AGFiQ : Intellect rigoureux

Les données sont partout.

Le volume augmente de manière exponentielle et nous inonde. Jamais auparavant nous n’avons possédé autant de connaissances, mais si nous ne les comprenons pas, celles-ci sont inutiles. Le véritable potentiel des données réside dans la manière de les déchiffrer et de les mettre en application. Les données doivent être comprises et interprétées de façon intelligente. Nous jugeons important de rassembler plusieurs esprits – notre intelligence humaine – pour tirer de réelles observations à partir des chiffres. Cette dimension humaine exige de la rigueur. Notre processus repose sur la croyance suivante : pour penser différemment, nous devons nous organiser différemment. Nous avons conçu un modèle multidisciplinaire, transparent et créatif. Nous appliquons une approche rigoureuse guidée par trois principes : le partage des informations, une démarche mesurée et la responsabilisation active. Nous favorisons le partage des informations. C’est pourquoi nous travaillons avec un groupe diversifié de spécialistes titulaires de doctorats dans différents domaines, de la finance et de l’économie à l’astrophysique. Nous comprenons les processus et adoptons une démarche mesurée. C’est pourquoi nous avons créé une approche systématique unique à la recherche factorielle pour nos solutions quantitatives. Nous croyons en la responsabilisation active. C’est pourquoi nous avons élaboré notre propre base de données exclusive et de pointe à l’échelle mondiale. Dans une conjoncture de marché de plus en plus complexe et en constante évolution, la discipline compte plus que jamais. Grâce à AGFiQ, notre intelligence humaine procure de la stabilité à vos placements, peu importe de quoi l’avenir sera fait.

QUANTITATIF | 28 JUIN 2019

Comprendre les données alternatives

 

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Voyages de chefs d’entreprises, mots-clics en tête sur les réseaux sociaux, transcriptions de conférences sur les résultats, images satellite de parcs de stationnement... Il ne fait aucun doute que les données alternatives constituent la dernière tendance en matière d’investissement.

 

Elle est bien révolue, l’époque où les gestionnaires d’actifs s’amusaient à analyser, en une fraction de seconde, des montagnes de données tirées d’états financiers. Ils préfèrent aujourd’hui puiser et décortiquer des sources d’informations moins traditionnelles, et ce, afin d’obtenir un angle de vue unique, de même qu’un avantage concurrentiel.

Pourtant, malgré la promesse de changement et d’alpha, les données alternatives comportent des défauts. Les gestionnaires les plus astucieux sauront faire la part des choses et établir des paramètres appropriés, afin d’intégrer l’utilisation de ces données à un processus d’investissement complet de plus grande envergure.

Si les données alternatives semblent finalement prendre leur essor, leur avènement s’inscrit dans le cadre de l’évolution des mégadonnées, un concept qui remonte à 1890, lorsque les cartes perforées ont commencé à être utilisées pour aider au recensement en temps opportun aux États-Unis.

Dès le début, et pendant la majeure partie du siècle dernier, les ensembles de données se composaient d’informations qui, à l’instar des statistiques du recensement, étaient clairement définies et enregistrées de façon précise. Peu à peu, ces ensembles structurés ont gagné en complexité, au rythme des grandes avancées technologiques.

Dernièrement, l’univers des données s’est élargi pour inclure d’autres sources d’informations alternatives nettement moins structurées. Cette explosion est due au développement de l’Internet et de l’Internet des objets, mais aussi à l’apprentissage machine et à l’intelligence artificielle (IA), autant d’innovations qui aident à relier de façons inédites et intéressantes des informations disparates.

On distingue généralement deux types de données alternatives : les non structurées, c’est-à-dire les informations sans organisation ni définition claire, comme les formats audio, vidéo et les publications sur les réseaux sociaux; et les semi-structurées, qui présentent certains éléments d’organisation facilitant leur analyse, mais qui sont dépourvues d’une définition claire ou qui se présentent dans un ordre aléatoire.

 

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Les investisseurs jouent un rôle de premier plan dans la mise à l’épreuve de ces données. Selon les dernières estimations du cabinet de recherche Aite Group, les dépenses des marchés des capitaux liées aux données relatives devraient atteindre 901 millions $US d’ici 2021 (contre 252 millions $US en 2013). Dans une enquête récente, le cabinet fait remarquer que ces données deviennent de plus en plus essentielles pour ceux qui « cherchent à gagner un avantage concurrentiel, à l’heure où les informations financières sont omniprésentes et où les analyses d’investissement demeurent sensiblement homogènes. »

Au début, l’intérêt pour les informations non structurées s’est principalement concentré sur l’imagerie satellite de terres agricoles ou de parcs de stationnement de centres commerciaux, car celle-ci peut permettre de mesurer en temps réel l’offre et la demande, pour ensuite déclencher des signaux relatifs aux marchés.

On voit également un intérêt croissant pour les données obtenues à partir des transcriptions des conférences des sociétés sur leurs résultats, qui servent à évaluer la confiance des dirigeants. Une étude publiée en début d’année par Bank of America Merrill Lynch note qu’un type d’algorithme servant à décoder les éléments de langage flous est utilisé comme marqueur fiable pour déclencher la vente d’un titre et qu’il pourrait accroître les rendements annualisés de 6 %.

D’autres algorithmes déjà utilisés ou en cours de conception visent des objectifs similaires, mais suivent des approches légèrement différentes. AGFiQ met au point son propre modèle, qui consiste à traiter simultanément des milliers de transcriptions de conférences sur les résultats par le prisme du langage, de façon à établir un barème de la confiance au sein d’un univers de titres propre à chaque secteur. La note obtenue dans le cadre de ce barème dépend du ton général du discours, à savoir si le vocabulaire employé est plutôt optimiste ou pessimiste.

