L\u2019analyse quantitative appliqu\u00e9e \u00e0 la finance commence une nouvelle mutation gr\u00e2ce aux \u00e9volutions technologiques et \u00e0 un acc\u00e8s toujours plus facile aux donn\u00e9es, que ces donn\u00e9es concernent les produits financiers ou les clients. Ces \u00e9volutions ouvrent de nombreuses perspectives et permettent d\u2019envisager une finance plus proche des besoins des clients.<\/p>\n
La finance quantitative\u00a0: une science en \u00e9volution rapide<\/strong><\/p>\n La premi\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration de l\u2019analyse quantitative s\u2019est concentr\u00e9e sur la collecte de donn\u00e9es financi\u00e8res critiques et sur leur exploitation statistique. D\u00e8s les ann\u00e9es 70, les mod\u00e8les math\u00e9matiques et statistiques mod\u00e9lis\u00e9s sur des ordinateurs de plus en plus performants ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour la cr\u00e9ation de produits financiers, permettant de multiplier l\u2019offre. Les produits financiers sont devenus chaque ann\u00e9e plus nombreux et plus vari\u00e9s. Si l\u2019on prend l\u2019exemple des seuls Organismes de placement collectif (OPC), il en existe aujourd\u2019hui plus de 11\u00a0000 d\u00e9clin\u00e9s en plus de 49 000 versions, commercialis\u00e9s en France (source Quantalys).<\/p>\n Pour s\u2019y retrouver, des \u00e9conomistes ont d\u00e9velopp\u00e9 des mod\u00e8les de s\u00e9lection de produits financiers bas\u00e9s sur l\u2019analyse des donn\u00e9es financi\u00e8res dynamiques en les comparant \u00e0 des indices ou des moyennes de cat\u00e9gories de produits. Les donn\u00e9es utilis\u00e9es sont essentiellement les cotations\/valeurs liquidatives et les distributions. Ces mod\u00e8les, toujours coupl\u00e9s \u00e0 la mont\u00e9e en puissance des ordinateurs, ont permis l\u2019analyse de bases de donn\u00e9es financi\u00e8res complexes et des calculs sophistiqu\u00e9s dans des d\u00e9lais tr\u00e8s courts. La deuxi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration de l\u2019analyse quantitative est apparue avec Internet. Tirant parti de ces possibilit\u00e9s d\u2019analyse, les premiers robo-advisors sont apparus dans les ann\u00e9es 2000. Ils se sont d\u00e9mocratis\u00e9s jusqu\u2019\u00e0 nos jours, \u00e0 d\u00e9faut trop souvent de se perfectionner.<\/p>\n La d\u00e9mocratisation des robo-advisors<\/strong><\/p>\n La plupart des robo-advisors se contentent d\u2019automatiser les process d\u2019investissement en se substituant au conseiller financier. Ils proposent gr\u00e2ce \u00e0 un questionnaire client de d\u00e9terminer le profil de l\u2019investisseur, puis l\u2019orientent vers un portefeuille de produits financiers adapt\u00e9s \u00e0 ce profil et \u00e0 ses besoins d\u2019investissement parmi un choix de 3 ou 5 types de portefeuille mod\u00e8les pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9s. Ces portefeuilles mod\u00e8les sont \u00e9labor\u00e9s par une \u00e9quipe de g\u00e9rants, qui peuvent s\u2019aider d\u2019outils d\u2019analyse quantitative pour les construire et les faire \u00e9voluer.