Nous associons notre analyse systématique et sophistiquée aux vues prospectives de nos experts en investissement.

Jérôme Teiletche, responsable des solutions multi-actifs


Perspicacité humaine et technologie de pointe

Chez Unigestion, nous croyons en l’intelligence collaborative et à la force de l’esprit humain associé à la machine. C’est pourquoi nous dotons nos équipes d’investissement de technologies de pointe afin d’améliorer nos processus de gestion et de renforcer notre capacité à identifier et à gérer les risques.

Les marchés deviennent de plus en plus complexes et la technologie avance à un rythme effréné. Ces dix dernières années, les interactions, les transactions, le travail et la consommation ont connu de profondes transformations. Dans la finance, l’innovation technologique a ouvert un vortex numérique qui bouleverse le secteur de la gestion d’actifs. Dans cet environnement en perpétuel changement, nous devons constamment adapter nos méthodes pour faire les bons choix sur les marchés et enrichir notre réflexion, éclairer nos décisions et in fine produire de meilleurs résultats pour les investisseurs.



Une analyse systématique rigoureuse

Notre analyse systématique des actifs et des marchés constitue un moyen robuste et reproductible d’évaluer le risque et le rendement potentiel de manière évolutive. En utilisant des outils internes sophistiqués, nos modèles exploitent les dernières avancées dans les domaines du machine learning et du big data, afin de nous donner une vision globale du risque. Les modèles systématiques fournissent une structure et un processus permettant d’éliminer les biais comportementaux et la dépendance exacerbée aux décisions individuelles.

Cependant, les meilleures idées d’investissement ne proviennent pas des seules machines. Ces dernières fondent leur analyse sur des données historiques, mais la bonne appréhension et la prévision de certains risques, liés notamment aux enjeux géopolitiques ou de gouvernance d’entreprise, nécessitent une vision humaine. Les événements sans précédent ne peuvent être traités par un processus purement quantitatif — c’est pourquoi l’analyse qualitative et l’expérience de nos équipes resteront toujours primordiales.


La sagesse humaine

Nous complétons notre approche systématique par une analyse prospective discrétionnaire parmi et entre les classes d’actifs. Nos équipes examinent et valident les résultats quantitatifs, repèrent les domaines à améliorer et les superposent avec leur évaluation des risques futurs. Leur expérience collective, leur connaissance des structures de marché et leur capacité à interpréter les nuances sont essentielles à notre évaluation du risque. Nous mettons en œuvre nos points de vue discrétionnaires de manière collaborative, en les axant sur les processus, afin de minimiser les biais humains.

L’analyse des marchés financiers n’est pas une science exacte. Elle est influencée par des comportements humains, parfois difficiles à quantifier. La technologie excelle dans les activités bien délimitées et pour répondre à des questions claires, mais l’humain reste central pour la formulation de problématiques adéquates, la définition de l’objectif final et l’interprétation des résultats. Nous estimons que cette association entre l’intelligence humaine et l’analyse des machines aboutit à des décisions plus judicieuses, plus rapides et mieux informées.




 

L’intelligence collaborative en action

Voici quelques-unes des nombreuses façons de mettre en application l’intelligence collaborative au sein des processus d’investissement :



  • Un ciblage dynamique du risque pour l’ensemble du portefeuille

L’un des éléments clés de notre processus de gestion des risques dans le multi actifs consiste à déterminer le niveau de risque optimal. Des données à la fois systématiques et qualitatives servent à déterminer s’il vaut mieux exposer le portefeuille à un niveau de risque maximal, procéder à une réduction tactique de l’exposition ou mettre en œuvre des stratégies de couverture spécifiques.

Par exemple, à l’approche d’événements planifiés tels que les réunions des banques centrales ou des échéances électorales, nous réduisons le risque de nos portefeuilles si nous pensons que les marchés sous-estiment la probabilité d’une issue négative. Nous sommes ensuite en mesure de repositionner rapidement nos portefeuilles après l’événement pour profiter de la réaction du marché. Il est difficile de saisir ce type d’événement d’un point de vue systématique, en particulier s’il n’existe aucun précédent. Nous nous fions donc au jugement et à l’expérience de notre équipe en la matière.

À titre d’illustration, nous nous attendions à une forte volatilité durant la période du référendum sur le Brexit et à une détérioration du profil de risque/rendement de l’exposition au bêta de marché. Nous avons donc réduit notre exposition au risque en augmentant notre trésorerie avant le vote. Nous avons en outre acheté des options d’achat sur indices européens, afin de générer des performances dans un environnement de marché favorable.


  • Comprendre le risque au sein et entre les classes d’actifs

Nous combinons également des analyses systématiques et discrétionnaires pour évaluer la valeur relative parmi et entre les classes d’actifs. Notre allocation d’actifs fondée sur le risque macro est déterminée principalement par un processus systématique, mais nous surveillons également de près le risque de marché avec des techniques qualitatives et discrétionnaires. Par exemple, nous analysons les cours actuels pour éviter les erreurs d’évaluation des risques extrêmes et contrôlons le positionnement du marché pour déceler les signes de saturation. Nous surveillons également de près les politiques monétaires, dans le but d’anticiper les chocs connexes et de suivre les corrélations entre actifs, afin de mettre en évidence les anomalies de valorisation. Nous avons développé différents outils qui structurent ces évaluations qualitatives :

  • Analyse du carry à un niveau historique et cross-sectionnel pour évaluer les actifs.
  • Suivi du positionnement du marché en analysant le bêta de différentes stratégies et les données de la Commodity Futures Trading Commission (CFTC).
  • Analyse des discours et déclarations des banques centrales du G10 et mise en place d’un « moniteur de fréquence cardiaque » dédié aux principales institutions, telles que la BCE et la Réserve fédérale américaine.
  • Surveillance du comportement des actifs entre eux via des mesures de corrélations globales et une analyse du ratio de Sharpe.

Là encore, l’expérience de nos équipes d’investissement et leur compréhension du marché sont essentielles pour traduire ces informations quantitatives en une meilleure compréhension du risque lié aux actifs, à interpréter ensuite en modifiant nos allocations.



  • Comprendre les risques propres aux actions

Notre expérience de la gestion actions nous a montré que maîtriser le risque d’un portefeuille ne se résumait pas à cibler la volatilité la plus faible. L’analyse systématique ne révèle en effet pas tout sur les risques futurs. Nous avons, pour cette raison, intégré une évaluation discrétionnaire des risques à chaque étape du processus d’investissement. Nous effectuons une analyse approfondie des risques « top-down » et des risques spécifiques à l’entreprise qui sont difficiles à modéliser, notamment :

Top-down Spécifique à l’entreprise
  • Stabilité du pays et risque politique
  • Réglementation sectorielle et paysage concurrentiel
  • Conditions macroéconomiques – inflation, taux d’intérêt
  • Changement de modèle économique
  • Qualité de la comptabilité
  • ESG
  • Valorisation
  • Saturation
  • Qualité de l’équipe dirigeante

 

Cette vision humaine nous permet d’anticiper les nouveaux risques et d’adapter nos portefeuilles en conséquence. Un exemple notable est l’inclusion du risque carbone dans notre processus de gestion à 360°. Les émissions de carbone sont désormais un enjeu global majeur, sous l’impulsion d’une plus grande sensibilisation des investisseurs et des évolutions réglementaires, mais cela n’a pas toujours été le cas, et les modèles systématiques ont encore du mal à anticiper ce risque.


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