Comment construire un portefeuille allocation d’actifs via l’intelligence artificielle ?

information fournie par Le Cercle des analystes indépendants •02/05/2024 à 08:10

François d'Hautefeuille

Evariste Quant Research

Cofondateur & président

https://www.evariste-quant-research.com/

Voir tous ses articles

(Crédits photo : Freepik / rawpixel.com - )

L'allocation d'actifs est le socle de tout investissement financier. L'intelligence artificielle peut permettre de dynamiser ce type de gestion pour en limiter les risques.

Pourquoi construire une allocation d'actifs ?

La décision la plus importante pour un investisseur est de savoir définir son profil de risque et le maintenir dans les aléas du marché. L'erreur la plus classique d'un investisseur non averti est d'acheter sur les plus hauts et de couper ses pertes sur les plus bas. De fait, il est souvent difficile de garder son calme au milieu d'une tempête financière.

Quelles sont les alternatives de risque de portefeuille ?

On peut définir trois types principaux de profil de risque : dynamique, équilibré et prudent.

1. Le risque dynamique est défini par une allocation statique 80/100% en actions et 20/0% en obligations. Le risque de perte maximal est donc autour de 40% La volatilité autour de 15/20%. Le ratio de Sharpe autour de 0.3/0.5. Le rendement long terme espéré est donc autour de 6/8% avant frais.
2. Le risque équilibré est défini par une allocation statique 60% actions et 40% obligations. Comme le risque de perte maximale des actions est autour de 40%, le risque de perte maximale d'un portefeuille équilibré statique est autour de 24%. Ceci suppose que la décorrélation par les obligations ne fonctionne pas bien, ce qui est le cas actuellement. La volatilité autour de 6/10%. Le rendement long terme espéré autour de 4/5% avant frais.
3. Le risque prudent est défini par une allocation statique de 30% en actions et 20% en obligations et 50% en monétaire. Le risque de perte maximale est environ 2 fois plus faible qu'un portefeuille équilibré. Il est donc autour de 12%. Le rendement long terme espéré est autour de 2/3% avant frais. La volatilité attendue est autour de 4/5%.

Comment choisir le profil de risque ?

La plupart des investisseurs ont tendance à choisir leur niveau de risque en fonction du risque de perte maximale. Ils cherchent à limiter leurs pertes à moins de 10%. Ceci implique une allocation prudente. De ce fait, le rendement long terme espéré est faible autour de 2/3%. Sur les niveaux de taux actuels, on a des rendements sans risques attractifs autour de 4% via des fonds monétaires ou des dépôts à terme de maturité courte.

Les conseillers financiers proposent donc souvent une allocation 60% actions / 40% obligations. De fait, cette allocation a longtemps montré sa robustesse. Elle reposait sur la décorrélation voire anti-corrélation entre les obligations d'Etat et les actions. Dans les crises financières, les investisseurs réduisent leur effet de levier sur les placements financiers en remboursant leurs emprunts financiers (« deleveraging »). Ceci diminue la masse monétaire. Toute dette remboursée détruit de la monnaie directement et aussi indirectement par le multiplicateur bancaire. De ce fait, les banques centrales achètent des obligations pour créer de la monnaie et stabiliser ainsi la masse monétaire. Ceci se traduit par des hausses des prix des obligations d'Etat dans les périodes de baisse des actions

Quel nouveau paradigme de marché ?

Depuis la crise COVID, ce paradigme est invalidé. La renormalisation des taux vers leur taux naturel permet de sortir du piège à la liquidité des taux zéros dans lequel était tombé les économies occidentales (« japonification des économies »). Les obligations ne jouent plus leur rôle d'actif de protection.

Pour cette raison, nous n'utilisons plus d'obligations ou de fonds en Euros pour contrôler le risque d'un profil équilibré. Les fonds monétaires nous semblent plus adaptés dans ce nouveau paradigme. Ils ont un rendement de 4%, une garantie en capital. Leur point faible est qu'ils dépendent des taux de la BCE. Mais là encore, on voit bien que la BCE n'ose pas baisser ses taux tant que la FED ne le fait pas. Or, la FED semble reporter de plus en plus loin une baisse des taux trop sur anticipée.

De ce fait, on a vu le paradoxe d'une sous performance de profils prudents et dynamiques par rapport à des profils plus risqués contre toute attente. De fait, les gérants ayant surpondéré les obligations dans les portefeuilles ont détruit beaucoup de performance pour leurs investisseurs les plus conservateurs.
Pour les profils dynamiques, le choix de l'allocation en actions est fondamental. Sur les trois dernières années, la plupart des fonds actifs actions européennes ont sous performé l'EuroStoxx 50 et le CAC 40. Les plus grands gérants n'ont pas été capables à s'adapter au changement de paradigme lié à la crise COVID.

Des actions d'hyper croissance comme le luxe (LVMH et Hermès), ou l'intelligence artificielle (ASML Holding, BSE Semi-Conducteurs), voire la santé (Novo Nordisk) ont accaparé la performance de l'indice, laissant derrière les dinosaures « value » comme Siemens, ou bien des actions du secteur bancaire. On peut ainsi parler d'une Nasdaquisation de l'EuroStoxx 50. Ce changement de paradigme a un impact important sur la performance relative d'un profil équilibré.

