Hypothèse des marchés adaptatifs: Guide de survie des écosystèmes financiers

Comment devrions-nous voir les marchés? Sont-ils efficaces, irrationnels ou légèrement biaisés?

, proposé par les professeurs Charles E. et Susan T. Harris de la MIT Sloan School of Management et directeur du Laboratoire d’ingénierie financière du MIT.

Son nouveau livre est. Dans cette interview, Lo explique l'inspiration de la théorie AMH, discute de son application dans la construction d'outils de portefeuille et de la réglementation financière et explique pourquoi un processus de prise de décision doit prendre en compte l'élément humain.

Nathan Jaye, CFA: Comment décrivez-vous l'AMH?

Andrew W. Lo: L'idée maîtresse de l'hypothèse de marchés adaptatifs est que les marchés financiers sont davantage régis par les lois de la biologie que par les lois de la physique. Il existe cinq principes de base des marchés adaptatifs:

1. Les gens agissent dans leur propre intérêt.
2. Les gens font des fautes.
3. De ces erreurs, ils apprennent, s’adaptent et innovent.
4. Lorsqu'ils expérimentent et échouent ou réussissent, le processus de sélection naturelle opère sur les individus, les institutions et les marchés, tout comme il opère sur les bactéries, les limaces de mer et les chimpanzés.
5. Ce processus évolutif est ce qui détermine la dynamique des marchés financiers.

L'AMH applique le cadre de la biologie évolutive à des contextes financiers spécifiques. Si vous suivez cette perspective jusqu’à ses conclusions logiques pour une question donnée de la finance, vous obtiendrez des réponses très différentes de ce que vous obtiendriez d’une hypothèse de marché efficace (EMH) ou d’une perspective de finance comportementale.

Comment?

Voici un exemple: Comment devriez-vous déterminer votre répartition de l’actif entre actions et obligations? Selon l’EMH, les prix reflètent pleinement toutes les informations disponibles. Il ne sert donc à rien d’essayer de choisir des gagnants ou des perdants ou de choisir le bon moment pour le marché. Vous devez simplement tenir compte de vos préférences en matière de risque, de votre âge, de votre revenu et du type de retraite que vous aimeriez avoir, puis formuler votre répartition de l'actif en actions et en obligations afin de maximiser vos chances d'atteindre ces objectifs.

L’AMH commence par observer qu’il n’ya pas de rendement garanti sur les actions ou les obligations. Leur performance dépend des conditions de marché particulières, et ces conditions évoluent avec le temps. En d’autres termes, il y a des périodes où les actions vont bien, et il y a des périodes où les actions ne vont pas bien. Donc, si votre objectif est de prendre votre retraite avec un niveau de richesse particulier, vous devez gérer votre allocation d'actifs de manière dynamique. Lorsque les rendements attendus des marchés boursiers sont plus élevés, vous voudrez vous pencher davantage vers les marchés des actions; Lorsque les rendements attendus des marchés boursiers seront plus faibles, vous vous tournerez davantage vers les obligations.

Comment pouvez-vous savoir à quoi ressembleront les rendements attendus? En surveillant l’ensemble de l’écosystème financier – le nombre d’individus et d’institutions qui investissent dans des actions cherchant à retirer de l’argent et à le placer dans des obligations. En considérant les marchés financiers comme un écosystème, nous pouvons comprendre la relation entre la performance des investissements et les interactions de différents types d’investisseurs. Vous ne pourrez peut-être pas chronométrer les marchés au jour le jour, mais vous pouvez certainement voir les tendances sur des périodes de détention plus longues.

Existe-t-il des outils de mesure des écosystèmes?

Nous avons certains outils, mais ils ne sont pas idéaux car nous n’avons pas collecté toutes les données nécessaires pour les utiliser. Par exemple, au cours des 10 dernières années, de très nombreux actifs ont été investis dans des fonds indiciels passifs et (fonds négociés en bourse). Il n’est donc pas surprenant que ces produits passifs aient généré des rendements positifs attendus. Ce genre de tendance vous indique que les marchés des actions vont continuer à bien se comporter – jusqu'à ce que nous soyons confrontés à une sorte de désorganisation du marché. Et si nous pouvions mesurer une telle perturbation au début de son développement? En mesurant les interactions des investisseurs et des négociants sur le marché à des fréquences plus élevées et à une micro-échelle, nous pouvons élaborer de bien meilleures projections de ce qui va se passer.

