Recherche alternative risk premia.

Améliorer les performances à travers la recherche : tirer les leçons des expériences passées, s’adapter aux nouvelles dynamiques du marché et rester concentré sur les objectifs

 

Durant ces dernières années, nous avons mené des recherches approfondies afin de rendre notre stratégie LOIM Alternative Risk Premia (ARP) plus robuste et moins sensible aux conditions de marchés. Notre objectif ultime reste, comme toujours, d’offrir aux investisseurs une performance véritablement décorrélée. 

  • Nos travaux de recherche ont porté sur de nouvelles réflexions autour de l’accès à certaines primes (telles que la volatilité et le suivi des tendances). Selon nous, ce sont ces primes qui ont été les plus affectées par les brutales rotations de marché plus fréquemment observées ces derniers temps. Nous avons également revu notre approche des facteurs Actions, ces styles « à la mode » ayant été fortement mis sous pression.

  • La diversification étant clé, nous avons développé de nouvelles stratégies, orthogonales par rapport aux stratégies existantes. Celles-ci ont pour principales caractéristiques de se concentrer sur les opportunités d’arbitrage (non directionnelles/absence de bêta caché), d’être décorrélées de leurs marchés primaires et de témoigner d’une perte de valeur limitée et/ou d’être encore méconnues et peu utilisées.

  • Les technologies de pointe et innovantes les plus récentes ont été au cœur de nos derniers efforts de recherche. Nous nous sommes lancés dans le développement d’outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (machine learning) pour renforcer nos capacités en vue de trouver et de générer de nouvelles opportunités d’investissement alpha.

Nous vous présentons ci-dessous les travaux de recherche que nous avons publiés, ainsi que les améliorations que nous y avons apporté récemment. Veuillez cliquer sur les boutons individuels ci-dessous pour lire notre recherche.

Pour toute information complémentaire, veuillez contacter Clement Leturgie en Europe ou Jessie Schenker aux États-Unis.

Élaborer une approche optimale de l’investissement factoriel en actions.

Les stratégies factorielles appliquées aux actions ont été mises à rude épreuve ces derniers temps. Au moment où certains investisseurs ont commencé à exprimer des doutes sur leur avenir, d’autres ont décidé de « pécher » un peu (autrement dit, ils ont cédé à la tentation du timing factoriel). Chez LOIM, nous avons appris deux leçons importantes.

La première est que la construction du portefeuille constitue une condition essentielle à un investissement factoriel prudent. Après avoir bien étudié le sujet, nous présentons notre point de vue sur la mise en œuvre efficace des facteurs dans Our Approach to Factor Investing.

La deuxième leçon pourrait se résumer par une citation de John Maynard Keynes : « Le marché peut rester irrationnel plus longtemps que vous ne pouvez rester solvable. » La patience n’étant plus de mise, nos recherches actuelles se concentrent sur de nouvelles sources d’alpha, grâce à l’application de l’apprentissage automatique (aux données financières et non financières, données ESG comprises). Cette approche constituera le socle de nos nouvelles stratégies actions en 2020, avec l’objectif, comme toujours, d’assurer la diversification et d’offrir des sources de rendement complémentaires aux facteurs traditionnels.

 

 En savoir plus: Approach to Factor Investing

Dénicher de l’alpha au sein des critères ESG.

Les gérants de portefeuille intègrent les critères ESG à leur réflexion, et ce, pour un certain nombre de raisons différentes. L’une d’entre elles est le désir de « bien faire », qui s’inscrit dans la tendance mondiale en faveur d’investissements plus responsables. La meilleure gestion du risque en constitue une autre. Les données ESG permettent d’analyser les entreprises sous un autre angle, et permettent notamment de contribuer à détecter des risques non décelés par l’analyse fondamentale traditionnelle ou que les données du marché n’auraient pas permis de mettre en lumière. Enfin, de plus en plus de gérants de portefeuille utilisent les critères ESG comme une source supplémentaire d’alpha en espérant que le marché ne les ait pas encore intégrés dans les cours.

