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L’innovation, une constante indispensable pour renforcer notre offre

L’innovation, une constante indispensable pour renforcer notre offre

25-11-2019 | Vision
L’émergence de l’alternative data et de l’intelligence artificielle change-t-elle la donne pour les investisseurs quantitatifs ? Ou s’agit-il juste d’une évolution naturelle ?
  • Weili  Zhou
    Weili
    Zhou
    Head Quant Equity Research
  • Wouter Tilgenkamp
    Wouter
    Tilgenkamp
    Trading developer
  • Thom Marchesini
    Thom
    Marchesini
    Quant Selection Research
  • Bastiaan  van Gaalen
    Bastiaan
    van Gaalen
    Quant Selection Research

Points clés

  • Robeco investit considérablement dans les technologies innovantes
  • L’alternative data peut améliorer les signaux d’investissement traditionnels
  • L’IA et l’automatisation permettent d’élargir l’envergure de nos recherches

Depuis plus de vingt ans, les chercheurs de Robeco sont à la pointe de l’investissement quantitatif. Ils ont été parmi les premiers à documenter les primes factorielles sur les marchés émergents, à constater une anomalie de faible risque au niveau mondial, à pleinement intégrer les critères ESG dans les portefeuilles quantitatifs et à exploiter les facteurs sur les marchés des obligations d’entreprise. Ces dernières années, nous avons également énormément investi dans les technologies innovantes, ce qui nous a permis d’avancer concrètement dans l’intégration de l’alternative data, de l’intelligence artificielle (IA) et du cloud computing dans le processus d’investissement. Nous en avons discuté avec quatre chercheurs ayant contribué aux dernières évolutions dans ces domaines.

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Compte tenu de la montée du big/alternative data et de l’IA, pensez-vous que les moteurs qui sous-tendent la plupart de nos stratégies quantitatives existantes risquent de devenir obsolètes ?

Weili Zhou : « Non, pas dans un avenir proche. Il est vrai que des montants colossaux ont été investis dans les stratégies factorielles et que la performance de certains facteurs pourrait être sous pression pendant un temps. Ces deux arguments sont souvent avancés pour préconiser d’autres signaux et stratégies, la crainte étant que certains facteurs « traditionnels » soient surconcentrés. Mais, en tant que gérants actifs, nous considérons qu’il s’agit davantage d’une opportunité que d’une menace. Selon nous, la surconcentration des investisseurs est plutôt liée à la façon dont les facteurs sont mis en œuvre dans les stratégies génériques. Celles-ci consistent souvent à suivre la définition classique des facteurs, investir dans des indices publics transparents ou effectuer des opérations quelques jours par an. Les stratégies de pointe exigent une amélioration continue des signaux, des processus d’optimisation et d’exécution. Et l’innovation est un moyen essentiel de renforcer notre offre et de mener nos activités à plus grande échelle. Nous ne disons pas que les machines peuvent complètement remplacer l’être humain dans la recherche. Mais sous une supervision humaine, les machines peuvent aider à détecter, ou même expliquer, de nouveaux schémas qui sont souvent non linéaires. Elles peuvent également considérablement accroître l’envergure des recherches. Dès lors que l’IA et l’automatisation permettent de faire en une heure ce qui nécessite habituellement une journée, on comprend pourquoi Robeco investit autant dans ces domaines. Il s’agit vraiment d’un effort global qui concerne bien plus de gens que les seuls chercheurs de l’entreprise. »

Pouvez-vous donner un exemple d’utilisation de l’alternative data dans le processus d’investissement ?

Thom Marchesini : « Actuellement nous utilisons plusieurs sources d’alternative data dans notre processus d’investissement. Par exemple, nous utilisons un nouveau signal de sentiment, basé sur les informations tirées de l’analyse des médias écrits. Ce signal recommande à notre modèle de sélection de titres d’acheter des titres évoqués de manière positive dans les articles de presse, et de vendre ceux qui bénéficient d’une moins bonne couverture médiatique. »

Avant d’inclure de nouveaux signaux, nous procédons toujours à un examen critique

« Mais avant d’inclure ces signaux, nous procédons toujours à un examen critique. Dans l’exemple du sentiment des médias, nous avons observé que l’addition simple des sentiments de la presse provoque des biais non désirés. Par exemple, les titres évoqués de manière positive ont tendance à être plus chers et de taille plus importante. Après avoir pris en compte cet effet, nous avons conclu que le sentiment des médias est un signal qui permet de diversifier nos stratégies de momentum, sur les marchés développés comme sur les marchés émergents. »

Quel est le principal enseignement que vous tirez de l’utilisation de ce type d’alternative data ?

