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Analyse Quantitative

Jim Simmons, quantitative hedge fund manager
Mis à jour le 25 Jan. 2024 à 16h48

L’analyse quantitative est l’une des approches d’analyse des marchés financiers, aux côtés des analyses dites fondamentale et technique.

La spécificité de l’analyse quantitative tient à son recours massif à des données mathématiques, des modèles statistiques et probabilistiques afin de comprendre les causes et surtout de prévoir les variations de prix sur les marchés financiers.

L’analyse quantitative est l’une des approches d’étude des marchés financiers, aux côtés des approches dites fondamentales et techniques.

La question de l’approche quantitative tient à son recours massif à des données mathématiques, des modèles statistiques et probabilistes afin de comprendre les causes et surtout de prévoir les variations de prix sur les marchés financiers.

Tout échantillon de données numériques, qu’il soit macro-économique, comme le PIB d’un Etat, ou micro-économique, comme le taux d’endettement ou le taux de profit d’une compagnie, peut être intégrée à l’étude d’une situation économique.

Plus largement, tout système dont on peut inférer des données mathématiques est susceptible de faire l’objet d’une analyse quantitative. 

De sorte que tous les phénomènes sociaux, et non uniquement les marchés financiers, sont des objets potentiels d’étude quantitative.

L’un des avantages essentiels de cette approche est de pouvoir fournir une mesure permettant de pondérer un indicateur économique, et ce faisant d’en évaluer l’importance.

Sommaire :

Aux origines de l’analyse quantitative

Loin d’être en concurrence avec les études fondamentales et techniques, l’approche quantitative en est un complément décisif que tout trader ou tout investisseur avisé devrait prendre le temps d’étudier. 

Ne serait-ce que pour mieux comprendre les méthodes de ses concurrents afin de mieux se couvrir contre leurs stratégies.

Les deux figures fondatrices de cette approche sont Harry Markowitz et Robert Merton.

Harry Markowitz, éminent économiste américain, est considéré comme un pionnier en raison de sa stratégie d’investissement exposée dans l’article « Portfolio Selection » publié dans le Journal of Finance en 1952.

Article dans lequel il expose, entre autres, sa théorie du portefeuille efficient.

Pour établir cette théorie qui court toujours aujourd’hui, Markowitz employa des équations afin de mesurer la diversification de son portefeuille, lui permettant ainsi d’en choisir le niveau optimal.

Plus tard, Robert Merton, sociologue et économiste, fut récompensé pour ses travaux mathématiques dans la méthode d’évaluation – le pricing – des produits dérivés

La combinaison des travaux de ces deux économistes dressa les bases de l’étude quantitative qui est toujours en vigueur aujourd’hui et utilisée par les entreprises, afin d’obtenir des réponses sur un marché précis, mais aussi par les plus hautes institutions financières pour des questions macro-économiques.

Les «Quants »

Dans le jargon du monde financier, les analystes chargés de réaliser des analyses quantitatives sont nommés des quants, abréviation pour quantitative analysts.

À la différence des analystes ordinaires, soucieux d’évaluer la qualité des produits et des services offerts par la compagnie qu’ils analysent, mais aussi la compétence de ses dirigeants et de son équipe managériale, les quants fondent avant tout leur conclusion d’étude et leurs décisions d’investissement sur des méthodes mathématiques.

Ces calculs peuvent prendre la forme de simples ratios judicieusement combinés à un algorithme complexe défiant l’intelligence du profane.

Cette méthode d’étude repose sur des mathématiques de données, donc davantage sur du concret, du tangible que sur des données plus hypothétiques comme peuvent le faire les analyses psychologiques par exemple.

En bref, les mathématiques constituent leur avantage concurrentiel.

À mesure que les capacités de calculs des ordinateurs se sont accrues et les méthodes quantitatives se sont développées, les fonds spéculatifs se sont efforcés de gagner et de conserver ces avantages concurrentiels en investissant toujours plus dans ces méthodes.

Certaines niches de la finance, tel que le high frequency trading, sont devenus l’apanage des algorithmes conçus par les quants. 

Aucun humain n’est en mesure d’analyser en si peu de temps autant de données pour en tirer des stratégies spéculatives profitables.

La spéculation et l’investissement quantitatif sont à la fois pratiqués isolément, ou en conjonction avec d’autres méthodes. 

Certains fonds sont purement quantitatifs et leur approche est exclusivement systématique, c’est à dire automatique, basé sur les données et les patterns financiers.

D’autres fonds ont une approche hybride, mêlant une étude quantitative à des prises de décisions discrétionnaires, c’est-à-dire humaines, ou du moins plus axées sur la psychologie du marché, l’étude fondamentale ou autre.

Renaissance Technologies – le plus illustre des fonds de quants

Le fonds spéculatif incarnant par excellence l’approche quantitative est Renaissance Technologies de James H. Simons.

Les résultats de son fonds sont proprement spectaculaires. 

Il est d’ailleurs souvent qualifié de “fond le plus performant de l’Histoire”.

Son portefeuille Medallion, service phare du fonds établi en 1988, a offert durant 30 ans, soit jusqu’en 2018, un rendement moyen annuel de 66 % avant honoraires, et 39 % après honoraires.

Même pendant la crise des subprimes en 2008, le fond a engrangé un bilan  positif quand des piliers de Wall Street mettaient la clé sous la porte.

Pour compléter le tableau des performances, le fond affichait des résultats exceptionnels en hausse de 76 % en 2020 alors que le l’ensemble de l’économie était en baisse de 30 %.

L’entreprise à la réputation indéboulonnable possède plus de 130 milliards de dollars d’actif sous gestion.

La force de Renaissance Technologies repose sur son modèle d’étude.

C’est une firme fondée par et pour des scientifiques.

