Narration : Bienvenue à TDAM Talks, un balado de Gestion de Placements TD. Joignez-vous à nous pour obtenir des points de vue et des analyses sur les thèmes actuels des marchés de capitaux de nos leaders éclairés. Qu’il s’agisse de renseignements sur les marchés ou de stratégies de placement, nous vous aiderons à vous y retrouver dans le milieu complexe des placements.
Ingrid : Par définition, les placements à gestion quantitative constituent une approche sophistiquée en matière de gestion de placements, de sélection de titres et de construction de portefeuille. Ils reposent sur une combinaison de modèles informatiques, d’analyse de données et de statistiques, ainsi que sur le jugement professionnel pour obtenir un résultat, que ce soit un rendement passif, une fluctuation inférieure, ou, dans le langage d’aujourd’hui, un rendement excédentaire ou un alpha. Ils mettent également l’accent sur la création de portefeuilles optimaux qui équilibrent le risque et le rendement.
Je m’appelle Ingrid Macintosh et, dans le balado d’aujourd’hui, nous allons parler des placements à gestion quantitative et d’une équipe de gestion quantitative qui dirige les stratégies de Gestion de Placements TD. Je suis accompagnée de Julien Palardy, chef, Placements à gestion quantitative et à gestion passive, GPTD et de Philip Gendreau, vice-président de l’équipe de gestion quantitative, qui gèrent collectivement plus de 15 milliards de dollars en stratégies d’actions à gestion quantitative. Messieurs, bienvenue.
Julien : Merci, Ingrid.
Philip : Oui, merci beaucoup.
Ingrid : J’espère que ce balado sera l’un de ceux auxquels on continue de se référer. Alors, j’aimerais commencer par quelques enseignements. Comment avez-vous trouvé ma définition de placements à gestion quantitative? Vous pourriez peut-être aider nos auditeurs à comprendre quels sont les avantages d’utiliser des placements à gestion quantitative.
Julien : Je pense que votre définition était plutôt bonne. Je dirais qu’au cours des 20 ou peut-être même des 30 dernières années, il y a eu une augmentation importante du nombre de recherches scientifiques appliquées à la finance, et plus particulièrement à la gestion des placements. Ça a probablement commencé avec Markowitz, ça s’est étendu au-delà de la construction de portefeuilles et de modèles.
Aujourd’hui, je dirais que les placements à gestion quantitative visent à maximiser le recours à la science et aux approches scientifiques dans l’art de gérer l’argent. Ça ne signifie pas nécessairement que l’être humain est exclu de l’équation lorsqu’il s’agit d’investissement quantitatif. Mais le rôle de l’être humain est très différent. Évidemment, il construit ces modèles qui sont utilisés dans l’application des stratégies quantitatives. Mais il s’agit aussi d’un rôle de contrôle des risques plutôt que d’un rôle d’initiateur. Je ne sais pas trop ce que vous en pensez, Phil, si vous partagez le même avis.
Philip : Oui, je pense que votre définition est tout à fait exacte. J’ajouterais simplement, comme vous l’avez dit, que nous tentons vraiment de rendre les placements aussi systématiques que possible, en essayant vraiment d’éliminer les émotions du processus. Et j’espère qu’au bout du compte, avec le temps, ce résultat [AUDIO OUT] sera atteint.
Ingrid : C’est intéressant, parce que… on travaille ensemble depuis de très nombreuses années, on compare souvent l’aspect fondamental par rapport à l’aspect quantitatif comme l’aspect artistique par rapport à l’aspect scientifique. Mais en réalité, un grand nombre des mêmes facteurs fondamentaux essentiels font partie du processus de placement, mais d’une manière quantitative. Peut-on aborder cette distinction entre ce qui est fondamental et ce qui est quantitatif, les éléments qui les différencient, ainsi que ce qu’ils ont en commun? Je pense que ce serait très utile pour ceux qui nous écoutent.
Julien : Je dirais que oui, en fin de compte, on regarde les mêmes chiffres. La façon avec laquelle on les examine est différente. Dans notre cas, l’accent est mis sur les données. On prend connaissance de ces chiffres tous les matins et on les analyse. Il est probable qu’une mesure du rendement fondamentale sera associée à certaines entreprises en particulier, et il y aura un examen approfondi des données.
