#1 24-03-2024 17:54:47

Climax

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Stratégies de trading neutres au marché

Les stratégies de trading neutres par rapport au marché sont conçues pour minimiser l'exposition au risque de marché en prenant simultanément des positions longues et courtes sur des instruments étroitement liés.

De cette manière, il vise des rendements largement indépendants du mouvement global du marché (c'est-à-dire pas de bêta).

Ces stratégies constituent la pierre angulaire de la finance quantitative, qui exploite des modèles statistiques et mathématiques pour identifier les erreurs de valorisation ou les inefficacités structurelles au sein des marchés.

Ils sont particulièrement appréciés dans le cadre de la proposition de valeur des hedge funds et des bureaux de trading pour compte propre, c'est-à-dire pour leur potentiel à générer des rendements positifs dans des environnements de marché à la hausse comme à la baisse et sans corrélation avec les indices traditionnels d'actions et d'obligations/crédit.

Points clés à retenir :

• Neutralité du marché – Le succès de la stratégie repose sur la correction des erreurs d'évaluation, et non sur l'orientation globale du marché. Cela rend la stratégie moins sensible aux grandes fluctuations du marché.

• Trading de paires

• Arbitrage statistique

• Arbitrage de fusion

• Marché neutre des actions (EMN)

• Arbitrage convertible

• Arbitrage sur la structure du capital

• Arbitrage sur la volatilité

• Arbitrage sur indices

• Arbitrage sur titres à revenu fixe

• Arbitrage des dividendes

• Arbitrage des risques

• Tradingde paniers

1. Trading de paires

Le trading par paires consiste à identifier deux titres dont les mouvements sont historiquement corrélés mais dont les prix ont temporairement divergé (par exemple, l'or et les mineurs d'or).

Les traders prennent une position longue sur le titre sous-évalué et une position courte sur le titre surévalué.

Essentiellement, ils misent sur la convergence de leur ratio de prix vers sa moyenne historique.

Cette stratégie utilise généralement des mesures statistiques telles que la corrélation, la covariance et/ou la cointégration pour identifier les paires appropriées.

Exemple

Les actions de Coca-Cola et PepsiCo divergent ; long Coca-Cola, court PepsiCo.

2. Arbitrage statistique

L'arbitrage statistique étend le concept de trading par paires à un ensemble plus large de titres.

Il utilise des modèles statistiques complexes, tels que le retour à la moyenne, des algorithmes d'apprentissage automatique et une analyse en composantes principales, pour identifier les erreurs de valorisation temporaires sur des centaines ou des milliers d'actifs.

Les transactions sont exécutées de manière à ce que l'exposition globale du portefeuille soit neutre par rapport au marché, ajustant souvent les positions de manière dynamique en réponse aux mouvements du marché.

Exemple

Utiliser l'apprentissage automatique pour identifier les actions mal valorisées en fonction des ratios P/E, de la volatilité implicite, des ratios dette/capital, etc. ; construire un portefeuille équilibré long/short.

3. Arbitrage de fusion

L'arbitrage de fusion consiste à négocier les titres de sociétés impliquées dans des fusions et acquisitions.

Les traders peuvent prendre des positions longues sur les actions de la société cible et vendre à découvert les actions de la société acquéreuse, en essayant de profiter de l'écart entre le prix actuel du marché et le prix d'acquisition éventuel.

Cette stratégie nécessite beaucoup de diligence raisonnable et une compréhension approfondie des environnements réglementaires.

Exemple

Par exemple, si une société à 40 $/action est achetée pour 50 $/action et que son prix est de 48 $/action avant la clôture, cela suggère qu'il y a 80 % de chances que la transaction soit conclue.

En conséquence, environ 80 % du temps, vous devriez vous attendre à empocher les 2 $ supplémentaires par action si vous êtes long sur l'action.

Néanmoins, environ 20 % du temps, cela n'aboutira pas.

Il s'agit d'une stratégie à somme nulle, donc connaître le marché mieux que d'autres demande un travail et un savoir-faire considérables.

4. Marché actions neutre (EMN)

Cette stratégie consiste à prendre des positions longues et courtes sur les actions pour neutraliser l'exposition au marché.

Il s'appuie sur une analyse fondamentale ou quantitative pour sélectionner les actions qui devraient surperformer (pour les positions longues) et sous-performer (pour les positions courtes) le marché.

L'objectif est de maintenir un bêta (exposition au marché) proche de zéro et de se concentrer uniquement sur la performance relative des titres.

Exemple

Un exemple de stratégie consisterait à vendre des titres à découvert sur des sociétés à fort effet de levier et à acheter des titres à long terme sur des sociétés à faible effet de levier, en s'attendant à ce que ces transactions surperforment en période de ralentissement des marchés et de l'économie.

Il s'agirait d'un exemple d'exposition à un facteur (par exemple, "qualité", "effet de levier").

5. Arbitrage convertible

L'arbitrage convertible consiste à prendre une position longue sur les titres convertibles d'une entreprise (par exemple, des obligations convertibles) et une position courte sur ses actions.

Cette stratégie tente d'exploiter les différences de prix entre l'obligation convertible et l'action sous-jacente, en ajustant les positions pour rester neutre par rapport aux fluctuations du cours de l'action.

