Alignement optimal des portefeuilles sur les objectifs « net-zéro »

Le double objectif de la mise en œuvre du portefeuille

Notre stratégie TargetNetZero axée sur les actions est conçue pour aligner les portefeuilles sur divers objectifs climatiques¹. Les principaux éléments de la stratégie sont les analyses fournies par notre équipe d’analystes en durabilité, qui évaluent les objectifs de décarbonation des entreprises sous forme de hausse implicite de la température. Si cette méthodologie a été présentée de façon détaillée dans plusieurs articles, sa mise en œuvre au sein des portefeuilles n’a pas été analysée de la même façon.     

Selon nous, la mise en œuvre des portefeuilles vise un double objectif. Le but principal est de veiller à ce que le portefeuille soit entièrement aligné sur ses objectifs de décarbonation. Comme nous l’avons précédemment dit, le simple fait d’ajouter des contraintes au portefeuille ne suffit pas à garantir un véritable alignement. Les incertitudes relatives à la future trajectoire de décarbonation des entreprises tendent à engendrer des biais ou des disparités systématiques entre l’alignement mesuré et le « véritable » alignement des portefeuilles optimisés. Nous affirmons que ces biais peuvent être atténués en intégrant les incertitudes modélisées au processus de construction de portefeuilles. 

Lire aussi : Deux facettes du risque : construire des portefeuilles robustes et alignés sur le « net-zéro »

Le deuxième but de la mise en œuvre des portefeuilles est de veiller à ce que les objectifs soient atteints de façon optimale. La configuration optimale étant un concept ambigu qui peut avoir des significations différentes selon le contexte, nous devons donc clarifier comment nous l’interprétons. Dans cet article, nous présentons différents modes de mise en œuvre du portefeuille, suggérant que le processus d’optimisation doit intégrer à la fois les risques et les rendements.

Solutions à impact minimal

Le mode le plus simple de construction d’un portefeuille aligné repose sur une transformation minimale de l’indice de référence initial dans l’optique des objectifs définis. Les effets de cette transformation peuvent être mesurés, par exemple, grâce au portfolio turnover². 

La minimisation du portfolio turnover, qui permet d’abaisser les frais de transaction, est un objectif naturel. Toutefois, cette méthode n’est pas souvent appliquée pour la construction de portefeuilles, car elle ne produit pas toujours un portefeuille optimal unique. Une mesure d’impact plus traditionnelle, qui aboutit à une solution optimale unique, est la distance euclidienne³ entre les pondérations du portefeuille et celles de l’indice de référence. Minimiser la distance revient à maximiser la corrélation, fondée sur les positions, entre le portefeuille aligné et son indice de référence⁴.

Le portfolio turnover et la distance ont tous deux l’avantage de ne pas dépendre d’un modèle. En revanche, les deux mesures supposent implicitement que les actions sont indépendantes. Pour cette raison, une position sous-pondérée dans un titre donné ne peut pas être « couverte » par une position surpondérée dans un autre titre. Pour faciliter la complémentarité naturelle des actions, nous devons ajouter un modèle de risque intégrant des corrélations réalistes.

Minimisation du tracking error

Un modèle de risque nous permet de mesurer la « distance » entre les portefeuilles en termes de volatilité de la surperformance, c’est-à-dire le tracking error (TE). Minimiser le TE d’un portefeuille aligné revient à maximiser la corrélation de ses rendements avec son indice de référence⁵.

Toutefois, la minimisation du TE est un exercice plus difficile, qui ne peut pas se faire sans modèle. Par conséquent, les résultats dépendent de la qualité de la modélisation des risques. Dans la pratique, les gérants de portefeuille ne se fient jamais complètement aux modèles de risque qui intègrent à la fois des contraintes explicites concernant les expositions systématiques (telles que les secteurs, les régions et les styles) et les écarts des titres individuels.

Selon nous, pour les investisseurs, la minimisation du TE convient mieux aux rendements actifs qu’aux mesures fondées sur les positions. Il est indéniablement plus facile d’exprimer la tolérance au risque en termes de budget de risque plutôt que de distance ou de portfolio turnover. Par exemple, les portefeuilles dont le TE est inférieur à 1% sont souvent considérés comme des instruments à faible risque.   

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Le sujet sensible

Selon nous, ni les mesures de risque ni celles fondées sur les positions ne couvrent le sujet sensible : la rentabilité attendue. Si l’optimisation des portefeuilles est fondée uniquement sur le risque, cela signifie soit que nous n’avons pas de conviction concernant les titres individuels soit que les investisseurs présentent une propension au risque nulle. Nous pensons néanmoins que le deuxième scénario est peu probable, sans quoi il n’y aurait pas d’allocations aux actions.