Mais nous n’en sommes pas encore très bons, car nous ne considérons pas les marchés financiers comme le type de système que je viens de décrire. Nous ne collectons pas les bons types de données. Nous mesurons les prix et d’autres facteurs économiques fondamentaux, qui ne sont peut-être pas les seuls facteurs, ni même les plus importants, qui stimulent les marchés.

Quels facteurs devrions-nous suivre?

Imaginez si nous étions des écologistes essayant d'étudier l'écosystème de la forêt amazonienne. Comment pourrions-nous commencer? L’approche adoptée pour l’étude des écosystèmes financiers est sensiblement la même.

Je commencerais par suivre les différents espèce des acteurs des marchés financiers. Quand je dis «espèce», je le pense beaucoup comme un biologiste. Une espèce est une collection d'animaux qui partagent certains traits et se comportent de manière similaire. Les fonds de pension, par exemple, semblent se comporter de manière similaire en raison de points communs entre leurs fonctions juridiques et financières. Les fonds de couverture se comportent également de la même manière, même si leurs styles de placement diffèrent. La première chose à faire est donc d’identifier et de cataloguer les différentes espèces financières – fonds de pension, hedge funds, fonds communs de placement, banques, courtiers en valeurs mobilières, sociétés d’assurance, etc. – et de dresser un inventaire de la taille, des taux de croissance et autres caractéristiques de chacun.

Quelle est la prochaine étape?

Une fois que nous avons catalogué et mesuré les différentes espèces, nous devons comprendre leur comportement. À quelle fréquence les fonds de pension prennent-ils des décisions d'investissement? À quelle fréquence les révisent-ils? Quelles sont leurs tolérances au risque? Quels sont leurs objectifs financiers? Y a-t-il certains actifs dans lesquels ils peuvent investir (et d'autres) qui sont interdits?

Si nous faisions cela, nous découvririons que les fonds de pension peuvent investir dans la plupart des titres cotés en bourse, mais ils doivent respecter certaines contraintes. Ils ont des obligations fiduciaires et ne peuvent donc pas investir dans des titres de créance de qualité inférieure. Leurs besoins en liquidités les empêcheront d’investir dans une large fraction de leurs avoirs dans des fonds de couverture illiquides, et ainsi de suite.

En étudiant chacune de ces espèces du marché financier, nous pouvons avoir une idée de la façon dont elles se comporteront probablement dans différentes conditions de marché. Si nous agrégons ensuite toutes ces espèces, nous commençons à avoir une idée claire de la tendance des marchés financiers et de la manière dont ils réagiront probablement aux chocs du marché.

Quelle quantité de ces données est disponible?

La majeure partie est disponible, ici et là. Mais aucun référentiel central ne collecte et ne conserve toutes les données. C’est vraiment le défi. En fait, dans certains cas, les données ne sont même pas sauvegardées. Ils sont générés et conservés pendant une courte période, puis éliminés simplement pour réduire les coûts de stockage.

Par exemple, certaines institutions financières enregistrent certaines transactions commerciales pendant cinq ans seulement. Ainsi, si, il y a huit ans, ils traitaient avec une contrepartie donnée, certaines informations potentiellement utiles concernant le comportement de cette contrepartie pendant les négociations ou après la conclusion d'un accord seraient perdues. Si nous pouvions examiner systématiquement ces enregistrements, nous pourrions peut-être proposer des informations et des algorithmes très précieux pour améliorer nos processus opérationnels.

La rédaction de ce livre vous a-t-elle aidé à élaborer la théorie AMH?

Absolument. Lorsque vous devez articuler une idée dans un langage non technique, cela vous oblige à la comprendre beaucoup plus profondément que jamais auparavant. Bien que j'avais évidemment une idée assez claire de ce que je voulais dire, le processus de rédaction a été extrêmement utile pour cristalliser les liens entre l'AMH et les autres disciplines. J'ai également acquis de nombreuses connaissances sur l'application de l'AMH à de nombreux contextes que je n'avais pas encore pris en compte, dont plusieurs vont bien au-delà de la finance.

Quelles ont été vos nouvelles idées?

L'une des choses que j'ai découvertes est le fait que l'intelligence humaine fonctionne de la même manière que les moteurs de recherche Internet. Cette idée, issue de la littérature sur les neurosciences et l'intelligence artificielle, a des implications étonnamment vastes, non seulement pour la finance, mais pour la vie en général.

Dans les années 1970 et 1980, alors que le domaine de l'IA commençait tout juste à démarrer, l'idée principale était le «système expert», un logiciel qui imiterait l'intelligence humaine. Qu'il s'agisse d'algèbre au lycée, de diriger un missile guidé sur sa cible ou de faire jouer un bras robotique au ping-pong, ces systèmes experts étaient des logiciels complexes qui implémentaient des algorithmes mathématiques sophistiqués pour anticiper et apporter des réponses optimales à toute éventualité.

