L’importance de la qualité des données dans la sélection de titres

Bart van der Grient est analyste actions, responsable de la qualité des données au sein de l’équipe Robeco Quantitative Research. Il utilise et développe des outils permettant de générer de nouveaux classements des valeurs et d’optimiser les portefeuilles. Un autre aspect primordial de son travail est la création de bases de données historiques utilisées pour réaliser des études empiriques.

N’importe quel gérant d’actifs peut acheter des données sur les actions. Qu’est-ce qui différencie Robeco ?

Il est très important pour nous de garder le contrôle. Même si nous utilisons parfois des outils externes, nous développons nos propres outils que nous utilisons dans la majorité de nos analyses. Cette approche permet d’accroître la transparence des processus de sélection de titres et de construction des portefeuilles. Si le modèle de sélection identifie une opération particulière dans le portefeuille, nous savons pourquoi. L’opération peut par exemple se justifier par la valorisation d’une action ou par sa capacité à réduire le risque. Nous pouvons également examiner de plus près les variables sous-jacentes si l’opération est inattendue. Il existe des plateformes externes capables de faire de nombreuses choses en même temps, mais nous préférons partir des données brutes et réaliser des contrôles périodiques à l’aide de plusieurs applications.

« Il est très important pour nous de garder le contrôle. »

Nous avons créé un grand nombre de ces contrôles. Par exemple, nous analysons les valeurs dont la position a fortement évolué dans notre classement. Ces changements peuvent être légitimes et résulter par exemple de la qualité des bénéfices de l’entreprise. Mais si un changement résulte d’une décimalisation d’actions qui a été mal gérée, nous ajustons le portefeuille en fonction de cet évènement.

Un autre aspect qui distingue Robeco est notre expérience, notamment des marchés émergents. Non seulement nous disposons de l’expérience de nos départements Actions quantitatives et Recherche quantitative, mais également de celle de notre équipe Actions émergentes fondamentales. Une étroite coopération entre elles permet d’accroître la qualité des données dans la mesure où il existe de nombreuses exceptions au sein de l’univers des actions émergentes. Ainsi, il arrive parfois qu’une partie seulement des bénéfices nets d’une entreprise soient redistribués à ses actionnaires car le gouvernement perçoit une part des bénéfices. Nous pouvons étudier ces cas de figure avec l’équipe fondamentale car elle dispose d’une connaissance plus approfondie de chaque entreprise. Ces discussions nous permettent également de choisir les meilleurs fournisseurs de données. Nous préférons travailler avec certains fournisseurs, mais nous sommes disposés à en utiliser d’autres s’ils procurent de meilleures informations sur une action ou un groupe d’actions donné. Nous coopérons également étroitement avec l’équipe fondamentale afin de choisir la meilleure catégorie d’actions à négocier. En effet, nous cherchons à négocier celle dont les frais de transaction sont les plus faibles. Or nous ne disposons pas obligatoirement pour cette catégorie de données de la plus haute qualité. En conséquence, nous avons développé des outils permettant de conjuguer les données de différentes sources et services de cotation. Ainsi, nous sommes par exemple en mesure de négocier les ADR (certificats de dépôt américains) liquides d’une entreprise tout en sélectionnant des actions sur la base des données d’une catégorie d’actions locale.

Comment garantissez-vous la qualité des données historiques aux fins de la recherche ?

Nous utilisons une approche bottom-up afin de construire notre base de données et nous contrôlons constamment l’exactitude des données. Ainsi, nous sommes capables de valider les données de performance en reconstruisant l’indice MSCI World à partir des actions individuelles et en le comparant avec les données du fournisseur de l’indice. De telles vérifications sont réalisées pour l’ensemble des variables de notre base de données.

Nous visons tout particulièrement à disposer de données pour l’ensemble des actions, y compris celles qui n’existent plus afin d’éviter le biais ‘du survivant’. Même les études universitaires ne tiennent pas toujours compte de ce biais. Il est important d’inclure des données sur des entreprises qui n’existent plus car les conclusions concernant la performance d’actions très risquées peuvent sinon se révéler excessivement optimistes. Pour chaque société technologique couronnée de succès, à l’image d’Apple, de nombreuses autres ont échoué.

L’un des projets les plus difficiles sur lequel nous ayons travaillé a concerné la collecte de données de qualité sur les marchés frontières. Prenons l’exemple du Pakistan ou de pays du Moyen-Orient et d’Afrique. Nous avons investi un temps considérable dans la constitution d’une base de données de grande qualité, ce qui n’a pas été une chose simple. Nous avons notamment rencontré des problèmes pratiques tels que les différences en termes de jours de négociation. Par exemple, les négociations sont possibles le dimanche dans certains pays. Doit-on les comptabiliser à la fin de la semaine ou au début de la semaine suivante ? Nous entretenons des contacts réguliers avec les fournisseurs de données sur ces questions et ils changent parfois leur série de données après leur avoir fait part de l’une de nos conclusions.

Hormis le fait que nous soyons totalement disposés à intégrer de nouveaux pays dans notre univers, cette base de données nous a permis de tester nos modèles sur ces marchés frontières, apportant ainsi des preuves supplémentaires de l’efficacité de nos stratégies.

« Il existe de nombreuses exceptions au sein de l’univers des actions émergentes. »

Quel est votre degré de coopération avec les gérants de portefeuille de l’équipe Actions quantitatives ?

La coopération est très satisfaisante. Nous sommes en contact avec eux dès que des opérations sont proposées. Nous appliquons une ségrégation des responsabilités. Nous sommes responsables des données, de l’application des modèles et de la réalisation des recherches destinées à les renforcer.

Les gérants de l’équipe Actions quantitatives intègrent les résultats de ces modèles dans les portefeuilles après un contrôle des classements des valeurs, en application du principe de la double vérification. Nous contrôlons en outre les positions et les expositions au risque. Nous pouvons leur faire part de nos commentaires sur une opération particulière et ils peuvent nous poser des questions. Une boucle d’interaction est en place entre nous. Le fait que de nombreux gérants disposent également d’une expérience en recherche quantitative est un plus. Ensemble, nous veillons à travailler avec les meilleures données possibles.