Les analystes ont aussi tendance à avoir une vision générale de ce que sera l’avenir. Dans le cas des stratégies quantitatives, ce sont des machines. Elles manquent d’imagination. En toute honnêteté, c’est probablement le point faible des stratégies quantitatives. Toutefois, elles sont très efficaces pour calculer beaucoup de chiffres pour l’ensemble de l’univers de placement. C’est là qu’on a l’avantage.
Philip : Oui. Et je ne pense pas qu’il faille choisir entre l’un ou l’autre. Vous n’avez pas nécessairement à choisir entre la façon de faire fondamentale ou la façon de faire quantitative. On vise le même résultat en fin de compte, à savoir [INAUDIBLE]. Parce qu’on analyse des éléments différents, on a différentes façons de voir les choses, on va probablement obtenir un rendement supérieur ou inférieur à des moments différents. Alors, je pense qu’en adoptant les deux façons de faire, vous pouvez tirer profit de la diversification.
Ingrid : Oui, c’est une approche vraiment complémentaire. J’aime la façon dont vous avez parlé du tri ou du point de départ d’un gestionnaire de portefeuille fondamental comparativement à l’océan avec lequel le gestionnaire quantitatif peut commencer son tri pour obtenir des résultats. On va passer à la grande question dans un moment. Mais on va y aller par la base avec une discussion sur la technologie pour commencer. Comment utilise-t-on la technologie pour prendre de meilleures décisions? Et comment est-ce que ça s’inscrit dans le processus décisionnel traditionnel dirigé par le gestionnaire de portefeuille?
Philip : Comme on vient de le dire, la plupart des décisions prises dans le cadre de placements à gestion quantitative sont fondées sur des modèles. Et comme nos modèles reposent sur une grande quantité de données, la technologie joue un rôle très important dans notre travail. On traite quotidiennement des millions de points de données, depuis les données fondamentales de l’entreprise jusqu’aux estimations des coûts de formation. En plus du traitement des données, on utilise la technologie de différentes façons. Pour les placements à gestion quantitative, on compte beaucoup sur l’optimisation du portefeuille. En bref, c’est une façon sophistiquée de dire que l’on construit des portefeuilles à l’aide d’un ordinateur.
Grâce à l’optimisation des portefeuilles, on peut réellement contrôler le risque dans nos portefeuilles, qu’il s’agisse du risque total, comme pour nos stratégies mobiles, ou du risque actif dans le cas des stratégies axées sur l’alpha. On peut cibler des expositions à des facteurs précis, comme le rendement en dividende de nos portefeuilles de dividendes. On peut également maintenir les coûts de négociation à un niveau bas en négociant à nouveau là où il y a le plus de liquidité, etc.
Ingrid : Il s’agit vraiment de déterminer le résultat que vous cherchez à atteindre. Parce que même si on va se concentrer sur les stratégies d’alpha aujourd’hui, Gestion de Placements TD a été un pionnier canadien des placements à faible volatilité, où le résultat précis qu’on recherchait était un indice de référence, tout comme les rendements, mais avec moins de volatilité pour soutenir nos clients des caisses de retraite et leur processus de budgétisation des risques. Ce que je comprends, c’est qu’en fonction du facteur que vous essayez de contrôler, du résultat que vous essayez d’obtenir, vous pouvez adapter les modèles en conséquence.
Vous avez commencé en parlant de très, très grandes quantités de données. Bien sûr, la prochaine question que je vais vous poser concerne l’IA. Que fait l’IA pour les placements à gestion quantitative? En quoi ça change la donne? Pouvez-vous nous en parler un peu? Tout le monde parle de productivité et de ce que l’IA peut ou ne peut pas faire, et je pense que les placements à gestion quantitative sont un excellent point de départ pour cette conversation.
