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Comment la big data peut-elle servir aux investisseurs ?
L’essor de la big data est une évolution importante qui pourrait redéfinir les approches en matière d’investissement. Les données alternatives – provenant des transactions par carte de crédit, de la géolocalisation, des couvertures d’assurance et d’autres sources diverses – reflètent l’activité dans le monde réel, contrairement aux données de marché traditionnelles. Les investisseurs en actions peuvent les utiliser pour obtenir des informations et des perspectives différenciées, ouvrant ainsi de nouvelles façon de générer des rendements.
Néanmoins, cet écosystème devient de plus en plus complexe. Convertir la quantité quasiment illimitée d’informations en perspectives d’investissement exploitables nécessite des compétences précises, ce qui crée d’importantes barrières à l’entrée. La stratégie DataEdge1 de LOIM utilise la science des données pour se démarquer. Notre équipe d’investissement est ainsi en mesure de prévoir les révisions de bénéfices et de se constituer un avantage informationnel plus précis.
| Les points à retenir • Notre stratégie DataEdge combine des données alternatives et des connaissances en science des données pour prévoir les révisions des bénéfices et les points d’inflexion dess entreprises |
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Une transformation mondiale
La plupart des personnes n’auraient pas pu prédire la vitesse avec laquelle la culture mondiale serait transformée par l’arrivée d’Internet. Pourtant, il suffit de comparer les photos des deux dernières inaugurations papales, à seulement huit ans d’intervalle, pour s’en convaincre (voir Place Saint-Pierre : 2005 et 2013 (businessinsider.com)). Ces images montrent une différence frappante entre les deux foules : une poignée d’appareils mobiles en 2005 contre une mer de smartphones et tablettes moins d’une décennie plus tard.
Les smartphones collectent des données à un niveau extrêmement pointu. Pour de nombreuses personnes, les vidéos vues en streaming, les « j’aime », les messages et les achats peuvent sembler n’être que des informations aléatoires. Cependant, lorsque l’empreinte digitale d’un individu est anonymisée et amalgamée à celles de millions d’autres personnes, on peut établir des liens et identifier des schémas.
C’est ce que l’on appelle la big data : la quantité incroyablement vaste d’informations générées chaque minute par les individus, les entreprises, les gouvernements, les machines et les appareils connectés – ainsi que les efforts des spécialistes en sciences des données visant à donner un sens à tout cela, en utilisant de nouvelles technologies et méthodes statistiques.
Grâce à la stratégie DataEdge, nous collectons, testons et nettoyons les données afin que nos équipes d’investissement puissent repérer des tendances qui affecteront les sociétés. Nous pouvons ainsi plus facilement améliorer nos prévisions de résultats et notre sélection de titres.
La big data
La big data, qu’est-ce que c’est ? Pour le découvrir, cliquez sur chaque onglet ci-dessous.
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Une nouvelle donne pour l’investissement
Les investisseurs parlent de plus en plus des mégadonnées. De plus en plus, ces derniers prennent conscience de ce qu’elles peuvent révéler sur les tendances des entreprises. Obtenir un avantage informationnel dans l’analyse fondamentale est devenu plus difficile si l’on se contente des sources d’informations traditionnelles, telles que la recherche sell-side, les conférences d’investisseurs, les entretiens avec les équipes de direction et les documents réglementaires.
Les données peuvent nous aider à en savoir plus sur l’évolution des comportements des consommateurs en temps réel, à comprendre des enjeux de concurrence et à détecter des tendances intra trimestrielles afin de prédire les revenus.
Le fait que de plus en plus de hedge funds parlent d’acheter des mégadonnées ou d’adopter une approche plus « quantamentale » ne devrait pas nous surprendre. Les données portent sur les bénéfices et montrent des tendances fondamentales, mais les compétences nécessaires au traitement des informations font partie des techniques de la science des données et sont donc quantitatives par nature.
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Une croissance exponentielle
L’écosystème des données augmente de façon exponentielle en termes de volume, d’infrastructure et de complexité.
A l’heure actuelle, la consommation est le segment qui offre le plus grand nombre de données alternatives et l’historique le plus complet, permettant ainsi d’obtenir des informations sur les principales tendances concernant les revenus dans les commerces de détail, les épiceries, les restaurants, les hôtels, les loisirs et les fournisseurs de divertissement.
Le deuxième segment le plus important en termes de taille est celui des technologies, des médias et des télécommunications, en particulier les sociétés des secteurs de l’Internet, des logiciels et du matériel informatique. L’industrie a davantage tardé à adopter l’analyse de données en dehors des segments de l’aviation et de l’automobile, bien que les initiatives dans les domaines de la production, du transport de marchandises et de la gestion de la chaîne d’approvisionnement soient de plus en plus nombreuses.
Nous prévoyons d’étendre notre univers d’investissement à de nouveaux secteurs et régions au fil du temps, sachant que les entreprises dans des domaines tels que la santé continuent d’investir massivement dans les données et la logistique.
GRAPHIQUE 1. Echantillon des volumes de données créés par minute
Image de Domo, « Data never sleeps 10.0 », avril 2022. Données tirées de : Global Media Insight, Oberio, Hootsuite, Earthweb, Matthew Woodward.co.uk, Web Tribunal, Deadline.com, Local IQ, Business of Apps, Query Sprout, Young and the Invested, Dating Zest, IBIS World, DoorDash, TechCrunch, Statistia, Data Never Sleeps 1.0.
