Le processus d’investissement de la stratégie Dynamic Theme Machine se déroule en trois parties. Premièrement, nous identifions des thèmes à partir d’une grande quantité de données, y compris les annonces des résultats des entreprises, les articles d’actualité et les entretiens avec les dirigeants, grâce à une forme d’IA appelée traitement du langage naturel. Deuxièmement, nous utilisons l’analyse du sentiment, un processus qui classe un texte selon qu’il est positif, négatif ou neutre en fonction du choix du vocabulaire, pour sélectionner les entreprises les plus attractives. Troisièmement, nous achetons les thèmes sélectionnés et leurs bénéficiaires en ayant recours aux modèles quantitatifs de Robeco.

L’optimiseur de portefeuille quantitatif de Robeco assure la construction du portefeuille, créant un portefeuille d’environ 25 thèmes et d’une centaine de titres. Le portefeuille a une bonne exposition factorielle et offre un contrôle du risque avec une tracking error d’environ 5 % (source : Robeco).

Cette stratégie permet aux clients d’avoir une exposition équilibrée aux thèmes émergents et établis grâce à l’utilisation de l’IA et de modèles quantitatifs éprouvés ainsi qu’à la supervision des équipes quantitatives et thématiques chevronnées de Robeco.