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Annie Duke et Morgan Housel: trois outils pour gérer les risques et l'incertitude

Qu'est-ce que la pandémie de coronavirus et la volatilité du marché qui en résulte doivent nous apprendre sur le risque, l'incertitude et la prise de décision d'investissement?

Annie Duke et Morgan Housel ont exploré cette question en profondeur dans une conversation à la 73e conférence virtuelle annuelle du CFA Institute le mois dernier qui a donné une rubrique en trois étapes pour aider les investisseurs à naviguer dans le tumulte.

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Housel, un partenaire du Fonds de collaboration, a résumé le dilemme et l'environnement actuel dès le départ.

«En tant qu'investisseur, je n'ai jamais pensé que je verrais un moment de ma vie plus fou que 2008», a-t-il déclaré. "Et nous voici. Selon toute définition, les deux derniers mois ont dépassé 2008 dans presque tous les aspects, et certainement, en tant qu'étudiant en histoire, je n'aurais jamais pensé que nous envisagerions une économie qui, à bien des égards, rivaliserait avec la Grande Dépression. »

Alors, qu'est-ce qu'un investisseur réfléchi à faire? Comment pouvons-nous prévoir et planifier l'avenir dans un climat d'incertitude?

"La meilleure façon d'être un décideur dans ce type d'environnement", a déclaré Duke, "n'est pas d'exiger une certitude, mais d'exiger une vision la plus large possible des voies possibles."

Et pour ce faire, il faut comprendre comment nous prenons nos décisions et ce qui détermine leur résultat.

Selon Duke, ce processus est régi par deux éléments principaux: l'information imparfaite et la chance.



Inconvénients des données

Nous construisons nos modèles et prenons nos décisions d'investissement basées (espérons-le) sur des données. Mais nous ne devons pas trop lui faire confiance. Les données, de par leur nature, sont défectueuses.

"Cela vous donne l'illusion que vous avez la vérité", a déclaré Duke. «Les données ne sont pas la vérité. Les données sont des faits que nous avons dans le monde qui ont été collectés dans un but particulier, puis nous modélisons les données. »

Et comment les données ont été collectées et qui les interprète influence à la fois les modèles résultants et la façon dont nous considérons leurs résultats. Une douzaine de chercheurs disposant du même ensemble de données pourraient proposer une douzaine de prévisions totalement divergentes.

Autre problème avec les données: il y en a trop.

"Quand il y a tellement de données autour de nous", a déclaré Housel, "tout ce que vous voulez prouver, vous pouvez le prouver avec des données, pas seulement un dogme."

Ce qui signifie que le biais de confirmation est facilement alimenté.

«Plus de données augmentent votre confiance, mais pas nécessairement votre capacité», a-t-il déclaré. "Il y a une grande citation de (Nassim) Taleb que j'aime où il dit," Big data (amené) la cueillette des cerises au niveau industriel. "

Mais l'excès de confiance n'est pas le seul inconvénient. La surcharge de données peut avoir un effet secondaire opposé et tout aussi dommageable: l'aversion à la décision.

"Il peut provoquer une paralysie de l'analyse", a déclaré Duke. "Parce que nous pouvons penser:" Si je venais juste chercher plus de données, j'aurais la réponse. "Et puis, tout d'un coup, il vous sera impossible de décider."

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La chance du tirage

L'accent mis par Duke sur l'influence de la chance dans la prise de décision illustre un point convaincant: les modèles sont construits en fonction des probabilités, mais nous avons tendance à juger les décisions uniquement en fonction des résultats.

"Les gens ne pensent pas de manière probabiliste", a déclaré Housel. «Ils pensent binaire en noir et blanc. Vous avez raison ou vous avez tort. "

Donc, si nous faisons un investissement basé sur une certitude de 90% sur un résultat particulier, par définition, il y a 10% de chances que cela ne fonctionne pas. Mais si cela ne fonctionne pas, cela ne signifie pas que c'était un mauvais investissement, ou que des investissements similaires devraient être évités à l'avenir.

De la même manière, nous pouvons prendre de mauvaises décisions qui se révèlent bien, par exemple, en pariant sur ce résultat de 10% et en devinant bien. Donc, ce qui était en fait un choix pauvre et risqué semble exactement le contraire. Dans les deux cas, il est facile de tirer les mauvaises leçons.

Duke a proposé une stratégie pour éviter de telles extrapolations.

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1. «Rendez votre prévision explicite»

"Lorsque vous prenez des décisions, autant que possible, essayez de rendre vos prévisions explicites", a-t-elle déclaré. «Essayez de rendre votre planification de scénario explicite, essayez d'écrire quelles sont les raisons, quelles sont vos croyances et quelles sont les réalités du monde qui vous font croire que c'est un bon pari, et enregistrez-le simplement. Suivez vos connaissances. "

De cette façon, nous retirons une grande partie de l'émotion de l'équation et abordons à la fois le processus décisionnel et la décision elle-même d'une manière plus antiseptique et clinique.

Ensuite, nous pouvons examiner chaque titre que nous possédons et revenir en arrière et nous référer aux raisons pour lesquelles nous l'avons acheté en premier lieu, quelles étaient nos attentes, où nous étions dans le processus de construction du portefeuille, etc. Ensuite, si le marché boursier commence à monter en flèche et nous sommes déçus par notre répartition 60-40 actions-obligations, nous pouvons revoir la logique sous-jacente et comprendre les conditions qui ont motivé les décisions de construire le portefeuille de cette manière particulière. Étaient-ils basés sur notre tolérance au risque, à quel point nous étions proches de la retraite, ce que la dynamique du marché indiquait en ce moment?