Les systèmes experts utilisaient très peu les données, car à cette époque le stockage était assez coûteux; Nous n’avions rien de comparable au «Big Data» d’aujourd’hui. Le logiciel était très complexe, mais l’utilisation des données était relativement limitée. Les systèmes experts d’aujourd’hui ont complètement inversé cette tendance. Les algorithmes que nous utilisons aujourd'hui sont, par comparaison, relativement simples et la quantité de données que nous traitons est extraordinairement grande.

Après avoir étudié l'IA et essayé de modéliser divers types de prise de décision financière par un algorithme, je me suis rendu compte que les humains prennent les décisions de la même manière que les moteurs de recherche modernes. Nous avons de vastes réserves de données – les expériences que nous avons vécues dans notre vie – et nous utilisons des algorithmes très simples pour faire des prédictions et décider des actions à prendre. Je me souviens de ce qui s’est passé dans mon passé et, sur la base de ces preuves, je vais extrapoler l’issue probable de la situation actuelle et choisir le meilleur plan d’action.

C’est ainsi que nous nous adaptons à diverses circonstances. Cela nous permet de prendre des décisions très rapidement. Si nous essayons d’analyser chaque situation et d’optimiser chaque résultat possible de la même manière que l'optimisation rationnelle Homo economicus d’optimiser, nous aurions été mangés par un lion.

En fait, nous ne le faisons pas. Ce que nous faisons, c'est compter sur le Big Data pour faire des prévisions. Une grande partie de nos cerveaux est consacrée à la mémoire et nous nous appuyons sur nos expériences passées pour procéder à une extrapolation très rapide – dans de nombreux cas sans aucune information ni délibération analytique détaillée. C’est ce que j’entends par sous-titre «L’évolution financière à la vitesse de la pensée»: au lieu d’évoluer d’une génération à la fois, une seule personne peut parcourir plusieurs générations d’idées et choisir celle qui lui semble la meilleure, en se basant sur ses expériences passées. .

Le problème est le suivant: bien que ce mécanisme fonctionne pour nous maintenir en vie, il n’est pas toujours le mécanisme de prise de décision idéal pour déterminer notre allocation d’actifs. Là réside le défi de comprendre les limites de la cognition humaine et de développer des systèmes pour améliorer ce processus.

Comment avez-vous intégré cette idée dans l'AMH?

Se concentrer sur le comportement humain m'a permis de tout rassembler. J'ai réalisé qu'il y a beaucoup de disciplines différentes qui ont une chose en commun – nous, Homo sapiens. Le comportement humain est le dénominateur commun de l'anthropologie, de la sociologie, de l'économie, de la psychologie et de la biologie. Quand j’ai réalisé que la prise de décision financière n’était qu’un aspect de la Humain prise de décision, j’ai (commencé) à réfléchir plus largement à la façon dont les gens prennent leurs décisions et à leur modélisation, à la fois analytiquement et biologiquement.

Comment la reconnaissance de notre humanité peut-elle améliorer la prise de décision?

Nous pouvons nous améliorer en reconnaissant d’abord que dans de nombreux cas, nous prenons des décisions avec émotion, et non de manière rationnelle. Nous devons prendre en compte les réactions émotionnelles qui déterminent finalement notre comportement dans certaines circonstances. Tout produit financier que nous concevons – ou tout plan d'investissement que nous décidons de mettre en œuvre – doit prendre en compte l'élément humain.

Peux-tu être plus précis?

Si une personne se rend compte qu’elle risque de «paniquer» – c’est un terme technique – si elle perd plus de 10% de son portefeuille, elle doit l’intégrer à sa planification. Elle doit réfléchir au type d’actifs qu’elle détiendra – qui ne perdront pas plus de 10% au cours d’une période donnée, ou s’ils le font, elle disposera d’un plan d’urgence pour faire face au facteur de panique. Ce plan peut être aussi simple que: "Quand, je panique, je vais convertir mes investissements en liquidités", mais dans ce cas, une partie encore plus importante de ce plan est: "Après une période de temps déterminée, Je vais remettre mon argent dans ces actifs. "

Nous devons créer des plans d'investissement qui s'adaptent aux conditions du marché et tenez également compte de nos faiblesses et émotions personnelles. Au lieu de cela, ce que les gens font maintenant, c’est leur conseiller financier qui leur dit d’acheter et de conserver pour le long terme et ils sont critiqués comme des «investisseurs à court terme» ou «de l’argent chaud» quand ils paniquent. Cela peut être approprié pour un automate, mais ce n'est pas un conseil utile pour un humain, car nous ne pourrons pas le suivre. Lorsque le marché boursier baisse de 25%, nous volonté réagir d'une manière ou d'une autre; c’est la réalité de la nature humaine.

