Comment sélectionner un fonds pour son PEA ou son assurance vie ?

Nous traversons une période particulièrement difficile pour les gestions actions actives. Le changement de structure du marché revalorise les actions « super growth », cœur de performance des meilleurs fonds. L’intelligence artificielle permet de sélectionner des fonds avec une grande robustesse et sans biais cognitif. Elle peut ainsi compléter une analyse traditionnelle pour en augmenter l’efficience et la robustesse dans la création d’un portefeuille.
Etape 1 : Création d’un univers d’investissement
Nous créons un univers d’investissement de 25 fonds à partir de la base de données des fonds référencés sur des contrats d’assurance vie. La plateforme Quantalys permet d’extraire ces fonds par classe d’actifs et de lancer des critères quantitatifs de présélection.
Il faut noter que le référencement d’un fonds sur une plateforme d’assurance vie est le résultat d’une due diligence approfondie de l’assureur. De fait, la compagnie d’assurance porte directement le fonds dans son bilan. Elle donne accès aux fonds via l’émission d’unités de compte dans ses contrats. L’assureur vérifie donc en profondeur le risque opérationnel (fraude) et aussi réputationnel (risque de gestion) des fonds sélectionnés. Ces filtres au niveau de l’assureur garantissent la qualité de l’univers étudié.
Performance comparée de l’univers d’investissement depuis 12/2012. On voit que des gérants actifs prouvent leur capacité à battre l’indice CAC 40 (courbe rouge). Cette liste n’est bien entendue pas exhaustive et n’a pas vocation à identifier tous les meilleurs gérants mais simplement un portefeuille investissable de gérants complémentaires disponibles sur une plateforme d’assurance vie.
Etape 2 : estimation d’un sentiment haussier via l’intelligence artificielle
La clé pour acheter un fonds est non seulement de le voir performer dans les hausses, mais aussi de pouvoir en gérer le risque en limitant les pertes dans les baisses.
Evariste Quant Research a développé des algorithmes propriétaires d’intelligence artificielle qui permettent de définir si un fonds est dans une tendance haussière ou non.
Dans cette étape, nous retraitons tout d’abord la performance des différents fonds afin de normaliser leur risque. Ceci permet d’éliminer l’impact d’une stratégie de levier (120% de levier maximum sur les actions), de market timing (modification de l’exposition entre 60% et 120% en fonction du marché), et aussi de choix d’actions (actions super growth à forte volatilité ou actions value à faible risque mais souvent faible performance).