Thom Marchesini : « Les fournisseurs d’alternative data sont si nombreux qu’il est quasiment impossible de tous les évaluer. C’est donc à nous de faire le tri. Pour cela, nous nous en tenons à notre philosophie d’investissement : des preuves, des justifications et de la prudence. Nous n’inclurons dans notre processus d’investissement aucune nouvelle source de données reposant seulement sur des convictions. Chaque source doit être étayée par de solides preuves empiriques et des justifications économiques pertinentes. Si nous estimons qu’elle ne correspond pas à nos standards, nous éviterons de l’utiliser. »

Outre l’amélioration des signaux, un grand pas a également été fait en matière d’optimisation, c’est-à-dire de traduction des signaux en participations de portefeuille. Pouvez-vous nous en dire plus ?

Bastiaan van Gaalen: « Robeco a mis au point et amélioré son algorithme propriétaire d’optimisation afin d’obtenir les meilleures performances nettes. Cet algorithme repose sur des centaines de paramètres, chacun ayant une incidence différente sur le résultat. Normalement, lorsque nous élaborons une nouvelle stratégie ou que nous personnalisons une solution, les paramètres sont réévalués et ajustés.

Par le passé, nous l’avons fait de manière heuristique, sur la base de notre expérience en interne. Mais grâce à la forte hausse des demandes de personnalisation et à nos propres ambitions en matière d’innovation, nous avons commencé à introduire de puissants algorithmes de machine learning afin de faciliter la recherche de paramètres optimaux. Dans ce vaste univers algorithmique, il n’est pas souhaitable d’effectuer une recherche par quadrillage en raison de la malédiction de la grande dimension.

Par conséquent, nous nous sommes inspirés des dernières évolutions en matière de paramétrage pour les algorithmes de machine learning, à savoir la méthode bayésienne et les recherches guidées évolutives qui convergent naturellement vers une solution basée sur les résultats précédents. Nous avons finalement opté pour celui qui évite le mieux les optima locaux. »

L’IA concurrence nos chercheurs les plus expérimentés et fait désormais partie de nos backtests standards

« Nous avons testé cette technique dans un environnement contrôlé, à savoir une personnalisation avec des contraintes ESG strictes, pour laquelle il est nécessaire d’assouplir certaines de ces contraintes si l’on veut obtenir des solutions réalisables. L’IA concurrence en fait nos chercheurs les plus expérimentés et fait désormais partie de nos backtests standards. »

Une dernière étape cruciale dans la chaîne de valeur quantitative est l’exécution. C’est aussi dans ce domaine que nous nous démarquons des méthodes traditionnelles d’investissement factoriel. Pouvez-vous nous en dire plus sur votre pratique actuelle ?

Wouter Tilgenkamp : « De nombreux articles académiques profitent du rééquilibrage mensuel des portefeuilles pour vérifier l’existence de primes factorielles. Cette pratique reste courante dans le monde de la gestion d’actifs, mais les marchés boursiers sont ouverts toutes les semaines, cinq jours par semaine. Aussi, si nous n’effectuons des opérations qu’une fois par mois, nous nous priverions nous-mêmes des meilleures opportunités.

C’est la raison pour laquelle nous avons amélioré le processus d’investissement, en recherchant durant chaque séance boursière des opportunités dans les actions que nous estimons intéressantes à acheter ou vendre. Plus récemment, nous avons achevé la mise en œuvre algorithmique des « wish lists ». Il s’agit de listes de titres que nous pouvons négocier lorsqu’une opportunité apparaît à un moment dans la séance.

Pour pouvoir le faire efficacement avec des centaines de comptes d’actions quantitatives, nous avions besoin de passer à une plus grande échelle. Le projet « Obelix » (Opportunistic Block Liquidity Xapture) a été lancé pour rechercher en permanence des blocs négociables, avec un impact réduit sur le marché. Cet algorithme de recherche d’opportunités fonctionne à présent dans le cloud et nous avons observé une hausse rapide des opérations exécutées, ce qui se traduit par de substantielles économies pour nos clients. »

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