Comprendre l'analyse quantitative des fonds de couverture

Bien que les fonds communs de placement et les fonds spéculatifs puissent être analysés à l'aide de mesures et de processus très similaires, les fonds spéculatifs ont besoin d'un niveau de profondeur supplémentaire pour traiter leur niveau de complexité et leurs rendements asymétriques attendus. Les fonds spéculatifs ne sont généralement accessibles qu'aux investisseurs qualifiés, car ils doivent se conformer à moins de réglementations de la SEC que les autres fonds.

Cet article aborde certaines des mesures critiques à comprendre lors de l’analyse des hedge funds. Bien que de nombreuses autres soient à prendre en compte, celles présentées ici constituent un bon point de départ pour une analyse rigoureuse du rendement des hedge funds.

Retours absolus et relatifs

Semblable à l’analyse de la performance des fonds communs de placement, les fonds de couverture doivent être évalués en termes de performance absolue et de performance relative. Cependant, en raison de la diversité des stratégies de fonds de couverture et du caractère unique de chaque fonds de couverture, une bonne compréhension des différents types de rendements est nécessaire pour les identifier.

Les rendements absolus donnent à l'investisseur une idée de l'endroit où classer le fonds par rapport aux types de placement plus traditionnels. Également appelé rendement total, le rendement absolu mesure le gain ou la perte subi par un fonds.

Par exemple, un fonds de couverture à rendement faible et stable constitue probablement un meilleur substitut pour les placements à revenu fixe que pour les actions des marchés émergents, qui pourrait être remplacé par un fonds macroéconomique mondial à rendement élevé.

Les rendements relatifs permettent quant à eux à l’investisseur de déterminer l’attractivité d’un fonds par rapport à d’autres investissements. Les comparables peuvent être d’autres fonds de couverture, des fonds communs de placement ou même certains indices qu’un investisseur cherche à imiter. Pour évaluer les rendements relatifs, il est essentiel de déterminer les performances sur plusieurs périodes, telles que les rendements annualisés sur un, trois et cinq ans. En outre, ces rendements doivent également être pris en compte par rapport au risque inhérent à chaque investissement.

La meilleure méthode pour évaluer le rendement relatif consiste à définir une liste de pairs, qui pourrait inclure un échantillon représentatif d’OPC, d’indices d’actions ou de titres à revenu fixe traditionnels et d’autres fonds de couverture dotés de stratégies similaires. Un bon fonds devrait se situer dans les premiers quartiles de chaque période analysée afin de prouver efficacement sa capacité à générer de l’alpha.

Mesurer le risque

Effectuer une analyse quantitative sans prendre en compte le risque revient à traverser une rue très fréquentée les yeux bandés. La théorie financière de base indique que les rendements démesurés ne peuvent être générés qu'en prenant des risques. Ainsi, bien qu'un fonds puisse afficher d'excellents rendements, l'investisseur doit intégrer le risque dans l'analyse afin de déterminer la performance du fonds ajustée pour le risque et la comparer à d'autres investissements.

Plusieurs mesures sont utilisées pour mesurer le risque:

Écart-type

Parmi les avantages de l’utilisation de l’écart-type comme mesure du risque, il y a la facilité de calcul et la simplicité du concept de distribution normale des rendements. Malheureusement, c’est aussi la raison de sa faiblesse dans la description des risques inhérents aux fonds de couverture. La plupart des hedge funds n'ont pas des rendements symétriques et la mesure de l'écart type peut également masquer la probabilité plus élevée que prévu de pertes importantes.

Valeur à risque (VaR)

La valeur à risque est une mesure du risque basée sur la combinaison de la moyenne et de l'écart type. Contrairement à l'écart-type, toutefois, il ne décrit pas le risque en termes de volatilité, mais plutôt le montant le plus élevé susceptible d'être perdu avec une probabilité de 5%. Dans une distribution normale, il est représenté par les cinq pour cent les résultats probables les plus à gauche. L'inconvénient est que le montant et la probabilité peuvent être sous-estimés en raison de l'hypothèse de rendements normalement distribués. Il doit quand même être évalué lors de l'analyse quantitative, mais un investisseur doit également prendre en compte des mesures supplémentaires lors de l'évaluation du risque.

