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En tant que modèles d’investissement alternatifs, tels que les difficultés de gestion active, l’approche par facteurs offre une alternative rafraîchissante en sélectionnant les facteurs sous-jacents des rendements des investissements tels que l’inflation, les taux d’intérêt ou la croissance du PIB.
UNE multifactoriel Cette approche combine ces facteurs identifiés dans un portefeuille optimal afin de mieux répondre aux objectifs des investisseurs.
Le dans cette série décrit l’histoire intellectuelle de l’investissement factoriel. Le a approfondi ses connaissances sur différentes approches d’investissement factoriel pour les actions et sur des applications plus larges à d’autres classes d’actifs, notamment les titres à revenu fixe. Nous examinons ici la possibilité de combiner des facteurs dans des portefeuilles multifactoriels et des problèmes de mesure de la performance dans l’investissement factoriel.
Plus de 50 ans après son introduction, le concept le plus puissant en matière de constitution de portefeuilles d’investissement reste l’optimisation de la variance moyenne (MVO) traditionnelle basée sur des concepts quadratiques en – qui suit l’intuition populaire de ne pas mettre tous ses œufs dans le même panier.
MPT a résisté à de nombreuses tentatives pour la renverser, telles que la théorie de la perspective apparemment perspicace mais quelque peu irréalisable et un domaine universitaire dépendant de modèles élégants mais douteux et d'expériences difficiles à reproduire. En revanche, l’investissement multifactoriel conserve le cadre robuste et familier du MPT, mais avec des intrants différents.
Selon Eugene L. Podkaminer, CFA, dans «.», Avec certaines expositions communes sous-jacentes, certaines classes d’actifs sous-jacentes peuvent facilement être remixées afin d’améliorer la diversification du portefeuille. En évoquant des expositions communes et redondantes telles que la monnaie, la volatilité et l’inflation, Podkaminer montre comment les corrélations entre les classes d'actifs peuvent être élevées, nuisant à la diversification.
Mais la mise en œuvre de l’investissement factoriel reste un défi. Aucun ensemble d'opportunités, tel que le portefeuille de marché, ne comprend tous les facteurs. Les facteurs de pondération peuvent également être compliqués, de nombreux chercheurs et praticiens utilisant le raccourci d'une technique de pondération égale. Un stock individuel peut chevaucher plusieurs facteurs différents entraînant des effets d'interaction complexes. Des facteurs tels que le momentum ou la croissance du PIB peuvent ne pas être facilement investissables. Les corrélations, tout comme les primes de risque facteurs passées et futures, peuvent être des cibles en évolution rapide et nécessitent un rééquilibrage fréquent. L'utilisation des expositions longues et courtes nécessaires à la mise en œuvre de certains facteurs peut être interdite pour certains investisseurs.
On trouve des problèmes et des défis aux étapes clés du processus de prise de décision et de mise en œuvre de l'investissement factoriel. Cependant, le potentiel d’applications pratiques est suffisamment important pour suggérer que l’intérêt pour la région est susceptible de perdurer. Certains avantages potentiels incluent:
- Meilleure évaluation d'un portefeuille à travers différents scénarios macroéconomiques à l'aide de la lentille factorielle.
- Réduire les risques liés aux portefeuilles d’investissement axés sur le passif, tant du côté actif que du côté passif.
- Utilisation de facteurs au sein des structures de gestion et entre celles-ci pour identifier les corrélations croisées.
Une nouvelle monographie par une équipe de chercheurs de PIMCO, , suggère que les problèmes d'allocation de portefeuille dans la vie réelle peuvent être mieux résolus en adoptant un éventail de modèles plutôt que restreint et en utilisant des modèles plus simples.
Mesure du rendement et investissement factoriel
Les nouvelles techniques d'investissement exigent des critères rigoureux pour mesurer et attribuer leur succès ou leur échec. Dans son article d'actualité, Andrew Lo pose la question existentielle suivante: «» Lo constate que des indices dynamiques, tels qu'un indice à volatilité contrôlée, non lié à des pondérations de capitalisation boursière, présentent de nombreux avantages en termes de réalisation des objectifs de l'investisseur, mais ils nécessitent également une plus grande efficacité. sophistication pour évaluer et éviter les conséquences inattendues.
