#1 03-03-2024 17:23:20

Climax

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Dimensionnement des positions en bourse

Le dimensionnement des positions fait référence à la technique consistant à déterminer le montant approprié de capital ou le nombre d'actions à allouer à une opération ou à un investissement spécifique.

Ce processus est important pour plusieurs raisons :

• Gestion du risque - Il permet de gérer le risque associé à des transactions individuelles, de sorte que les pertes n'affectent pas de manière disproportionnée l'ensemble du portefeuille.

• Optimisation du rendement potentiel - En allouant le capital de manière stratégique, les traders peuvent optimiser leur rendement potentiel, en équilibrant efficacement le risque et la récompense.

• Impact psychologique sur les décisions de trading - La taille d'une position peut affecter l'état émotionnel d'un trader et influencer sa prise de décision en cas de stress.

Principaux enseignements :

Gestion du risque

• Allouer le capital en fonction de la tolérance au risque et de la perte potentielle par opération, afin qu'aucune position ne mette en péril la santé globale du portefeuille.

• Viser un seuil de perte maximale (par exemple, 1 à 2 % du capital total) par transaction afin de préserver le capital à long terme.

Diversification

• Répartir les investissements sur différents actifs ou stratégies afin d'atténuer les risques.

• La taille des positions reflète souvent la volatilité d'un actif ; allouer moins d'actifs à des actifs plus volatils pour gérer l'exposition (courant dans les approches de parité des risques).

Cohérence

• Appliquer une approche systématique de la taille des positions, en utilisant un pourcentage fixe, un montant en dollars ou une méthode corrigée de la volatilité - selon ce qui est pertinent.

• La cohérence dans le dimensionnement des positions améliore la capacité à évaluer les performances de la stratégie et à procéder à des ajustements sur la base de données empiriques plutôt que sur la base de réactions émotionnelles.

Méthodes de dimensionnement des positions

Risque à pourcentage fixe

Cette méthode consiste à limiter le risque de chaque transaction à un pourcentage prédéterminé du capital total, généralement entre 1 et 2 %.

Le montant du risque est ainsi proportionnel à la taille du portefeuille.

Fractionnement fixe

L'investisseur achète un nombre déterminé d'actions ou d'unités sur la base d'une fraction de son portefeuille pour chaque position.

Cela simplifie le processus d'allocation.

Basé sur la volatilité

Cette approche ajuste la taille de la position en fonction de la volatilité de l'actif.

Elle vise à normaliser le risque entre les différents investissements.

Par exemple, si la volatilité attendue d'un ETF obligataire est de 8 % et celle d'un ETF actions de 16 %, l'allocation sera deux fois plus importante pour les obligations que pour les actions afin que la contribution au risque soit la même pour les deux types d'investissement.

Critère de Kelly (avancé)

Le critère Kelly est une formule mathématique qui calcule la taille optimale d'une position afin de maximiser la croissance à long terme du portefeuille tout en contrôlant le risque.

Il nécessite une estimation de la probabilité de gain et du ratio gains/pertes.

Voir aussi : Valeur attendue

Risque en dollars

Il s'agit de fixer un montant fixe de risque par opération (par exemple, 200 dollars).

Cette méthode permet de prendre des positions plus importantes sur des actions moins chères et convient parfaitement aux traders qui souhaitent gérer le risque en termes de dollars absolus.

Niveau de stop-loss quotidien

Les traders d'un jour peuvent fixer une perte maximale en dollars qu'ils sont prêts à encourir en une seule journée.

Si ce montant est atteint, ils abandonnent toutes leurs positions pour le reste de la journée.

Cela permet de limiter l'exposition globale au risque quotidien.

Considérations spécifiques

• Horizon temporel - Étant donné que les transactions journalières sont effectuées sur une courte période, la taille des positions est souvent axée sur la gestion des fluctuations intrajournalières plutôt que sur les tendances à long terme.

