L'édition du 1er trimestre 2023 de Risk & Reward est exclusivement consacrée à l'un des points forts d'Invesco : l'investissement factoriel.
La théorie des facteurs, fondée sur l’analyse des données et des corrélations avérées, constitue une approche d’investissement essentiellement systématique et rationnelle. Nous pensons que les progrès actuels en matière de puissance de calcul, de disponibilité des données et d’intelligence artificielle promettent de rendre cette approche plus puissante que jamais.
Pour la première fois depuis plus de dix ans, l’investissement obligataire offre des rendements compétitifs. Nos collègues ont saisi cette occasion pour analyser en profondeur l’efficacité de l’investissement factoriel dans l’espace obligataire. Ils ont analysé les paramètres exploitables, la manière dont un portefeuille factoriel obligataire peut être mis en œuvre dans la pratique et les méthodes d’analyse et de suivi de la performance. Risk & Reward s’est également entretenu avec l’équipe Invesco Quantitative Strategies pour en savoir plus sur leurs convictions et leur approche.
Ensuite, nous avons comparé différents modèles d’intégration systématique des signaux d’actions – des modèles linéaires simples ainsi que des modèles non linéaires plus complexes – qui seraient impossibles à mettre en œuvre sans les technologies d’apprentissage automatique («Machine Learning» ou ML). Lisez pour découvrir comment l’apprentissage automatique facilite la collecte d’informations sans toutefois, comme le montrent nos résultats, remplacer un solide raisonnement économique humain.
Enfin, nos collègues des équipes d’investissement factoriel ont tenté quelque chose d’inédit: appliquer le facteur «momentum» des portefeuilles d’obligations aux portefeuilles d’actions – et vice versa – afin de découvrir les informations utiles que les corrélations entre les deux peuvent offrir aux gestionnaires d’actifs. Cette démarche peut surprendre à première vue, mais elle repose sur une base économique solide et donne des résultats intéressants.
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