Intelligence Artificielle et fonds alternatifs
L’univers de la gestion quantitative s’intéresse à l’intelligence artificielle (IA) depuis un bon moment déjà. Il a pourtant fallu attendre quelques années avant de pouvoir vérifier la congruence entre cette approche innovante de la gestion des données et la complexité des marchés financiers. En 2020-2021, après 4 ans à enquêter sur ce terrain, nous avons commencé à voir des signes de maturité et des résultats constructifs. Au quatrième trimestre 2021, après un temps d’attente de 5 ans sans exposition aux stratégies quantitatives, nous avons décidé de nous positionner sur quelques stratégies liées à l’IA. Nous avons ensuite renforcé notre allocation à ce segment au premier trimestre 2022 pour, à la fin du deuxième trimestre 2022, atteindre 20% de l’allocation de la stratégie en fonds alternatifs non corrélés.
L’une des caractéristiques les plus intéressantes de ces stratégies est évidemment leur capacité d’auto-apprentissage, tant en ce qui concerne leurs erreurs que leurs bonnes idées. Ceci permet également de composer avec l’un des aspects plus complexes du comportement des marchés : les fenêtres de temps. La capacité à augmenter ou à réduire certains segments d’un portefeuille, en fonction non seulement de la classe d’actifs, d’une tendance ou du momentum, mais aussi de l’aspect temporel d’une transaction, confère une robustesse indéniable à une stratégie de gestion. C’est là précisément une des forces de l’IA, qui exige une approche non linéaire et multidimensionnelle, en d’autres termes des interactions non intuitives
Pour autant, un aspect important de notre travail, lorsque nous sélectionnons de telles stratégies, est d’éviter de cumuler le même type de risque simplement parce que ces stratégies ajoutent de la valeur pour elles-mêmes. L’IA et la manière dont on l’aborde peuvent permettre à une stratégie d’éviter la dégradation de son pouvoir de prédiction… le grand ennemi des gérants quantitatifs.
Notre graphique montre qu’il est bien possible de trouver des stratégies non corrélées aux marchés classiques grâce à leur technique avancée de gestion des données, mais aussi, chose presque aussi importante, des stratégies non corrélées entre elles. Une partie de cette diversification peut facilement être obtenue au moyen d’une exposition à des classes d’actifs différenciées, mais l’élément clé réside dans la finesse avec laquelle les gérants exploitent la puissance de l’IA tout en visant un alpha positif.
Les quatre gérants qui font maintenant partie de notre allocation stratégique présentent de telles caractéristiques quantitatives et constituent un atout précieux dans les conditions de marché très difficiles que nous connaissons cette année.
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