La minimisation du TE requiert d’ajuster de nombreuses positions, parfois en fonction de l’alignement du portefeuille sur ses objectifs et parfois à des fins de couverture des risques. Si chaque solution de minimisation du TE est unique en son genre, il existe néanmoins de nombreux  portefeuilles différents qui présentent plus ou moins le même TE, mais dont la composition et les rendements potentiels divergent fortement. Lorsqu’un gérant de portefeuille est convaincu par un titre donné, il est selon nous judicieux d’intégrer ces convictions en tant que critères de sélection supplémentaires, à condition que cela n’ait pas d’incidence significative sur le TE. Ainsi, le potentiel de rendement du portefeuille sera optimisé sans que les risques augmentent. Il s’agit bel et bien d’un avantage pour les investisseurs.   

Tirer parti d’un avantage gratuit

Forts d’une longue expérience de l’investissement systématique, nous avons mis au point une stratégie d’alpha dynamique qui va au-delà de l’investissement factoriel traditionnel. L’alpha dynamique repose sur le moment de l’application d’un large éventail de styles d’investissement en actions, dans des secteurs et régions variés, en fonction de différents signaux relevant du momentum, des valorisations, des facteurs macroéconomiques et de l’apprentissage automatique.

Le graphique 1 illustre le rapport rentabilité/risque réel découlant de l’optimisation d’un portefeuille dont le TE est minimal⁶ au moyen d’un alpha overlay⁷. La courbe représente la moyenne-variance efficiente formée par des portefeuilles qui sont entièrement alignés sur les objectifs « net-zéro » mais, dont les profils de rentabilité/risque diffèrent.

« Forts d’une longue expérience de l’investissement systématique, nous avons mis au point une stratégie d’alpha dynamique qui va au-delà de l’investissement factoriel traditionnel. »

La sélection d’un portefeuille optimal unique dépend avant tout des préférences de l’investisseur. La frontière efficiente débute avec le portefeuille dont le TE est le moins élevé, la meilleure option pour l’investisseur le plus prudent. Ici, la courbe devient quasiment verticale, ce qui signifie que le rendement du portefeuille peut être optimisé sans que cela affecte le TE de manière significative. Il s’agit bel et bien d’un avantage gratuit.

Pour déterminer où le portefeuille optimal se situe, nous supposons que l’investisseur applique la fonction d’utilité moyenne-variance suivante :

fonction d’utilité = surperformance - aversion au risque×TE²

Naturellement, la fonction d’utilité augmente dans la surperformance (attendue) et diminue avec le tracking error, tandis que le paramètre « aversion au risque » détermine l’attitude de l’investisseur face au risque. Le portefeuille optimal est celui qui, à la frontière efficiente, présente l’utilité la plus élevée.

GRAPHIQUE 1. Frontière efficiente de la stratégie TargetNetZero⁸

Pour déterminer l’ampleur potentielle de l’aversion au risque, prenons l’exemple d’un investisseur capable d’appliquer en parallèle une stratégie long/short avec un ratio de Sharpe pouvant aller jusqu’à 3. Supposons ensuite que cet investisseur soit extrêmement prudent et choisisse un budget de risque de seulement 1% pour cette stratégie. Ce scénario nous permet de calculer le paramètre d’aversion au risque implicite⁹. Le graphique 1 montre où se situe le portefeuille optimal de cet investisseur prudent. Cette sélection semble évidente. En acceptant une hausse minime du tracking error (de 0,65% à 0,73%), l’investisseur peut optimiser sa rentabilité attendue de manière significative, à hauteur de 0,40%. Un avantage, sinon véritablement gratuit, du moins peu onéreux.

Lire aussi : Décarbonation : les entreprises sont-elles sur la bonne voie ?

Comment garantir la configuration optimale des portefeuilles TargetNetZero ?

En tant que gérants de portefeuille, nous devons veiller à ce que les portefeuilles atteignent leurs objectifs de la meilleure façon possible. Nous ne connaissons pas la tolérance au risque de chaque investisseur, mais même les estimations les plus prudentes suggèrent que le portefeuille optimal doit intégrer des aspects d’optimisation du rendement. Au sein de nos portefeuilles TargetNetZero, nous appliquons un overlay minime (à l’aide de notre stratégie interne d’alpha dynamique) afin d’optimiser les rendements potentiels. Nous sommes convaincus que cette philosophie profite aux investisseurs.