Vous adressez-vous à des investisseurs personnels ou professionnels?

Tous les deux. Les investisseurs personnels et professionnels sont à la fois Homo sapiens. À présent, les investisseurs professionnels disposent de beaucoup plus d'outils pour faire face à certains de ces défis, mais ils doivent encore faire face à leurs propres défis. Les défis humains sont tout aussi difficiles à gérer pour les investisseurs institutionnels que pour les investisseurs individuels. Ils prennent juste une forme différente.

L’AMH est-elle un successeur à l’EMH et à la finance comportementale?

Je n’utilise pas le mot successeur car il implique une sorte de critique des deux. Je pense en fait que l’AMH réconcilie et intègre l’EMH avec la finance comportementale. Les anomalies comportementales et les marchés efficaces sont les faces opposées d'une même pièce: elles reflètent la double nature du comportement humain. Le fait est que parfois nous sommes rationnels et parfois émotionnels. Habituellement, nous sommes un peu des deux.

AMH réconcilie les marchés efficients avec la finance comportementale de manière cohérente sur le plan interne et satisfaisant sur le plan intellectuel, en créant une vision plus holistique des marchés. Alors peut-être que de cette façon, c’est un successeur. Mais c’est un successeur qui reprend les deux théories et crée une perspective plus complète; cela ne veut pas dire que ces théories sont fausses. Ils ne se trompent pas. Ils sont juste incomplets. Ils ne postulent pas tout le temps. L'AMH montre à quel point ils peuvent coexister de manière heureuse et productive lorsque vous examinez le comportement humain d'un point de vue biologique.

Quelle a été la réaction de l’universitaire et financier?

Les réponses ont différé selon les publics. L’industrie a réagi favorablement, principalement parce que tous les acteurs du monde des affaires comprennent que l’adaptation est la clé de la survie. Ils voient l'évolution se dérouler sous leurs yeux, jour après jour et année après année.

Quand ils apprennent l'existence de l'AMH, tous ceux qui ont déjà négocié pour gagner leur vie – ou qui ont exploité un fonds de couverture – répondent immédiatement: «Oui, exactement. C’est exactement ce qui se passe. »La théorie semble bien mieux en mesure de prévoir les résultats de divers types de circonstances et d’environnements de marché que la finance comportementale ou les marchés efficients.

Cependant, le monde académique est beaucoup plus sceptique – principalement parce que la théorie n’a pas été présentée sous une forme purement mathématique et que les universitaires en finance ont tendance à être très quantitatifs. Ainsi, le modèle CAPM, le modèle d'évaluation des options Black – Scholes – Merton et EMH ont tous une expression mathématique formelle, alors que la théorie de l'évolution n'était pas mathématiquement précise lorsqu'elle a été proposée pour la première fois par Darwin (je ne pense pas qu'il équation unique en À propos de l'origine des espèces).

Maintenant, vous pouvez certes quantifier l'évolution, comme l'ont fait de nombreux biologistes et écologistes de l'évolution depuis Darwin, mais l'énoncé de la théorie est en réalité trompeur et intuitif: les forces de la concurrence, de l'innovation et de la sélection naturelle dictent la dynamique de la population. Les universitaires ont été moins disposés à adopter l’AMH simplement parce qu’il est si tôt que nous n’avons pas formulé beaucoup d’incidences mathématiques.

Comment pourrions-nous construire des outils de portefeuille AMH?

Au lieu de dire aux investisseurs qu’ils ne devraient pas paniquer – c’est-à-dire combattre leur propre instinct, pourquoi ne pas créer des outils de portefeuille qui les aideront à surmonter ces périodes très difficiles et très difficiles? Aidons-les à faire face au facteur de panique de manière plus productive.

Ces outils incluent des protocoles de gestion du risque adaptatifs qui mesurent et gèrent le risque de manière beaucoup plus dynamique, réduisent les portefeuilles pendant les périodes de forte volatilité et les redimentionnent lorsque la pointe de la volatilité s'atténue. Ils incluent également des modèles de facteurs dynamiques pour mesurer les expositions communes entre les avoirs des investisseurs, où les charges factorielles varient dans le temps et reflètent les changements dans l’importance relative des facteurs au fil du temps. Enfin, ces outils comprennent également des plates-formes logicielles interactives permettant de mesurer régulièrement les préférences des investisseurs, de surveiller les changements d'objectifs, de désirs et de contraintes tout au long de leur vie et de leur évolution.

