Jean-Marc Chevassus

Cela aurait pu être incanté par Harry Potter lui-même afin de conjurer le mauvais sort boursier tant les prévisions en la matière sont devenues difficiles…

Pierre Dac l’avait compris : « La prévision est difficile surtout quand elle concerne l’avenir ».

Face aux croyances dogmatiques de ceux qui pensent que le marché est toujours efficient, aux macroéconomistes déboussolés par des théorèmes qui ne fonctionnent plus et à la modélisation de la prise de décision, l’investisseur ne sait plus à quel saint se vouer et on peut le comprendre…

Prévoir l’évolution des marchés est-il devenu impossible ?

La question est d’une importance fondamentale car au cœur d’un paradoxe potentiel : plus l’incertitude s’accroît, plus la prévision est vitale à la prise de décision ; d’autant que les délais de réaction sont devenus très courts…

Si l’on écarte les viscères de chèvre et le sang de poulet, plutôt outils de prédiction antique ; la prévision elle ne peut se faire « in abstracto ». Elle repose avant tout sur la quantité de données disponibles et la fiabilité de celles-ci. En d’autres termes, si l’on a peu de données ou que celles-ci ne sont pas fiables, que vaut une prévision ?

Il est frustrant de voir qu’à l’ère du « Big Data » et des supers ordinateurs à la puissance de calcul inégalée, la prévision boursière semble être devenue un art divinatoire…

La raison est double : d’un côté, l’après 2008 a sonné le glas de la mutualisation financière. En effet, avant le choc, les actifs se compensaient entre eux : face à des actifs qui baissaient d’autres prenaient le relais.

Qui n’a pas entendu son professeur d’économie marteler qu’historiquement existe une relation inverse entre les taux d’intérêt et les valorisations boursières…en réalité, il faut aujourd’hui composer avec des actifs devenus moins pertinents en termes de rendement. L’impact sur le couple rendement/risque des allocations d’actif est très important car le sans risque ne rapportant plus rien, le rendement se fait au prix d’une incertitude plus grande…

De l’autre côté, la masse gigantesque de données que nous utilisons date de l’avant 2008, un monde qui, avec le recul, semble une autre dimension tant il était relativement aisé de prévoir… la réalité est que nous ne disposons pas de données suffisantes du changement de modèle opéré depuis 2008.

Il semblerait donc, comme le pense Arthur Carpentier, professeur à l’université de Montréal, que l’avenir n’est pas au Big Data, mais plutôt au Small Data, c’est à dire la capacité de quantifier l’incertitude pour obtenir des réponses quantitatives pertinentes.

Dans un tel environnement, il ne faut pas s’étonner de la course à l’armement technologique à laquelle se livrent les grands assets allocators de ce monde. Robots advisors et fintechs ne sont que le produit d’un monde refusant l’incertitude de l’intuition pourtant inhérente à toute prise de décision…

« Quand on ne sait pas où l’on va il faut y aller le plus vite possible ! » (Jacques Rouxel, créateur des Shadoks)

Jean-Marc CHEVASSUS