Analyse de fonds

Quantalys analyse quotidiennement près de 20000 fonds disponibles sur le marché français. Nous vous donnons accès à des données de performance, de risque, ainsi qu’à des ratios plus sophistiqués. Pour évaluer la stratégie d’investissement du gérant, nous utilisons une approche statistique fondée sur la régression des valeurs liquidatives du fonds sur des jeux d’indices choisis en fonction de la catégorie du fonds.

Données statiques sur les fonds

Nous vous donnons accès à plusieurs données statiques sur les fonds de notre base de données. Tout d’abord, le nom. Veuillez noter que certains noms de fonds étant très longs, nous avons créé une version courte du nom. Si celle-ci n’est pas assez explicite, passez votre souris sur le nom et vous verrez apparaître le nom long. Le moteur de recherche travaille sur les intitulés longs : ainsi, même si certains fonds gérés par Fidelity ont un nom court commençant par FF (pour Fidelity Fund), en saisissant Fidelity dans le moteur de recherche, vous aurez accès à tous les fonds dont le nom long comporte la chaîne de caractère Fidelity.

Vous accédez également à la société de gestion du fonds, à la classification AMF dans le cas des fonds de droit français et à la catégorie Quantalys pour tous les fonds, au code ISIN, qui est un identifiant vous permettant de passer un ordre à votre intermédiaire habituel pour acheter ou vendre le fonds. Nous vous fournissons également des informations sur les frais (frais de souscription, de rachat, frais de gestion, commission de surperformance) et pour certains fonds aux minima d’investissement. Dans certains cas, nous vous indiquons l’indice de référence déclaré par le fonds.

Nous identifions également certaines caractéristiques des fonds : ETF, ARIA, ISR, fonds de fonds. Enfin, nous vous indiquons si le fonds est éligible au P.E.A.

Toutes ces informations se retrouvent dans deux onglets de la fiche fonds Quantalys : l’onglet Synthèse d’une part, l’onglet Investir d’autre part.

Analyse de la performance et du risque

Nous calculons tous les jours la performance glissante de chaque fonds sur plusieurs périodes. Ces données sont disponibles dans l’onglet Synthèse de la fiche fonds, dans le tableau à droite du graphique de performance. Ce graphique est quant à lui mise à jour toutes les semaines et arrêté au vendredi précédent pour des raisons de performance du site. Une analyse plus approfondie est disponible dans le tableau Performance de l’onglet du même nom.

Certains calculs sont faits tous les mois : il s’agit notamment de tous les calculs ayant trait au risque (volatilité, écart de suivi, downside risk) ou à des ratios ou données plus complexes que la seule performance cumulée (alpha, ratio de Sharpe, ratio d’information). Ces données sont disponibles dans l’onglet Synthèse de la fiche fonds, dans le second tableau à droite du graphique de performance, et sont traités de façon plus approfondie dans le tableau Indices de l’onglet Performance de la fiche fonds.

Pour les férus de mathématiques financières, le tableau Le coin des Pros de l’onglet Performance de la fiche fonds donne accès à des ratios également calculés tous les mois, sur 3 ans : ratios de Sortino, Beta, Beta haussier et Beta baissier. Perdu(e) ? Passez votre souris sur le point d’interrogation à droite de certains intitulés, et vous aurez accès à des infos-bulles qui vous donneront plus d’explications.

Enfin, les amateurs de gestion alternative trouveront des données calculées spécifiques à ce type de fonds, toujours dans l’onglet Performance des fiches des fonds de gestion alternative.

Classement des fonds et notation

Il nous semble important de pouvoir aller au-delà de la seule performance passée, qui est une donnée brute généralement très réductrice, pour analyser la façon dont le fonds se comporte selon le marché dans lequel il se trouve. Mais tout les investisseurs n’étant pas nécessairement familiers des concepts de beta haussier et baissier, nous nous sommes attachés à restituer cette donnée importante de façon graphique afin qu’elle soit utilisable par le plus grand nombre.

