Les hedge funds, de manière générale, sont des fonds d’investissement qui ont moins de réglementation et plus de flexibilité par rapport aux autres fonds d’investissement « classiques », tels que les fonds communs de placement. Un hedge fund aura un gestionnaire d’investissement et sera généralement ouvert à un nombre limité d’investisseurs qui versent une commission de performance au gestionnaire du fonds sur les bénéfices réalisés par le fonds. Un hedge fund quantitatif est un fonds d’investissement particulier qui s’appuie sur des stratégies algorithmiques ou systématiques pour mettre en œuvre ses décisions de négociation.
Selon les spécialistes financiers de tradingenligne.fr, les stratégies de trading quantitatif peuvent se concentrer sur n’importe quelle classe d’actifs (actions, dérivés, revenu fixe, devises, matières premières, etc.), avec des transactions basées sur des stratégies systématiques, plutôt que sur des décisions discrétionnaires. En d’autres termes, au moins dans une certaine mesure, les hedge funds quantitatifs utilisent des règles de négociation « automatiques » plutôt que celles que les employés du fonds identifient et évaluent. Bien sûr, ces deux stratégies peuvent être mixtes, mais presque tous les hedge funds sont soit principalement un hedge fund quantitatif, soit principalement un hedge fund non quantitatif.
Les fonds spéculatifs classiques et quantitatifs peuvent utiliser des informations fondamentales, telles que des données économiques, des données comptables/financières ainsi que des mesures gouvernementales, démographiques et sectorielles de l’offre et de la demande. Cependant, la principale différence est que les analystes quantitatifs chercheront à utiliser ces données de manière systématique et automatisée.
Données, prédictions et modèles mathématiques
Souvent, l’analyste quantitatif utilisera des dizaines, voire des centaines de types de données différents pour prédire une sortie unique (règles sur les actifs à acheter et à vendre) ; ces analyses seront ensuite utilisées pour identifier des positions longues et courtes attractives. La plupart de ces données prendront la forme d’informations de séries chronologiques (par exemple, le rendement du Trésor à dix ans au fil du temps) ou d’informations transversales (par exemple, différents ratios cours/bénéfices pour les entreprises d’un secteur donné).
Les analystes quantitatifs ne procéderont pas à une analyse fondamentale détaillée « ascendante » des actions ou d’autres titres individuels ; ils peuvent plutôt essayer de se faire une idée de l’attrait relatif de dizaines ou de centaines d’actifs différents simultanément. De même, un hedge fund quantitatif utilisera rarement des analyses macro-pilotées telles que la politique monétaire et son impact sur les marchés obligataires ou les taux de change, ou les évaluations de la stabilité politique ou des relations de travail sur un marché donné.
Pour les analystes quantitatifs, ces données sont probablement trop subjectives, à moins qu’elles ne puissent en quelque sorte être rigoureusement quantifiées. Un hedge fund quantitatif développe des modèles mathématiques complexes pour tenter de prédire les opportunités d’investissement — généralement sous la forme de prédictions sur les actifs qui devraient avoir des rendements élevés (pour les investissements longs) ou des rendements faibles/négatifs (pour les investissements courts).
L’analyse quantitative : la stratégie principale des hedge funds quantitatifs
Les stratégies quantitatives des hedge funds s’appuient sur l’analyse quantitative (AQ) pour prendre des décisions d’investissement. L’assurance qualité est une technique qui cherche à comprendre les modèles à l’aide de la modélisation mathématique et statistique, de la mesure et de la recherche reposant sur de grands ensembles de données. Les hedge funds quantitatifs tirent souvent parti de la technologie pour analyser les chiffres et prendre automatiquement des décisions commerciales basées sur des modèles mathématiques ou des techniques d’apprentissage automatique.
Ces fonds peuvent être considérés comme des « boîtes noires », car le fonctionnement interne est obscur et exclusif. Les entreprises de trading haute fréquence (HFT) qui négocient l’argent des investisseurs seraient des exemples de hedge funds quantitatifs. Une approche de modélisation courante et classique est la modélisation factorielle. Dans ces données, des variables prédictives (ou « indépendantes »), telles que le ratio prix/gains, ou les taux d’inflation ou la variation des taux de chômage, sont utilisées pour tenter de prédire la valeur d’une autre variable d’intérêt (variables « dépendantes »), comme le changement prévu du prix d’une action.
Les modèles factoriels peuvent fonder les décisions de négociation sur un ensemble prédéterminé de facteurs (tels que les rendements du S&P 500, de l’indice du dollar américain, d’un indice d’obligations de sociétés, d’un indice de matières premières tel que le CRB et d’une mesure des variations des écarts des obligations de sociétés) ou un ensemble de facteurs liés mathématiquement (mais sans spécification explicite), tels que ceux glanés par l’analyse en composantes principales (ACP).