L’analyse factorielle peut être utilisée pour déterminer si un gestionnaire atteint l’alpha ou utilise une stratégie basée sur les facteurs pour obtenir les rendements de la bêta, déclare Deborah Kidd, CFA, dans «» La performance de l’analyse factorielle semble présenter de nombreux défis, car la comparaison directe avec les indices disponibles ne sont pas toujours utiles.
De nombreux investisseurs finaux ont tendance à recourir à des comparaisons trop simplistes du rendement de facteurs individuels avec les taux des bons du Trésor ou les rendements des actions ou des obligations à long terme (pondérés en fonction de la capitalisation boursière et uniquement). Ces couples ne sont pas satisfaisants, d’autant plus que les actions et les obligations ont montré une corrélation récente aussi élevée. Il est également difficile de comparer les groupes de pairs entre les facteurs, en particulier une fois que l’effet de levier, les frais et les coûts – qui ne sont pas identiques entre les facteurs et les stratégies – sont pris en compte. Néanmoins, il serait étrange que le même scepticisme à l’égard de la gestion active qui a entraîné les flux d’investisseurs dans l’investissement factoriel soit suspendu pour des facteurs peu performants.
En fin de compte, les investisseurs devraient prévoir autant (ex ante) que rétrospectivement (ex post) la performance des facteurs dans leurs portefeuilles. Pour y parvenir efficacement, une meilleure compréhension des unités de risque sélectionnées et l'attribution de points de référence plus réfléchis dès le départ devraient aider les investisseurs à obtenir un rendement supérieur à moindre risque.
Une collection thématique complète de liens recommandés pour tous les documents relatifs à l'investissement factoriel couverts dans cette série est disponible ci-dessous, ainsi qu'un glossaire.
Glossaire
Facteur d'investissement: S'applique à un large éventail d'approches fondées sur les risques, qui associent gestion active et gestion passive, mais possèdent les attributs des deux. Utilise des techniques longues et courtes.
Smart Beta: Une étiquette marketing décrivant des approches simples, fondées sur des règles et transparentes pour la constitution de portefeuilles offrant des expositions relativement statiques (par rapport aux indices de référence pondérés en fonction de la capitalisation) à des caractéristiques historiquement associées à des rendements corrigés du risque excédentaires. Souvent long seulement.
Beta alternative: Un sous-ensemble de la «bêta intelligente», la bêta alternative se distingue de la bêta intelligente par son utilisation des investissements à court et à long termes.
Indexation fondamentale: Un autre sous-ensemble de la «bêta intelligente» mettant l'accent sur l'utilisation de données comptables, économiques et pondérées pour développer de nouveaux indices.
Collection de lecture thématique
1. Qu'est-ce que l'investissement factoriel?
"J'ai une mauvaise nouvelle en tant que starter", a déclaré Antti Ilmanen à l'audience. «Ce n’est pas seulement un monde caractérisé par des taux d’intérêt bas, c’est aussi un monde où les rendements attendus sont faibles pour tout investissement à long terme.» Ilmanen, chercheur principal chez Hedge Fund, a déclaré que les faibles rendements attendus allaient ancrer de mauvaises nouvelles pour tous. de nous pour le reste de notre vie active. Et peut-être au-delà.
Les produits bêta intelligents constituent une innovation financière perturbatrice susceptible d'affecter considérablement les activités de gestion active traditionnelle. et fournissent une composante importante de la gestion active via des portefeuilles simples, transparents, basés sur des règles et fournis à des frais moins élevés.
Le gestionnaire quant dispose du même ensemble d’outils que tout gestionnaire actif: les quants les appliquent simplement en utilisant la puissance sans cesse croissante des ordinateurs, , Observe. Ces outils permettent au gestionnaire de rechercher des récompenses et de gérer les risques, les coûts, les honoraires et d’acheter le temps nécessaire pour distinguer les compétences en matière d’investissement de la chance.
