#1 22-06-2024 14:21:31

Climax

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Trading quantitatif de valeur

Le trading quantitatif de valeur est une stratégie qui combine des techniques d'analyse quantitative avec les principes traditionnels de l'investissement de valeur afin d'identifier les actions et les actifs sous-évalués et d'obtenir des rendements supérieurs.

Cette approche s'appuie sur des modèles mathématiques, des méthodes statistiques et la puissance de calcul pour améliorer la prise de décision et optimiser les performances de négociation.

Points clés :

➡️ Une analyse fondée sur les données

• Le trading quantitatif minimise les biais humains en utilisant des modèles mathématiques et des techniques statistiques pour évaluer les données financières et prendre des décisions de trading.

➡️ Meilleure identification des actions sous-évaluées

• Cette approche s'appuie sur les mesures traditionnelles de l'investissement de valeur telles que les ratios P/E et P/B (et autres), combinées à une analyse quantitative avancée, pour identifier efficacement les actions/actifs qui se négocient en dessous (ou au-dessus) de leur valeur intrinsèque.

➡️ Exécution évolutive et systématique

• Les stratégies quantitatives peuvent être très évolutives (si la capacité est suffisante) et peuvent être appliquées à de vastes ensembles de données sur divers marchés.

• Elles facilitent l'exécution efficace des transactions et la gestion des portefeuilles.

Principes fondamentaux du trading quantitatif de valeur

Principes de l'investissement axé sur la valeur

L'investissement axé sur la valeur repose sur l'idée que les actions ont une valeur intrinsèque, qui peut être estimée grâce à l'analyse fondamentale.

Ces types d'investisseurs cherchent à acheter des actions qui se négocient en dessous de leur valeur intrinsèque - et éventuellement à vendre à découvert celles qui sont au-dessus de leur valeur intrinsèque - en pensant que le marché finira par reconnaître et corriger la sous-évaluation.

Les principales mesures utilisées dans le cadre de l'investissement axé sur la valeur comprennent le ratio cours/bénéfice (P/E), le ratio cours/valeur comptable (P/B) et le rendement des dividendes.

Analyse quantitative

L'analyse quantitative implique l'utilisation de modèles mathématiques et de techniques statistiques pour analyser les données financières et prendre des décisions de trading.

Il peut s'agir d'analyses de régression, d'algorithmes d'apprentissage automatique et de modèles factoriels.

L'objectif est d'identifier des modèles, des tendances et des relations dans les données qui peuvent éclairer les stratégies de trading.

Mesures de la valeur pour l'investissement/le trading quantitatif de valeur

Le trading quantitatif de valeur s'appuie sur une variété d'indicateurs financiers pour identifier les actions/actifs sous-évalués ayant un fort potentiel de rendement.

Voici une liste d'indicateurs de valeur qu'un trader peut utiliser pour produire un volume important d'indicateurs à des fins d'analyse :

Indicateurs de valeur fondamentaux

• Ratio cours/bénéfice (P/E) : Mesure le prix actuel de l'action d'une entreprise par rapport à son bénéfice par action.

• Ratio cours/ valeur comptable (P/B) :Compare la valeur de marché d'une entreprise à sa valeur comptable.

• Rapport cours/ventes (P/S) : Analyse le cours de l'action d'une entreprise par rapport à son chiffre d'affaires. Ce ratio est particulièrement utile pour les entreprises à forte croissance dont l'économie unitaire est de qualité et qui sont en phase de pré-bénéfice.

• Ratio cours/flux de trésorerie (P/CF) : Compare le cours de l'action à son flux de trésorerie d'exploitation par action.

• Rendement des bénéfices : L'inverse du ratio P/E, indiquant les bénéfices en pourcentage du prix.

• Rendement des dividendes : Indique le montant des dividendes versés chaque année par une société par rapport au cours de l'action.

• Rendement du flux de trésorerie disponible : Flux de trésorerie disponible par action divisé par le cours de l'action.

• Valeur de l'entreprise par rapport à l'EBITDA (EV/EBITDA) : Comparaison entre la valeur de l'entreprise et le bénéfice avant intérêts, impôts et amortissements.