Philip : La principale façon d’utiliser l’IA dans les placements à gestion quantitative est de traiter beaucoup plus d’informations. On est en mesure d’explorer de nouveaux ensembles de données qu’on ne pouvait pas vraiment utiliser auparavant. Pour vous donner un exemple, il y a quelques années, lorsqu’on utilisait les états financiers des entreprises, on ne pouvait regarder que les données numériques, donc [INAUDIBLE] les états financiers, le bilan, etc. Aujourd’hui, avec l’aide de nouvelles techniques d’IA, comme le traitement du langage naturel, on est en mesure d’aller au-delà des chiffres et d’utiliser le texte réel des états financiers, par exemple, ou les transcriptions des téléconférences sur les bénéfices, pour vraiment essayer de comprendre ce que les marges disent au-delà des chiffres.
Julien : Et je ne sais pas si vous vous en souvenez, mais Phil fait référence aux données des états financiers. Et lorsqu’on a lancé ces stratégies, ces données n’existaient pas. C’était il y a plus de 45 ans. À ce moment-là, on obtenait ces données sur des disquettes. Il fallait probablement un mois avant qu’elles puissent être chargées et analysées dans nos modèles. Aujourd’hui, c’est instantané. Ces chiffres sont publiés et on les ajoute à notre modèle. Alors, ce n’est pas seulement la quantité de données qui a augmenté considérablement, c’est aussi la vitesse à laquelle on les obtient et à laquelle on peut les traiter. Au final, c’est vraiment l’avantage des placements à gestion quantitative.
Phil a parlé de la quantité de données. À titre de rappel, de nos jours, les ordinateurs battent les êtres humains… la plupart d’entre eux aux échecs. Et les échecs ne représentent qu’environ 64 points de données dont vous avez besoin en temps réel pour prendre vos décisions. Techniquement, vous pouvez bâtir une stratégie gagnante avec ces 64 points de données.
En ce qui concerne la finance et les marchés, chaque matin, nos modèles traitent des millions de points de données sur les investissements [INAUDIBLE]. Phil parlait d’optimisation. Pour obtenir un portefeuille parfait, il faut littéralement examiner tous ces points de données et les matrices de covariance et déterminer quel portefeuille a été publié aujourd’hui et quel portefeuille est le moins volatil. Comme vous pouvez l’imaginer, on ne peut pas faire ça au dos d’une serviette de table. Alors, si les machines sont assez bonnes pour les échecs, elles sont encore meilleures pour prendre ce type de décisions complexes.
Ingrid : J’ai parlé au début de l’analyse des données statistiques, de la quantité de données et du jugement humain. S’il n’y avait que des données et que tout le monde avait accès aux mêmes données, on pourrait croire que, lorsqu’elles sont appliquées de la même façon et qu’elles respectent les mêmes règles, les gens reproduiraient les mêmes stratégies quantitatives. Pouvez-vous nous parler un peu de l’art de créer une stratégie quantitative? Comment évaluez-vous les facteurs que vous utilisez pour étayer le modèle? Parce que les gens pensent que si ce n’est pas humain… ce n’est pas humain. Est-ce que n’importe qui peut le faire? Vous pourriez parler de la conception des facteurs et de la manière dont vous arrivez aux stratégies.
Julien : En fait, je vais commencer par répondre à la première chose que vous avez dite à propos [INAUDIBLE] des stratégies quantitatives. Vous seriez surprise de constater à quel point les stratégies obtenues avec la même quantité de données peuvent être différentes. C’est d’ailleurs ce que l’on constate sur le marché. Un événement se produit et deux ou quatre gestionnaires auront une interprétation très différente de ce qui se passe. Il en va de même lorsque vous construisez des modèles quantitatifs : vous allez disposer du même ensemble de données. Et il y aura différents modèles qui seront construits autour des mêmes ensembles de données, et différentes décisions de placement en résulteront.
Si l’on multiplie la quantité de données, on peut imaginer que l’on multiplie également le nombre d’ensembles de modèles et le nombre de décisions possibles qui peuvent être générées par ces modèles. Phil construit des modèles jour après jour, alors, il peut vous expliquer comment il aborde cette question et des aspects comme la sélection des facteurs et la façon dont il travaille avec ces facteurs. Phil peut peut-être…
Ingrid : Vous pourriez peut-être aussi aborder l’essai à rebours, par exemple, la façon dont vous évaluez ces facteurs.