<\/p>\n Les principaux crit\u00e8res d\u2019analyse du profil client utilis\u00e9s aujourd\u2019hui sont\u00a0: l\u2019\u00e2ge et la situation familiale, le patrimoine du client, ses connaissances financi\u00e8res et son aversion au risque. Celle-ci peut se d\u00e9composer en aversion \u00e0 la perte et aversion \u00e0 la volatilit\u00e9 des produits financiers qui, bien que statistiquement li\u00e9es, sont deux perceptions diff\u00e9rentes chez la plupart des investisseurs. Pour d\u00e9terminer la typologie d\u2019investissement adapt\u00e9e, il faut ajouter au profil client son objectif d\u2019investissement, qui prend principalement en compte le montant de l\u2019investissement compar\u00e9 au patrimoine global, le but de l\u2019investissement (pr\u00e9parer sa retraite, placer de la tr\u00e9sorerie, anticiper une d\u00e9pense connue, etc\u2026.) et surtout son horizon de placement probable.<\/p>\n Les robo-advisors accompagnent ainsi le conseiller ou le client pour lui permettre de souscrire \u00e0 un produit adapt\u00e9 et conforme \u00e0 la r\u00e8glementation en vigueur, mais sans qu\u2019il n\u2019y ait d\u2019intelligence \u00e0 proprement parler. Les renforcements successifs de la r\u00e9glementation sur la vente de produit financier ayant abouti \u00e0 la r\u00e9glementation europ\u00e9enne MIFID II (Markets in Financial Instruments Directive<\/em>), ont quasiment impos\u00e9 ces outils d\u2019analyse dans les process d\u2019investissement pour les professionnels (banques, conseillers financiers, \u2026).<\/p>\n Les robo-advisors plus complets int\u00e8grent dans la cha\u00eene de conseil la cr\u00e9ation dynamique de portefeuilles sur mesure en travaillant sur l\u2019allocation et la s\u00e9lection de produits de mani\u00e8re dynamique et non discr\u00e9tionnaire. Les deux leviers de performance \u00e9tant la d\u00e9termination tactique (court terme) et strat\u00e9gique (long terme) d\u2019une allocation d\u2019actifs d\u2019une part, et la s\u00e9lection de produits financiers d\u2019autre part. Seuls les plus perfectionn\u00e9s des robo-advisors vont jusqu\u2019\u00e0 la s\u00e9lection des produits financiers en allant rechercher la surperformance de la gestion active, l\u00e0 o\u00f9 la plupart se contentent d\u2019utiliser des produits indiciels de type ETF pour minimiser les frais. Les robo-advisors de s\u00e9lection sont aussi au c\u0153ur du d\u00e9bat \u00ab\u00a0gestion financi\u00e8re active versus gestion financi\u00e8re passive\u00a0\u00bb que l\u2019on peut r\u00e9sumer par\u00a0: un fonds g\u00e9r\u00e9 activement est-il capable de g\u00e9n\u00e9rer une surperformance financi\u00e8re sup\u00e9rieure \u00e0 ce qu\u2019il co\u00fbte (ses frais) sur le long terme ou vaut-il mieux utiliser des produits indiciels qui \u00e9conomisent les frais\u00a0?<\/p>\n Certains des robo-advisors actuels sont capables de faire une s\u00e9lection coh\u00e9rente de produits financiers en gestion active et d\u2019aller chercher un suppl\u00e9ment de performance. La recherche dans ce domaine permet d\u2019esp\u00e9rer encore une progression de leur efficience. Mais celle-ci sera toujours confront\u00e9e \u00e0 la nature chaotique et auto-compensatrice des march\u00e9s financiers dans un univers \u00e0 somme finie.<\/p>\n Mais, parall\u00e8lement \u00e0 la recherche de performance, il est maintenant important pour ces robo-advisors de s\u2019adapter aux \u00e9volutions soci\u00e9tales et \u00e0 l\u2019usage de la finance qui en d\u00e9coule.<\/p>\n En effet, le mode de cr\u00e9ation des produits financiers et leur mode de s\u00e9lection doivent int\u00e9grer le souhait des nouveaux investisseurs\u00a0: choisir et ma\u00eetriser le timing et la typologie de ses investissements. Au-del\u00e0 du couple risque\/performance et des produits sectoriels et g\u00e9ographiques actuels, il y a une vraie demande pour des produits d\u2019investissement correspondant aux besoins et envies des investisseurs. Et cela est valable bien au-del\u00e0 des produits ESG (Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance) actuellement populaires.