Si l’imagerie satellite et les transcriptions des résultats ont acquis une certaine crédibilité auprès des investisseurs, d’autres sources de données semi ou non structurées accessibles au moyen de recherches sur Internet ou sur les réseaux sociaux sont jugées moins fiables dans l’ensemble, en raison de la grande difficulté à déterminer s’il s’agit d’informations exploitables ou d’un simple « bruit ».

 

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Par exemple, l’accès à des millions de commentaires Twitter publiés par tout autant de contributeurs pourrait constituer une source particulièrement attrayante pour prendre la température des marchés. Mais à l’ère des fausses nouvelles, comment les investisseurs peuvent-ils s’assurer de la véracité de ces commentaires?

Le service Google Flu Trends illustre par ailleurs les limites du moteur de recherche en matière de prédiction des épidémies de grippe. Cet outil, censé aider à la gestion de la santé publique, avait été présenté en 2008 dans un article de la revue Nature et prévoyait de recenser le nombre et la portée des recherches liées à la grippe dans certaines zones géographiques. Or, les résultats se sont souvent révélés erronés, notamment parce que la mesure portait uniquement sur les recherches effectuées, et non pas sur les raisons de ces recherches.

Cet exemple met en lumière les difficultés inhérentes au traitement des données alternatives, particulièrement pour les investisseurs faisant appel à des tiers. S’il peut être utile, voire souvent nécessaire, de s’en remettre à des tiers, les investisseurs doivent parfois accorder leur confiance à l’aveugle, compte tenu d’un manque de transparence et de compréhension des paramètres utilisés pour la collecte des données. Par ailleurs, les données fournies par des tiers étant vendues à grande échelle, et non de façon exclusive, elles peuvent entraîner un risque de concentration et miner le potentiel qu’elles présentent au fil du temps.

Forts de 20 ans d’expérience en investissement quantitatif, nous estimons que le fait de constituer et d’alimenter nos propres ensembles de données est souvent le seul gage de légitimité et de fiabilité concernant l’exactitude des informations. Il s’agit certes d’une tâche titanesque pour certains, mais les gestionnaires qui visent au delà de leurs compétences actuelles et qui envisagent d’employer des chercheurs ou de constituer leur propre équipe de traitement des données bénéficieront certainement d’un avantage.

À vrai dire, c’est dans le facteur humain – et non informatique – que pourrait résider la clé qui permet de traiter la montagne d’informations accessibles en un seul clic. En diversifiant leurs compétences, les équipes de gestion de placements sont bien mieux préparées à compiler, analyser et exploiter efficacement les données. Mais comme tout autre outil, les données alternatives, une fois qu’elles sont vérifiées et approuvées, ne valent que ce que le processus d’investissement en place est capable d’en tirer.

Enfin, à mesure que la connaissance de ce domaine s’améliore, les nouveaux ensembles de données à tester et les secteurs dignes d’intérêt s’imposent avec plus d’évidence. Il sera notamment possible de déterminer dans quelle mesure les données alternatives doivent peser dans le processus de décisions par rapport aux autres formes de données, ou de savoir s’il vaut mieux utiliser ces données à des fins stratégiques ou tactiques, selon la conjoncture. Quoi qu’il en soit, les gestionnaires en mesure de trouver le juste équilibre obtiendront les résultats les plus probants.

Grant Wang

Grant Wang, M.A. (Econ.), Ph.D., CFA

Vice-président principal, cochef des investissements, Highstreet*, et chef de la recherche AGFiQ

Stephen Duench

Stephen Duench, CFA

Vice-président et gestionnaire de portefeuille, Highstreet*

Stewart Boxall

Stewart Boxall

Gestionnaire du développement technologique et analyste, Highstreet*

* Gestion de placements Highstreet, une filiale d’AGF.

Les commentaires que renferme le présent document sont fournis à titre de renseignements d’ordre général basés sur des informations disponibles au 10 mai 2019 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.

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 AGF Investments LLC (anciennement FFCM LLC). Cette collaboration constitue l’équipe d’investissement quantitatif.

La Société de Gestion AGF Limitée (« AGF »), un émetteur assujetti au Canada, est une société indépendante formée de sociétés en propriété exclusive de gestion d’actifs diversifiés à l’échelle mondiale. Les filiales de Placements AGF sont Placements AGF Inc. (« PAGFI »), AGF Investments America Inc. (« AGFA »), Gestion de placements Highstreet (« Highstreet »), AGF Investments LLC (anciennement FFCM LLC) (« AGFUS »), AGF International Advisors Company Limited (« AGFIA »), AGF Asset Management (Asia) Limited (« AGF AM Asia »), Doherty & Associates Ltd. (« Doherty ») et Cypress Capital Management Ltd. (« CCM »). PAGFI, Highstreet, Doherty et CCM sont inscrites à titre de gestionnaires de portefeuille auprès de diverses commissions des valeurs mobilières canadiennes, de même qu’auprès d’autres organismes canadiens. AGFA et AGFUS sont inscrites aux États-Unis à titre de conseillers en placement. AGFIA est réglementée par la Central Bank of Ireland et est inscrite auprès de l’Australian Securities & Investments Commission. AGF AM Asia est inscrite à Singapour à titre de gestionnaire de portefeuille. Les filiales faisant partie de Placements AGF gèrent plusieurs mandats comprenant des actions, des titres à revenu fixe et des éléments d’actif équilibrés.

Date de publication : 27 mai 2019

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