seance 11 - gestion de fonds Flashcards
Quelle est la différence entre l’analyse de scénario et l’analyse de sensibilité ?
- L’analyse de scénario: permet de se concentrer sur des périodes critiques pour évaluer comment l’exposition à certains risques aurait affecté la performance. L’accent est alors mis sur l’environnement de marché.
- l’analyse de sensibilité: met l’accent sur les hypothèses et les paramètres de la stratégie pour évaluer sa robustesse.
- l’analyse de sensibilité est plutôt complémentaire puisqu’elle seconde le backtesting ou les analyses de scénarios.
Parmi les énoncés suivants, lequel illustre le mieux la relation entre la fréquence de rééquilibrage et les coûts de transaction?
A- Changer la fréquence de rééquilibrage de trimestrielle à semestrielle augmentera probablement les coûts de transaction.
B- Changer la fréquence de rééquilibrage de hebdomadaire à mensuelle augmentera probablement les coûts de transaction.
C- Changer la fréquence de rééquilibrage de semestrielle à trimestrielle diminuera probablement les coûts de transaction.
D- La fréquence de rééquilibrage n’a aucun effet sur les coûts de transaction.
E- Aucune de ces réponses
E- Aucune de ces réponses
Les coûts de transactions augmentent avec la fréquence des rééquilibrages.
Ainsi il serait plus élevé en passant par exemple de mensuel à hebdomadaire.
Décrivez le processus de simulation d’investissement historique dans un contexte de périodes avec un historique mobile.
- On optimise un portefeuille en fonction des données des 3 dernières années
- puis on applique les décisions pour la période suivante.
- processus répété à chaque période pour simuler des décisions dans le temps.
Utiliser des données économiques qui sont publiées avec un retard et des révisions potentielles peut induire quel type de problème au backtesting ?
comment peut-on résoudre le problème ?
- un biais d’anticipation puisque les informations n’étaient pas disponibles pour la période qu’elles représentent.
- Effectivement, ces données sont publiées pour une période de référence, mais leur évaluation prend un certain temps puisqu’elles requiert la récolte d’informations et le traitement des données.
Un analyste rassemble des données dans le but d’effectuer des prévisions. Il constate que les prévisions de son modèle en échantillon sont presque parfaites alors qu’hors échantillon, les prévisions sont loin de la réalité.
Quel serait le problème potentiel de l’analyste ?
- biais d’exploitation des données en ayant surentraîner son modèle en échantillon.
- lorsqu’on cherche trop à avoir des résultats significatifs à l’intérieur de l’échantillon en effectuant de nombreuses transformations ou ajustements, le danger est de surentraîner le modèle et capturer des dynamiques seulement propres à l’échantillon.
Quelles critiques pourraient-on formuler contre le backtesting sur un historique mobile ?
- suppose que les performances passées sont susceptible de se répéter dans le futur.
- performance passée = pas garante de la performance à venir.
- historique mobile pourrait être trop court et mal représenter certaines dynamiques importantes (périodes de crise financières dans les marchés financiers)
Dans quels contexte effectuer une analyse de scénarios historiques peut s’avérer plus pertinente qu’effectuer un backtesting sur tout l’historique ?
- permet de mieux évaluer les risques spécifiques à des scénarios pour mieux comprendre comment une stratégie aurait performé
- dynamiques sont susceptibles de changer lors d’importants changements structurels à l’instar de ceux relatifs à la croissance économique (PIB), inflation et les taux d’intérêt.
Quel est l’objectif de l’analyse de sensibilité d’une stratégie d’investissement suite à un backtesting ?
- de valider la robustesse des hypothèses et paramètres utilisés.
- Si stratégie robuste = léger incrément dans les hypothèses et paramètres ne devrait PAS changer les conclusions quant à la performance de la stratégie
Pourquoi dit-on que le backtesting offre une certaine rigueur pour accepter ou rejeter une stratégie d’investissement ?
- puisqu’elle évalue la performance d’une stratégie en analysant si elle aurait produit des résultats souhaitables dans différents contextes de marché en utilisant des données historiques
- essaie de répliquer un processus d’investissement réel
différence entre gestion active et gestion passive
- Gestion active: Battre le marché, superperformer par rapport à un benchmark
- Gestion passive: Répliquer la performance d’un benchmark avec une erreur de suivi (tracking error) le plus faible possible
décrit la gestion active
- coûts assez élevés pour identifier et analyser les investissements potentiels
- frais de transaction peuvent être aussi élevés
- Si marché très efficient = peu de succès
- Le stock picking regarde l’identification d’actifs qui vont superperformer (à acheter) ou sous-performer (à vendre) à travers:
✓ L’analyse fondamentale
✓ L’analyse quantitative
✓ L’analyse technique - Le market timing regarde les anticipations des mouvements de marché:
✓ Le modèle de la FED
✓ Le CAPE - exploite les sur/sous-évaluations de façon différente (presque contraire), en considérant les performances à venir: effet stabilisateur
dans la gestion active, on fait aussi la distinction entre deux approches.
