Tout savoir sur l’analyse quantitative sur les marchés financiers : comment fonctionne-t-elle ? quels sont les outils utilisés ? quels sont les avantages et comment l’utiliser ?

Définition : Une méthode d’investissement basée sur les données

Pour rappel, l’analyse boursière représente une discipline visant à évaluer la valeur des actifs financiers, tels que les actions, les obligations, les devises ou les matières premières. On peut compter un certain nombre d’analyses en bourse, mais les deux grandes approches restent l’analyse fondamentale et l’analyse technique :

• L’analyse fondamentale se base sur l’étude des éléments qualitatifs et quantitatifs qui influencent la performance d’une entreprise ou d’un secteur, tels que les résultats financiers, la stratégie, la concurrence, l’environnement économique, etc. 
• L’analyse technique se base sur l’étude des éléments graphiques et statistiques qui reflètent l’évolution des prix et des volumes sur les marchés, tels que les tendances, les supports, les résistances, les indicateurs, etc.

C’est là qu’entre en jeu l’analyse quantitative. On peut la considérer comme une méthode combinant ces deux approches en utilisant des modèles mathématiques et informatiques pour analyser les données historiques et actuelles des marchés. Son objectif est de déterminer les facteurs qui expliquent le comportement des actifs financiers et de construire des stratégies d’investissement optimales en fonction du profil de risque et du rendement attendu. L’analyse quantitative en bourse s’appuie sur des concepts tels que la théorie des probabilités, la statistique, l’optimisation, le machine learning ou l’intelligence artificielle.

Quels sont les principes de base de l’analyse quantitative en bourse ?

L’analyse quantitative repose sur trois principes fondamentaux :

1. La collecte et le traitement des données : Il s’agit de rassembler le maximum d’informations pertinentes sur les actifs financiers à analyser, telles que les prix, les volumes, les dividendes, les bénéfices, etc. Ces données sont ensuite traitées à l’aide de logiciels spécialisés pour en extraire des indicateurs ou des variables explicatives.
2. La construction et le test des modèles : Ensuite, il faut créer des modèles mathématiques ou informatiques qui permettent de représenter la relation entre les variables explicatives et le comportement des actifs financiers. Ces modèles sont ensuite testés sur des données historiques ou simulées pour évaluer leur validité et leur robustesse.
3. La mise en œuvre et le suivi des stratégies : Enfin, il est impératif de définir des règles d’investissement basées sur les modèles construits et de les appliquer sur les marchés réels. Ces stratégies sont ensuite suivies et ajustées en fonction de leur performance et des conditions de marché.

Quels sont les outils et les méthodes de l’analyse quantitative ?

Comme pour toute analyse boursière, l’analyse quantitative nécessite des outils et des méthodes pour être mise en place. Ceux-ci permettent de collecter, de traiter et d’interpréter les données des marchés financiers. Parmi ces outils et méthodes, on peut citer :

Les bases de données

Ce sont eux qui fournissent aux investisseurs les données historiques et actuelles des marchés financiers, telles que le prix, le volume, la liquidité, la volatilité ou les indicateurs macroéconomiques. Ces bases de données peuvent être gratuites ou payantes, selon la qualité et la quantité des données fournies. Certains exemples de bases de données sont : Yahoo Finance, Google Finance, Bloomberg ou Quandl.

Les indicateurs techniques

Contrairement à ce que l’on pourrait passer, les indicateurs techniques ne sont pas propres à l’analyse technique. Ces formules mathématiques permettent de mesurer certains aspects du comportement du marché, tels que la tendance, la force, le momentum ou l’oscillation. Les indicateurs techniques peuvent être utilisés pour identifier des signaux d’achat ou de vente, ou pour confirmer ou infirmer une hypothèse. Parmi les plus utilisés, il y a la moyenne mobile, les bandes de Bollinger, le MACD et le RSI.

Les modèles statistiques

Ce sont des représentations simplifiées de la réalité qui permettent d’établir des relations entre les variables du marché, telles que le rendement, le risque ou la corrélation. Ces modèles statistiques peuvent être utilisés pour estimer la valeur d’un actif, pour mesurer l’impact d’un événement ou pour prévoir l’évolution du marché. Parmi les plus utilisés, il y a le modèle de Markowitz, le modèle de Black-Scholes ou le modèle ARIMA.

Les logiciels et les plateformes de trading quantitatif

Ceux-ci offrent aux investisseurs la possibilité de créer, de tester et d’exécuter des stratégies de trading basées sur des modèles mathématiques et des algorithmes. Ces logiciels et plateformes peuvent être accessibles en ligne ou installés sur un ordinateur personnel, comme MetaTrader, NinjaTrader, Quantopian ou encore TradingView.

Les langages de programmation

Ces outils permettent aux investisseurs de coder leurs propres modèles mathématiques et algorithmes, ou d’utiliser ceux qui sont déjà disponibles sur le marché. Les langages de programmation les plus utilisés pour le trading quantitatif sont Python, R, C++, Java ainsi que MATLAB.