La combinaison de sous-portefeuilles de facteurs avec contraintes uniquement longues ne constitue généralement pas un moyen efficace de gérer la variance moyenne pour capturer les rendements attendus des facteurs,,, et, observez. Par exemple, une combinaison de quatre sous-portefeuilles de facteurs entièrement investis – faible bêta, petite taille, valeur et momentum – capture moins de la moitié (par exemple, 40%) de l’amélioration potentielle par rapport au ratio de Sharpe du portefeuille de marché. En revanche, un portefeuille composé uniquement de titres individuels, utilisant le même modèle de risque et les mêmes prévisions de rendement, capte l’essentiel (par exemple, 80%) de l’amélioration potentielle.
2. Portée de l'industrie et défis liés à l'investissement factoriel
Depuis le début du XXe siècle, les investisseurs institutionnels occupent une place de choix sur les marchés financiers britannique et américain, non seulement en raison de changements dans l'accès économique, mais également en raison de changements dans la manière dont les gouvernements protègent les investisseurs, selon et.
La recherche financière a révélé de nombreux nouveaux facteurs (petite capitalisation, valeur, momentum, faible bêta) qui expliquent le rendement des actions. En fait, bon nombre de ces facteurs ont déjà été commercialisés en produits financiers. Les auteurs examinent si ces connaissances historiques et ces schémas de retour subsistent après la publication de la recherche universitaire qui les a découverts.
En raison du potentiel d'exploration de données et de tests multiples, il est courant de réduire de 50% les ratios de Sharpe déclarés lors de l'évaluation des backtests de stratégies de trading. et propose une approche qui calcule un ratio de décote au taux de Sharpe afin de prendre en compte l'exploration de données et les tests multiples.
Les fonds négociés en bourse (FNB) gagnent en popularité avec les récents développements de stratégies à pondération factorielle. Certains investisseurs ont observé que ces portefeuilles tiraient l'essentiel de leur surperformance d'une exposition à deux facteurs seulement: la valeur et la petite taille. Les portefeuilles surperformaient même s'ils étaient constitués au hasard ou bien bouleversés (portefeuilles monkey), selon, et.
Les investisseurs se méfient de la robustesse de la surperformance des stratégies de bêta intelligent. ,, Et répondez à cette préoccupation en fournissant des mesures de robustesse relative et absolue. Ils examinent les causes d'un manque de robustesse et proposent des solutions à ces problèmes. Leurs conclusions portent sur les dangers de l’exploration de données et le manque de transparence.
Le cadre d’investissement multifactoriel est devenu très populaire dans la communauté de l’indexation. Les chercheurs universitaires et les praticiens ont documenté des centaines de facteurs d’équité. Mais lesquels de ces facteurs sont susceptibles de profiter aux investisseurs une fois mis en œuvre? Et constatons que beaucoup de facteurs documentés manquent de robustesse.
3. Investissement factoriel en actions
et d'introduire un modèle de tarification des actifs à cinq facteurs qui surpasse le célèbre modèle de tarification des actifs à trois facteurs Fama – Français en expliquant les rendements boursiers. Étonnamment, lorsque les deux facteurs supplémentaires de rentabilité et d'investissement sont ajoutés au modèle à trois facteurs d'origine, le facteur de valeur devient superflu. Bien que le modèle à cinq facteurs ne soit pas exempt de défis, il est utile pour décrire la variance transversale du rendement attendu des facteurs.
En ajoutant des facteurs de rentabilité et d'investissement à leur modèle à trois facteurs, et expliquez le marché β, les émissions nettes d'actions et les anomalies de volatilité. Le modèle à cinq facteurs ne peut expliquer les anomalies d’accumulation et d’élan.
La volatilité gérée et la souscription d'options d'achat couvertes sont deux des rares stratégies d'investissement systématiques qui se sont révélées performantes dans diverses études empiriques et dans la pratique. Jusqu'à présent, ils ont été étudiés principalement en tant que stratégies séparées. Il s’avère que, combinées, ces deux stratégies créent un puissant ensemble d’outils permettant d’améliorer le portefeuille, en fonction de,,, et.