Pour caractériser le comportement du fonds en fonction de la configuration de marché, nous avons tout d’abord créé 5 types de marché en fonction de la performance mensuelle : très baissier (baisse supérieure à -3% dans le mois), baissier (de -3% à -1% dans le mois), neutre (de -1% à +1% dans le mois), haussier (de +1% à +3% dans le mois) et très haussier (hausse supérieure à +3% dans le mois). Nous classons ensuite les mois passés (jusqu’à 60, soit 5 ans d’historique) par rendement croissant et regardons le classement en décile du fonds dans sa catégorie mois par mois. Nous faisons la moyenne du classement en décile du fonds pour chacune des 5 phases du marché : s’il est dans le 1er décile, son comportement sera qualifié de Très bon, dans le 2ème décile, de Bon, dans le 3ème décile, de Moyen, dans le 4ème décile de Mauvais et dans le 5ème et dernier décile de Très Mauvais.

Une mise en garde : selon la formule consacrée, les performances passées ne préjugent pas des performances futures, et, par extension, les comportements passés ne préjugent pas des comportements futurs. Cet outil d’information n’a aucun caractère prédictif : il vous aide seulement à identifier les fonds en fonction de leur comportement passé dans certaines phases de marché. A vous de décider si vous accordez à cette vue dans le passé un caractère prédictif.

Ce classement est mis à jour tous les mois, parallèlement à d’autres calculs mensuels importants (voir ci-dessus pour les calculs de performance et de risque), dont celui de la notation. Vous trouverez plus de détails sur la notation Quantalys ici.

Analyses de style

Une fois connues les caractéristiques du fonds, analysés sa performance et son risque, il reste à analyser sa stratégie d’investissement. Deux approches : demander au gestionnaire d’envoyer l’intégralité de son portefeuille à intervalles réguliers et analyser le contenu de celui-ci ; ou utiliser une approche statistique, qui ne nécessite pas de connaître la composition du portefeuille. C’est cette dernière approche que nous utilisons.

Pour chacune des catégories Quantalys pour lesquelles nous faisons des analyses de style, nous avons défini des jeux de régresseurs de même nature. Ces régresseurs sont des indices : MSCI (Morgan Stanley Capital International) pour les actions, Merrill Lynch pour les obligations.

Pour les catégories actions, 4 grandes familles de régresseurs pour nous permettre de cerner statistiquement les expositions du fonds aux principaux types de risque : régions (pour un fonds Actions Monde par exemple, les Etats-Unis, l’Europe, l’Asie et les Marchés Emergents), sectoriels, capitalisation (les grandes capitalisations d’une part, les petites et moyennes capitalisations d’autre part), et style (Value et Growth, à savoir Valeur et Croissance).

Pour les fonds obligataires, nous utilisons 3 grandes familles de régresseurs : maturité (court terme, moyen terme, long terme), rating (qualité d’investissement pour les obligations les mieux notées et haut rendement pour les obligations spéculatives) et régions (Europe, Monde, Obligations Emergentes).

Méthodologie de calcul des analyses de style

Les analyses de style sont des régressions multifactorielles sous contraintes qui ont pour objet de déterminer le portefeuille d’indices dont le comportement s’est le plus rapproché de celui du fonds sur une période déterminée. La distance constatée entre le portefeuille d’indices trouvé et le fonds est exprimée par un indicateur de dispersion : le R2. Sa valeur varie entre 0 et 1 et est exprimée en pourcentage.

L’analyse de style donne donc la décomposition moyenne la plus vraisemblable sur la période analysée, ce qui ne signifie pas que c’est la composition réelle du fonds mais celle qui aurait eu le comportement le plus proche de celui du fonds sur la période.

Les analyses de style ont une grande puissance car elles permettent d’analyser n’importe quel produit par rapport à n’importe quel jeu d’indices, sur n’importe quelle période, mais elles demandent un certain nombre de précautions pour être pertinentes.

