Signal synchronisé : Conception de modèles quantitatifs harmonisés avec des horizons fondamentaux

En bref

• Nos modèles quantitatifs sont spécialement conçus pour s’aligner sur l’horizon de placement plus long de la recherche fondamentale. 
• Nous estimons que les occasions d’alpha uniques générées par notre processus Blended Research^_® ne proviennent pas du modèle quantitatif ou de nos analystes fondamentaux pris séparément, mais plutôt de l’investissement à l’« intersection » de ces deux sources d’occasions.
• Cette approche diffère d’une approche systématique courante, qui détient souvent un plus grand nombre d’actions afin d’obtenir des expositions aux facteurs, puis négocie fréquemment ces titres, ce qui entraîne un taux de rotation plus élevé.

Les portefeuilles fondamentaux discrétionnaires et les portefeuilles d’actions quantitatifs présentent généralement des caractéristiques de portefeuille distinctes en raison de leur processus de sélection des titres. Les gestionnaires fondamentaux ont généralement un plus petit nombre de titres et conservent ces actions pendant de plus longues périodes pour permettre à une thèse fondamentale de se dérouler au fil du temps. En revanche, les gestionnaires quantitatifs détiennent souvent un plus grand nombre d’actions pour obtenir des expositions aux facteurs, puis négocient ces titres plus fréquemment, car les nouvelles données et les fluctuations des prix stimulent le roulement du portefeuille. 

Nous voyons ces caractéristiques dans les gestionnaires fondamentaux et quantitatifs de différents univers d’actions illustrés aux figures 1 et 2 ci-dessous. Le gestionnaire fondamental médian dans la catégorie des actions de grande capitalisation « core » détient systématiquement moins de titres et présente un taux de rotation plus faible que ses homologues quantitatifs. Par exemple, dans l’univers des actions mondiales, le nombre médian de titres d’un gestionnaire fondamental était de seulement 50 actions, avec un taux de rotation annuel médian de 35 %. À l’inverse, le gestionnaire quantitatif médian d’actions mondiales détient plus de 200 titres et affiche un taux de rotation médian de 88 %. Ces caractéristiques deviennent encore plus prononcées aux extrêmes. Par exemple, dans l’univers des actions mondiales, 40 % des stratégies quantitatives ont des taux de rotation du portefeuille supérieurs à 100 %.

Au cœur de notre processus Blended Research^_® se trouve un signal d’alpha qui combine les analyses fondamentales et quantitatives. Cependant, l’intégration de ces approches exige de résoudre le décalage inhérent entre leurs horizons de placement. Les signaux fondamentaux reposent souvent sur une thèse à plus long terme, tandis que de nombreux modèles quantitatifs sont conçus pour des opérations de négociation à court terme.

Pour combler cet écart, nous estimons qu’il est important de veiller à ce que notre signal quantitatif soit mesuré et réalisé sur une période comparable à celle de l’analyse fondamentale. Notre recherche quantitative est axée sur l’estimation des rendements sur des horizons à plus long terme, ce qui augmente naturellement l’importance accordée aux facteurs présentant un taux de rotation plus faible et des signaux plus persistants. En mettant l’accent sur des facteurs dont la dégradation du signal est plus lente, comme la valeur, la qualité et le sentiment, et en lissant l’élan des prix à l’aide de facteurs de tendance, nos modèles affichent un taux de rotation plus faible et demeurent efficaces pour des horizons de rendement prospectifs d’au moins un an. 

La figure 3 illustre cet horizon de placement quantitatif, montrant une plus grande efficacité de notre modèle quantitatif sur de longues périodes. Cette approche contraste également avec de nombreux modèles quantitatifs qui mettent davantage l’accent sur des signaux de négociation à court terme.

Nous estimons que la force de nos portefeuilles Blended Research^_® réside dans l’intersection des perspectives fondamentales et quantitatives. En combinant la compréhension approfondie et qualitative des analystes fondamentaux avec l’approche systématique et fondée sur les données des modèles quantitatifs, nous pensons pouvoir saisir des occasions d’alpha uniques qui diffèrent de celles offertes par chacune de ces approches prise isolément.