Dans notre document de recherche intitulé, ESG alpha: doing well while doing good, nous vous présentons nos principales conclusions sur le sujet et vous expliquons comment nous entendons transcrire ces critères en une nouvelle prime dans notre offre ARP.

 

 En savoir plus: ESG alpha: doing well while doing good

Combiner les attributs des actions avec l’apprentissage automatique pour prévoir la performance des actions.

L’investissement factoriel repose sur quelques facteurs particuliers qui se sont révélés payants par le passé, mais dont l’avenir en tant que source de surperformance future fait aujourd’hui l’objet d’un débat passionné. Dans le même temps, les primes inhérentes à de nouveaux facteurs rencontrent des difficultés pour se faire accepter par la communauté, en raison de préoccupations raisonnables concernant les risques liés à l’exploration des données.

Il est selon nous possible de nous sortir de l’impasse dans laquelle nous nous trouvons à cet égard en rendant le processus de découverte des facteurs véritablement systématique et, autant que faire se peut, dénué de préjugés humains. Les techniques d’apprentissage automatique s’introduisent lentement mais sûrement dans le monde de l’investissement en actions systématique, ce qui pourrait à terme permettre de placer la pièce manquante du puzzle de l’investissement factoriel.

Selon nous, l’application des techniques d’apprentissage automatique à un large éventail d’attributs des actions, y compris les données alternatives, telles que les données ESG, servira deux objectifs principaux. Premièrement, cela nous permettra de découvrir de nouvelles sources d’alpha, soit en explorant des combinaisons non linéaires entre les attributs des actions qui ne sont pas appréhendés par les facteurs traditionnels, soit en tirant parti de nouvelles sources de données. Deuxièmement, la nature dynamique de l’apprentissage automatique rendra le processus systématique adaptable à l’évolution de l’environnement du marché. Cette application de l’apprentissage automatique à l’investissement en actions systématique a guidé tous nos efforts de recherche.
 

 En savoir plus: Machine learning for the prediction of stock returns

Développer de nouvelles primes de risque alternatives.

Nous nous efforçons d’élargir constamment le spectre des opportunités en développant de nouvelles primes de risque et/ou en affinant celles que nous vous proposons déjà. Nous avons récemment lancé deux nouvelles stratégies sur les matières premières, qui permettront selon nous d’accroître la diversification et les opportunités de performance de notre gamme de solutions ARP.

En 2018, nous avons développé  la stratégie LOIM Commodity Carry, qui vise à extraire la prime de portage sur l’ensemble de la courbe ainsi que la prime de liquidité autour de la période de report. Tout en étant diamétralement opposée à nos autres stratégies (y compris nos autres primes sur les matières premières), LOIM Commodity Carry présente des caractéristiques intéressantes compte tenu de son profil défensif qui tend à surperformer lorsque les marchés mondiaux des matières premières sont baissiers (marchés dits « risk-off »).

En 2020, nous avons lancé une méthodologie innovante permettant d’exploiter l’investissement Value dans les matières premières, ce qui est peu courant dans l’offre mondiale d’ARP. Cette stratégie vise à tirer parti de la dynamique de l’offre et de la demande sur le marché physique et est motivée par le positionnement des producteurs et des consommateurs. Les techniques dirigées par les prix sont combinées pour soutenir et diversifier le signal et le positionnement global.

Nous étudions actuellement l’arbitrage événementiel (« Event-Driven ») en utilisant à la fois des données traditionnelles et non conventionnelles (Big data) afin d’élargir les opportunités sur le segment actions.

Bâtir un portefeuille diversifié de primes de risque alternatives.

Dans le but de constituer un portefeuille solide et diversifié de primes de risque alternatives, l’équipe dédiée à l’investissement systématique de Lombard Odier Investment Managers consacre un temps considérable à la recherche et au développement de ses propres primes. On nous demande fréquemment ce qui a motivé notre décision d’inclure une nouvelle prime dans notre portefeuille. À notre avis, l’aspect essentiel de l’intégration d’une nouvelle prime réside dans ses avantages en termes de diversification. Nous sommes convaincus qu’un gérant de portefeuille capable de développer et de combiner efficacement un éventail solide de primes de risque alternatives orthogonales devrait être en mesure d’offrir à ses investisseurs la performance décorrélée et corrigée du risque la plus attractive.