Le choix des indices : ce choix est primordial car il conditionne toute la validité et la pertinence des résultats obtenus. Régresser un fonds actions par des indices obligations n’a en effet aucun sens même si le calcul donnera un résultat. Nous avons donc déterminé pour chaque catégorie Quantalys les listes d’indices à utiliser pour chaque type d’analyse. Plus ces indices sont précis, plus les résultats sont pertinents.
Idéalement les indices choisis doivent être orthogonaux les uns par rapport aux autres. En effet si les indices sont trop proches ou trop corrélés entre eux, il est difficile pour le modèle de choisir entre deux indices. Même si la multiplication des indices disponibles donnera un R2 meilleur, le résultat ne sera pas forcément plus réaliste pour autant (au contraire la trop grande corrélation entre les indices utilisés pour la régression créera un « bruit » qui faussera les résultats). C’est cet équilibre subtil entre détail de l’analyse et nécessité d’orthogonalité que nous avons essayé de respecter dans le choix de nos indices de référence.
La qualité des données : les données d’entrée doivent être d’une qualité parfaite et absolument homogènes entre elles. Cela signifie que nous devons appliquer un certain nombre de filtres en amont pour rendre les données des fonds cohérentes avec celles des indices. Cela est en particulier vrai pour la réintégration dans les séries historiques de tous les événements extraordinaires de la vie du fonds (réintégration des coupons, gestion des splits etc.), ainsi que le passage à une devise unique de référence pour les calculs (l’Euro). De la même manière une grande attention est portée aux erreurs qui peuvent survenir sur une série historique. En effet, une seule donnée fausse et c’est tout le calcul qui s’effondre.
Enfin la dernière précaution concerne le fait de prendre des cotations qui soient homogènes dans le temps. Ce problème interdit en particulier de faire des analyses de style en prenant des données quotidiennes car le décalage horaire entre les différents marchés crée un bruit qui fausse les résultats. Les analyses de styles sont donc faites sur données mensuelles pour les périodes d’analyse longues (de 1 an à 5 ans) et sur données hebdomadaires sur les périodes d’analyse courtes (1 an). Il faut noter que les analyses sur valeurs hebdomadaires donnent des problèmes pour les fonds à cotation non quotidienne.
Détermination de la part de liquidité d’un fonds actions. Nous avons longuement réfléchi à ce problème, qui est récurrent avec cette méthodologie. Si nous faisons une analyse de style sur un fonds actions nous allons avoir, quelle que soit la clef de lecture, des régresseurs très corrélés entre eux (les indices actions pris en compte) et un indice très décorrélé et très différent des autres : l’EONIA (qui mesure les taux monétaires au jour le jour pratiqués par les banques entre elles). Deux conséquences : augmenter artificiellement la part de l’EONIA qui est très décorrélé des autres indices et ne pas avoir la même part de monétaire dans le fonds suivant les analyses faites (les corrélations des secteurs sont différentes de celles des zones géographiques ou des styles par exemple). Nous calculons donc la part de monétaire dans le fonds à part dans un premier temps puis relançons les calculs en gardant la part de monétaire fixe pour trouver la répartition des autres indices.

En synthèse, les analyses Quantalys sont faites en deux étapes :

Détermination de la part de monétaire qui est ensuite fixée pour toutes les analyses dans les différentes clefs de lecture.
Analyses de style dans les différentes dimensions utilisées (géographiques, sectorielles, capitalisations et styles pour les actions, maturité, rating et zone géographique pour les obligations).

Nous réalisons de cette manière pour les fonds toutes les catégories Quantalys analysables des analyses à 1 an, 3 ans et 5 ans en données mensuelles, ainsi que des analyses glissantes (rolling style analysis) de 36 mois sur 60 mois. Ce dernier type d’analyse permet de voir l’évolution de la composition moyenne du fonds dans le temps et de visualiser l’activité du gestionnaire : la composition du fonds peut rester stable dans le temps, ou évoluer fréquemment et de manière importante, ce qui reflète une gestion opportuniste et active.