L'idée que des titres apparemment bon marché, selon des mesures de valeur fondamentale et intrinsèque, surperforment des titres apparemment coûteux a été examinée par les universitaires depuis plus de 30 ans, mais la stratégie de la valeur est encore largement mal comprise. Des recherches récentes mettant à jour le modèle à trois facteurs Fama – Français, largement cité, ont introduit deux nouveaux facteurs qui prétendent rendre le facteur de valeur redondant. ,, et identifier un certain nombre de faits et de fictions sur l’investissement de valeur qui doivent être clarifiés.
Le terme «investissement dans la valeur» est de plus en plus utilisé dans les stratégies d'investissement quantitatives qui utilisent des ratios de mesures fondamentales communes (valeur comptable, bénéfices) par rapport au prix du marché. Une caractéristique de ces stratégies est qu'elles n'impliquent pas un effort complet pour déterminer la valeur intrinsèque des titres sous-jacents. Nous soutenons que ces stratégies ne doivent pas être confondues avec des stratégies de valeur qui utilisent une approche globale pour déterminer la valeur intrinsèque des titres sous-jacents.
Dans l’investissement factoriel, les actifs sont considérés comme des ensembles de facteurs de risque sous-jacents, selon. Les investisseurs devraient détenir des facteurs dont ils peuvent subir les pertes plus facilement que l'investisseur typique. Idéalement, l’indice de référence pour l’investissement factoriel est basé dynamiquement sur les circonstances propres à l’investisseur plutôt que sur la capitalisation boursière.
4. Investissement en facteur obligataire
Une approche basée sur les facteurs de risque peut être utilisée pour gérer les portefeuilles à revenu fixe. et montrent qu'un ensemble limité de facteurs – taux, croissance et volatilité – explique le rendement des portefeuilles de titres à revenu fixe. Les investisseurs peuvent utiliser cette approche pour gérer et analyser leurs portefeuilles et pour intégrer leurs vues macroéconomiques dans leurs décisions de répartition de l'actif.
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Pour étudier la méthodologie d'indexation fondamentale, l'applique aux marchés mondiaux des obligations d'État et examine son exposition à plusieurs facteurs de risque nouvellement introduits. Elle constate que l'approche d'indexation fondamentale surpasse celle d'un indice pondéré par la valeur du marché. Toutefois, ses résultats montrent des expositions statistiquement significatives et économiquement significatives d’indices pondérés de manière fondamentale aux risques de risque de terme et de duration des facteurs de risque, de risque de défaut, de risque de convexité, de risque de liquidité et de risque de transaction. L'exposition accrue au risque explique la surperformance de la méthodologie d'indexation fondamentale sur les marchés des obligations d'État.
L’attribution de titres à revenu fixe explique les sources de rendement actif d’un gestionnaire, observe-t-il. Processus complexe, l'attribution peut être difficile à mettre en œuvre et souvent entachée de rendements résiduels importants et inexpliqués. Comprendre les hypothèses sous-jacentes au modèle d’attribution du gestionnaire et leur relation avec le processus d’investissement, ainsi qu’une évaluation qualitative, peut aider à déterminer dans quelle mesure l’attribution reflète les compétences en matière de prise de décision du gestionnaire et offre une image plus claire de la performance.
5. Autres classes d'actifs
et, fournir des preuves empiriques que les portefeuilles de taille, à faible risque, de valeur et de momentum génèrent des alphas économiquement significatifs et statistiquement significatifs sur le marché des obligations de sociétés. Étant donné que les corrélations entre les portefeuilles à un facteur sont faibles, un portefeuille combiné à plusieurs facteurs bénéficie de la diversification parmi les facteurs: il a une erreur de suivi et un ratio d'information plus élevés que les facteurs individuels.
Le nombre d’indices boursiers à pondération alternative, également appelés «indices bêta alternatifs», a considérablement augmenté depuis leur introduction sur la scène de l’indice au milieu des années 2000. , Fournit un aperçu des schémas populaires d’indices alternativement pondérés et fournit aux investisseurs un cadre leur permettant de comprendre et d’évaluer la pertinence d’un indice alternatif pour les expositions au risque souhaitées.