"Une fois que vous avez fait cela", a déclaré Duke, "vous pouvez commencer à vous déconnecter du résultat réel. Il est beaucoup plus facile de revenir en arrière et de dire: «Compte tenu de ce que je savais à l'époque, c'était un choix tout à fait raisonnable à faire.»

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2. «Exigez la vue la plus large»

Mais rendre notre scénario explicite n’explique pas comment nous arrivons à ce scénario.

Et les prévisions sont probablement plus une course de dupes aujourd'hui que jamais.

"L'accident de mars, très peu de gens prévoyaient de venir, puis la flambée d'avril, presque personne n'a vu venir", a déclaré Housel. "A quel moment allons-nous dire que nous ne savons pas ce qui va se passer ensuite?"

Nos prévisions doivent reconnaître cette incertitude.

"C'est un moment où la volatilité est vraiment, vraiment élevée", a observé Duke. «Nous sommes beaucoup plus conscients qu’il existe des inconnues inconnues. Nous pensons aux choses que nous savons, aux choses que nous savons que nous ne savons pas, puis aux choses que nous ne savons pas que nous ne savons pas. Et il y a ces trois catégories et en ce moment toutes ces choses sont amplifiées. »

Elle et Housel ont référencé les différents modèles épidémiologiques COVID-19 et comment ils ont été diffusés pour illustrer la profondeur de notre ignorance de la maladie, l'étendue du spectre des résultats potentiels et le nombre de variables associées. La même incertitude s'applique aux marchés.

Avec le coronavirus, il y avait des prévisions de l'Imperial College, de l'Université Johns Hopkins et d'ailleurs présentant toutes un large éventail de scénarios.

"Columbia avait trois modèles différents qui basculaient la distance sociale, et ils avaient tous des gammes en leur sein", a déclaré Duke. "Tous ces modèles vous donnent des vues différentes de l'avenir, et au lieu de dire laquelle est la réponse, nous ferions peut-être mieux de dire:" Eh bien, regardons-les tous et voyons comment nous pouvons en quelque sorte planifier le meilleur pour tout de ces possibilités. »

En tant qu'investisseurs, nous devons appliquer la même leçon, cette même philosophie à nos prévisions. Dans cet environnement et au milieu de ce degré d'incertitude, une indexation excessive d'une version du futur est imprudente et irresponsable.

Nous devons accepter qu'il n'y a pas de bonne réponse sur ce marché ou sur tout autre. Mais certaines réponses sont meilleures que d'autres.

«Bien faire sur une longue période de temps ne signifie pas nécessairement trouver la bonne réponse, prendre la meilleure décision. Il s'agit de pouvoir prospérer dans le plus large éventail de résultats », a déclaré Housel. «Avoir le plus large éventail de résultats acceptables pour vous est une partie énorme de survivre en tant qu'investisseur au fil du temps.»

Parce qu'au fil du temps, c'est lorsque tous les avantages de la composition sont réalisés.

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3. En investissant, rien ne remplace l'humilité.

Enfin, nous devons nous rappeler que ce n'est pas parce que notre modèle a bien fonctionné qu'il était précis, qu'il a fonctionné pour les raisons que nous avons théorisées ou que nous avions «raison».

"Avec les investisseurs en croissance et en valeur, vous pouvez voir où même si (le modèle) est correct dans un environnement particulier, cela pourrait ne pas être correct à l'avenir", a déclaré Duke. "Vous devez donc tenir ces modèles très lâchement."

Nous devons donc rester humbles et supposer que ce qui motive réellement les mouvements du marché est inconnaissable. Notre objectif ne doit pas être de construire les prévisions les plus précises de l'avenir, mais de nous protéger de l'inconnu.

"Protégez-vous contre l'incertitude", a déclaré Duke. "Vous n'essayez pas d'être un prédicteur parfait de ce qui va monter ou de ce qui va descendre. Vous dites simplement que cela pourrait augmenter et diminuer et comment faire face à cela. "

Pour être sûr, cela peut ne pas ressembler à la confiance du sélecteur de titres prémonitoire. Mais c'est en grande partie le point.

"Plus vous avez d'humilité, plus vous entrez dans la construction de votre portefeuille en disant:" Je ne sais pas vraiment comment le monde va aller "", a déclaré Duke. «Les gens qui réussissent bien pendant une crise financière sont généralement ceux qui n'en font pas trop et qui disent simplement:« D'accord, je vais juste couvrir mes bases. »»

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Tous les articles sont l'opinion de l'auteur. En tant que tels, ils ne doivent pas être interprétés comme des conseils en investissement, et les opinions exprimées ne reflètent pas nécessairement les vues du CFA Institute ou de l’employeur de l’auteur.

Crédit d'image: © Getty Images / stevecoleimages


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Paul McCaffrey

Paul McCaffrey est l'éditeur de Investisseur entreprenant à CFA Institute. Auparavant, il a été rédacteur en chef au H.W. Société Wilson. Son écriture est apparue dans Planification financière et DailyFinance, entre autres publications. Il est titulaire d'un BA en anglais du Vassar College et d'une maîtrise en journalisme de la Graduate School of Journalism de la City University of New York (CUNY).

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