Asymétrie

L'asymétrie est une mesure de l'asymétrie des rendements, et l'analyse de cette mesure peut apporter un éclairage supplémentaire sur le risque d'un fonds.

La figure 1 montre deux graphiques avec des moyennes et des écarts types identiques. Le graphique de gauche est asymétrique. Cela signifie que la moyenne> médiane> mode . Notez que la queue droite est plus longue et que les résultats à gauche sont regroupés vers le centre. Bien que ces résultats indiquent une probabilité plus élevée d'un résultat inférieur à la moyenne, ils indiquent également la probabilité, même faible, d'un résultat extrêmement positif, comme l'indique la longue queue du côté droit.

Figure 1: asymétrie positive et asymétrie négative

Source: "Analyse de contingence" (2002)

Une asymétrie d'environ zéro indique une distribution normale. Toute mesure d'asymétrie positive ressemblerait davantage à la distribution de gauche, tandis qu'une asymétrie négative ressemblerait à la distribution de droite. Comme vous pouvez le constater sur les graphiques, le risque d’une distribution asymétrique négative est la probabilité d’un résultat très négatif, même si la probabilité est faible.

Kurtosis

Kurtosis est une mesure du poids combiné des queues d'une distribution par rapport au reste de la distribution.

Sur la figure 2, la distribution de gauche présente un kurtosis négatif, indiquant une probabilité plus faible de résultats autour de la moyenne et une probabilité plus faible de valeurs extrêmes. Un kurtosis positif, la distribution à droite, indique une probabilité plus élevée de résultats proches de la moyenne, mais également une probabilité plus élevée de valeurs extrêmes. Dans ce cas, les deux distributions ont également la même moyenne et le même écart type, de sorte qu'un investisseur peut commencer à se faire une idée de l’importance d’analyser les mesures de risque supplémentaires au-delà de l’écart type et de la VAR.

Figure 2: kurtosis négatif et kurtosis positif

Source: "Analyse de contingence" (2002)

Ratio de Sharpe

Le ratio de Sharpe est l'une des mesures les plus populaires des rendements ajustés du risque utilisés par les hedge funds. Le ratio de Sharpe indique le montant de rendement supplémentaire obtenu pour chaque niveau de risque pris. Un ratio de Sharpe supérieur à 1 est bon, tandis que des ratios inférieurs à 1 peuvent être jugés en fonction de la classe d'actifs ou de la stratégie d'investissement utilisée. Dans tous les cas, les entrées dans le calcul du ratio de Sharpe sont la moyenne, l’écart type et le taux sans risque. Les ratios de Sharpe peuvent donc être plus intéressants pendant les périodes de faibles taux d’intérêt et moins intéressants pendant les périodes de hausse des taux d’intérêt.

Mesurer la performance avec des ratios de référence

Pour mesurer avec précision les performances des fonds, il est nécessaire de disposer d’un point de comparaison permettant d’évaluer les rendements. Ces points de comparaison sont appelés points de référence.

Plusieurs mesures peuvent être appliquées pour mesurer la performance par rapport à un repère. Ce sont trois communes:

Bêta

Le bêta est appelé risque systématique et constitue une mesure du rendement d'un fonds par rapport au rendement d'un indice. Un marché ou un indice comparé se voit attribuer un bêta de 1. Un fonds avec un bêta de 1, 5 aura donc tendance à générer un rendement de 1, 5% pour chaque mouvement de 1% du marché / de l'indice. En revanche, un fonds avec un bêta de 0, 5 aura un rendement de 0, 5% pour chaque retour de 1% sur le marché.

Le bêta est un excellent moyen de déterminer le degré d'exposition aux actions - d'un fonds donné - d'un fonds et permet à l'investisseur de déterminer si et / ou quelle est l'importance d'une allocation dans un fonds. Le bêta peut être mesuré par rapport à tout indice de référence, y compris les indices d’actions, de titres à revenu fixe ou de fonds de couverture, afin de révéler la sensibilité d’un fonds aux mouvements de l’indice en question. La plupart des hedge funds calculent un bêta par rapport à l'indice S & P 500, car ils vendent leurs rendements en fonction de leur insensibilité / corrélation relative au marché plus large des actions.

