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Comment les données alternatives peuvent apporter de la clarté dans l'incertitude

Les moments inhabituels nécessitent plus que les sources d'information habituelles pour évaluer le contexte d'investissement. Jeff Shen explique comment les données alternatives font une différence aujourd'hui.

Lorsque les conditions sont non seulement inhabituelles mais évoluent à un rythme effréné, comme elles l'ont été depuis que le nouveau coronavirus a été identifié au début de cette année, la clarté peut sembler impossible.

Pendant ces périodes, les données officielles sont souvent un mélange d'observations lentes et bruyantes, ce qui rend difficile pour les investisseurs de développer une image globale et claire de la situation. Dans le même temps, de nombreuses entreprises ont retiré leurs orientations dans un climat d'incertitude accrue, ce qui rend l'analyse au niveau de l'industrie et de l'entreprise encore plus difficile.

Dans ce contexte, les données alternatives et les outils analytiques prennent une nouvelle importance pour identifier les tendances économiques et de marché émergentes que les sources traditionnelles peuvent être lentes à isoler efficacement.

Qu'est-ce que les données alternatives?

Les données alternatives (ou volumineuses) sont des données physiques, non structurées (texte) ou non financières générées par les technologies de notre vie quotidienne – smartphones, GPS et appareils domestiques intelligents, pour n'en nommer que quelques-unes. Lorsqu'elles sont agrégées et analysées de la bonne manière, les données alternatives peuvent fournir des informations précieuses sur les perspectives du pays, de l'industrie et de l'entreprise.

L'équipe BlackRock Systematic Active Equity utilise diverses formes de données alternatives depuis plus d'une décennie. Certaines sources de données se sont révélées particulièrement utiles cette année, en particulier lorsqu'elles ont été analysées dans le bon contexte. Nous examinons ici trois exemples et comment ils ont été additifs dans l'évaluation de l'environnement macroéconomique et d'investissement pendant la pandémie mondiale de coronavirus.

1. Circulation piétonne

Le trafic piétonnier autour des centres commerciaux était l'une des mesures originales du Big Data adoptées par les investisseurs systématiques dès le début, bien que sa pertinence ait progressivement diminué, car une part importante des achats s'est déplacée en ligne.

L'achat en ligne est encore plus répandu dans les fermetures provoquées par les coronavirus, mais les modèles de trafic piétonnier ont réaffirmé leur importance de nouvelles façons. Les différences dans les politiques de distanciation sociale ont conduit à une grande dispersion de l'activité entre les pays. Nous constatons que la comparaison de l'activité de la circulation piétonne à différents points d'intérêt a permis une lecture plus rapide de l'activité économique entre les pays et les industries. Nos lectures à la fin du mois de mai, par exemple, ont montré que le mouvement en Chine était de plus des deux tiers revenu à la normale depuis le début des réouvertures en mars et avril.

2. Traitement du langage naturel

Le traitement en langage naturel (PNL) du texte s'est révélé particulièrement utile pour glaner les perspectives des analystes, dont beaucoup ont été relativement lents à mettre à jour leurs estimations de revenus pour le premier trimestre de 2020. Cela est compréhensible et similaire à ce que nous avons vu lors de la crise de 2008-2009, car les prévisions numériques ponctuelles sont difficiles dans un monde où les risques d'erreur sont considérables. Bien qu'un analyste puisse prendre un certain temps pour mettre à jour une prévision numérique, l'analyse du texte de ses rapports aide à brosser un tableau d'investissement plus complet en l'absence d'une position arithmétique définitive.

La PNL a également été utile pour obtenir une lecture précoce de la politique budgétaire, nous permettant d'analyser le langage des analystes pour savoir comment la politique évolue d'un pays à l'autre. Nous nous penchons ensuite sur ceux qui ont tendance à se détendre, comme les États-Unis.Le graphique ci-dessous montre l'ampleur du changement dans l'orientation de la politique budgétaire, déterminée à partir des mesures de sentiment glanées dans des milliers de rapports d'analystes.

3. Offres d'emploi

Les tendances d'embauche peuvent révéler des informations importantes sur les perspectives de croissance au niveau de l'industrie et de l'entreprise. Pendant la crise du COVID-19, nous avons étendu notre couverture des offres d'emploi aux marchés émergents où la rareté des données la rendrait normalement moins informative. Mais étant donné la vitesse du changement aujourd'hui, même des mesures de moindre ampleur se sont révélées utiles pour identifier les gagnants et les perdants potentiels. Nous avons également pu identifier des entreprises à la recherche de compétences qui soutiennent le travail à domicile et accélèrent la numérisation en général. Les premiers entrants peuvent avoir la possibilité de gagner des parts de marché par rapport à leurs concurrents.

Du Big Data aux informations significatives

Nous avons vu cette année – et au cours de notre longue histoire en utilisant des données alternatives – que différentes perspectives ont tendance à ajouter de la valeur à différents moments. Certains sont plus efficaces en ce qui concerne les publications de résultats, tandis que d'autres reprennent des tendances lentes qui se déroulent sur plusieurs mois. Nous avons expérimenté le timing, mais nous avons constaté que l'approche la plus efficace consiste à disposer d'informations diverses et différenciées pour éclairer nos décisions d'investissement.

En fin de compte, toutes les sources de données alternatives ont des défauts et le but est de s'améliorer, pas d'être parfait. Notre expérience nous a appris que le fait d'avoir plusieurs ensembles de données à partir desquels puiser peut révéler des incohérences et des anomalies aussi bien que des tendances potentielles. Tout cela ensemble nous aide à développer une image de la toile de fond avant qu'elle ne soit évidente dans les données officielles. C'est le type de bord de l'information qui peut faire la différence lorsque le monde et les opportunités et les risques évoluent rapidement.

Jeff Shen, PhD, est Co-CIO d'Active Equities et Co-Head of Systematic Active Equity (SAE) chez BlackRock. Il contribue régulièrement à Le blog.

L'investissement comporte des risques, y compris une éventuelle perte de capital.

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Ce document n'est pas destiné à être considéré comme une prévision, une recherche ou un conseil en investissement, et ne constitue pas une recommandation, une offre ou une sollicitation pour acheter ou vendre des titres ou pour adopter une stratégie d'investissement. Les opinions exprimées datent de juin 2020 et peuvent changer en fonction des conditions ultérieures. Les informations et opinions contenues dans cet article proviennent de sources propriétaires et non propriétaires jugées fiables par BlackRock, ne sont pas nécessairement exhaustives et ne sont pas garanties quant à leur exactitude. En tant que tel, aucune garantie d'exactitude ou de fiabilité n'est donnée et aucune responsabilité découlant de toute autre manière des erreurs et omissions (y compris la responsabilité envers toute personne en raison de négligence) n'est acceptée par BlackRock, ses dirigeants, employés ou agents. Ce message peut contenir des informations "prospectives" qui ne sont pas de nature purement historique. Ces informations peuvent comprendre, entre autres, des projections et des prévisions. Il n'y a aucune garantie que les prévisions faites se réaliseront. La confiance dans les informations contenues dans ce message est à la seule discrétion du lecteur.

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