• Rendement des fonds propres (ROE) : Mesure la rentabilité en indiquant combien de bénéfices une entreprise génère avec l'argent investi par les actionnaires.
  Rendement des actifs (ROA) : Indique la rentabilité d'une entreprise par rapport à son actif total.

Indicateurs de croissance

• Taux de croissance des bénéfices : Le taux de croissance annuel composé des revenus des investissements sur une période donnée.

• Taux de croissance du chiffre d'affaires : Taux de croissance des revenus d'une entreprise sur une période donnée.

• Taux de croissance des dividendes : Taux de croissance en pourcentage annualisé des dividendes versés par une entreprise. Il s'agit d'un indicateur clé pour ceux qui se concentrent sur les dividendes (une stratégie à long terme).

• Taux de croissance de la valeur comptable : Mesure le taux de croissance de la valeur comptable par action sur une période donnée.

Mesures d'efficacité

• Ratio de rotation des actifs : Indique l'efficacité avec laquelle une entreprise utilise ses actifs pour générer des ventes.

• Taux de rotation des stocks : Indique combien de fois les stocks d'une entreprise sont vendus et remplacés au cours d'une période donnée.

• Taux de rotation des créances : Mesure l'efficacité avec laquelle une entreprise recouvre ses créances.

• Taux de rotation des dettes : Indique la rapidité avec laquelle une entreprise rembourse ses fournisseurs.

Indicateurs de santé financière

• Ratio d'endettement : Indique la proportion relative des capitaux propres et de la dette utilisée pour financer les actifs d'une entreprise.

• Ratio de liquidité générale : Mesure la capacité d'une entreprise à payer ses obligations à court terme avec ses actifs à court terme.

• Ratio rapide (Quick Ratio) : Similaire au ratio de liquidité générale, mais excluant les stocks de l'actif circulant.

• Ratio de couverture des intérêts : Indique la facilité avec laquelle une entreprise peut payer les frais d'intérêt sur l'encours de sa dette.

• Score Z d'Altman : Formule permettant de prédire la probabilité de faillite d'une entreprise.

Indicateurs de performance du marché

• Bêta: Mesure la volatilité d'une action par rapport à l'ensemble du marché.

• Ratio de Sharpe : Indique le rendement moyen moins le rendement sans risque divisé par l'écart-type du rendement d'un investissement.

• Ratio de Treynor : Mesure les rendements obtenus au-delà de ceux qui auraient pu être obtenus sur un investissement sans risque pour chaque unité de risque de marché.

• Ratio de Sortino : Similaire au ratio de Sharpe mais utilise l'écart à la baisse au lieu de l'écart-type pour se concentrer sur les rendements négatifs.

Mesures de la qualité

• Score F de Piotroski : Combine neuf critères comptables pour déterminer la solidité de la position financière d'une entreprise.

• Score M de Beneish : Modèle permettant de déterminer si une entreprise a manipulé ses bénéfices. Souvent suivi par les vendeurs à découvert.

• Ohlson O-Score : Prévoit la probabilité de faillite d'une entreprise au cours des deux prochaines années.

Mesures personnalisées

• Valeur économique ajoutée (EVA) : Mesure la performance financière d'une entreprise sur la base de la richesse résiduelle calculée en déduisant le coût du capital de son bénéfice d'exploitation.

• Formule magique : Combine le rendement des bénéfices et le rendement du capital pour classer les actions.

• Nombre de Graham : Prix maximum qu'un investisseur défensif devrait payer pour une action.

• Rendement du capital de Greenblatt : Mesure le rendement du capital, en tenant compte des liquidités et du passif.

Combinaison de mesures

Les traders peuvent créer des modèles complets en combinant ces mesures, souvent pondérées en fonction de stratégies spécifiques. Par exemple :

• Score composite - Combinaison de P/E, P/B et EV/EBITDA pour créer un score d'évaluation unique.

• Systèmes de classement - Utilisation d'un modèle multifactoriel pour classer les actions selon divers critères tels que la valeur, la croissance et la qualité.