Qu'en est-il de la réglementation adaptative?

Les régulateurs sont également humains; cela signifie qu'ils sont également soumis aux influences des conditions du marché. Lorsque les marchés sont solides et que tout semble stable, il est très difficile de demander aux régulateurs de «prendre le choc». Il n'y a pas de moyen facile de motiver ce genre de comportement auto-correcteur, car lorsque les choses vont si bien, qui veut gâcher la fête?

Mais c’est exactement à cette époque où tout le monde gagne de l’argent et que nous n’avons connu aucune faillite bancaire ni perte importante. faire faut envisager de prendre le punchbowl loin. Donc, si nous comprenons la nature humaine et que nous l'incorporons dans le processus réglementaire, nous pourrions envisager d'introduire des réglementations adaptatives, c'est-à-dire des politiques qui s'adaptent aux conditions changeantes du marché.

Un exemple est celui des amortisseurs anticycliques. Lorsque les temps sont propices, nous augmentons les besoins en capitaux et après que les choses se sont gâtées et que nous avons examiné l’épave, c’est le temps de réduire les besoins en capitaux. Ainsi, au lieu de fixer les ratios de capital à 2% ou 10% ou peu importe ce qu’ils sont maintenant, nous devrions ajuster les ratios de capital en fonction des conditions du marché afin de produire une probabilité de perte stable.

Un déclencheur automatique basé sur les données?

Exactement. Cela reviendrait à un stabilisateur automatique qui aiderait à contrôler ce type de risque, un peu comme le fait le corps pour réguler notre température en nous faisant trembler en hiver et transpirer en été.

Quelles sont les implications pour l'AMH sur l'industrie?

Mon livre sur l’AMH n’a pas une seule équation, et j’ai fait cela délibérément – et ce n’était pas facile! Je l’ai fait parce que je voulais toucher un public plus large, en particulier des personnes qui n’ont pas nécessairement les connaissances mathématiques nécessaires à la gestion financière. Vous n’avez pas besoin du formalisme mathématique pour pouvoir utiliser et tirer profit du cadre AMH. Si vous reconnaissez simplement le fait que les marchés s’adaptent et que les investisseurs s’adaptent aux conditions changeantes du marché, vous pourrez commencer à penser de manière plus flexible et plus intelligente à votre portefeuille.

Par exemple, le point de départ de l’application de l’AMH à son portefeuille est de commencer par reconnaître qu’il existe une logique dans le comportement du marché et que c’est plus biologique que physique. Plutôt que d'utiliser de simples règles empiriques ou des équations mathématiques complexes, nous pouvons développer une vision plus nuancée de la façon dont les marchés changent, des risques peuvent changer et de ce que nous devrions faire pour réagir à ces changements.

Des crises financières surviennent de temps en temps, car lorsque nous commençons tous à devenir irrésistiblement exubérants en même temps ou que nous commençons tous à paniquer en même temps, cela créera des bulles de marché et des crashs. Il existe une logique de crise et nous pouvons comprendre cette logique. Ce n’est pas nécessairement mathématiquement précis, mais est biologiquement précis. L'AMH nous dit que nous devons commencer à en apprendre davantage sur la biologie humaine et sur nous-mêmes.

Alors, que réserve l’AMH?

Ce sont encore des débuts pour l'AMH; ce n’est en aucun cas un produit fini. Quand Darwin a publié À propos de l'origine des espèces, ce n’était pas une théorie complète non plus, et je ne suis pas Charles Darwin! Ce n'était que le début. Il nous a fourni une feuille de route pour les différents développements théoriques à venir et les diverses applications de l'évolution.

J'espère que ce livre présentera le domaine à mes collègues afin qu'ils puissent commencer à développer leurs propres versions, leurs propres modèles et leurs enquêtes empiriques. Le livre présente un programme de recherche ambitieux pour mettre ces idées en pratique et approfondir les recherches pour préciser les détails. Seul le temps nous dira si l'AMH survivra ou non.

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Tous les messages sont l'opinion de l'auteur. En tant que tels, ils ne doivent pas être interprétés comme un conseil en investissement, et les opinions exprimées ne reflètent pas nécessairement les vues du CFA Institute ou de l’employeur de l’auteur.

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