• Liquidité - Les day traders doivent tenir compte de la liquidité des actifs qu'ils négocient. La taille des positions doit être ajustée pour les titres moins liquides afin de s'assurer qu'ils peuvent être rapidement sortis en cas de besoin.

• Effet de levier - Si l'on utilise l'effet de levier, la taille des positions devient encore plus importante, car les gains et les pertes potentiels sont amplifiés.

Facteurs influençant la taille des positions

Tolérance au risque

Le niveau de tolérance de l'investisseur à l'égard des pertes potentielles influe considérablement sur la taille des positions.

Une tolérance au risque plus élevée peut conduire à des positions plus importantes.

Objectifs

Les objectifs tels que la génération de revenus, la croissance du capital ou la préservation dictent l'approche de la taille des positions afin d'aligner le risque sur les résultats souhaités.

Conditions du marché

La volatilité actuelle, les tendances du marché et le sentiment général peuvent avoir un impact sur les décisions de dimensionnement des positions.

Points d'entrée et de sortie

La définition de niveaux de stop-loss et d'objectifs de profit clairs est importante pour déterminer le montant de capital à risquer sur une transaction.

Exemple de dimensionnement de position - Exemple de codage

Pour illustrer le dimensionnement des positions, procédons à l'optimisation d'un portefeuille à l'aide de la simulation de Monte Carlo.

Nous pouvons créer un script Python qui simule de nombreuses répartitions de portefeuille entre les actions, les obligations, les matières premières et l'or, à l'aide d'un portefeuille que nous avons utilisé comme exemple dans d'autres articles avec les hypothèses de rendement et de volatilité suivantes.

• Actions : Rendement à terme de +3-7 %, volatilité annualisée de 15 % en utilisant l'écart type

• Obligations : Rendement à terme de +1-5 %, volatilité annualisée de 10 % sur la base de l'écart-type

• Matières premières : +0-4% de rendement à terme, 15% de volatilité annualisée en utilisant l'écart-type

• Or : +2-6% de rendement à terme, 15% de volatilité annualisée en utilisant l'écart-type

Notre objectif est de trouver une allocation qui offre potentiellement le meilleur couple risque-rendement, caractérisé par le ratio de Sharpe le plus élevé, sous les hypothèses de rendement à terme et de volatilité données.

Explication

• Simulation des rendements prévisionnels - Nous simulons le rendement attendu pour chaque classe d'actifs dans la fourchette donnée afin de refléter l'incertitude des rendements futurs.

• Volatilité et pondérations - Nous utilisons les volatilités données et les pondérations du portefeuille générées dynamiquement pour calculer la volatilité globale du portefeuille.

• Ratio de Sharpe - Ce ratio nous aide à évaluer le rendement du portefeuille ajusté au risque, en visant la valeur la plus élevée.

Décomposons les étapes et mettons en œuvre la simulation :

Définir les hypothèses du portefeuille

Définir la fourchette de rendement à terme et la volatilité annualisée pour chaque classe d'actifs.

Générer des rendements simulés

Par souci de simplicité, nous générerons aléatoirement des rendements annuels attendus dans les fourchettes données pour chaque classe d'actifs.

Simulation de Monte Carlo

Échantillonner aléatoirement les pondérations du portefeuille, calculer les rendements et la volatilité du portefeuille et déterminer le ratio de Sharpe pour chaque simulation.

Objectif d'optimisation

Identifier l'allocation de portefeuille présentant le ratio de Sharpe le plus élevé.

Voici un exemple de script Python pour atteindre cet objectif :

import numpy as np

# Hypothèses sur le portefeuille
forward_returns = {
'Stocks': (0.03, 0.07),
'Bonds': (0.01, 0.05),
'Commodities': (0.00, 0.04),
'Gold': (0.02, 0.06)
}

volatility = {
'Stocks': 0.15,
'Bonds': 0.10,
'Commodities': 0.15,
'Gold': 0.15
}

# Nombre de portefeuilles à simuler
n_portfolios = 10000
# Risk-free rate assumption for Sharpe ratio calculation
risk_free_rate = 0.01

