Depuis lors, les ordinateurs ont pris le dessus au jeu d’échec et plus aucun humain n’est capable de rivaliser avec les meilleurs logiciels. Plus récemment, en mars 2016, AlphaGo, un programme développé par Alphabet (Google), a battu le Coréen Lee Sedol, l’un des meilleurs joueurs de go au monde. Ce jeu est réputé beaucoup plus complexe que les échecs du au nombre très élevé de possibilités de mouvements à chaque coup ! Il est fort à parier que comme pour les échecs, les programmes informatiques de go vont aussi rapidement être imbattables par des humains. L’un des prochains défis pour les concepteurs de ces programmes informatiques est de battre l’homme au poker. Un jeu où, contrairement aux échecs et au go, l’information est imparfaite et où il existe une part de hasard. Les premières tentatives montrent déjà des résultats encourageants.
Qu’est-ce qu’un fonds systématique ?
Un fonds systématique ou quantitatif est entièrement géré par un ou plusieurs algorithmes. C’est donc l’ordinateur qui décide quelles valeurs introduire dans le portefeuille et comment les pondérer sur base de ces algorithmes. Généralement, l’intervention humaine n’existe pas dans la gestion de ce genre de fonds. Ces algorithmes peuvent prendre des formes extrêmement variées en fonction du marché à investir et des objectifs de gestion. Bien évidemment, chaque algorithme, ses paramètres et son champ d’action sont définis par un humain. Il existe donc deux éléments clés pour qu’un fonds systématique soit couronné de succès. Premièrement, il faut des équipes de recherche de haut vol. Les profils typiques des chercheurs dans ce genre de fonds ne sont pas des analystes financiers et gérants de portefeuille mais sont généralement des docteurs en mathématique, en astrophysique ou en statistique. Ils sont responsables de trouver de nouvelles anomalies de marchés et de créer des modèles capables de les exploiter. Deuxièmement, il est primordial d’avoir de longues séries de données de haute qualité et structurées. Celles-ci sont à la base des recherches pour trouver de nouveaux modèles et vont être utilisées par les modèles pour prendre position dans le marché. Comme on dit en anglais: « Garbage in, garbage out », d’où l’importance de ces données.
Peut-on faire un parallèle avec les marchés financiers ?
Les premiers signes d’investissement quantitatifs sont apparus il y a plus de 100 ans, au début du 20e siècle, lorsqu’un mathématicien français, Louis Bachelier, étudia des techniques statistiques pour comprendre les fluctuations des prix des actions. Il fallut attendre plusieurs décennies avant que son travail soit reconnu.
Il est difficile de connaître la date exacte des premiers fonds systématiques. Nous savons que plusieurs d’entre eux ont été créés au début des années 80 suite à la démocratisation des ordinateurs. Parmi les gérants d’actifs créés à cette époque et encore existants, nous retiendrons les plus importants: Renaissance Technologies, AHL et D.E. Shaw. En l’espace de 30 ans, ce monde a fortement évolué avec, d’une part, l’arrivée de nombreux nouveaux acteurs et la disparition de certains qui n’ont pas survécus et, d’autre part, l’apparition d’une quantité de données toujours plus importante permettant de créer de nouveaux modèles. Il est clair que le développement d’Internet, de l’intelligence artificielle et du big data a fortement aidé cette croissance. À la base, ces fonds regardaient principalement des données facilement accessibles telles que les cours et volumes de bourse, les données du bilan et compte de résultats, et des données macroéconomiques. Désormais, les algorithmes les plus innovants utilisent des images satellites, certaines informations des réseaux sociaux ou tente de déchiffrer les recommandations d’analystes et les transcriptions des conférences téléphoniques avec le management de sociétés.
Bien que les fonds systématiques soient de plus en plus reconnus par les investisseurs comme des solutions d’investissement appropriées, ils restent une part minoritaire de l’univers des fonds d’investissement tant pour ceux traditionnels que spéculatifs. Cependant, selon une étude de Preqin, une société spécialisée dans les données sur l’industrie financière, 40 % des fonds spéculatifs crées en 2016 seraient gérés par des programmes informatiques ce qui correspond à une hausse significative par rapport aux années précédentes. Autre confirmation de cette tendance : Blackrock, le plus gros gestionnaire de portefeuille au monde avec plus de $ 5000 mds d’actifs sous gestion, a récemment annoncé que certains de ses fonds traditionnellement gérés par des humains seront désormais confiés à des algorithmes.
Quelles sont les forces et les faiblesses des algorithmes par rapport aux humains ?
Le principal avantage des ordinateurs par rapport aux humains est qu’ils ne sont pas influencés par leurs émotions ou éventuelles erreurs de jugements. Ils peuvent aussi réagir beaucoup plus rapidement qu’une personne et couvrir un nombre très important de marchés et données.
Néanmoins, vu la diversité et la complexité de certaines stratégies, il est compréhensible que certains qualifient de boîte noire ce type d’investissement. Un algorithme peut être mal encodé ou mal calibré, contenir une erreur ou devenir obsolète si une anomalie de marché disparaît. Il est donc important de continuer à améliorer les modèles et en développer de nouveaux. Contrairement aux humains, les stratégies d’investissements quantitatives ont plus de mal à comprendre les réactions des autres intervenants de marchés et à analyser des données qui ne sont pas structurées telles que les communications écrites, les nouvelles financières, les régulations,…
Généralement, on considère que sur un marché précis les meilleurs gérants discrétionnaires, ç’est-à- dire humains, sont plus performants que les meilleurs ordinateurs car l’humain est capable de générer des rendements plus élevés par idée d’investissement, surtout si l’univers d’investissement est restreint ou difficile d’accès. L’ordinateur est par contre habituellement plus efficace lorsqu’il investit sur un ou plusieurs marchés larges car il peut mettre à profit sa capacité à couvrir un nombre important de données et à avoir une construction de portefeuille plus optimale.
Pour conclure, nous considérons que les deux méthodes de gestion : discrétionnaire et systématique ont leurs propres valeurs ajoutées et sont fortement complémentaires. Pour en revenir au jeu d’échec, une nouvelle variante du jeu a pris de plus en plus d’ampleur ces dernières années : l’ « advanced chess » aussi connus sous le nom de « cyborg » ou « centaur chess ». Cette forme d’échec combine un être humain qui est aidé par un ordinateur. On dit que les plus belles parties d’échecs jamais jouées l’ont été lorsque deux joueurs d’échecs « centaur » ou « cyborg » se sont affrontés. C’est peut-être là que réside le potentiel le plus important en combinant l’homme et la machine au lieu de les confronter.
Chez Puilaetco Dewaay, nous investissons pour le compte de nos clients dans des fonds d’investissement entièrement systématiques depuis 2005. Le premier fonds était obligataire, nous avons ensuite ajouté des fonds d’actions et finalement des stratégies à rendement absolu entièrement gérées par des algorithmes. Si vous souhaitez connaitre les fonds d’investissement dans ces catégories qui pourrait vous convenir, n’hésitez pas à prendre contact avec votre banquier privé.
