Batman contre Superman : les gérants actifs peuvent ils se défendre contre les quants ? – Fabrice Bouland, Alphametry

L’évolution technologique est une constante. Chaque jour qui passe révèle son lot de nouvelles solutions techniques pour tous les métiers. Dans l’asset management, certains gérants ont même comme thématique d’investissement les “ruptures technologiques”. Un gérant se doit d’être conscient des évolutions de son environnement. Alors comment expliquer que la gestion d’actifs éprouve parfois quelques réticences à intégrer “de nouvelles technologies” dans son business model ?

Les gérants actifs sont sur le grill.

Des années de sous-performance pressurisent leur modèle économique. Les stratégies Risk Premia, les robot-advisors, les fonds d’investissement systématique, l’usage croissant des données alternatives perturbent lentement mais sûrement l’univers feutré des investisseurs discrétionnaires. En bref, la gestion active est en pleine crise existentielle.

Et le pire reste à venir. L’intelligence artificielle et ses sous composants tel que le Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing -la liste est longue et s’allonge chaque jour- menacent d’éradiquer toute forme de décision humaine en matière d’investissement. C’est une question de temps. Le Tout-Puissant gérant est mort. Vive les machines !

Pourquoi maintenant ?

Chacun s’accorde à dire que le XXIe siècle a engendré une accélération de l’information et des technologies de communication, une révolution commencée dans les années 80. La vélocité exponentielle de l’information a transformé nos vies de tous les jours, et l’impact sur l’industrie de l’investissement est difficile à ignorer.

Au siècle dernier, l’information était plus rare et se diffusait lentement, créant des asymétries entre les agents économiques. Les possibilités d’arbitrages étaient plus nombreuses et facilement repérables par le cerveau humain. L’expérience accumulée renforçait l’avantage naturel des professionnels de l’investissement.

L’expertise des gérants continua d’augmenter pour atteindre sa quasi-limite. Dans un environnement très compétitif mais hautement rémunérateur, ce n’était qu’une question de temps. Arrivèrent les ordinateurs, le terminal Bloomberg, puis Internet, et l’asymétrie de l’information commença à s’effondrer.

Sans remettre en cause l’importance de l’expertise du gérant, et en dépit de talents individuels avérés, la sous-performance dans la gestion active est de plus en plus décriée[1]. Sommes-nous témoin du début de la fin ?

Le « processus »

Quand des vies humaines sont en jeu, l’expertise seule ne suffit plus.

Au début de l’ère de l’aviation, les listes de contrôle (checklist) n’étaient pas nécessaires pour faire décoller les avions. Le besoin devint seulement évident en 1935 quand le Boing B-17 explosa en plein vol lors de son premier test, et ce malgré un pilote reconnu comme le plus expérimenté du moment[2]. Dans les hôpitaux, les listes sont également apparues tardivement. Ces listes de procédure établies par les infirmières -et non par les chirurgiens, veuillez noter la révolution organisationnelle ! – s’avérèrent rapidement vitales, car des chirurgiens extrêmement capables mais opérant dans des conditions de stress intense pouvaient évidemment oublier certaines vérifications de base, conduisant occasionnellement à des résultats mortels.

Dans l’industrie médicale ou l’aviation, le contre-terrorisme ou les opérations militaires, les connaissances accumulées et la complexité du monde sont beaucoup trop importantes pour la mémoire et la capacité d’attention d’un seul homme. Pour y pallier, il existe des concepts de processus, allant d’une simple liste de contrôle à l’analyse structurée de l’information qui est pondérée en permanence et alimente différents scénarii[3]. La coordination est organisée et généralement supportée par un logiciel d’information pour arriver à des résultats meilleurs.

Les sites internet et autres documents marketing des sociétés de gestion font la part belle à leurs processus d’investissement. On pourrait s’attendre à une sophistication similaire quand des milliards sont investis dans les marchés financiers chaque jour. Est-ce le cas ?

L’usage de la recherche

La recherche financière alimente le moteur d’investissement.