# Initialiser les tableaux pour stocker les résultats de la simulation
all_weights = np.zeros((n_portfolios, len(forward_returns)))
ret_arr = np.zeros(n_portfolios)
vol_arr = np.zeros(n_portfolios)
sharpe_arr = np.zeros(n_portfolios)

# Simulation de Monte Carlo
for i in range(n_portfolios):
# Générer des poids aléatoires
weights = np.random.random(len(forward_returns))
weights /= np.sum(weights)
all_weights[i, :] = weights

# Simuler le rendement attendu du portefeuille
simulated_returns = [np.random.uniform(low=low, high=high) for low, high in forward_returns.values()]
ret_arr[i] = np.sum(weights * simulated_returns)

# Calculer la volatilité du portefeuille
vol_arr[i] = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(np.diag(list(volatility.values())), weights)))

# Calculer le ratio de Sharpe
sharpe_arr[i] = (ret_arr[i] - risk_free_rate) / vol_arr[i]

# Trouver le portefeuille ayant le ratio de Sharpe le plus élevé
max_sharpe_idx = np.argmax(sharpe_arr)
optimal_weights = all_weights[max_sharpe_idx, :]

print(f"Optimal Portfolio Weights:\nStocks: {optimal_weights[0]:.2f}, Bonds: {optimal_weights[1]:.2f}, Commodities: {optimal_weights[2]:.2f}, Gold: {optimal_weights[3]:.2f}")
print(f"Maximum Sharpe Ratio: {sharpe_arr[max_sharpe_idx]:.2f}")

Résultats

Voici le résultat du dimensionnement de la position à partir de ce code :

Pour l'allocation stratégique d'actifs, le pourcentage d'or est un peu élevé par rapport à ce que nous avons observé dans les backtestings.

Mais l'idée générale est qu'un trader peut avoir certaines considérations de taille de position pour une allocation d'actifs stratégique et faire des écarts tactiques en fonction des opportunités qu'il voit.

Remarque

L'approche de simulation Monte Carlo utilisée ici est basique et sert d'exemple.

Des modèles plus sophistiqués pourraient intégrer la covariance entre les classes d'actifs, des distributions plus précises des rendements attendus et d'autres contraintes telles que des limites maximales et minimales d'allocation pour chaque classe d'actifs.

Considérations avancées

Actifs corrélés

Le fait de détenir plusieurs positions dans des actifs corrélés augmente le risque global du portefeuille.

Il est important de tenir compte de ces corrélations lors du dimensionnement des positions afin d'éviter d'amplifier les pertes.

Dimensionnement des positions au niveau du portefeuille

Au-delà des transactions individuelles, la gestion du risque et de l'allocation dans l'ensemble du portefeuille est essentielle pour une gestion diversifiée du risque.

Nous y reviendrons plus en détail dans l'approche de l'allocation stratégique ci-dessous.

La psychologie du dimensionnement des positions

La taille d'une position peut influencer la réaction émotionnelle d'un trader aux mouvements du marché.

Des positions trop importantes peuvent conduire à des ventes de panique ou à des décisions motivées par l'appât du gain, tandis que des positions trop faibles peuvent donner lieu à des regrets et à des occasions manquées.

Il y a un équilibre à trouver.

Le dimensionnement des positions dans les approches d'allocation stratégique et tactique

Le dimensionnement des positions est important dans les approches stratégiques et tactiques de l'allocation d'actifs.

L'approche consiste à concevoir des stratégies de dimensionnement des positions pour gérer le risque, optimiser les rendements et s'aligner sur les objectifs financiers et la tolérance au risque de l'investisseur.

Comprendre comment le dimensionnement des positions fonctionne dans ces cadres met en évidence son importance pour obtenir un portefeuille équilibré et résilient.

Allocation stratégique d'actifs et dimensionnement des positions

L'allocation stratégique d'actifs consiste à fixer des objectifs d'investissement à long terme et à répartir les actifs en conséquence, souvent sur la base des rendements historiques, de la volatilité et des corrélations.