Philip : Même si tout ce qu’on fait est très systématique, le processus n’est pas exclusivement scientifique. On est des êtres humains qui construisent des modèles, et on doit alors comprendre qu’on va introduire certains biais dans les modèles. C’est vraiment important de comprendre ce sur quoi on mise en fin de compte. Ce n’est pas parce que c’est systématique qu’il n’y a pas de biais.
Vous venez de poser une question au sujet de l’essai à rebours. Il est important de s’assurer, par exemple, qu’il n’y a pas de biais prospectif, car il est très facile de produire un bon essai à rebours. Le rendement en direct, c’est autre chose. Ce qu’on tente de faire, c’est de toujours avoir des essais à rebours qui sont représentatifs de l’avenir. En équipe, on peut y arriver. Parce que ce n’est pas une bonne chose d’avoir un bon essai à rebours. On veut de bons rendements en direct.
Julien : C’est d’ailleurs ce qui fait la différence entre les débutants et les personnes qui sont réellement expertes dans ce domaine et qui peuvent construire des modèles qui fonctionnent en direct. Ainsi, on a beaucoup de gens qui prétendent [AUDIO OUT] faire d’excellents essais à rebours.
Ingrid : Mais ils ne sont pas applicables.
Julien : Et ces modèles sont très différents. Oui.
Ingrid : J’aimerais parler un peu des marchés. Même si je veux que ce balado soit toujours d’actualité et qu’il soit en quelque sorte fondé sur des principes pour discuter de la façon dont on fait ce qu’on fait, on l’enregistre au milieu de l’année 2024, à un moment où un certain nombre de variables causent un degré de volatilité beaucoup plus élevé sur les marchés, ou des variables inconnues qui influencent les marchés. Pouvez-vous parler des placements à gestion quantitative dans ce contexte, de leur utilité, de la façon dont ils gèrent ces chocs non standards du système, si l’on peut dire, et de la manière dont ils réagissent?
Julien : Oui. En passant, ce balado arrive à point nommé, car je ne crois pas que vous auriez pu choisir un meilleur moment pour parler de ce sujet. Depuis environ un an et demi, on assiste à une concentration croissante sur les marchés. [INAUDIBLE] on est des êtres humains, on est guidés par nos émotions, et, évidemment, on guide les marchés lorsqu’on voit qu’une poignée d’actions génère la plus grande partie du rendement.
Ingrid : Oui, comme le phénomène des Sept Magnifiques dont nous avons été témoins, n’est-ce pas? Oui.
Julien : Exactement. C’est facile pendant quelques semaines. Mais après un an et demi, je veux dire, beaucoup de gens prennent la décision d’acheter ces titres [AUDIO OUT]… et désolé, mais ils minimisent leur sous-performance. Et en fait, si vous créez un portefeuille, si je vous demande de constituer l’indice S&P 500 demain avec quelques actions, vous allez probablement commencer par ces titres, n’est-ce pas? Et le reste, vous allez le construire autour.
Et vous savez quoi? Ça entraîne une surpondération de ces titres. Et bien souvent, au cours de la période récente, ça a conduit à notre rendement. Alors, c’est une tendance naturelle chez les êtres humains. Lorsque vous appliquez une stratégie quantitative, vous faites le contraire. Vous avez un point de vue sur chaque seconde de votre univers de placement.
Et par défaut, ces Sept Magnifiques ne seront qu’une poignée de noms sur lesquels vous avez des opinions. Il se peut que vous ayez les bonnes opinions à leur sujet, ou peut-être pas. Mais au bout du compte, il est très peu probable que vous finissiez par surpondérer chacun de ces noms. Alors, vous aurez naturellement tendance à les sous-pondérer, ce qui peut entraîner un rendement inférieur.
Tant que vous vous en tenez au processus, les choses finiront par s’inverser. Et c’est exactement ce qu’on a vu au cours des dernières semaines. Oui, si vous êtes un être humain, il est facile d’aller dans le sens inverse et de dire, d’accord, je vais réduire mes pertes et établir une position solide, ou aller dans l’indice de référence ou même surpondérer ces titres. Si vous suivez le processus et avez de la discipline, vous vous en tiendrez à ce processus.
