Comment expliquer un fonds "Quant" à  un client final ?

Oubliez Gordon Gekko et autre trader dopé à l’adrénaline, les ordres de bourse sont désormais principalement assurés par des ordinateurs et les salles de marché sont bien moins animées que dans les années 80 ou 90.

L’avènement de l’ordinateur a amené à une part toujours grandissante de la finance quantitative comme méthode de gestion.

Le self made man des marchés d’hier qui se fiait à sa « vista » est désormais un X ou un centralien les yeux rivés sur le développement de son modèle quantitatif, un quant dans le jargon.

De quoi parle-t-on ?

Le fondement quasi philosophique de ce mode de gestion est que l’homme a deux travers quasi rédhibitoires pour une gestion optimisée de ses avoirs financiers. Tout d’abord, il est un concentré de biais cognitifs. Il agit souvent à chaud, commet des erreurs et va souvent à l’inverse de ce que la logique dicterait. De plus, il n’a pas la capacité de traiter de façon optimale la montagne de données macro et micro économiques sans parler des données de marchés ou des réseaux sociaux. A l’inverse, un ordinateur est un animal à sang froid sans biais (cognitifs du moins) capable de traiter toutes les données qu’on lui donne.

La gestion quantitative est protéiforme. Chaque équipe de gestion développe ses modèles propriétaires qui sont censés être plus performants que les modèles concurrents. L’expertise du gérant est dans la conception et le développement du modèle pas dans l’exécution des ordres.

Certaines familles existent malgré tout avec des noms quasi poétiques : suiveurs de tendance, stratégies de retour à la moyenne, approche basse volatilité, gestion en primes de risque…

Vous connaissez surement plusieurs fonds quant très différents les uns des autres : John Locke Equity Market Neutral, Theam Equity Quant GURU, les fonds de la gamme Rivoli Finance, LFIS Premia, Echiquier Prime, SLF Defensive et dans une certaine mesure Nordea-1 Stable Return.

Il ne faut pas confondre la gestion quantitative avec la gestion systématique. Cette dernière se fait sans intervention humaine (sauf pour modifier le modèle de temps à autre). Si toute gestion systématique est quantitative, certaines gestions quantitatives font appel à une part de discrétionnaire, i.e. intervention d’un gérant. On a donc d’un côté une gestion totalement automatisée et de l’autre non.

L’intérêt d’un tel mode de gestion est bien souvent (pas toujours) la décorrélation de ces stratégies par rapport aux gestions plus traditionnelles. Ainsi, l’ajout de fonds de ce type améliore le couple/rendement risque mais comme à chaque fois il n’y a pas de martingale. La gestion quantitative ne fonctionne pas toujours. Certains évènements de marché sont « mal traités » par les modèles, c’est souvent le cas des épisodes ou la liquidité des marchés est perturbée.

Enfin, plus que toute autre méthode de gestion, on doit s’en remettre en partie aux performances passées. Les modèles sont parfois si complexes que mêmes des professionnels chevronnés ont du mal à les comprendre, c’est pour cette raison que certains les qualifient de « boîte noire » même si les gérants sont en général transparents.

Ainsi pour se faire une idée, il faut regarder ce que le modèle a fait sur différentes périodes (marché haussier, crises…). On parle ici de performances réelles et pas de backtests dont le but est justement de réussir le test.

Comment expliquer cela de manière simple à ses clients finaux ?

Bien souvent face à l’inconnu, la méfiance prime d’où l’intérêt de bien comprendre et de bien faire comprendre. Si votre client ne comprend pas, il n’achètera pas et il aura raison de ne pas le faire.

Le plus troublant est que certaines gestions quantitatives performent mal à des moments où les gestions plus traditionnelles offrent des rendements très satisfaisants. Comment expliquer à un client que le fonds qu’on lui a conseillé est en baisse de -5% alors que le reste du marché est en hausse de +10% ? La pédagogie est donc primordiale.

Ainsi il ne faut pas vendre la gestion quantitative (systématique ou non) comme une formule magique ou juste sur le fait que le gérant sort de Polytechnique ou de Normale Sup. Il faut expliquer ses avantages et ses inconvénients.

C’est un mode de gestion qui se fonde non pas sur l’intuition d’un gérant et sur ses capacités d’étude des fondamentaux mais sur l’analyse de données par un ordinateur selon un process mathématique.

• Avantage : enlève les biais de l’humain.

• Inconvénient : complexité du process.

Elle est souvent décorrélée des marchés traditionnels, i.e. elle n’évolue pas toujours dans le même sens que les autres actifs.

• Avantage : amélioration du couple rendement risque du portefeuille.

• Inconvénient : son comportement peut surprendre positivement comme négativement en se comportant à l’inverse des marchés traditionnels. Attention, ce n’est pas non plus son comportement normal.

Conclusion

La gestion quantitative est un mode de gestion qui repose sur un modèle mathématique d’analyse de données. L’analyse que l’on peut en faire repose souvent sur la robustesse du process sur différentes périodes. Cela n’empêchera pas le modèle de souffrir dans certains environnements difficiles ou non prévus. La pédagogie auprès du client final est la clef pour éviter des mauvaises surprises : comprendre et faire comprendre.

Source : EOS Allocations pour H24 Finance

EOS Allocations est une société de conseil en allocation d’actifs dirigée par Pierre Bermond. Elle intervient auprès des conseillers en gestion de patrimoine pour les aider sur le conseil autant de manière opérationnelle, que réglementaire (justification d’arbitrages, allocation d’actifs réelle…), cliquez ici pour en savoir plus.

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