Exemple

Achetez des obligations convertibles de XYZ, vendez des actions XYZ.

6. Arbitrage sur la structure du capital

Cette stratégie d'arbitrage de la structure du capital exploite les erreurs de valorisation entre différents titres émis par la même société, tels que les obligations et les actions, en prenant une position longue sur le titre sous-évalué (par exemple, les obligations) et une position courte sur le titre surévalué (par exemple, les actions).

Il mise sur une convergence de leurs écarts de valeurs.

Exemple

Obligations XYZ longues, actions XYZ courtes.

7. Arbitrage sur la volatilité

Implique l'exploitation des différences entre la volatilité implicite des options et la volatilité réalisée ultérieure de l'actif sous-jacent, généralement en achetant des options perçues comme sous-évaluées (faible volatilité implicite) et en vendant des options considérées comme surévaluées (volatilité implicite élevée).

Cela peut être une stratégie difficile à mettre en œuvre pour les non-spécialistes, car les options intègrent d'autres facteurs (par exemple, delta, gamma, décroissance temporelle (thêta), sensibilité aux taux d'intérêt (rho) et autres sensibilités multi-ordres).

Exemple

Achetez des options XYZ sous-évaluées, vendez des options XYZ surévaluées.

8. Arbitrage sur indices

Tire parti des écarts de prix entre un indice boursier et le contrat à terme sur cet indice en achetant (vendant) simultanément le côté sous-évalué (surévalué) et en s'attendant à ce que les prix convergent avant la date d'expiration du contrat à terme.

Cela peut également s'appliquer aux écarts entre l'ETF, le contrat à terme, les composants boursiers sous-jacents, etc.

Exemple

L'indice S&P 500 est sous-évalué par rapport à ses contrats à terme ; acheter des indices, vendre des contrats à terme.

L'indice S&P 500 est sous-évalué par rapport à ses contrats à terme ; acheter des indices, vendre des contrats à terme.

9. Arbitrage sur les titres à revenu fixe

Tente d'exploiter les inefficacités de tarification entre des titres à revenu fixe liés, telles que les différences de taux d'intérêt ou de spreads de crédit, souvent par le biais de l'utilisation d'instruments dérivés pour couvrir le risque de taux d'intérêt.

Exemple

Exploiter les écarts de la courbe des rendements des bons du Trésor américain.

Connexes : Comment modéliser la structure par terme des taux d'intérêt

10. Arbitrage des dividendes

Cette stratégie capitalise sur les inefficacités de tarification liées au paiement des dividendes.

Utilise la mauvaise évaluation entre le paiement du dividende attendu et le prix des options pour garantir des bénéfices sans risque, généralement en achetant des actions avant la date ex-dividende et en se couvrant avec les options de vente correspondantes.

Cela se produit en raison de la baisse du titre (toutes choses égales par ailleurs) à la date ex-dividende du montant du dividende.

Le marché des options le sait/s'y attend également.

Exemple

Achetez XYZ avant ex-dividende, couvrez-vous avec des put.

11. Arbitrage des risques

Cela englobe les stratégies visant à tirer profit de risques mal évalués, telles que les obligations catastrophe (titres liés à une assurance) ou les swaps sur défaut de crédit.

Les traders construisent des portefeuilles qui isolent et monétisent des expositions à des risques spécifiques.

Exemple

• Identifiez les swaps sur défaut de crédit (CDS) mal évalués d'une entreprise financièrement stable.

• Optez pour une position longue sur les CDS (parier sur la stabilité de l'entreprise) à faible coût.

• Position de couverture avec des options ou vente à découvert des actions de l'entreprise.

• Profitez de la convergence du prix des CDS vers sa véritable valeur ajustée du risque.

12. Trading de paniers

Semblable à l'arbitrage statistique, mais au lieu de titres individuels, l'accent est mis sur des paniers de titres partageant des caractéristiques (secteur, secteur, taille, etc.).

Vise à trouver des paniers sous-évalués pour acheter et des paniers surévalués pour vendre.

Utile pour s'exposer à des thèmes sans risque de mouvements de titres individuels.

Exemple

Longez un panier d'actions sous-évaluées de la « nouvelle économie », vendez des actions surévaluées de la « vieille économie ».

Mise en œuvre et risques

La mise en œuvre de stratégies neutres par rapport au marché nécessite des techniques sophistiquées de gestion des risques et peut nécessiter une infrastructure avancée.

Même si elles visent la neutralité du marché, ces stratégies restent soumises à des risques spécifiques, tels que le risque de modèle, le risque d'exécution et le risque de liquidité. Le succès de ces stratégies repose en grande partie sur la précision des modèles et des analyses.

En finance quantitative, les professionnels exploitent des langages de programmation comme Python pour l'analyse des données, le développement de modèles et le backtesting de ces stratégies afin de s'assurer qu'elles sont robustes et disposent d'une base empirique solide avant leur exécution.

Il est toujours important de comprendre pourquoi quelque chose fonctionne et ses antécédents en matière de performances sur la base de données historiques (en plus d'autres formes de tests de résistance).

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Le trading de CFD implique un risque de perte significatif, il ne convient donc pas à tous les investisseurs. 74 à 89% des comptes d'investisseurs particuliers perdent de l'argent en négociant des CFD.