<\/p>\n Entre les entreprises, les clients particuliers et institutionnels, les besoins et la demande de produits d\u2019investissement couvrent un tr\u00e8s large panel dont les principaux axes sont\u00a0: le niveau de risque et de perte maximum, la dur\u00e9e de d\u00e9tention, la cat\u00e9gorie d\u2019investissement, le niveau de diversification et de d\u00e9corr\u00e9lation ainsi que le niveau et le type d\u2019ESG. Ces crit\u00e8res peuvent bien s\u00fbr se combiner, permettant de construire une offre sur mesure encore plus vari\u00e9e.<\/p>\n Cette vari\u00e9t\u00e9 doit en revanche \u00eatre accompagn\u00e9e d\u2019une information encore plus transparente sur les produits, mais aussi sur les cons\u00e9quences de l\u2019agr\u00e9gation de ces produits, c\u2019est-\u00e0-dire du comportement global de ces produits une fois mix\u00e9s entre eux.<\/p>\n La finance doit donc adapter son offre et le timing de ses offres aux investisseurs et \u00e0 leurs besoins, tout comme Netflix, pour l\u2019audiovisuel, a su r\u00e9pondre \u00e0 la demande des spectateurs avec la diversit\u00e9 et la disponibilit\u00e9 de ses programmes.<\/p>\n Finance Quantitative\u00a0: la nouvelle g\u00e9n\u00e9ration<\/strong><\/p>\n Les nouveaux mod\u00e8les d\u2019analyse quantitative doivent int\u00e9grer ce nouveau paradigme et c\u2019est \u00e0 leur port\u00e9e, gr\u00e2ce \u00e0 deux grands facteurs\u00a0: l\u2019acc\u00e8s \u00e0 l\u2019information et des mod\u00e8les d\u2019analyse toujours plus puissants.<\/p>\n L\u2019information, qui est au c\u0153ur de l\u2019analyse quantitative, est chaque jour plus accessible, que ce soit pour les donn\u00e9es financi\u00e8res ou les donn\u00e9es sur les investisseurs. Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019\u00e9volution de la r\u00e9glementation, les \u00e9metteurs sont oblig\u00e9s de communiquer de plus en plus pr\u00e9cis\u00e9ment sur leurs produits financiers. Et ces donn\u00e9es sont accessibles gr\u00e2ce \u00e0 de bien meilleures normes et interconnexions entre les diff\u00e9rents acteurs. Cela sera encore am\u00e9lior\u00e9 demain avec l\u2019\u00e9mergence de r\u00e9seaux de communication d\u2019informations financi\u00e8res et d\u2019investissements d\u00e9mat\u00e9rialis\u00e9s et d\u00e9centralis\u00e9s \u00e0 base de blockchain.<\/p>\n D\u00e8s \u00e0 pr\u00e9sent, il est possible d\u2019acc\u00e9der, en plus des donn\u00e9es dynamiques et r\u00e9glementaires, \u00e0 des caract\u00e9ristiques plus pr\u00e9cises. Ces donn\u00e9es comme les frais, les classifications par type de produits (cat\u00e9gories), les caract\u00e9ristiques d\u2019investissement, les modalit\u00e9s et timing de souscription, permettent d\u2019enrichir les crit\u00e8res quantitatifs purement financiers. L\u2019acc\u00e8s aux compositions pr\u00e9cises des sous-jacents des produits, m\u00eame s\u2019il s\u2019am\u00e9liore, se heurte encore au secret de fabrication demand\u00e9 par certains g\u00e9rants. Mais ceci peut \u00eatre compens\u00e9 par des analyses statistiques \u00e0 base de r\u00e9gressions.