• Modèles de régression - Élaboration de modèles prédictifs pour prévoir les rendements sur la base des relations historiques entre ces paramètres.

L'exploitation de ces paramètres et leur combinaison sous de nouvelles formes permettent aux traders d'améliorer leurs stratégies quantitatives de trading de valeur.

Principaux éléments du trading quantitatif de valeur

Collecte et traitement des données

Le trading quantitatif de valeur s'appuie fortement sur des données.

Celles-ci comprennent les états financiers, les cours des actions, les indicateurs économiques avancés et d'autres sources de données pertinentes.

Les données doivent être collectées, nettoyées et traitées pour en garantir l'exactitude et la fiabilité.

Des données de haute qualité sont nécessaires pour développer des modèles efficaces.

Développement de modèles

L'élaboration d'un modèle quantitatif implique de sélectionner les variables appropriées, d'établir les relations mathématiques de cause à effet et de tester le pouvoir prédictif du modèle.

Les traders incluront un grand nombre des variables mentionnées ci-dessus et les combineront pour créer de nouvelles mesures.

Les modèles peuvent intégrer divers facteurs tels que la croissance des bénéfices, le rendement des capitaux propres, les niveaux d'endettement et le sentiment du marché.

Le backtesting du modèle sur des données historiques permet de valider son efficacité et d'affiner ses paramètres.

Des forward testing sur des données synthétiques peuvent également être utilisés pour tester le portefeuille dans le cadre de scénarios nouveaux ou personnalisés.

Gestion des risques

La gestion des risques est un aspect essentiel de toute négociation.

Il s'agit de fixer des limites de risque (par exemple, des limites de taille de position), de diversifier le portefeuille et d'utiliser des techniques telles que les options ou les ordres stop-loss pour réduire les pertes potentielles.

Le trading quantitatif de valeur est une stratégie hautement technique et mathématique qui tend à éviter la concentration et qui est axée sur des paramètres de rendement et de risque spécifiques.

Les modèles quantitatifs peuvent également intégrer différents facteurs de risque - par exemple, l'asymétrie, l'aplatissement des distributions de probabilité - afin d'ajuster la taille des positions et d'optimiser l'équilibre risque/récompense.

Exécution

L'exécution d'une stratégie quantitative de trading de valeur nécessite une exécution efficace des transactions afin de minimiser les coûts de transaction et les slippages.

Cela peut impliquer l'utilisation de systèmes de trading automatisés, de trading algorithmique et de types d'ordresavancés.

Une exécution rapide et précise est essentielle pour capturer la valeur anticipée des transactions.

Avantages du trading quantitatif de valeur

Objectivité

Le trading quantitatif réduit les biais humains en s'appuyant sur des modèles fondés sur des données et des processus systématiques.

Cette objectivité permet d'éviter les prises de décision émotionnelles et d'assurer la cohérence de l'approche.

Évolutivité

Les stratégies quantitatives peuvent être mises à l'échelle plus facilement que les approches traditionnelles d'investissement dans la valeur.

Une fois qu'un modèle est développé et validé, il peut être appliqué à de vastes ensembles de données et à divers marchés.

Cela dépend également de la capacité de la stratégie.

Des performances accrues

En combinant les principes de l'investissement axé sur la valeur avec l'analyse quantitative, les traders/investisseurs peuvent potentiellement identifier plus efficacement les actions sous-évaluées et obtenir des rendements supérieurs.

L'utilisation croissante de modèles d'apprentissage automatique et de la puissance de calcul permet de mieux détecter des schémas et des relations subtils qui pourraient échapper aux méthodes traditionnelles.

Les défis du trading quantitatif de valeur

Risque lié au modèle

Les modèles quantitatifs sont basés sur des données historiques et des hypothèses qui ne se vérifieront pas toujours à l'avenir.

Le risque de modèle survient lorsque les prédictions du modèle sont inexactes ou lorsque l'avenir est différent du passé mais que les modèles sont optimisés sur la base des données passées.

Qualité des données

L'efficacité dépend de la qualité des données utilisées.