Les techniques d’apprentissage automatique

Il s’agit de méthodes permettant aux ordinateurs d’apprendre à partir des données, sans avoir besoin de programmer explicitement les règles. Ces techniques d’apprentissage automatique peuvent être utilisées pour découvrir des motifs, des anomalies ou des relations cachées dans les données, ou pour améliorer les performances des modèles existants. Certains exemples de techniques d’apprentissage automatique comprennent la régression, la classification, le clustering ou le deep learning.

Quels sont les avantages, les limites et les défis de l’analyse quantitative ?

L’analyse quantitative en bourse présente plusieurs avantages par rapport aux autres méthodes d’investissement, mais elle a aussi quelques limites qu’il faut prendre en compte.

Avantages de l’analyse quantitative

Limites de l’analyse quantitative

— Elle permet de réduire le biais émotionnel ou subjectif qui peut affecter la prise de décision des investisseurs. En effet, l’analyse quantitative en bourse se base sur des critères objectifs et mesurables, qui ne dépendent pas de l’intuition ou du sentiment du marché. — Elle permet de gérer un grand nombre d’actifs financiers simultanément et de diversifier le portefeuille d’investissement. En effet, l’analyse quantitative en bourse utilise des algorithmes capables de traiter une grande quantité de données et de détecter des opportunités sur différents marchés. — Elle permet d’améliorer le rapport risque/rendement du portefeuille d’investissement. En effet, l’analyse quantitative en bourse vise à optimiser la sélection et le poids des actifs financiers en fonction du niveau de risque acceptable et du rendement espéré.

— Elle nécessite des compétences techniques et des ressources importantes pour collecter, traiter et analyser les données. En effet, l’analyse quantitative en bourse requiert des logiciels performants et des bases de données fiables et mises à jour. — Elle n’est pas infaillible et peut être sujette à des erreurs ou des dysfonctionnements. En effet, l’analyse quantitative en bourse repose sur des modèles qui ne sont pas parfaits et qui peuvent être remis en cause par des événements imprévus ou des changements de régime sur les marchés. — Elle peut être concurrencée par d’autres investisseurs qui utilisent les mêmes modèles ou des modèles plus performants. En effet, l’analyse quantitative en bourse n’est pas un secret et peut être reproduite ou améliorée par d’autres acteurs du marché.

Si l’on souhaite se lancer dans l’analyse quantitative, il y a des défis qu’il faut également considérer comme les limites que l’on vient de voir précédemment.

Ainsi, il y a la qualité et la fiabilité des données, qui sont essentielles pour construire des modèles et des algorithmes efficaces. Il faut donc s’assurer que les données utilisées sont complètes, cohérentes, précises et à jour, et qu’elles proviennent de sources fiables. Il faut par ailleurs être conscient que les données passées ne garantissent pas les résultats futurs, et qu’il peut y avoir des changements structurels ou des événements imprévus qui affectent le comportement du marché.

Ensuite, il y a la complexité et la diversité des marchés financiers, qui rendent difficiles la modélisation et la prévision de leur évolution. Il faut être en mesure de choisir les bons outils et les bonnes méthodes pour chaque marché, en tenant compte de ses caractéristiques spécifiques, telles que la liquidité, la volatilité ou la réglementation. Et avec les changements et fluctuations du marché, il est nécessaire de s’adapter en ajustant ou en remplaçant les modèles et les algorithmes utilisés.

Par ailleurs, avec la concurrence et la régulation, les opportunités et les avantages du trading quantitatif peuvent être limités. Il faut être conscient que le trading quantitatif est une activité très compétitive, où il y a beaucoup d’acteurs qui utilisent des stratégies similaires ou plus avancées, comme nous l’avons déjà évoqué dans les limites de cette forme d’analyse. De la même manière, le trading quantitatif est une activité régulée, où il y a des règles et des contraintes à respecter, telles que la transparence, la sécurité ou l’éthique.

Quelques exemples d’applications de l’analyse quantitative en bourse

Au fil de ce guide, nous avons vu que l’analyse quantitative utilisait plus une approche mathématique et informatique. On peut dire qu’elle n’est pas à la portée de tous les investisseurs, mais plutôt aux entreprises et aux professionnels. C’est d’ailleurs pour cette raison qu’elle a de nombreuses applications professionnelles, comme les suivantes :

• Le trading à haute fréquence : il s’agit d’effectuer un grand nombre de transactions à très court terme (de quelques secondes à quelques minutes) en exploitant des écarts de prix minimes sur les marchés. Le trading à haute fréquence utilise des algorithmes qui réagissent automatiquement aux signaux du marché, tels que les ordres, les cotations, les nouvelles, etc.
• Le smart beta : il s’agit d’adapter la composition d’un indice boursier en fonction de facteurs de risque ou de performance, tels que la volatilité, la liquidité, la taille, le style, le momentum, la qualité, etc. Le smart beta vise à améliorer le rendement ou à réduire le risque par rapport à un indice classique, tout en conservant une faible corrélation avec celui-ci.
• Le robo-advisor : il s’agit d’un service en ligne qui propose aux investisseurs particuliers ou institutionnels une gestion personnalisée de leur épargne. Le robo-advisor utilise des algorithmes qui évaluent le profil et les objectifs de l’investisseur, puis lui recommandent une allocation d’actifs optimale et adaptée à son horizon de placement.