Septembre à décembre 2017

20172017 s’est finalement révélée positive pour le secteur des hedge funds après trois années difficiles. Nos deux stratégies ont dépassé les objectifs en 2017. La stratégie non corrélée, qui affiche un bêta nul avec le marché actions, a gagné plus de 4,5%, tandis que la stratégie multi-actifs a progressé de plus de 6% avec un bêta inférieur à 0,30.

L’amélioration de l’environnement propice à la génération d’alpha constitue la principale différence avec les années précédentes. Nos stratégies Equity Market Neutral et Arbitrage se sont globalement bien comportées. Le premier style d’investissement a profité d’une réduction de la corrélation entre actions inédite depuis la crise de 2008, tandis que le deuxième a bénéficié de la volatilité des marchés obligataires. Nous nous attendions à ce que les stratégies Macro Discretionary en tirent également parti. Malheureusement, les gérants ayant délaissé les actions et les marchés émergents ont rencontré des difficultés, car leurs placements ont mal performé tout au long de l’année, notamment les positions longues sur l’USD et courtes sur les emprunts d’Etat américains. L’amélioration des autres économies et la faiblesse des prévisions d’inflation ont complètement miné les espoirs des gérants à l’égard de ces opérations.

Sans surprise, les grands gagnants du rebond des actifs risqués ont été les stratégies bêta, notamment les stratégies Technology Equity Long/Short et Emerging Market. Les meilleures performances ont été réalisées par les gérants China Equity Long/Short.

En 2018, le marché des hedge funds devrait s’améliorer à mesure que la normalisation se poursuivra. Le durcissement de la Réserve fédérale américaine (Fed) et la réduction du programme d’assouplissement quantitatif en Europe devraient être favorables aux opérations sur taux et créer de nouvelles opportunités sur les marchés actions. En sus de la dispersion des actions, les réductions d’impôts aux Etats-Unis devraient favoriser l’activité des entreprises, offrir des opportunités aux spécialistes de la sélection de titres et ainsi profiter aux stratégies actions Long/Short Equity et Event-Driven. Vous trouverez à la fin de ce document notre conviction à l’égard de l’apprentissage automatique.

La période sous revue s’est avérée une nouvelle fois compliquée pour les gérants Discretionary Macro qui se sont retrouvés dans l’incapacité de gérer le risque et d’extraire de l’alpha. En effet, le budget de risque est retombé à ses plus bas et à l’exception du «reflation trade» éphémère faisant suite à l’élection de Donald Trump, aucune tendance fondamentale durable n’a permis de tirer parti de positions n’appartenant pas à l’univers des actions. Les deux derniers mois de l’année ont été particulièrement difficiles pour les positions courtes sur les taux américains en raison des commentaires conciliants de la Fed, de la stratégie de la Banque centrale européenne (BCE) et de la baisse des prévisions d’inflation. Le positionnement était relativement spécifique: long sur le risque européen, relativement neutre sur les taux et le crédit souverain, sans consensus particulier sur les devises. Les devises ont constitué le principal frein à la performance au cours de la période et depuis le début de l’année. Les positions axées sur les marchés émergents et les pays européens périphériques ont en revanche surperformé. Les stratégies systématiques ont été particulièrement payantes pour les gérants affichant un positionnement long important sur les actions, en particulier en septembre, car toutes les autres classes d’actifs ont été pénalisantes, du fait de plus fortes fluctuations au cours du mois.

Nos perspectives risquent de sembler redondantes, mais il n’est pas simple d’anticiper les évolutions des marchés. En effet, depuis le «taper tantrum» de 2013, de nombreux acteurs, dont nous faisons partie, prévoient une normalisation rapide de l’environnement des taux et un retour à des marchés axés sur les fondamentaux et des tendances durables susceptibles de favoriser leurs fonds. Nous réitérons notre opinion positive en espérant qu’elle se matérialise cette fois-ci.