Des données inexactes ou incomplètes peuvent conduire à des conclusions erronées et à de mauvaises décisions de trading.

Complexité

L'élaboration et la maintenance de modèles quantitatifs nécessitent des connaissances et une expertise spécialisées en finance, en mathématiques et en programmation.

La complexité de ces modèles peut également les rendre difficiles à comprendre et à gérer ("boîte noire").

Cela est particulièrement vrai pour les traders individuels ou les petites entreprises.

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Examinons quelques transactions impliquant le trading quantitatif de valeur.

Pour l'illustrer, prenons un exemple hypothétique impliquant deux actions : L'action A et l'action B.

Nous décrirons les étapes de la transaction, y compris les montants spécifiques et les processus impliqués.

Exemple de transaction

Étape 1 : Collecte des données et examen initial

Collecte des données

Rassemblez les données financières des actions A et B, notamment

• les ratios cours/bénéfice (P/E)

• les ratios cours/valeur comptable (P/B)

• le bénéfice par action (BPA)

• la croissance du chiffre d'affaires

• d'autres indicateurs pertinents au choix du trader.

Pour cet exemple, nous supposerons les données suivantes :

• Action A : P/E = 8, P/B = 0,9, BPA = 5 dollars, croissance du chiffre d'affaires = 5 % par an.

• Action B : P/E = 20, P/B = 3,5, BPA = 2 $, croissance du chiffre d'affaires = 2 % par an.

Sélection initiale

Utiliser des filtres quantitatifs pour identifier les actions sous-évaluées sur la base des principes de l'investissement axé sur la valeur.

Dans le cas présent, l'action A semble sous-évaluée par rapport à l'action B en raison de ses ratios P/E et P/B inférieurs.

Étape 2 : Élaboration et validation du modèle

Élaboration du modèle

Élaborer un modèle quantitatif qui intègre les principales mesures de la valeur.

Pour simplifier, utilisons un score de valeur de base combinant les ratios P/E et P/B.

La formule du score de valeur pourrait être la suivante

• Score de valeur = (ratio P/E * 0,5) + (ratio P/B * 0,5)

Calculer les scores

Appliquez le modèle pour calculer les scores de valeur des deux actions :

• Score de valeur de l'action A : (8 * 0,5) + (0,9 * 0,5) = 4,45

• Score de valeur de l'action B : (20 * 0,5) + (3,5 * 0,5) = 11,75

Validation

Testez le modèle à l'aide de données historiques pour vous assurer qu'il identifie correctement les actions sous-évaluées et qu'il prédit des rendements positifs.

Supposez que les résultats du backtesting confirment la validité du modèle.

Étape 3 : Exécution des opérations

Dimensionnement de la position

Déterminez le montant à négocier en fonction de la répartition du portefeuille et des principes de gestion des risques.

Supposons un capital d'investissement total de 100 000 $, dont 50 % sont alloués à cette stratégie.

Allocation des fonds

• Allocation totale = 50 000 $.

• Allocation de l'action A = 50 000 $ (puisqu'elle est identifiée comme sous-évaluée)

Placement de l'opération

• Prix actuel de l'action A = 40 $ par action

• Nombre d'actions à acheter : 50 000 $ / 40 $ par action = 1 250 actions

• Exécuter l'opération : Passer un ordre d'achat pour 1 250 actions de l'action A à 40 dollars l'action.

Étape 4 : Gestion et suivi des risques

Fixer un ordre de vente stop

Pour gérer le risque, fixez un ordre stop-loss à 10 % en dessous du prix d'achat. Dans le cas de l'action A, cet ordre serait le suivant

• Prix de l'ordre de vente stop : 40 $ - (40 $ * 0,10) = 36 $ par action

Contrôler les performances

Examinez régulièrement les performances de l'action A, réévaluez ses paramètres de valeur et ajustez la position si nécessaire en fonction des nouvelles données et des conditions du marché.

Rééquilibrer le portefeuille

Rééquilibrer périodiquement le portefeuille pour maintenir la répartition souhaitée et gérer le risque global.

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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.