarquer Mike Chen. « Les gérants de portefeuille contrôlent constamment les hypothèses, en particulier lors d’événements extrêmes comme le Covid, où les régimes de marché changent brusquement. »

Superviser ne revient pas à interférer avec les décisions quotidiennes du modèle. Il s’agit plutôt de vérifier si les hypothèses structurelles qui sous-tendent le modèle restent intactes. Cet équilibre préserve les atouts de l’investissement systématique, tels que la discipline, l’évolutivité et la réduction des biais, tout en garantissant la résilience pendant les périodes de changement structurel.

La stratégie est mise en œuvre par le biais d’un ETF actif, qui combine un moteur de sélection de titres axé sur la recherche avec la liquidité intrajournalière, la transparence et l’efficacité opérationnelle. Du point de vue de la construction de portefeuille, l’ETF est conçu pour offrir une allocation diversifiée en petites capitalisations tout en maintenant un risque actif maîtrisé.

Caractérisé par une tracking error d’environ 3-4 %, il se situe à la confluence de l’indexation optimisée et des expositions plus thématiques sur le spectre du risque actif, offrant un potentiel d’alpha structuré sans miser sur une concentration de titres.

« Les investisseurs veulent des innovations utilisables », explique Mike King. « Une stratégie qui peut être expliquée, qui s’intègre parfaitement dans les portefeuilles et qui négocie efficacement. C’est là que l’enveloppe ETF apporte une réelle valeur ajoutée. »

Il ajoute : « Les petites capitalisations servent souvent de complément de diversification au sein d’un portefeuille d’actions mondiales. En offrant cette exposition par le biais d’un ETF, il est facile de les intégrer dans des allocations plus larges. »