Outre la tétanisation du marché européen de la recherche en investissement -espérons temporairement-, les premières semaines MiFID 2 ont été très illustratrices sur un point en particulier : la façon dont la recherche est utilisée.

En optant pour l’absorption des coûts de recherche, les sociétés d’investissement ont dû organiser dans l’urgence des sondages parmi leurs gérants pour identifier leurs fournisseurs de recherche absolument nécessaires. Dans le meilleur des cas pour la fonction d’investissement, la franchise d’information resta intacte, largement aidée par la violente baisse des prix d’accès aux portails de recherche de grandes banques d’investissement. Dans des cas moins favorables, seulement certains de ces portails furent contractualisés et la plupart des fournisseurs de recherche indépendants à des prix plus élevés furent tout simplement « coupés ». Dans des cas plus extrêmes, certaines petites sociétés de gestion font actuellement l’exercice courageux d’investir sans recherche aucune, et d’expérimenter si elle est finalement nécessaire !

La nouvelle régulation européenne révèle l’ambiguïté historique des gérants face à la recherche en investissement. Le simple fait de ne pas pouvoir facilement répondre aux questions « est-ce que la recherche est utile ?» ou « à quel prix la rémunérer ?» démontre un manque d’infrastructure notable.

Dans les sociétés d’investissement, il n’existe généralement aucune donnée propriétaire pour illustrer le véritable usage de la recherche. Il est vrai qu’il peut y avoir dans une gestion autant de processus d’investissement que de gérants, rendant la recherche extrêmement versatile suivant le style d’investissement de l’utilisateur. Néanmoins, une industrie qui ne comprend pas d’où vient la valeur de sa proposition commerciale montre invariablement des faiblesses structurelles de compétitivité. Si les données pour analyser les inputs fondamentaux du processus d’investissement sont introuvables, cela implique que les outils matérialisant ce processus sont absents ou inefficaces. Mesurer le parcours du processus de décision est impossible, de même que de le répéter et d’industrialiser les meilleures idées d’investissements.

La gestion active semble peu équipée pour survivre à la nouvelle ère de l’information. Le manque de système, couplé à des méthodes d’investissement reposant sur l’opinion ou l’hypothèse plutôt qu’une approche analytique structurée, l’empêche de bénéficier des formes d’alpha émergentes comme les données alternatives. L’intérêt est fort mais les succès d’utilisations pourtant rares. Deux mondes, qualitatif et quantitatif, semblent entrer en collision. Est-ce une bataille perdue ?

La grande opportunité

Les percées technologiques, amplifiées parfois par des médias simplistes, suggèrent que nous approchons un changement radical où l’intelligence humaine va être totalement remplacée par celle des machines. La réalité est plus subtile.

« Tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles » observe George box, un des grands esprits statistiques du 20ème siècle. Les corrélations sont partout, et manquer de trouver des causes à effets pertinentes est un phénomène fréquent en finance. Gary Chropuvka, associé chez Goldman Sachs Asset Management dans le département des stratégies d’investissement quantitatives explique : « Sur-ajuster (over-fitting) est la kryptonite de notre industrie.[4] »

C’est pourquoi le cerveau humain décidant de ce qui doit être analysé, qui repère la bonne corrélation entre un jeu de données et le prix d’instruments, est bien loin d’être remplacé par les machines. L’ingénieur en chef David Ferrucci chez IBM Watson explique que les machines peuvent devenir meilleures à imiter le sens humain et ainsi mieux prédire son comportement, mais « il y a une différence entre imiter ou illustrer du sens, et être à l’origine du sens.[5]»

Dans une série d’articles des plus intéressants, le fondateur d’Estimize Leigh Drogen, propose une vision pratique du futur de la gestion active : pour survivre, il faut quantifier. D’une certaine façon, la partie technique est facilement réalisable. De nombreux fournisseurs de technologie emmenés par la vague des FinTech propose déjà de structurer et d’analyser en profondeur la recherche en investissement. Ces applications logicielles nouvelles augmentent les capacités du gérant, et fournissent par la même occasion à la société de gestion une vue analytique d’ensemble de leurs processus opérationnels.