Corrélation

La corrélation est très similaire à la version bêta en ce qu'elle mesure les changements relatifs dans les rendements. Cependant, contrairement au bêta, qui suppose que le marché influe dans une certaine mesure sur la performance d'un fonds, la corrélation mesure le degré de corrélation entre les rendements de deux fonds. La diversification, par exemple, repose sur le fait que différentes classes d'actifs et stratégies d'investissement réagissent différemment aux facteurs systématiques.

La corrélation est mesurée sur une échelle de -1 à +1, où -1 indique une corrélation négative parfaite, zéro indique aucune corrélation apparente et +1 indique une corrélation positive parfaite. Une corrélation négative parfaite peut être obtenue en comparant les rendements d'une position longue sur le S & P 500 avec une position courte sur le S & P 500. De toute évidence, pour chaque pourcentage d'augmentation d'une position, il y aura une diminution égale de l'autre.

Le meilleur usage de la corrélation consiste à comparer la corrélation de chaque fonds d'un portefeuille avec chacun des autres fonds de ce portefeuille. Plus la corrélation entre ces fonds est faible, plus le portefeuille est susceptible d'être bien diversifié. Cependant, un investisseur doit se méfier d'une trop grande diversification, car les rendements peuvent être considérablement réduits.

Alpha

De nombreux investisseurs supposent que l'alpha est la différence entre le rendement du fonds et celui de l'indice de référence, mais l'alpha considère en réalité la différence de rendements par rapport au montant du risque pris. En d'autres termes, si les rendements sont supérieurs de 25% à ceux de l'indice de référence, mais que le risque pris est supérieur de 40% à l'indice de référence, l'alpha serait en réalité négatif.

Comme c’est ce que la plupart des gestionnaires de fonds de couverture prétendent ajouter aux rendements, il est important de comprendre comment l’analyser.

L'alpha est calculé à l'aide du modèle CAPM:

ERi = Rf + βi × (ERm − Rf) où: ERi = Rendement attendu de l'investissementRf = Taux sans risqueβi = Bêta de l'investisseurERm = Rendement attendu du marché \ begin {aligné} & \ text {ER} _i = \ text {R} _f + \ beta_i \ times (\ text {ER} _m - \ text {R} _f) \\ & \ textbf {où:}} \\ & \ text {ER} _i = \ text {Retour attendu de l'investissement} \\ & \ text {R} _f = \ text {Taux sans risque} \\ & \ beta_i = \ text {Beta de l'investissement} \\ & \ text {ER} _m = \ text {Attendu retour du marché} \\ \ end {aligné} ERi = Rf + βi × (ERm -Rf) où: ERi = Rendement attendu de l'investissementRf = Taux sans risqueβi = Bêta de la investmentERm = rendement attendu du marché

Pour calculer si un gestionnaire de fonds de couverture a ajouté un alpha en fonction du risque pris, un investisseur peut simplement substituer le bêta du fonds de couverture à l'équation ci-dessus, ce qui se traduirait par un rendement attendu de la performance du fonds de couverture. Si les rendements réels dépassent les rendements attendus, le gestionnaire de fonds de couverture ajoute un alpha basé sur le risque pris. Si le rendement réel est inférieur au rendement attendu, le gestionnaire de fonds spéculatifs n'a pas ajouté d'alpha en fonction du risque pris, même si le rendement réel a pu être supérieur à l'indice de référence pertinent. Les investisseurs devraient rechercher des gérants de hedge funds qui ajoutent de l'alpha aux rendements avec le risque qu'ils prennent et qui ne génèrent pas de rendements en prenant simplement des risques supplémentaires.

Le résultat final

Effectuer une analyse quantitative sur les hedge funds peut prendre beaucoup de temps et être difficile. Cependant, cet article a fourni une brève description de paramètres supplémentaires qui ajoutent des informations précieuses à l'analyse. Il existe également une variété d'autres paramètres qui peuvent être utilisés, et même ceux présentés dans cet article peuvent être plus pertinents pour certains fonds de couverture et moins pertinents pour d'autres.

Un investisseur devrait être en mesure de mieux comprendre les risques inhérents à un fonds donné en effectuant quelques calculs supplémentaires, dont la plupart sont calculés automatiquement par un logiciel analytique, notamment des systèmes de fournisseurs tels que Morningstar, PerTrac et Zephyr.