Et c’est ce qui a généré l’inversion du rendement, du moins une inversion partielle du rendement, qu’on a observée ces dernières semaines. Ainsi, ça s’applique aux stratégies d’alpha discipliné, ainsi qu’aux stratégies à faible volatilité. Malheureusement, ce qu’on voit sur le marché, c’est que les gens ont une limite de temps pendant laquelle ils sont prêts à obtenir des résultats supérieurs. Ensuite, ils décident de modifier leur approche. Et parfois, c’est au pire moment qu’ils choisissent de le faire.
Ingrid : Philip, vous avez dit au début que les stratégies quantitatives et fondamentales étaient complémentaires, parce qu’elles se comportent un peu différemment. L’un de vous pourrait-il nous parler un peu des environnements dans lesquels les stratégies quantitatives ont généralement un meilleur rendement à plus long terme?
De toute évidence, les placements sont une proposition à long terme. Mais à plus court terme, quels sont les types d’environnements de marché qui sont vraiment favorables aux stratégies quantitatives? Et quels sont ceux qui représentent un défi et dans lesquels on peut s’attendre à ce qu’elles ne soient pas aussi performantes qu’on le souhaiterait?
Julien : Oui. Je vais revenir sur ce que je viens de dire il y a une seconde. Un élément important qui peut jouer contre les gestionnaires quantitatifs est lorsque, encore une fois, vous vous concentrez sur le S&P 500. Il s’agit de 500 noms individuels. Ou bien il peut y avoir une [AUDIO OUT] moyenne et vous aurez raison, peut-être, il faut l’espérer.
Mais même si, en moyenne, on a raison, en ce qui concerne les moyens d’obtenir des résultats supérieurs ou inférieurs, dans les conditions récentes du marché, il faudrait que vous ayez raison sur une poignée de noms. Si vous vous trompez à ce sujet, vous raterez probablement la cible et obtiendrez des résultats inférieurs. Il s’agit alors d’un type d’environnement où c’est clairement plus difficile pour les gestionnaires quantitatifs, tandis que les gestionnaires fondamentaux peuvent avoir une opinion très, très approfondie à l’égard de ces quelques titres. Et ils peuvent déterminer lesquels seront, par exemple, Tesla et lesquels seront Nvidia.
Mais pour y parvenir, il faut non seulement avoir une connaissance approfondie du nom, mais aussi comprendre ce qu’il y a au-delà des chiffres, n’est-ce pas? Il ne s’agit pas seulement des données fondamentales. Il doit s’agir de l’avenir des voitures autonomes. Il faut aussi s’intéresser à l’avenir des unités centrales graphiques, à la demande future, à l’évolution des prix, etc. Il faut un certain degré d’imagination que les machines n’ont peut-être pas encore réellement, je dirais.
Ingrid : Oui. Si j’ai bien compris, dans les périodes où les marchés fortement concentrés se portent bien, les stratégies quantitatives pourraient être moins performantes. Mais dans les moments où les marchés reviennent à la normale, les stratégies quantitatives seront probablement plus rapides à se redresser ou à s’inverser. J’aimerais changer un peu de sujet, car la raison d’être de ce balado est qu’on est sur le point de renommer, si vous voulez, ou de donner une nouvelle image à certaines de nos stratégies actives.
On a récemment renommé le Fonds quantitatif d’actions américaines TD, le Fonds alpha discipliné d’actions mondiales TD, et on va lancer un Fonds alpha discipliné d’actions mondiales TD à l’automne. On a créé cette famille sous la bannière alpha discipliné d’actions. Pouvez-vous nous parler un peu des raisons du changement de nom? Quels sont les points communs entre les stratégies? Qu’est-ce qui les différencie?
Julien : D’accord, le changement de nom est très simple. C’est une question de marketing. Idéalement, lorsque vous avez un produit, vous voulez que le nom reflète ce dont il s’agit. C’est simple. Si vous avez un gâteau, vous voulez l’appeler « gâteau délicieux », parce qu’il est censé être délicieux, n’est-ce pas? Vous ne voulez pas nommer le gâteau en fonction de la façon dont il est fait, n’est-ce pas? Vous ne voulez pas inclure la recette dans le nom du gâteau.