L’avantage est de pouvoir analyser la performance, comme la sous performance, d’une façon analytique plutôt qu’au travers d’un échange d’opinions biaisées entre un gérant et ses analystes. Le logiciel -ne pas lire ici feuilles Excel ou disques durs partagés !- est l’infrastructure minimal pour le futur de l’investissement. Dans une infrastructure technique, l’information qualitative devient quantifiable, donc comparable avec d’autres données quantitatives, et surtout mesurable dans le temps.

Mais dans la plupart des organisations, l’arrivée de nouveaux processus ou outils se heurte souvent à un délicat équilibre entre gérants et direction. Les premiers doivent produire, les derniers mesurer. Facile d’achat, les solutions logiciels modernes sont-elles aisées à implémenter ?

La structure organisationnelle comme épicentre

Au XXe siècle, quand les quotidiens étaient rois, le journaliste était Dieu. Sa plume était la principale source de valeur pour l’organisation. Il était soliste et maestro. Avec l’arrivée des réseaux d’information, les journaux de ce monde ont failli disparaitre. Le déclin du journal version papier à engendrer l’avènement radical d’une fonction éditoriale digitale et intégrée. Le journaliste n’a pas disparu mais a adapté ses habitudes de travail, de 4 jours/semaine plutôt libres à une collaboration quotidienne intense, avec des collègues de compétences différentes et nouvelles.

Menace pour les conseils d’administration du siècle passé, la digitalisation de l’information a apporté son lot d’opportunités pour les leaders de notre temps. Kahn a croqué le New York Times, Bezos le « Post », Niel le Monde. En imposant de nouveaux processus et important leur savoir-faire digital, ils transforment les dinosaures d’hier en gagnants de demain.

Pour faire passer la gestion active vers le 21éme siècle, les équipes dirigeantes font face à des difficultés identiques. Ils doivent redessiner leur organisation, une nouvelle infrastructure, digitale et moderne. Une société d’investissement où le gérant est au centre du terrain et non plus uniquement libero. Où il est entouré d’une équipe de talents diverses pour bénéficier de nouvelles sources d’alpha, données alternatives ou marchés. Une équipe d’investissement où les décisions ne sont plus hiérarchiques mais consensuelles. Une équipe où la structure de rémunération est alignée entre analystes, quants, codeurs et gérants.

L’investisseur Super Hero

La gestion active n’est pas morte. La technologie est prête pour optimiser le quotidien des gérants, déchirés entre le besoin de consommer l’information et de l’analyser. Mais leurs dirigeants ont un défi beaucoup plus vital à relever : celui de réinventer la façon d’investir.

À la fin du film du titre de cet article, Batman et Superman joignent leurs forces dans la bataille. Wonder Woman les rejoint à la dernière minute, peut-être pour nous rappeler que les femmes sont toujours en minorité dans l’univers de la gestion.

Mon conseil : si vous pensez sérieusement à adapter votre processus d’investissement, embauchez DC Comics comme prochain consultant.

 

[1] Une étude de Standard & Poor’s montre qu’en Europe 86% des fonds actifs sous-performent leur indices de références (après coûts) sur les 10 dernières années. Aux Etats-Unis, la situation est même pire, avec 98,9% de fonds actions actifs qui sous-performent.

[2] Atul Gawande, The Checklist Manifesto, 2009-2010

[3] Richards J. Heuer Jr., Randolph H. Pherson, Structured Analytic Techniques for Intelligence Analysis,

[4] Financial Times, Spurious correlations are kryptonite of Wall St’s AI rush, March 14, 2018

[5] Tetlock, Philip., Superforecasting: The Art and Science of Prediction

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (No Ratings Yet)

Loading...

1 Rétrolien / Ping

  1. 08/06/2018 - Batman contre Superman : les gérants actifs peuvent ils se défendre contre les quants ? – Fabrice Bouland, Alphametry - Finalpha

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée.


*