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Christian Lopez et Malik Haddouk : « Notre modèle se distingue aussi des risk parity multi-assets classiques qui ne prennent pas du tout en compte d’anticipations de performance »

Le modèle d’allocation de CPR AM permet de transformer les anticipations de performances, de volatilité et de corrélations suivant les différents scénarios de marché probabilisés en allocation tout respectant les contraintes...

Selon Christian Lopez, responsable de la recherche et Malik Haddouk, directeur de la gestion diversifiée chez CPR AM, le modèle d’allocation de CPR AM permet de transformer les anticipations de performances, de volatilité et de corrélations suivant les différents scénarios de marché probabilisés en allocation tout respectant les contraintes, le budget de risque prédéfinis...

Quelles sont les principales différences entre le modèle propriétaire multi-scénarios d’allocation d’actifs de CPR AM et les modèles publics d’allocation d’actifs ?

Le modèle propriétaire multi-scénarios de CPR AM est une généralisation du modèle moyenne-variance de Markowitz. Nous rappelons que ce modèle standard transforme des anticipations de performances, des volatilités et des corrélations d’un univers de classes d’actifs en une allocation respectant un jeu de contraintes données, ce qui est suffisant dans un marché presque « normal » ou gaussien. Notre approche nous laisse beaucoup plus de liberté pour modéliser l’incertitude dans des marchés multimodaux (autant de modes que de scénarios) ce qui est important dans des marchés à changement de régimes ou de type risk-on/risk off.

Notre modèle se distingue aussi des risk parity multi-assets classiques qui ne prennent pas du tout en compte d’anticipations de performance et n’intègrent qu’un seul scénario pour les volatilités et les corrélations.
De plus, les approches risk parity multi-assets classiques n’intègrent pas naturellement les contraintes d’investissement ce qui peut représenter un handicap lorsqu’on veut proposer des allocations sur-mesure.

Les différents Quantitative Easing des banques centrales ont eu un impact important sur les marchés. Certains modèles, de type RISK PARITY ou autres, ont eu tendance à surpondérer les obligations au détriment des actions. Avez-vous fait évoluer votre modèle d’allocations d’actifs dans ce contexte de marchés drivés par les banques centrales ?

Notre modèle d’allocation d’actifs nous permet de faire face à la multiplicité des facteurs à prendre en compte – le nombre important de classes d’actifs, les variables de risques associées, les contraintes et bien entendu les scénarios de marché envisagés probabilisés en fonction de nos prévisions. Comme souligné précédemment, nous n’avons donc pas besoin de le faire évoluer en fonction du contexte de marché particulier.

Notre approche vise à intégrer aussi largement que possible l’ensemble des éventualités à savoir les actions des banques centrales, les politiques budgétaires, les risques politiques, de marchés….

Votre modèle propriétaire multi-scénarios d’allocation d’actifs est-il mis en œuvre de manière entièrement quantitative ? Quelle est la place de l’humain dans la mise en œuvre de votre modèle d’allocation ?

Notre modèle offre un socle méthodologique et technique extrêmement solide qui nous encourage dans nos choix d’allocation qui peuvent être marqués. Il permet de transformer les anticipations de performances, de volatilité et de corrélations suivant les différents scénarios de marché probabilisés – généralement un scénario central et un ou deux scénarios alternatifs - en allocation tout respectant les contraintes, le budget de risque prédéfinis. L’utilisation du modèle ne décide pas mais nous aide à prendre des décisions de manière disciplinée. Il nous permet avant tout de traduire nos convictions en allocation cohérente. « L’humain » intervient à tous les stades, en amont du modèle dans son calibrage : choix de la granularité de l’univers des classes d’actifs, choix des scénarios de marché et de leur probabilité respective, choix des anticipations de performances, de corrélations, de volatilités dans chacun des scénarios et enfin le choix des contraintes d’investissement. Sans entrer en contradiction avec les choix d’investissement définis, si les conditions de marché changent brusquement, nous nous autorisons, après consultation, à initier une nouvelle allocation.

Un tel processus confère à nos gérants une pleine capacité à utiliser les marges de manœuvre allouées tout en respectant le budget de risque global.

Une des principales difficultés de la gestion flexible et Multi Asset est le brusque changement de régime des marchés financiers. Comment essayez-vous d’anticiper ces changements de régime ?

Nous avons développé avec le équipes de recherche des indicateurs de marchés qui nous permettent de caractériser à tout moment le régime de marché. Ces indicateurs nous aident donc à définir la ou les tendances du moment des marchés actions et Ce sont des indicateurs d’aide à la décision qui ne sont pas utilisés de manière systématique dans la construction de nos portefeuilles diversifiés mais qui peuvent aider les gérants à diversifier ces derniers en investissant sur certains thématiques en rapport avec le régime de marché identifié (value, low volatility …)

La plupart des investisseurs institutionnels sont attentifs aux risques extrêmes au sein de leurs portefeuilles. Devez-vous compléter les allocations de votre modèle propriétaire via le recours à des dérivés pour couvrir les portefeuilles contre les risques extrêmes ou alors cette couverture est intrinsèque à votre modèle ?

Effectivement, la hausse ponctuelle de la volatilité au cours des dernières années et la multiplication des risques nous ont amené à introduire des politiques de couverture des risques à travers l’utilisation de dérivés et de produits optionnels, particulièrement sur les indices actions. Les stratégies de volatilité pourraient aussi venir compléter nos outils de couverture pour faire face aux risques extrêmes. Ces politiques de couverture sont mises en place à discrétion des gérants de portefeuille en ligne avec l’exposition issue du modèle d’allocation d’actifs et en fonction du niveau de volatilité du moment.

Arrivez-vous à identifier les principaux facteurs de performances via votre modèle multi-scénario ? En quoi se distingue-t-il des approches factorielles qui font jour ?

Nous n’avons pas voulu utiliser notre modèle pour réaliser des allocations factorielles. Nous utilisons l’investissement factoriel actions en complément de notre allocation géographique actions obtenue par notre modèle afin d’améliorer la diversification.de nos portefeuilles.

Notre modèle d’allocation et l’investissement factoriel sont très complémentaires. L’usage combiné permet d’améliorer la diversification notamment en réduisant le risque de modèle.

Quelles sont vos développements en cours ?

Nous regardons de prêt l’offre très vaste d’investissement factoriel multi-assets pour enrichir nos allocations actuelles. Nous voulons aussi intégrer certains actifs réels dans notre modèle d’allocation.

Paul Monthe , 31 janvier

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