Dans l’ensemble, la période a été à nouveau bénéfique aux stratégies Equity Hedge grâce à la solidité des marchés actions mondiaux. Toutefois, la performance moyenne de 4,7% de la classe d’actifs (HFRI Equity Hedge) de septembre à décembre n’est pas pour autant synonyme de calme plat pour le marché. En effet, en septembre, les sociétés technologiques, très prisées du marché, ont sous-performé et perdu leur domination au profit des titres «value» (p. ex. l’énergie, les matériaux et l’industrie) qui se sont soudainement redressés sur fond de croissance solide. Une rotation sectorielle plus importante encore a également été observée fin novembre, ainsi qu’une rotation de style (du style «growth» au style «value») avec le redressement surprise des télécoms aux Etats-Unis et les rendements négatifs des sociétés technologiques malgré la hausse du marché. Les positions axées sur la dynamique de croissance ont soudain sous-performé et certains gérants ont été pénalisés par la rotation à court terme. La bonne dynamique affichée tout au long de l’année a néanmoins permis aux gérants L/S d’enregistrer des performances moyennes à deux chiffres et aux gérants Market Neutral de signer des performances supérieures à 5%, ce qui reflète les opportunités d’alpha disponibles sur le marché en 2017.

En 2018, les marchés actions devraient être davantage influencés par les facteurs fondamentaux que par les événements macroéconomiques avec la normalisation de la politique monétaire de la Fed. Par ailleurs, la forte dispersion des actions et la faiblesse des corrélations au sein du secteur et entre les actions offrent les conditions idéales à la génération d’alpha. Il est donc recommandé de privilégier les stratégies «bottom-up».

Durant la troisième partie de l’année, l’environnement s’est à nouveau révélé favorable aux stratégies Event-Driven. Fait intéressant, la dispersion des rendements entre hedge funds a fortement augmenté. L’événement systématique majeur a été la réforme fiscale américaine qui a déjà eu des répercussions sur les actions et modifiera les opportunités Event-Driven après sa promulgation. Nos perspectives sont axées sur le rapatriement des liquidités. L’événement le plus notable a rappelé aux investisseurs que les rendements des stratégies Event-Driven dépendent de situations spécifiques reposant sur les catalyseurs, pour le meilleur et pour le pire. Cela a généralement des effets positifs et limite les corrélations entre les rendements des hedge funds Event-Driven et les principaux indices de marché. Le ministère américain de la Justice a décidé, en novembre dernier, de bloquer l’offre publique d’achat amicale d’AT&T sur Time Warner pour un montant supérieur à 100 milliards USD, prenant ainsi par surprise le monde de l’arbitrage de fusion. L’opération présentait un spread important en raison de facteurs techniques, un délai court avant sa réalisation et un risque de baisse limité. Le ministère n’avait pas bloqué de fusion verticale depuis plusieurs dizaines d’années. Les parties ont décidé de saisir la justice donc cette saga n’est pas encore terminée. La concentration des gérants de hedge funds sur les spreads pourrait se révéler payante.

De nouvelles opportunités devraient voir le jour. Le rapatriement de liquidités devrait donner lieu à un certain nombre d’opérations sur titres. Les études indiquent que les entreprises américaines ont accumulé environ 2500 milliards de dollars à l’étranger.

Une partie de ces avoirs sera rapatriée et utilisée pour réduire la dette, racheter des actions, réaliser des acquisitions, investir ou augmenter les dividendes.

A l’exception du mois de novembre, pendant lequel les spreads se sont élargis, la période a dans l’ensemble été relativement favorable aux gérants Credit, sur fond de tendance haussière des actions américaines et d’un certain appétit pour le risque sur les marchés. Les moteurs ont été les mêmes que lors des mois précédents, l’essentiel des risques ayant été alloué aux titres à haut rendement liés aux matières premières et le reste aux opérations Convertible Arbitrage. Parmi les freins à la performance figurent les obligations municipales de Porto Rico en raison du passage de l’ouragan Maria en septembre et Altice en novembre. Aucun consensus réel ne s’est dégagé parmi les gérants, chacun tirant parti de différentes problématiques, tranches et de différents événements, mais tous ont conservé un positionnement long. Concernant l’arbitrage de taux et de volatilité, la tendance positive s’est également poursuivie, la plupart des gérants enregistrant de solides performances, avec des budgets de risque se situant dans la fourchette supérieure, et préférant les opérations axées sur la volatilité impliquant des bunds et des taux souverains.