Elle emploie de nombreux spécialistes dépourvus de formation académique en finance de marché.

Les experts dans l’analyse de données quantitatives de la compagnie sont des mathématiciens, des statisticiens, des physiciens théoriques, des informaticiens.

On retrouve même des astronomes.

Les concepts quantitatifs à la portée de l’investisseur particulier

Si l’idée de déposer un capital dans la société est tentant, Renaissance Technologie n’accueille malheureusement plus d’investisseurs extérieurs depuis plusieurs années.

Alors comment profiter de ces performances avec l’analyse quantitative ?

Il n’est pas nécessaire d’être un matheux rivalisant avec les plus brillants prix Nobel pour en tirer parti. 

Celle-ci commence tout d’abord avec de simples concepts, de simples rapports entre deux quantités permettant de contextualiser des informations.

Ainsi, quelques ratios, aussi classiques soient-ils, peuvent permettre à l’investisseur particulier avisé de prendre des décisions plus éclairées.

En voici quelques exemples, que l’on peut trouver facilement :

Price-to-Earnings Ratio, ou P/E, indiquant la cherté d’une action relativement aux bénéfices de la compagnie.

Debt-to-Equity Ratio, indiquant le taux d’endettement d’une compagnie relativement à sa capitalisation boursière.

Price-to-Book Ratio, ou P/B, indiquant la cherté d’une action relativement à la valeur comptable de la compagnie.

Earnings per Share, ou EPS, indiquant la quantité de bénéfices d’une compagnie relativement au nombre de parts en circulation.

Tableau des données d'analyse quantitative pour l'action Apple
Tableau des données d’analyse quantitative pour l’action Apple

Comme nous le voyons, les concepts de base de l’analyse fondamentale sont déjà, quoique de manière rudimentaire, des éléments quantitatifs.

Il convient seulement de les connaître et surtout de savoir les interpréter pour obtenir des résultats utilisables.

Un échantillon de données quantitatives brutes n’apportera aucun avantage si celui-ci n’est pas remis dans un contexte et interprété de la bonne façon.

De même, il ne s’agit pas d’utiliser l’ensemble des informations dont on dispose.

Ce serait tout d’abord très long et fastidieux mais cela aurait l’effet escompté inverse.

Les interprétations pourraient se retrouver erronées et l’étude inutile.

Il est donc extrêmement important de savoir sélectionner les datas qui apporteront une réelle information sur l’investissement que l’on s’apprête à réaliser.

L’analyse quantitative et l’analyse qualitative

Toutes les données numériques peuvent faire l’objet d’une analyse, mais toutes les informations ne sont pas nécessairement numériques. 

Certaines sont difficilement quantifiables et doivent faire l’objet d’une étude qualitative, parfois plus intuitive et subjective.

  • Comment apprécier l’intensité de la demande de consommateurs potentiels pour un produit qui n’existe pas encore ? 
  • Comment mesurer ce qui demeure aujourd’hui inexistant ? 

L’étude qualitative repose sur les concepts de valeur d’usage plutôt que de valeur d’échange, sur la notion de signification, et non simplement de prix.

En dernière analyse, l’entrepreneur qui souhaite se lancer dans la production d’un produit innovant, comme l’entreprise qui souhaite financer un nouveau projet, doivent juger de la valeur de ce produit pour le consommateur, du profit avant tout psychique et non monétaire qu’un produit apportera à son utilisateur. 

Les informations numériques ne sont pas toujours le meilleur moyen pour les évaluations de cette nature parce que les chiffres ne peuvent pas analyser un comportement qui n’a pas encore eu lieu.

Par exemple, comment l’approche quantitative aurait pu prédire l’ascension fulgurante des produits de la petite entreprise américaine qu’était Apple à l’époque ?

Cette méthode reste une approche relativement froide et c’est pourquoi il ne s’agit pas d’une question de choix entre l’une ou l’autre approche d’analyse mais plutôt de complémentarité et d’objectif (marketing, financier, etc…).

Ainsi, l’investisseur et le trader désireux de développer un avantage concurrentiel ont tout à gagner à combiner ces deux approches complémentaires. 

Le problème consiste alors à distinguer les situations dans lesquelles l’approche quantitative offre un avantage concurrentiel décisif des situations pour lesquelles les données numériques trop fragmentaires risqueraient de nous conduire à inférer des conclusions trop éloignées des réalités.

Une autre limite à ce type d’approche est la qualité de l’échantillon de données récolté.

En effet, malgré la précision mathématique de l’approche, les résultats restent intrinsèquement liés aux données analysées.

Enfin, les datas, basées sur les évènements passés, ne peuvent rien face à un imprévu, comme un krach boursier ou un scandale qui éclate au grand jour par exemple.

Nous l’avons vu, Renaissance Technologies a sorti son épingle du jeu pendant la crise de 2008, toutefois, l’étude quantitative n’est pas une méthode miraculeuse.

L’interprétation des données et leur qualité restent primordiales dans cette approche.

L’analyse quantitative pour les institutions publiques

Enfin, les fonds spéculatifs et les investisseurs particuliers ne sont pas les seuls à tirer profit de ce type d’approche analytique. 

Les États et les banques centrales ont également recours à l’étude quantitative. 

Elle constitue un des axes qui leur permet d’éclairer leurs décisions de politique économique et de politique monétaire. 

Par exemple, le PIB, le taux d’inflation, le taux de chômage et différents taux d'intérêt figurent parmi les indicateurs macro-économiques les plus largement utilisés à ces fins.

Ils sont déterminés notamment par le biais de cette méthode analytique et forgent ainsi l’économie mondiale dans son ensemble.

Mallory
- Rédacteur financier
Mallory est rédacteur financier et spéculateur pour compte propre depuis 2017.
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