Dans cette brève analyse intitulée Building a diversified Alternative Risk Premia portfolio, we discuss the diversification benefits of our set of alternative risk premia, along with the proprietary combination process we have developed specifically for our portfolionous abordons les avantages de notre gamme de primes de risque alternatives en termes de diversification, ainsi que le processus de combinaison exclusif que nous avons développé spécifiquement pour notre portefeuille.

 

 En savoir plus: Building a diversified Alternative Risk Premia portfolio

Repenser l’accès à la volatilité.

La prime de risque de volatilité a toujours fait partie de notre offre ARP. En 2017, nous avons élargi notre accès à la volatilité au-delà des mises en œuvre traditionnelles qui tendent à se concentrer uniquement sur la prime de volatilité des actions à court terme. Notre stratégie de volatilité a été conçue pour capturer la prime de volatilité sur les actions, mais également sur les obligations. Par ailleurs, elle permet des arbitrages de volatilité telles que la convexité et le retour à la moyenne.

En 2019, nous avons remanié l’accès à la prime de volatilité des actions à court terme dans le but d’être plus défensifs face aux replis des actifs risqués ainsi qu’aux fluctuations fréquentes des cours. L’amélioration principale reposait sur la redéfinition de la sélection des options « strips », qui se limitent désormais aux extrémités CALL, afin d’assurer notre protection en cas de chocs à la baisse de grande ampleur et d’offrir une performance plus régulière et décorrélée des marchés à court et long termes.

Repenser l’utilisation du suivi des tendances.

En 2018, nous avons amélioré notre stratégie ARP Cross-Asset Trend en y intégrant une protection complémentaire en matière de gestion du risque sous la forme d’un risk overlay, l’idée étant d’éviter que notre modèle de tendance ne souffre de revirements baissiers importants du marché. Bien que nous nous attendions à ce que la stratégie ARP Cross-Asset Trend soit faiblement corrélée aux classes d’actifs traditionnelles et contribue positivement à la performance du Fonds à moyen long terme, cette stratégie directionnelle peut généralement se corréler à nouveau avec les actifs risqués lorsque les marchés sont haussiers (marchés dits « risk-on »). Par conséquent, la stratégie de suivi des tendances peut potentiellement ajouter un risque actions à court terme dans votre portefeuille. En cas de retournement brutal, le manque de diversification à court terme pourrait nuire à votre placement. Nous avons donc cherché des moyens d’éviter que nos primes Cross-Asset Trend ne soient exposées de manière significative à la sensibilité aux actifs risqués. Pour ce faire, nous avons développé une stratégie « Dynamic Cross-Asset Trend » visant à nous éviter toute exposition aux retournements de marché à court terme et un processus de risk overlay pour notre stratégie Cross-Asset Trend. Le risk overlay diminue progressivement le budget risque à mesure que sa corrélation ex ante avec les actions augmente.

 

 En savoir plus : trend following and volatility premia 2018 review

Repenser le concept de valeur

Plusieurs années consécutives de sous-performance ont donné lieu à un débat intense sur l’avenir de l’investissement Value dans les actions. Le facteur Value étant celui qui décrit le mieux les actions, ce débat jette un doute sur l’investissement factoriel en tant que discipline. Cela ne signifie pas que nous devons nous contenter d’attendre le retour de l’investissement Value, car il se peut qu’il tarde à refaire son apparition. Toute expérience décevante est une occasion de revoir la stratégie, et c’est ce que nous avons fait. 

Dans cette publication intitulée, Let’s make Value great again, (Redonnons à l’investissement Value ses lettres de noblesse), nous faisons le point sur nos connaissances de l’investissement Value et proposons un moyen simple d’améliorer les performances de ce type de stratégie.

 

 En savoir plus: Let’s make Value great again

 

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