<\/p>\n Pour les donn\u00e9es sur les clients, les plateformes digitales sp\u00e9cialis\u00e9es en investissement qui ont \u00e9merg\u00e9 depuis quelques ann\u00e9es permettent de comprendre les app\u00e9tences des investisseurs et leurs besoins. Elles g\u00e8rent couramment entre 30\u00a0000 et 200\u00a0000 investisseurs de diff\u00e9rents types, ayant des investissements compris entre 10\u00a0K\u20ac et plusieurs millions, permettant une exploitation statistique significative. Les donn\u00e9es utilisateurs trait\u00e9es de mani\u00e8re anonyme permettent d\u2019avoir un bon panorama des dur\u00e9es d\u2019investissement recherch\u00e9es, ainsi que des risques tol\u00e9r\u00e9s et bien s\u00fbr des cat\u00e9gories et des caract\u00e9ristiques des produits recherch\u00e9s. Ces analyses donnent de fait aux investisseurs, les moyens d\u2019influer sur l\u2019offre. On observe d\u2019ailleurs que, plus l\u2019information est accessible, compr\u00e9hensible et d\u00e9taill\u00e9e, plus les investisseurs vont vers des solutions sur mesure et offensives avec un niveau de risque sup\u00e9rieur.<\/p>\n Les mod\u00e8les d\u2019analyse de leur c\u00f4t\u00e9 sont \u00e9galement toujours plus performants et sont capables de g\u00e9rer cette information tr\u00e8s riche, dans des d\u00e9lais tr\u00e8s courts. Pour ces donn\u00e9es, les capacit\u00e9s de traitement des ordinateurs actuels et les algorithmes statistiques avanc\u00e9s prennent l\u00e0 encore tout leur sens. Les mod\u00e8les bas\u00e9s sur l\u2019apprentissage peuvent s\u2019av\u00e9rer int\u00e9ressants sur la partie client o\u00f9 l\u2019on peut envisager d\u2019identifier des comportements et des besoins pour apporter une r\u00e9ponse adapt\u00e9e parmi un arbre de d\u00e9cision complexe, combinant la mod\u00e9lisation patrimoniale (gestion des probl\u00e9matiques fiscales, de pr\u00e9voyance et de transmission) et financi\u00e8re.<\/p>\n L\u00e0 o\u00f9 la r\u00e9glementation pousse certains acteurs du march\u00e9 \u00e0 proposer des offres d\u2019investissement st\u00e9r\u00e9otyp\u00e9es, la finance quantitative et les robo-advisors qui en sont une des \u00e9manations permettent d\u2019envisager une offre de qualit\u00e9 vraiment adapt\u00e9e aux besoins et aux d\u00e9sirs du client.\u00a0 Elle permet \u00e9galement d\u2019offrir le niveau d\u2019information n\u00e9cessaire sur des offres complexes, et leur projection financi\u00e8re en termes de performance, de risque et de perte. Un autre aspect est le faible co\u00fbt de revient de ces solutions. L\u2019automatisation des process d\u2019investissement, de la s\u00e9lection de produits et de la g\u00e9n\u00e9ration d\u2019information et de suivi, permet de d\u00e9placer les zones de co\u00fbt de l\u2019offre d\u2019investissement. La finance quantitative permet ainsi, de mani\u00e8re contre-intuitive, par l\u2019\u00e9conomie qu\u2019elle g\u00e9n\u00e8re dans la chaine de proposition, de renforcer la relation entre l\u2019investisseur et le conseiller financier, cette relation essentielle \u00e0 la d\u00e9mocratisation de l\u2019investissement \u00e9tant aujourd\u2019hui n\u00e9glig\u00e9e.<\/p>\n La finance quantitative a donc de belles perspectives devant elle. Aux chercheurs et aux concepteurs d\u2019en faire un usage intelligent pour r\u00e9concilier la finance avec les investisseurs et lui redonner un sens.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L\u2019analyse quantitative appliqu\u00e9e \u00e0 la finance commence une nouvelle mutation gr\u00e2ce aux \u00e9volutions technologiques et \u00e0 un acc\u00e8s toujours plus facile aux donn\u00e9es, que ces donn\u00e9es concernent les produits financiers ou les clients. Ces \u00e9volutions ouvrent de nombreuses perspectives et permettent d\u2019envisager une finance plus proche des besoins des clients. 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