1. L'avantage des mégadonnées
Explosion des données
Le volume de données mondiales a augmenté de plus de 10 fois au cours de la dernière décennie et devrait continuer à s'accélérer. Cette explosion inclut des données financières structurées et des ensembles de données non structurées vastes - texte, audio, images et sources de données alternatives. Pour les investisseurs, cela signifie plus de signaux pour identifier les opportunités d'alpha ainsi qu'une plus grande complexité nécessitant des analyses avancées.
Vitesse et l’échelle
Les gestionnaires quantitatifs utilisent des technologies de pointe et une puissance de calcul pour traiter des ensembles de données massifs en temps réel. Cette capacité permet essentiellement une prise de décision plus rapide et offre un avantage informationnel sur les gestionnaires traditionnels, améliorant ainsi la capacité à découvrir des modèles et des corrélations subtiles
Source : GSAM, “Harnessing the Power of Artificial Intelligence (AI) in Equity Investing”. À titre indicatif uniquement
2. Adaptabilité dans des marchés dynamiques et l'essor de l'IA
Les marchés évoluent constamment, influencés par des changements structurels (par exemple, l'essor de l'investissement indiciel, des périodes de détention plus courtes) et des chocs brefs (par exemple, pandémies, tarifs). Les stratégies quant excellent dans cet environnement car elles :
- raffinent continuellement les modèles pour refléter les nouvelles réalités;
- intègrent rapidement de nouvelles sources de données;
- exploitent les inefficacités et les dislocations de prix que les approches traditionnelles pourraient négliger.
Source : GSAM, “Harnessing the Power of Artificial Intelligence (AI) in Equity Investing”. À titre indicatif uniquement
De plus, les avancées en intelligence artificielle, en particulier les grands modèles de langage, représentent à la fois de nouvelles évolutions et des extensions de techniques vieilles de plusieurs décennies, coïncidant avec une augmentation exponentielle des ensembles de données volumineux, complexes et non structurés. Cette croissance vient renforcer la valeur des méthodes quantitatives pour détecter les modèles et les anomalies que les stratégies d'investissement traditionnelles pourraient négliger.
3. Objectivité et transparence
L'investissement quantitatif est ancré dans un processus systématique et basé sur les données. Contrairement aux stratégies discrétionnaires qui reposent fortement sur le jugement humain, les modèles quant appliquent des cadres explicites et basés sur des règles. Cette approche :
- réduit les biais humains;
- fournit des explications claires pour les décisions d'investissement;
- assure la cohérence même en cas de changements de personnel.
La transparence de la méthodologie procure aussi une agilité, permettant aux gestionnaires de s'adapter rapidement aux conditions de marché changeantes sans compromettre l'intégrité de la stratégie
Pourquoi c'est un avantage concurrentiel et perspectives d'avenir
Dans les marchés actuels, les données seules ne suffisent pas. Combiner des données de haute qualité avec des techniques avancées d'IA et d'apprentissage automatique, ainsi qu'une analyse économique humaine, soutient l'interprétation et la validation des insights. Cette approche permet aux gestionnaires quantitatifs de fournir des rendements ajustés au risque, d'atteindre une diversification entre les classes d'actifs et de maintenir la résilience à travers différents cycles de marché.
À mesure que l'IA et les données continuent de remodeler le paysage de l'investissement, les stratégies quantitatives resteront à l'avant-garde. Les entreprises disposant de l'échelle, d'une infrastructure robuste et d'une culture de recherche et d'innovation - comme celle de l'équipe des stratégies d'investissement quantitatif de Goldman Sachs, qui gère les fonds et la série de FNB SmartData BNI sont les mieux placées pour exploiter ces tendances et offrir des résultats différenciés.