Qu’est-ce que la stratégie alternative risk premia ?

Les approches par primes de risque alternatives sont des stratégies qui permettent de dégager une surperformance en prenant des risques systématiques sur des classes d’actifs ou sur des indices alternatifs. Le concept trouve ses origines dans l’industrie des hedge funds...

Les approches par primes de risque alternatives sont des stratégies qui permettent de dégager une surperformance en prenant des risques systématiques sur des classes d’actifs ou sur des indices alternatifs. Le concept trouve ses origines dans l’industrie des hedge funds mais sans pour autant souscrire aux frais de gestion traditionnellement élevés et à la faible transparence inhérente au paradigme de la boîte noire que l’on retrouve souvent dans ce secteur.

Les stratégies alternative risk premia offrent des rendements fondés sur des prises de risque systématiques différentes des primes de risque offertes par la gestion actions ou obligataire traditionnelle.

Ces stratégies peuvent être systématisées grâce à une modélisation informatique mettant en œuvre des techniques de gestion bien connues dans l’industrie des hedge funds telles que la vente à découvert, l’arbitrage de spreads, l’utilisation de produits dérivés, le trading dynamique et l’effet de levier.

Ces modèles d’investissement peuvent devenir investissables et adopter un format garantissant transparence, liquidité et frais de gestion limités. L’équipe de GAM a lancé l’idée d’une approche par primes de risques alternatives dès 2004 et possède maintenant un historique qui vient démontrer le bienfondé de cette stratégie.

L’étude des primes de risques alternatives systématiques est maintenant un champ de recherche bien documenté dans le monde académique. Ce socle théorique et l’historique des performances délivrées par ce type de stratégies ont encouragé les acteurs d’envergure internationale, notamment les grandes banques d’investissement et les courtiers, à entrer sur ce marché depuis quelques années.

Pierre-Yves Moix , Juillet 2016

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