Résumé  

Les recherches fondamentales et quantitatives utilisent des approches distinctes, chacune ayant des forces, des limites et des caractéristiques de style uniques. Dans le cas de nos portefeuilles Blended Research, nous estimons que les occasions d’alpha uniques ne proviennent pas du modèle quantitatif ou de nos analystes fondamentaux pris séparément, mais plutôt de l’investissement à l’intersection de ces deux sources d’occasions. C’est pourquoi nous concevons délibérément nos modèles avec un horizon à plus long terme afin de capter et de maintenir ce chevauchement, plutôt que de nous appuyer sur l’une ou l’autre approche de manière isolée.

Notes de fin

Figures 1 et 2 : Le nombre de stratégies déclarant le taux de rotation et le nombre de positions diffère. Nombre de stratégies déclarant le nombre de positions : Global Large Cap Core (211 fondamentales, 85 quantitatives); US Large Cap Core (211 fondamentales, 83 quantitatives); ACWI ex US Large Cap Core (53 fondamentales, 13 quantitatives); Pan-Europe Large Cap Core (31 fondamentales, 17 quantitatives); Emerging Markets Large Cap Core (22 fondamentales, 25 quantitatives) Nombre de stratégies déclarant le taux de rotation : Global Large Cap Core (172 fondamentales, 73 quantitatives); US Large Cap Core (182 fondamentales, 64 quantitatives); ACWI ex US Large Cap Core : (46 fondamentales, 13 quantitatives); Pan-Europe Large Cap Core: (29 fondamentales, 14 quantitatives); Emerging Markets Large Cap Core (22 fondamentales, 25 quantitatives).

Figure 3 : Les paniers du quintile supérieur correspondent approximativement aux 560 actions les mieux classées selon les scores du modèle mondial de sélection d’actions, pondérées de façon égale. À chaque fin de mois, les paniers du quintile supérieur et de l’univers sont constitués à partir des scores du modèle à cette date. Les rendements moyens pour les horizons de rendement subséquents sont ensuite calculés pour chaque panier, et l’écart (quintile supérieur moins univers) est déterminé. Par exemple, pour calculer les rendements du quintile supérieur moins ceux de l’univers pour le 31 décembre 2015, les paniers hypothétiques du quintile supérieur et de l’univers sont formés en utilisant des scores à cette date. Les rendements moyens des paniers de quintile et d’univers supérieurs sont ensuite calculés à des horizons entre 1 et 18 mois. L’écart entre les rendements des deux paniers correspond aux rendements du quintile supérieur moins l’univers. Ce calcul est répété chaque mois pour la période d’observation et les résultats sont moyennés pour obtenir les rendements présentés dans le graphique. Les résultats peuvent varier selon la date à laquelle ce calcul hypothétique est effectué. Chaque fois que le calcul est répété, les rendements pour toutes les périodes passées sont recalculés à l’aide des données les plus récentes sur les titres provenant de FactSet, appliquées aux paniers hypothétiques alors en vigueur.

Le modèle et les titres inclus dans les paniers hypothétiques évoluent au fil du temps en raison de divers facteurs, notamment les modifications de la composition de l’univers mondial d’estimation de MFS, les changements dans les données pertinentes (par exemple en raison de mises à jour de données par des tiers), les opérations sur titres, etc. Toute modification apportée au modèle n’est pas appliquée rétroactivement aux anciens scores du modèle. Les investissements sélectionnés à l’aide de modèles quantitatifs pourraient ne pas produire les résultats escomptés, notamment en raison des facteurs utilisés dans les modèles, du poids attribué à chaque facteur, de l’évolution des sources de rendement du marché et de problèmes techniques liés à la conception, au développement, à la mise en œuvre et à la maintenance des modèles (par exemple des données incomplètes ou inexactes, des problèmes de programmation ou de logiciels et des défaillances technologiques).

Les opinions exprimées dans le présent rapport sont celles de MFS et peuvent être modifiées à tout moment. Ces opinions ne doivent pas être considérées comme des conseils en investissement, des recommandations sur des titres ou une indication de l’intention de négociation au nom du conseiller. Le rendement passé n’est pas garant des résultats futurs. Les prévisions ne sont pas garanties. 

La diversification ne garantit pas un gain ni ne protège contre une perte. Le rendement passé n’est pas garant des résultats futurs.