Transformer la quantité en qualité

Par: Rune Sollihaug, Mark Stacey et Stephen Way • le 12 décembre 2018
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Les membres de nos équipes de gestion axée sur les données fondamentales, l’investissement quantitatif et le risque discutent de l’utilisation des données pour améliorer les résultats de placement à l’ère numérique.

Qu’est-ce qui explique l’importance croissante des données dans la gestion des placements?

Stephen Way : Les données permettent de simplifier notre univers de placements et nous ont permis d’établir un processus plus rigoureux et systématique au fil des années. L’essentiel se trouve dans la façon d’analyser et d’évaluer les données. 

Mark Stacey : Ce qui importe le plus, c’est le tableau que dressent les données au sujet de la performance des entreprises. Pour prendre des décisions réfléchies, on doit maîtriser cette information.

De quelle façon les données ont-elles transformé votre travail?

Rune Sollihaug : Les informations sont maintenant très détaillées, et l’on met l’accent sur les données à court terme. Par le passé, on s’intéressait très peu à l’exposition aux facteurs, par exemple. Les systèmes sont maintenant plus perfectionnés et nous permettent de produire des rapports exhaustifs.

MS : Les données, dont le nombre et la qualité augmentent, offrent de nombreuses perspectives sur les marchés qu’il serait impossible de dégager au moyen d’une analyse classique des états financiers.

SW : Nous utilisons des données factorielles dans le cadre de notre répartition géographique depuis 1995. À l’époque, nous faisions uniquement appel à un fournisseur externe. Aujourd’hui, les données que nous utilisons proviennent en grande partie de l’équipe d’analyse quantitative de Mark Stacey et nous disposons de plus d’outils pour les décortiquer afin de développer de nouvelles approches.

L’utilisation des données présentet-elle des défis particuliers pour les gestionnaires d’actif?

RS : La précision et la pertinence des données sont cruciales. Sans un processus adéquat de contrôle de la qualité, on risque d’obtenir des données de mauvaise qualité.

MS : Qu’il s’agisse d’états financiers ou de transcriptions de conférences téléphoniques sur les résultats, il est essentiel d’avoir les bonnes sources de données. Il faut aussi être en mesure de comprendre les données, d’en extraire ce qui est pertinent, de les organiser et de les mettre à jour. Elles peuvent facilement vous submerger si vous n’avez pas établi un processus de gestion adéquat.

SW : Il est tout aussi essentiel d’écarter les renseignements non pertinents. L’analyse de données excessives peut « paralyser » le travail pendant des mois. 

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Source : Wikipedia, taille de Wikipedia, au 1er octobre 2018, et service de l’analyse AGFiQ

 

Quelles sources de données utilisezvous? Quelles sont celles auxquelles vous faites confiance?

RS : Il n’y a aucune source de données à laquelle je fais entièrement confiance. Les sources que je considère les plus fiables appliquent des processus d’assurance de la qualité afin de purger et de valider leurs données. 

MS : La confiance peut s’effriter lorsqu’il est question d’intelligence artificielle et de données non structurées provenant d’Internet. Dans le cas de données qui ne proviennent pas d’états financiers, il importe de savoir si elles ont fait l’objet d’une vérification ou si elles sont seulement communiquées par la société, comme c’est souvent le cas pour les données concernant les facteurs environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG).

SW : Étant donné que les cotes ESG sont attribuées par des tiers qui se basent sur une accumulation de données, on ne sait jamais si l’information est mal interprétée à moins de procéder soi-même à une analyse fondamentale pour cerner les points essentiels. C’est pourquoi il est important d’utiliser des données provenant de sources multiples pour faire des recoupements et valider l’information.

Est-il important de disposer de données exclusives?

MS : C’est plutôt la façon dont les données sont utilisées qui importe. L’équipe d’analyse quantitative doit s’assurer de l’exclusivité des modèles et de tous les intrants qu’on utilise pour les alimenter. Ainsi, nous comprenons nos outils et nos données, et nous n’avons pas à nous fier à quelqu’un d’autre si les choses tournent mal.

RS : Il serait certainement avantageux de disposer de données ou de modèles conférant un avantage concurrentiel. 

En quoi un gestionnaire qui s’appuie sur l’analyse quantitative diffère-til d’un gestionnaire qui procède à des analyses fondamentales sur le plan de l’utilisation des données? Comment peuvent-ils apprendre l’un de l’autre?

SW : L’analyse fondamentale utilise des données quantitatives pour faire passer l’univers de placements de 600 titres à un nombre plus raisonnable. On peut aussi utiliser les données pour repérer les « failles » dans nos hypothèses d’investissement, ce qui nous permet de nous concentrer sur les risques potentiels que l’analyse fondamentale, à elle seule, pourrait être lente à déceler.

MS : En tant qu’analystes quantitatifs, nous nous intéressons à de nombreux aspects que Steve Way examine également, comme les flux de trésorerie actualisés, mais nous les traitons différemment. Nous faisons la plus grande partie de notre travail au moment de la création de nos modèles fondés sur des données tandis que celui de M. Way se fait après que ce dernier ait circonscrit son univers de placements au moyen de données.

RS : Je suis d’avis que les deux types de données devraient être utilisés dans les deux processus; il faut déterminer dans quelle mesure on peut y avoir recours. 

De quelle façon les données contribuent-elles à la gestion du risque? 

RS : Les données sont devenues essentielles pour quelqu’un qui, comme moi, gère les risques de nombreuses stratégies. Elles doivent cependant être précises, car même une petite différence peut entraîner des inexactitudes importantes dans les rapports qui sont produits.

SW : Les données sont en train de devenir des éléments déterminant qui favorisent la gestion du risque. Elles jettent une lumière essentielle sur les contributions au risque actif, les corrélations au sein du portefeuille et les analyses de scénarios. 

MS : Les données nous aident à approfondir notre connaissance des facteurs qui contribuent au risque dans un portefeuille. Elles nous permettent ainsi de déterminer et d’établir les expositions au risque qui sont acceptables tout en contrôlant celles que l’on veut éviter.

SW : Je ne suis pas certain que des termes comme « risque actif » et « écart de suivi » aient fait partie de mon jargon il y a dix ans. La barre est haute : on s’attend désormais à ce que les données soient utilisées pour comprendre, gérer et expliquer les divers risques auxquels est exposé un portefeuille.

La société AGFiQ Gestion de l’actif (AGFiQ) représente une collaboration entre des professionnels de l’investissement issus des sociétés Gestion de placements Highstreet (Highstreet), gestionnaire de portefeuille inscrit au Canada, et FFCM, LLC (« FFCM »), conseiller inscrit aux États-Unis. Cette collaboration constitue l’équipe d’investissement quantitatif.

Les commentaires que renferme le présent document sont fournis à titre de renseignements d’ordre général basés sur des informations disponibles au 7 décembre 2018 et ne devraient pas être considérés comme des conseils personnels en matière de placement, une offre ou une sollicitation d’achat ou de vente de valeurs mobilières. Nous avons pris les mesures nécessaires pour nous assurer de l’exactitude de ces commentaires au moment de leur publication, mais cette exactitude n’est pas garantie. Les conditions du marché peuvent changer et le gestionnaire de portefeuille n’accepte aucune responsabilité pour des décisions de placement prises par des individus et découlant de l’utilisation ou sur la foi des renseignements contenus dans ce document. Nous invitons les investisseurs à obtenir les conseils d’un conseiller financier.

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Date de publication : le 12 décembre 2018