Nous avons considérablement renforcé notre risque en faveur des gérants Relative Value, car nous sommes optimistes quant au panier de valeurs, suite à la réduction de la majeure partie de notre allocation bêta. De fait, les opportunités ne cessent d’augmenter avec plusieurs hausses de taux attendues en 2018. La volatilité implicite et la volatilité réalisée sont à leur plus bas, les taux américains à court terme ont commencé à se détendre et de nombreux acteurs du marché s’attendent désormais à ce que l’inflation remonte enfin. La réforme fiscale aux Etats-Unis a officiellement été approuvée et devrait constituer un catalyseur important pour le crédit.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique forment un nouveau paradigme dans le secteur de la gestion d’actifs:

l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (AA) ont régulièrement fait les gros titres en 2017, se partageant l’affiche avec les investissements passifs en actions, les primes de risque et la frénésie entourant les Bitcoins. Tous ces thèmes partagent, à différents niveaux, le même ADN et suscitent les mêmes craintes et réflexions sur la montée en puissance des machines.

Les termes «IA» et «AA» peuvent prêter à confusion et sont intrinsèquement liés, l’AA étant une application directe de l’IA. Le concept d’IA date de 50 ans et vise à imiter l’intelligence humaine en utilisant des machines capables d’effectuer des tâches par elles-mêmes. L’IA occupe depuis quelque temps le devant de la scène en raison de la disponibilité des big data, des calculs haute performance et des algorithmes avancés qui favorise la création d’applications de l’IA plus rapides et moins coûteuses. Il est intéressant de noter que 90% de l’ensemble des données qui existent aujourd’hui ont été créées au cours des deux dernières années (source: Man AHL).

En outre, l’AA, en tant qu’application directe de l’IA, a pour objectif d’identifier des structures reproductibles et des relations entre les données sans que des instructions explicites soient données. Certaines techniques peuvent inclure l’apprentissage profond (autre nom pour «réseau neuronal») et le traitement automatique du langage naturel. L’apprentissage profond renvoie à des algorithmes qui utilisent des réseaux neuronaux artificiels entraînés à repérer un ensemble de stimuli à l’aide de vastes ensembles de données. Le traitement automatique du langage naturel a quant à lui pour but d’interpréter le langage oral et écrit, en utilisant des techniques, notamment des valeurs numériques mesurant le sentiment négatif ou positif de rapports financiers d’une entreprise de manière reproductible et objective.

Les applications de ces technologies sont aujourd’hui très larges, allant des voitures autonomes aux assistants virtuels en passant par les drones de livraison et permettant même de remporter une partie d’échecs.

Le secteur des services financiers n’échappe pas à cette (r)évolution. Les compagnies d’assurance et les banques d’investissement utilisent des outils basés sur l’AA pour automatiser certains processus comme la validation de contrats et le traitement des données. De même, les gérants ne font pas exception à la règle, comme le montre la popularité des investissements passifs. La pression sur les coûts et le durcissement constant des réglementations sur la transparence favorisent en effet les réductions de coûts opérationnels et les investissements dans les technologies.

De nombreux fonds ont déjà recours aux systèmes d’AA, que ce soit dans le cadre de l’analyse prédicative pour générer des idées d’investissement ou de systèmes d’alerte précoce pour les actifs risqués. Les analystes quantitatifs utilisent l’AA pour identifier des relations non linéaires entre des données en utilisant des sources de données alternatives (médias sociaux, cartographie satellite ou recherches sur Internet) plutôt que des sources de données traditionnelles (p. ex. prix, volume et fondamentaux).

Le nombre de gérants adoptant exclusivement cette approche augmente, mais pour être efficace, elle requiert un réseau solide et l’expertise d’une équipe de gestion alternative.