Pour ces raisons, nous avons privilégié les actions technologiques (Nasdaq, JP Morgan US Technology Fund, Fidelity World Technology Fund) par rapport à des gérants actifs en actions européennes. Pour ces dernières, nous avons privilégié le fonds Prévoir, un des rares fonds à gestion active qui ait réussi à battre l'indice EuroStoxx 50. Enfin, nous utilisons aussi beaucoup le Fidelity World Fund, un fonds très lié à l'indice MSCI World. Ceci permet de décorréler au mieux le portefeuille et donc s'adapter au mieux à tous les scénarios de marché.

Quel processus d'allocation d'actifs via l'intelligence matricielle ?

L'intelligence artificielle permet de programmer via des algorithmes une partie du processus d'investissement classique en allocation d'actifs.

1. Tout d'abord, il faut définir un univers d'investissement actions / obligations qui couvre suffisamment l'univers global pour bien capter la rotation des liquidités. De fait, le monde financier est un monde relativement fermé et limité vu l'ampleur considérable des liquidités mondiales. Les grandes masses d'actifs sont ainsi les actions USA, Europe, Emergents, Immobilières et Monde. Pour les obligations, les grandes masses sont les obligations d'Etat, les obligations haut rendement, les convertibles, les obligations internationales et les convertibles. On peut simplifier cet univers de 10 classes d'actifs en deux classes, les actions internationales et les obligations internationales.
2. Ceci nous amène à la deuxième étape d'un processus d'allocation d'actifs. Il faut identifier dans chaque classe d'actifs les fonds les plus performants. On part ainsi de la base des unités de compte des grands contrats d'assurance via par exemple le système Quantalys. On peut alors lancer des algorithmes top down qui permettent d'identifier 2 ou 3 fonds qui surperforment.
3. Dans une troisième étape, on va chercher à identifier quels sont les actifs les plus susceptibles de rester dans une tendance haussière. Souvent, les allocataires utilisent des approches macroéconomiques. Mais l'expérience montre que ces analyses sont souvent déficientes dans les nouveaux paradigmes de marché que nous traversons. L'intelligence artificielle permet d'adopter une autre voie en partant du langage du marché et non pas de l'expertise des analystes. Elle permet ainsi de décrypter le langage caché du marché, expression de l'intelligence collective de tous les acteurs financiers et non pas seulement des analystes ou des médias.

Le graphe suivant montre la performance d'un contrat d'assurance vie Evariste géré par des algorithmes d'intelligence artificielle depuis 2010. On remarque que la perte sur 2020 lors de la crise COVID a été limitée à environ 2% contre 12% pour une allocation d'actifs équilibré monde. La performance cumulée est de plus de 10% en ligne avec une allocation équilibrée mais avec un risque plus limité.

Source : Evariste Quant Research

Source : Evariste Quant Research

Quels scénarios de marché pour les semaines qui viennent ?

Nos allocations ont été fortement réduites en risque depuis le vote du budget de la défense de 90 Mds USD le Congrès Américain. Un analyste financier n'a pas à décrypter les arcanes de la géopolitique mondiale. Un citoyen peut s'étonner que l'Occident lance des conflits au même moment avec la Russie, l'Iran et potentiellement la Chine. On peut trouver d'autres raison à cette augmentation du risque financier :

1. Les actions hyper croissance ont eu des performances 2024 exceptionnelles contre toute attente, en particulier tout l'éco système autour de l'IA et de NVidia (ASML Holdings, Taiwan Semi-Conducteurs, BE Semi Conductors, etc..)
2. « Sell in May and go away until the Derby Day », cet adage célèbre se réalise une fois de plus; Il repose sur un cycle des liquidités et aussi de l'appétence au risque des gérants financiers
3. La hausse de l'or malgré des taux réels élevés peut indiquer une pression non identifiée dans le système financier. On peut remarquer que les mines d'or n'ont pas de performances exceptionnelles contrairement aux derniers chocs pétroliers.
4. La hause des prix de l'énergie peut être vue par certains comme une solution au réchauffement climatique.

Conclusion

L'allocation d'actifs est la partie la plus importante d'un investissement financier. Nous recommandons des profils de risque dynamiques voire équilibrés pour bien profiter de la hausse des marchés et ne pas voir une part trop importante de la performance potentielle limitée par les frais d'investissement.
L'intelligence artificielle permet de programmer les processus d'investissent traditionnels via des algorithmes. On peut ainsi construire un portefeuille alternatif aux fonds profilés traditionnels.

Nos allocations actuelles ont été fortement réduites en risque depuis le vote du budget militaire par le Congrès Américain. Nous recommandons actuellement une grande prudence sur les marchés financiers et privilégions les placements monétaires.

François d'Hautefeuille est le fondateur d'Evariste Quant Research, un cabinet indépendant d'analyse et de recherche financière basée sur des solutions d'Intelligence Artificielle appliquées à la gestion d'actifs. s
Disclaimer.
Cette analyse financière n'est pas un conseil en investissement. Evariste Quant Research et leurs clients peuvent détenir des titres mentionnés dans cette analyse