Recherche

Notre approche

La recherche d’aujourd’hui constitue la performance de demain. Fort de ce principe, la recherche académique fait partie intégrante du travail des gérants de portefeuille au sein d’Unigestion. Nous avons une longue tradition dans l’application de méthodes de recherche scientifique afin de créer des stratégies innovantes pour nos clients. Notre approche de la recherche, fondée sur la collaboration, nous a amené à constituer un réseau solide et étendu de chercheurs universitaires et de praticiens du secteur, afin de générer et de développer de nouvelles idées. Nous sommes organisés autour de quatre grands piliers afin favoriser cette fécondation croisée de la recherche :

  • Le ‘Research & Innovation Lab’ conseille le Comité exécutif sur les principales initiatives stratégiques de recherche intra-entreprises, en déterminant les ressources appropriées et la mise en place des technologies.
  • Notre ‘Academic Advisory Board’ nous permet de bénéficier des contributions de chercheurs universitaires indépendants de premier plan sur les questions économiques et d’investissement auxquelles sont confrontés les investisseurs.
  • Chaque ligne d’investissement suit un programme de recherche spécifique déterminé tous les ans, impliquant l’ensemble des professionnels de l’investissement et entrant dans l’évaluation annuelle de leur performance.
  • Le ‘Quant Infrastructure Committee’ est en charge de la conception d’une plateforme quantitative efficace intégrant les meilleures normes technologiques actuelles.

Nous contribuons également à l’organisation de conférences de recherche rassemblant des universitaires et des praticiens académiques afin de favoriser les échanges d’idées, comme l’Annual Private Markets Research Conference. Nous nous employons également à inspirer la nouvelle génération de talents en offrant des stages de recherche et des prix universitaires à des étudiants, comme la bourse en finance pour les femmes pour le Master of Financial Engineering de l’EPFL.

Fondations académiques

Research and Innovation Lab

Coordonne les principales initiatives de recherche au niveau du groupe

Contribue aux programmes de recherche des lignes d’investissement

Encourage la collaboration entre les experts de la recherche au sein de l’entreprise

Academic Advisory Board

Formalise les liens avec le monde universitaire

Offre une perspective académique sur des questions économiques et d’investissement

Soutient les échanges avec le milieu universitaire par la participation à des événements internes ou ouverts au public

Recherche par lignes d’investissement

Un programme de recherche annuel pour chaque ligne d’investissement entrant dans les critères d’évaluation individuels (KPI)

Axé sur l’amélioration des processus d’investissement

Développement de nouvelles solutions d’investissement

Une recherche sur mesure pour nos clients

Quant Infrastructure Committee

Prend en charge le développement d’une plateforme quantitative efficiente et évolutive

Intègre des technologies de pointe et innovantes

La recherche d’aujourd’hui détermine la performance de demain

Proposer des stratégies internes de recherche

Projet

Objectif

Résultat


Evolution des Nowcasters

Intégrer dans nos indicateurs de signaux macro, les « news », via l’application de méthodologies d’intelligence artificielle

Chercher à améliorer le caractère actif de nos indicateurs macroéconomiques Nowcaster en ajoutant des signaux de sentiment macro

La mise en œuvre des signaux Newcaster de sentiment à côté des signaux Nowcaster dans nos processus d’investissement multi-assets


Machine Learning appliqué au Private Equity

L’utilisation d’algorithmes de Machine Learning afin de prévoir le rendement des fonds et des entreprises de Private Equity basés sur des données structurées (ex : rapport financier des gérants et des entreprises) et non-structurées (ex : basé sur les news), la date non structurée et le sentiment des managers sur leur activité.

Scoring de tous les fonds recensés en cours de collecte

Sélection efficace des fonds à examiner par les analystes :

  • 700 fonds revus par nos algorithmes
  • 300 fonds testés suite à sélection
  • 70 % de véracité sur la selection algorithmique

ESG Scoring

Concevoir une méthodologie interne d’évaluation ESG pour les entreprises

Élaborer un indicateur ESG aligné sur notre processus d’investissement en actions autour de la gestion active du risque

La mise en œuvre d’indicateurs dans nos processus d’investissement en actions du point de vue du risque. Nous avons pris en compte les différences des enjeux ESG par secteur et intégré l’impact des controverses, le cas échéant.