Initialement, le Fonds alpha discipliné aux États-Unis [INAUDIBLE] s’appelait, comme plusieurs le savent, le Fonds quantitatif d’actions américaines TD. Et, quantitatif, c’est comme ça qu’on y parvient. Ça ne nous dit rien sur son état final. Vous savez quoi? [INAUDIBLE] est aussi quantitatif. N’est-ce pas?
Ingrid : Oui. Les résultats sont différents de par leur conception, oui.
Julien : Exactement. L’alpha discipliné est exactement ce que vous obtiendrez. Que le placement soit quantitatif ou fondamental. Il sera discipliné, ce qui signifie qu’on va tenter de vous offrir de l’alpha de la façon la plus constante possible au fil du temps. L’objectif est de générer des rendements excédentaires. Et maintenant, pour ce qui est de la comparaison entre les États-Unis et le reste du monde, l’expert est avec nous. Phil, vous pourriez peut-être aborder leurs différences et leurs points communs.
Philip : Oui, bien sûr. Eh bien, les États-Unis représentent environ 60 % à 70 % de l’univers de placement mondial, de sorte qu’on a déjà une expérience assez longue, de plus de 15 ans, sur le marché américain. Les nouveaux fonds mondiaux sont donc entièrement nouveaux. Il s’agit de deux tiers de quelque chose que nous avons déjà l’habitude de faire. Et puis, ceux qui veulent être exposés à d’autres marchés vont entrer dans ce fonds.
Ainsi, aux États-Unis, on a un modèle qui tient compte de l’ensemble du marché. Mais dans l’espace mondial, parce qu’on pense qu’il y a différents moteurs de rendement par région, on a un modèle distinct pour chacune des régions de notre univers de placement. On divise habituellement le paysage mondial en cinq régions. De la sorte, on croit qu’avec cette approche, on peut ajouter des modèles qui ciblent davantage les particularités de chaque région.
Julien : Et comme le dit Phil, les États-Unis représentent déjà les deux tiers de l’univers de placement, et on y est depuis longtemps. Et devinez quoi? C’est aussi les deux tiers les plus difficiles, parce que le marché américain des PCGR sans risque est de loin le marché le plus efficace au monde, à mon avis, et je suis presque sûr que c’est aussi l’avis de Phil. Alors, je ne vais pas dire que le reste est du gâteau, mais…
Philip : C’est facile.
Julien : On va dire que c’est un gâteau délicieux.
Ingrid : [RIRE] Et c’est une distinction importante, n’est-ce pas? Parce que vous avez tout à fait raison. Nos investisseurs, les conseillers avec lesquels on travaille en partenariat, disposent d’un vaste éventail de possibilités. Ils disposent d’une variété de gestionnaires fondamentaux et s’intéressent aux gestionnaires de portefeuille. Et puis, une fois qu’on passe à une approche quantitative, ça peut signifier une approche passive. Ça peut se traduire par moins de volatilité.
Dans ce cas, on parle d’alpha. Pouvez-vous nous parler un peu des objectifs de cette stratégie? Quel rendement tentez-vous de générer pour un niveau de risque donné? Et vous pourriez peut-être nous parler un peu de la façon dont vous préparez ce délicieux gâteau, s’il y a quelque chose que vous pouvez partager dans la recette.
Julien : Oui. Je vais vous dire à quel point il est censé être délicieux. Bien que l’objectif soit… on est toujours un peu réticents à parler de ça. Mais avant les frais, on devrait s’attendre à quelque chose de l’ordre de 1,5 % parce qu’on a un budget de risque actif de 4 %, comme on l’appelle. Mais on le prélève rarement, alors, il est habituellement moins élevé. Notre objectif de rendement devrait donc se situer à peu près dans cette fourchette, ce qui est similaire à ce qu’on vise aux États-Unis.
Mais surtout, ce qu’on veut, et c’est la partie la plus délicate, c’est atteindre cet objectif idéalement dans tous les types de conditions de marché. On sait que ce sera plus difficile dans certaines circonstances, mais on veut que les choses soient aussi constantes que possible au fil du temps. C’est pourquoi on se définit souvent comme faisant abstraction du style. On ne veut pas avoir un bon rendement seulement quand ça va bien. Idéalement, on veut déterminer ce qui fonctionnera bien, puis se positionner en conséquence. Et maintenant, pour la recette, le cuisinier est là.