Les stratégies telles que le bêta équilibré ou l'approche "tous temps" visent à construire des portefeuilles capables de résister à différentes conditions de marché en diversifiant les classes d'actifs avec des biais environnementaux différents.

Dimensionnement des positions dans l'allocation stratégique

Dans ce contexte, le dimensionnement des positions consiste à déterminer la proportion du portefeuille allouée à chaque classe d'actifs (par exemple, actions, obligations, matières premières, alternatives) afin d'atteindre les niveaux d'exposition souhaités.

Par exemple, dans un portefeuille "tous temps", la taille de la position de chaque classe d'actifs est calculée pour équilibrer le portefeuille dans différents environnements économiques, en tenant compte de facteurs tels que l'inflation, la croissance, les taux d'actualisation, les primes de risqueet l'évolution de leurs attentes actualisées.

L'objectif est de minimiser la volatilité et les pertes pour un niveau de rendement donné, tout en capturant le potentiel de hausse dans différents scénarios.

Allocation tactique d'actifs et dimensionnement des positions

L'allocation tactique des actifs, quant à elle, permet de s'écarter à court terme de la répartition stratégique des actifs afin de tirer parti des inefficacités perçues sur le marché, des tendances économiques ou des avantages en termes d'information, d'analyse et/ou de technologie.

Elle consiste à ajuster activement la taille des positions au sein des classes d'actifs ou des secteurs en fonction des prévisions à court terme et des conditions de marché.

Dimensionnement des positions dans le cadre de l'allocation tactique

Dans ce cas, le dimensionnement des positions devient un moyen dynamique de gérer le risque et d'améliorer les rendements.

Par exemple, si l'analyse à court terme laisse présager un marché haussier des valeurs technologiques, un portefeuille géré de manière tactique pourrait augmenter temporairement la taille des positions dans ce secteur.

De même, si l'on s'attend à ce que les marchés à revenu fixe sous-performent en raison de la hausse des taux d'intérêt, la taille de la position en obligations peut être réduite.

De même, si une économie est en fin de cycle, un trader peut faire pencher le portefeuille vers les biens de consommation de base (produits dont la demande est plus stable) plutôt que vers les biens de consommation discrétionnaire (produits dont la demande est plus cyclique).

L'allocation tactique d'actifs nécessite des ajustements plus fréquents de la taille des positions afin de refléter l'évolution des conditions et des perspectives du marché.

Intégrer le dimensionnement des positions aux stratégies d'allocation d'actifs

Gestion du risque

Les stratégies d'allocation stratégique et tactique utilisent toutes deux le dimensionnement des positions comme outil fondamental de gestion des risques.

Dans le cadre de la gestion stratégique d'actifs, le dimensionnement des positions vise davantage à atteindre l'équilibre et à répartir les choses de manière efficace.

En dimensionnant soigneusement les positions en fonction de la stratégie à long terme du portefeuille et des ajustements à court terme, les traders peuvent gérer l'exposition à la volatilité du marché, à la valorisation et à d'autres considérations.

Adaptabilité

L'allocation stratégique fixe une base d'exposition, tandis que les ajustements tactiques permettent au portefeuille de pivoter en fonction des besoins et de mieux s'adapter aux conditions actuelles du marché.

Optimisation des performances

Un bon dimensionnement des positions peut contribuer à optimiser la performance du portefeuille en veillant à ce que le capital soit alloué efficacement et à ce qu'il soit équilibré entre la croissance et l'atténuation des risques.

Diversification

Dans le contexte de l'allocation d'actifs, le dimensionnement des positions contribue à la diversification non seulement au sein des classes d'actifs, mais aussi entre elles, ainsi qu'à la prise en compte du risque géographique et du risque de change.

Conclusion

Comprendre et appliquer les principes du dimensionnement des positions est fondamental pour les traders, qu'ils soient novices ou expérimentés.

Il permet d'intégrer la gestion des risques à la stratégie de trading et aide les traders à atteindre une performance optimale et une stabilité émotionnelle sur les marchés.

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