Après avoir créé un ensemble de données mensuel sur les prix des titres de sécurité américains entre 1801 et 1926, et mené des tests hors échantillon sur les stratégies d'élan prix-retour qui ont été mises en œuvre dans les ensembles de données postérieurs à 1925. Les données supplémentaires de la série chronologique renforcent la preuve que la dynamique des prix est exposée de manière dynamique au risque de marché, sous réserve du signe et de la durée de l'état du marché en fuite.
,, et, explorez si les rendements anormaux bien connus associés aux actions à faible volatilité peuvent être attribués à une mauvaise évaluation du marché ou à une compensation pour un risque de facteur systématique plus élevé. Les résultats de leur étude, couvrant une période de 46 ans, indiquent que les rendements relativement élevés des portefeuilles à faible volatilité ne peuvent être considérés uniquement comme une compensation du risque de facteur systématique.
Des recherches montrant que les actions les moins risquées ont tendance à surperformer les actions les plus risquées au fil du temps ont entraîné une croissance rapide des investissements en actions dits à faible risque au cours des dernières années. ,, et, examinez la performance de la stratégie à faible risque précédemment évoquée dans la littérature et d’une stratégie bêta-neutre à faible risque plus pertinente dans la pratique.
6. Approches multifactorielles
Après avoir terminé ce chapitre, les lecteurs seront en mesure de décrire la théorie de la tarification par arbitrage (APT), y compris ses hypothèses sous-jacentes et sa relation avec les modèles multifactoriels; définir la possibilité d'arbitrage et déterminer s'il en existe une; calculer le rendement attendu d’un actif en fonction de la sensibilité des facteurs d’un actif et des primes de risque des facteurs; et plus.
Les classes d'actifs peuvent être décomposées en facteurs expliquant mieux les caractéristiques de risque, de rendement et de corrélation que les approches traditionnelles.
Cette monographie, par,, et, s’appuie largement sur le vaste ensemble de connaissances accumulées par les économistes financiers au cours des 50 dernières années. Son objectif est de montrer comment résoudre les problèmes réels d’allocation de portefeuille. Les auteurs ont constaté qu’utiliser une large gamme de modèles fonctionnait mieux et préférait les modèles simples aux modèles complexes.
La diversification des portefeuilles est souhaitable, mais les modèles que nous utilisons pour atteindre cet objectif peuvent être trompeurs car ils sont dissociés de la macroéconomie. Les investisseurs individuels et institutionnels doivent accorder une attention particulière aux améliorations apportées à l’approche traditionnelle en matière de répartition de l’actif, notamment en tenant compte des perspectives macroéconomiques prospectives.
Malgré les faiblesses des politiques de répartition de l'actif traditionnelles, la plupart des portefeuilles de placement sont toujours construits en fonction de l'exposition directe à une catégorie d'actif. En outre, il peut s'avérer impossible pour les investisseurs de mettre en œuvre des décisions au niveau des politiques en utilisant un cadre d'allocation basé sur des facteurs. et, discutez de trois approches de la construction de portefeuille basée sur les facteurs de risque et proposez leurs réflexions sur les aspects pratiques de la mise en œuvre.
7. Mesure du rendement de l'investissement factoriel
Les récents progrès de la technologie informatique et financière et des innovations financières qui en ont résulté ont créé la possibilité d’une nouvelle perspective sur les indices, l’indexation et la distinction entre investissement actif et passif, écrit-elle.
De nombreuses sources d’alpha sont devenues faciles à identifier et à reproduire largement au fil du temps. Ces facteurs, ou facteurs, de retour systématique occupent l'espace entre le bêta et l'alpha traditionnels. Ils représentent des stratégies d'investissement qui nécessitent des compétences autres que l'investissement passif, mais pas la complexité nécessaire à la génération d'alpha
Pour tenter de tirer profit de l’anomalie selon laquelle les rendements observés pour les actions à bêta élevé compensent de manière insuffisante leur exposition accrue au risque de marché, les praticiens ont de plus en plus «parié sur le bêta» – en vendant des actifs à bêta élevé et des actifs à bêta faible. , et contester l'existence d'une telle anomalie.
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