Ingrid : Sans dévoiler la recette, voici les ingrédients généraux.
Philip : Eh bien, en gros, le portefeuille est construit autour de l’indice de référence. On ne veut pas aller trop loin dans un sens ou dans l’autre. Ce sera probablement la valeur ou la croissance. On essaie de rester autour de l’indice de référence et de prendre… [INAUDIBLE] c’est là qu’on pense pouvoir ajouter de la valeur. C’est là qu’il est question de l’optimisation du portefeuille. C’est là que ça entre vraiment en jeu. Pour bâtir un portefeuille, il faut essentiellement miser sur l’indice de référence, car on croit qu’on peut y ajouter de la valeur.
Ingrid : Lorsque des conseillers ou des investisseurs envisagent d’allouer une partie de leur portefeuille à l’investissement quantitatif, quel est l’effet sur leur portefeuille? Que diriez-vous aux investisseurs à propos de l’intégration d’une stratégie alpha discipliné dans leur portefeuille?
Julien : Tout dépend vraiment de ce que le conseiller recherche. Et, pour être honnête, il y a tellement de points de vue différents sur ce qu’ils recherchent. Ça dépend aussi de ce que recherchent leurs clients. De toute évidence, cette solution s’adresse aux clients qui suivent de près l’évolution des marchés et qui souhaitent obtenir de meilleurs rendements de la manière la plus régulière possible au fil du temps.
Il est alors évident que l’on part ici du principe qu’en dehors des actions, il y aura des obligations. Il pourrait y avoir des catégories d’actifs alternatifs pour compenser ou pour atténuer le risque lié aux actions. La réduction du risque lié aux actions doit alors être une considération secondaire plutôt qu’une considération primordiale. Et le rendement devrait être votre principale considération pour un fonds comme celui-ci.
Et il est vraiment conçu pour être, à la base, un portefeuille d’actions. Parce que, comme je le disais, il s’agit d’une stratégie qui fait abstraction du style. Dans certaines circonstances, elle peut être axée sur la croissance. Et dans d’autres circonstances, elle peut être axée sur la valeur. Il n’est alors même pas possible d’utiliser l’historique pour savoir ce qu’il en sera à l’avenir, car les modèles vont s’adapter. Alors, il s’agit essentiellement d’un remboursement [INAUDIBLE] remplaçant presque une exposition à la baisse ou une exposition à un FNB.
Ingrid : Philip, vous avez parlé du budget de risque. Vous essayez donc d’obtenir ce rendement supplémentaire sans surprises, sans chocs négatifs importants sur le portefeuille d’un investisseur.
Philip : Eh bien, par rapport à l’indice de référence.
Ingrid : Oui, oui. Je comprends, absolument. C’est la seule chose – de toutes les choses qu’on peut contrôler, c’est celle qu’on ne peut pas contrôler. Merci beaucoup, messieurs. Finalement, une dernière réflexion, alors que nous envisageons probablement le second semestre de l’année 2024 dans un environnement assez volatil? Une dernière réflexion?
Julien : Je dirais, conserver ses placements. Et rester prudent.
Ingrid :
[RIRES]
Julien : Oh désolé, désolé
Ingrid : C’est ainsi que je conclus mon balado. C’est fantastique. D’accord, messieurs. Merci beaucoup. Et pour ceux qui nous écoutent, j’espère que vous comprenez aujourd’hui que les placements à gestion quantitative ne se résument pas à une seule chose. Il peut s’agir d’une variété de stratégies conçues pour produire des résultats précis. Plus précisément, on a parlé aujourd’hui de la manière dont les placements à gestion quantitative peuvent apporter une valeur ajoutée supplémentaire à vos portefeuilles, de manière cohérente et prévisible.
Merci beaucoup, messieurs. Encore une fois, pour plus d’informations, vous pouvez nous suivre sur Spotify, Apple et Amazon. Vous pouvez communiquer avec nous à tdassetmanagement.com ou nous suivre sur LinkedIn. Merci à tous. Et prenez soin de vous.
Julien : Merci, Ingrid.
Ingrid : Merci, messieurs.
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