Lesallocations en futures gérées, souvent utilisées par les investisseurs institutionnels, jouent un rôle clé dans la diversification des portefeuilles et le contrôle des baisses. Cependant, il existe souvent une mécompréhension concernant la façon dont le risque est réellement pris dans ces allocations. Cette analyse vise à clarifier quels horizons de tendance influencent les performances, à quel point les gestionnaires se ressemblent, et comment la diversité des mélanges d’horizons affecte le comportement durant les périodes de stress sur le marché.
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Décomposition des performances des CTA
En décomposant les rendements desconseillers en matières premières(CTA) en trois horizons de tendance distincts—rapide, moyen et lent—cette étude démontre que les variations de performances entre les gestionnaires et les indices de référence reflètent principalement des différences dans la composition des horizons, plutôt que des stratégies fondamentalement différentes.
Qu’est-ce qui influence les performances des CTA?
La recherche a construit une bibliothèque de cinq stratégies de suivi des tendances mono-horizons (20, 60, 125, 250, et 500 jours de trading) pour décomposer l’indice SG CTA Trend, un benchmark suivi de près, Cette approche permet de clarifier les allocations, transformant ce qui était une boîte noire en une série transparente d’expositions aux styles et aux risques qui peuvent être gérées de manière explicite.
Analyse des risques des CTA par horizon
Dans le cadre de l’analyse des CTA, deux méthodes prédominent pour la réplication : la méthode ascendante, qui reconstruit les positions marché par marché, et la méthode descendante, qui modélise les rendements à partir de facteurs de tendance et de portage génériques. La méthode mono-horizon se situe entre les deux, utilisant une univers réaliste de contrats à terme et une structure de coûts, mais organisant l’exposition à la tendance par une fenêtre de retour sur les horizons.
La bibliothèque mono-horizon
La bibliothèque mono-horizon repose sur un ensemble diversifié de contrats à terme liquides, comprenant des indices boursiers, des obligations gouvernementales, des devises principales contre le dollar américain, et des contrats de matières premières clés. Chaque segment mono-horizon utilise le même univers et cible de volatilité, faisant face aux mêmes hypothèses concernant les coûts de transaction et les frais de gestion. La différence réside uniquement dans la fenêtre de retour utilisée pour construire le signal de tendance.
Interprétation des indices de tendance
En appliquant ce cadre à l’indice SG CTA Trend, les rendements excédentaires quotidiens des cinq dernières années sont régressés sur les cinq segments mono-horizon. Les résultats montrent que l’indice est bien expliqué par une combinaison positive de trois horizons : 20 jours (rapide), 125 jours (moyen terme) et 500 jours (très lent). Cela implique que l’indice se comporte comme un portefeuille multi-horizon pleinement investi.
Corrélations et implications
Bien que l’on pourrait s’attendre à ce que la régression sélectionne le segment le plus corrélé avec l’indice, la matrice de corrélation révèle des résultats différents. Les segments de 125 jours et de 250 jours montrent les corrélations les plus élevées avec l’indice, tandis que le segment de 20 jours, bien que moins corrélé, joue un rôle crucial en contribuant à la réactivité et à la stabilité des mouvements de marché. Cela souligne que les meilleures représentations multi-facteurs ne sont pas nécessairement construites à partir des facteurs individuels les plus proches.
Considérations pour les allocataires
Pour les allocataires, il est vital de comprendre le mélange des horizons dans les allocations de CTA. En évaluant quel pourcentage du risque de tendance provient des horizons rapides, moyens et lents, De plus, il est essentiel de comparer ces empreintes d’horizon avec l’indice SG CTA Trend pour s’assurer que l’allocation offre une réelle diversification.
Utilisation des mandats SMAs ou IA
La demande croissante pour des approches de réplication assistées par IA et des mandats personnalisés reflète le désir de façonner les expositions de manière plus intentionnelle. Les outils basés sur les horizons permettent de définir des mandats qui mettent l’accent sur un noyau de tendance lente ou qui introduisent un overlay rapide contrôlé pour améliorer la réactivité face aux changements de régime. Cela permet de mieux gérer les risques tout en assurant une exécution efficace des stratégies d’investissement.
En adoptant cette approche, les allocataires peuvent naviguer au-delà des classifications génériques et vers des décisions de risques gouvernables et pertinentes pour le portefeuille.