GRAPHIQUE 2. Sources de données alternatives
Source : LOIM, mai 2024. Uniquement à titre indicatif.
Le graphique 2 montre les grandes catégories de données alternatives sur lesquelles nous nous concentrons généralement. Même si de nombreuses autres sources de données alternatives, telles que les réseaux sociaux, existent, nous estimons généralement qu’elles sont moins fiables ou moins pertinentes pour nos objectifs.
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Attention
L’augmentation du volume de données n’est pas nécessairement synonyme d’une augmentation des connaissances. En réalité, une grande partie des données disponibles peuvent être sans valeur, et donner aux utilisateurs des indications fausses ou trompeuses. Toute la difficulté consiste à extraire de tout ce bruit des informations significatives pour l’investissement , ce qui revient à rechercher une aiguille dans une botte de foin.
L’émergence, ces dernières années, de logiciels et d’applications qui trient, synthétisent et présentent des téraoctets de données dans un format concis constitue une évolution majeure. Les progrès dans l’analyse des données et la possibilité d’accéder à des fournisseurs externes à des prix abordables facilitent l’extraction de la valeur.
LOIM collabore avec un agrégateur de données pionnier pour structurer et filtrer les données afin de les rendre exploitables par nos équipes d’investissement systématique et quantitatif. Celles-ci utilisent ensuite ces données pour prédire les tendances et améliorer leurs prévisions de bénéfices pour les sociétés cotées en bourse.
GRAPHIQUE 3. Les quatre quadrants de données de tout cadre d’investissement
Les différentes sources de données que nous associons aboutissent à des conclusions différenciées
Source : LOIM, octobre 2023. Uniquement à titre indicatif.Les données alternatives apportent en permanence et en temps réel de nouvelles informations susceptibles de fournir des indications sur les tendances économiques. Elles permettent d’évaluer les entreprises sur des cycles plus courts et plus fréquents d’un trimestre à l’autre. Si elles sont bien modélisées, les tendances de données récentes peuvent être regroupées et extrapolées pour prédire les inflexions futures. L’analyse fondamentale traditionnelle, en revanche, repose en grande partie sur les prévisions à long terme des entreprises et sur des suppositions.
Il est essentiel de connaître les limites des données alternatives pour construire un portefeuille solide. Cette limitation se manifeste lors de l’utilisation d’une approche centrée sur les bénéfices qui s’attarde principalement sur les indicateurs de performance (c’est-à-dire les ventes, les revenus). Parfois, les investisseurs se concentrent moins sur ces indicateurs que sur les prévisions, qui peuvent être influencées par des facteurs tels que les évolutions macroéconomiques et géopolitiques. Nous nous appuyons donc sur des ensembles de données supplémentaires, essentiellement fondamentales, afin de procéder à une validation croisée des signaux et d’adapter le portefeuille en conséquence.
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Nécessite des compétences spécifiques
Il est impératif d’avoir une expérience dans l’évaluation des ensembles de données et de comprendre leurs biais et leurs limites. L’être humain restera indispensable dans le rôle de copilote. L’expertise technique doit être équilibrée par le discernement et le bon sens. En fait, le degré de compétence et d’engagement requis pour réussir limitera ce domaine à un nombre de participants plus restreint que les investisseurs ne le pensent.
Le plus grand obstacle auquel les gérants institutionnels traditionnels peuvent être confrontés lorsqu’ils tentent d’extraire de la valeur ajoutée des mégadonnées est leur culture. Par nature, les êtres humains évoluent lentement et sont souvent peu enclins à changer un mode de pensée qui leur a servi pendant des dizaines d’années.
S’il est certain que la communauté des investisseurs adoptera progressivement les mégadonnées, et que notre avantage informationnel issu de certaines sources de données plus conventionnelles se réduira quelque peu, les habitudes d’investissement changent lentement. L’adoption ne se fera pas du jour au lendemain.
Par ailleurs, acquérir des ensembles de données, ainsi que les talents nécessaires, est coûteux. Les fonds utilisant des données alternatives auront certainement des seuils plus élevés d’actifs sous gestion afin de rentrer dans leurs frais par rapport aux stratégies long/short traditionnelles. Cela dit, si la mise en œuvre est efficace, ce chiffre pourrait s’avérer bien moins élevé que les investisseurs ne le pensent.
La croissance de l’écosystème continue à faire pencher la balance, et nous sommes d’avis que l’avantage informationnel en ce qui concerne les mégadonnées dépend plus de l’expertise du gérant institutionnel et de l’utilisation créative de l’information, que de la taille du budget alloué à la science des données.
Une expansion opportuniste
Nous prévoyons que les progrès constants de l’innovation nous donneront accès à davantage de données alternatives qui nous permettront d’améliorer la précision de nos prévisions. Comme les données seront de plus en plus adoptées dans de nouveaux secteurs et de nouvelles régions, nous continuerons à élargir notre univers d’investissement et à détecter de nouvelles opportunités.
Il est crucial d’avoir une longueur d’avance dans ce domaine, et nous pensons que l’amélioration constante des systèmes analytiques et l’accent sur l’évolutivité sont essentielles. Nous sommes impatients de voir ce que cette croissance continue signifiera pour notre univers.
Sources
informations importantes.
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