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 | 9 mai 2019

Mégadonnées : transformer la quantité en qualité

 

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L’utilisation des données dans le but d’améliorer les résultats de placements à l’ère numérique, tant pour les gestionnaires adeptes d’une démarche quantitative que pour ceux partisans d’une approche fondamentale

 

Pour beaucoup au sein de la communauté financière, mégadonnées riment uniquement avec investissement quantitatif. Après tout, quelle démarche est la plus à même de traiter la masse croissante de renseignements désormais disponibles en un seul clic, si ce n’est celle qui permet de collecter et de trier des données factuelles et chiffrées à l’aide de puissants modèles informatiques, pour ensuite prendre des décisions de placement?

Pourtant, alors que les mégadonnées continuent de convaincre les adeptes de l’investissement quantitatif, elles séduisent également les gestionnaires tournés vers une approche fondamentale qui cherchent de nouveaux moyens d’évaluer les occasions de placement, tout en réduisant le risque.

Par conséquent, la démarcation qui existait autrefois entre ces deux styles de gestion et qui était source de tensions vole aujourd’hui en éclats. Un partage des informations a désormais lieu et permet d’exploiter plus efficacement la prolifération des données sous toutes leurs formes.

Les membres des équipes d’investissement quantitatif et fondamental d’AGF se sont récemment réunis pour discuter de leur collaboration et de la façon dont ils utilisent et partagent les données, dans le but d’améliorer leurs processus d’investissement respectifs.

 

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.

Stephen Duench : On peut affirmer sans contredit que les données constituent l’aspect essentiel de toute analyse de placement. Ces dernières décennies, l’ampleur des données utilisées aux fins de la gestion des placements a explosé et ce n’est que ces dernières années que l’on a commencé à saisir leur importance dans le cadre d’un processus de placement d’investissement solide.

mark stacey quote

 

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.

SD : Comme j’ai bâti toute ma carrière autour de l’investissement quantitatif, j’ai toujours reconnu le pouvoir des données, mais aussi l’importance de la qualité. Plus les données sont solides, plus l’analyse est fiable.

 

L’utilisation des données présente-t-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 médiocres.

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.

SD : Pour les gestionnaires qui font appel à des tiers, le principal défi consiste à faire confiance à ces derniers. Or, il me paraît difficile de compter les yeux fermés sur une source que l’on n’a pas créée. À mesure que l’investissement quantitatif gagne du terrain, la production et la compilation de ses propres données s’imposent comme le seul gage de fiabilité.

Quelles sources de données utilisez-vous? 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.

SD : Dans le cadre de notre processus d’investissement et de notre analyse des placements, je ne me fie qu’à des données qui ont fait l’objet d’une vérification, d’une recherche et d’une application à l’interne. Mais même une telle sélection ne garantit pas la qualité, tant que des processus de surveillance de la qualité ne sont pas en place.

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-t-il 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 a 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, et ce, dans n’importe quel rapport.

SW : Les données sont en train de devenir des éléments déterminants 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.

SD : Je crois que l’un ne va pas sans l’autre. La gestion du risque est souvent la porte d’entrée qui mène de nombreux gestionnaires partisans d’une approche fondamentale à l’analyse quantitative des données. Alors que l’industrie est de plus en plus conquise par les processus de gestion du risque, d’autres méthodes d’analyse des données pourraient bien, elles aussi, connaître le même engouement.

Mark Stacey

Mark Stacey, MBA, CFA®

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

Stephen Way

Stephen Way, CFA®

Vice-président principal et gestionnaire de portefeuille

Stephen Duench

Stephen Duench, CFA®

Vice-président et gestionnaire de portefeuille, Highstreet*

Rune Sollihaug

Rune Sollihaug, CFA®, CIPM

Vice-président, Analyse du risque et des portefeuilles

* 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 1er 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 : 13 mai 2019

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