nomme et décris ces 2 approches
- Approche descendante (top-down) : commence par l’état macro-économique, puis secteurs et types d’actifs, ensuite titres individuels
- Approche ascendante (bottom-up): identifie directement titres individuels qui vont réaliser un rendement exceptionnel
décrit la gestion passive
- 4 méthodes de gestion passive: réplication pure, réplication par échantillonnage, réplication par optimisation, réplication synthétique
- réplication souvent automatisée (frais bas)
- transactions quand-même nécessaires pour:
✓ Verser dividendes, coupons
✓ Rééquilibrer portefeuille de réplication à intervalles réguliers si l’indice est équipondéré
✓ Rebalancer après fusion/acquisition
✓ Ajuster portefeuille quand composition de l’indice change - amplifie le risque systémique (effet amplificateur):
✓ Les sociétés dont la capitalisation boursière augmente prennent plus de poids dans le portefeuille de réplication. Titres de plus en plus chers
✓ Les autres sociétés subissent l’effet opposé. Titres de plus en plus sous-évalués
nomme les 4 méthodes de gestion passive et décris les
1- Réplication pure: le fonds achète tous les actifs de l’indice benchmark dans les mêmes proportions
2- Réplication par échantillonnage: utiliser seulement une partie (représentative) des actifs dans l’indice: coûts de transaction inférieurs mais plus d’erreur
3- Réplication par optimisation: utiliser un modèle à facteurs pour la réplication
4- Réplication synthétique: produits dérivés (comme des swaps ou des futures) pour reproduire la performance d’un indice sans détenir directement les actifs
ll existe un 3e style de gestion qui est un intermédiaires entre les 2 (active et passive)
nomme le et décris le
- Gestion «smart beta»
- capture une prime de risque de marché (gestion active), en suivant des règles d’investissements claires définie à l’avance (gestion passive)
la gestion smart beta utilise des stratégies axées vers :
1 -
2-
- La recherche de rentabilité:
* Stratégies «Coeur»
✓ Stratégies Valeur
✓ Stratégies Croissance
* Stratégies thématiques - La réduction du risque
* Minimum variance et faible volatilité
* Risk parity et Maximum diversification
* Stratégies multi-facteurs
décrit plus en détails les stratégies coeur de la recherche de rentabilité de la gestion smart beta
- Stratégies valeur: acheter des titres «délaissés» et les vendre quand ils franchissent un seuil fixé à l’avance
✓ ratio cours/bénéfices faible - Stratégies croissance: titres avec potentiel de croissance futur important (non pris en compte dans le prix)
✓ book-to-market < 1
décrit plus en détails les stratégies thématiques de la recherche de rentabilité de la gestion smart beta
- Stratégies Momentum: exploiter l’appréciation d’un titre déjà en cours
- Stratégies à haut rendement (du dividende): taux de dividende supérieur au benchmark
- Stratégies à thématique responsable: inclure les critères ESG
- Stratégies dédiées aux petites capitalisations: profiter des small caps
décrit plus en détails la réduction de risque de la gestion smart beta
en nommant et décrivant les stratégies
- Stratégie Minimum variance: utiliser l’optimisation pour construire un portefeuille avec variance minimale
- Stratégie faible volatilité: construire un portefeuille avec volatilité plus faible que le benchmark en utilisant des actifs peu volatiles
- Stratégie Risk parity : pondérer le portefeuille pour que chaque titre contribue au risque du portefeuille de façon égale
- Stratégie Maximum Diversification: maximiser la diversification par rapport au benchmark
décrit ce qu’est un fond indiciel
- Fonds de placement qui reproduit un indice boursier ou une stratégie d’investissement
- outil simple, efficace et peu coûteux
- souhaite diversifier leur portefeuille et bénéficier des rendements globaux d’un marché.
- adapté aux stratégies d’investissement à long terme (minimisation des coûts est essentielle)
➢ Ces fonds sont négociés en bourse!
➢ Certains mettent en place une stratégie basée sur l’effet de levier (coefficient)
donne un exemple de stratégie long-short:
Un gestionnaire de portefeuille estime les paramètres d’un titre i selon le modèle factoriel utilisant le rendement du marché comme seul facteur de risque et obtient la relation suivante:
ri = 0.04 + 1.4rtxs + ei
Il aimerait profiter du alpha de 4% sans être exposé aux fluctuations du marché (au facteur de risque)
Que peut-il faire?
Pour éliminer le risque de marché provenant d’une position longue, il peut former un autre portefeuille dans lequel il prendra une “position courte” dans l’indice boursier TSX.
