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La personnalité partagée de M. Market: les facteurs sectoriels peuvent-ils aider?

M. Market est d'humeur volatile depuis la dernière analyse de ses sautes d'humeur et a proposé une solution potentielle basée sur Fundamental Momentum. En effet, sa volatilité a régné sur le premier trimestre 2018. L'indicateur Fundamental Momentum l'a bien anticipé et a donné des signes d'alerte dès la mi-février 2018.

Mais que pouvons-nous faire au sujet de la double personnalité de M. Market?

Certains secteurs sont stables et calmes tandis que d'autres sont nerveux et nerveux. Les raisons peuvent être de nature fondamentale, ou elles peuvent être dues à des événements singuliers. La récente débâcle de Facebook en est un excellent exemple. Les tribulations d’une entreprise ont touché l’ensemble du secteur. Même les partisans de l'analyse fondamentale doivent admettre que les principes fondamentaux régissant chaque secteur peuvent varier considérablement.

Le point de départ de notre solution est la célèbre formule magique de Joel Greenblatt – sans doute l’un des principaux précurseurs de l’industrie des fonds négociés en bourse (ETF).

La formule magique: une brève revue et analyse

Greenblatt a publié Le petit livre qui bat le marché en 2005. À cette époque, l'industrie naissante du bêta intelligent n'avait que 50 milliards de dollars d'actifs sous gestion (AUM), loin des près de 1 billion de dollars qu'elle représente aujourd'hui.

La formule magique de Greenblatt est basée sur le classement d'un vaste univers d'environ 1 000 entreprises selon deux facteurs: le rendement du capital (ROC) et le rendement des bénéfices (EY). Les 20 à 30 premières entreprises sont conservées dans un portefeuille pendant un an, puis le jeu est remanié.

C'est assez simple pour la plupart des investisseurs de comprendre et d'exécuter, et selon Greenblatt, la simulation historique était également très bien.

Pour être sûr, il y a plus de détails dans la méthode Magic Formula. Le point clé cependant est l'approche quantitative disciplinée: achetez des entreprises sur la base des données rapportées, et non des titres ou des attentes, et conservez-les pendant une période définie.

C'est, en substance, la logique derrière les ETF smart-beta, qui fonctionnent selon un règlement, avec très peu de jugement humain.

La formule magique classe toutes les entreprises de la même manière, quel que soit le secteur auquel elles appartiennent, bien que les services financiers et les services publics soient explicitement exclus.

Nous avons effectué des simulations historiques avec une stratégie de type formule magique, à l'exclusion des secteurs financiers et des services publics, et classé un univers de sociétés américaines, avec des capitalisations boursières de 1 milliard de dollars et plus, sur la base de ROC et PE uniquement. Nous avons sélectionné les 30 premières actions et les avons pondérées de manière égale et rééquilibrées trimestriellement.

Bien que les principes soient similaires, il existe certaines différences entre la façon dont nous avons simulé la stratégie et la façon dont elle est réalisée dans le livre de Greenblatt. Notre analyse n'est donc pas analogue aux résultats purs de la formule magique.

Nos résultats de 2008 à 2017 ont surpassé le S&P 500. Cependant, les cinq dernières années ont présenté une image différente.


Les 30 meilleurs stocks de formule magique par rapport au S&P 500, 2008-2017

Les 30 principaux titres MF par rapport au S&P 500, 2008-2017

30 meilleurs stocks de formule magique par rapport au S&P 500, 2013-2017 **

30 principaux titres MF par rapport au S&P 500, 2013-2017

Source: Tous les graphiques sont une gracieuseté d'Alpha Vee Solutions.


Il existe de nombreuses raisons potentielles à la sous-performance des cinq dernières années haussières. Nous pensons que cela est dû en grande partie à l’exclusion du rendement du secteur financier de 131% par rapport au 108% du S&P 500 TR.

De plus, le secteur Tech dominant a cédé 158%, tel que mesuré par le S&P Tech TR, mais les entreprises qui ont conduit cette surperformance obéissent rarement aux facteurs Magic Formula.

Analyse sectorielle: une image différente

Alors, comment les facteurs Magic Formula se comportent-ils dans différents secteurs? Nous avons effectué des simulations pour la même stratégie de type formule magique dans deux secteurs distincts, avec 20 actions par portefeuille. L'image est devenue plus boueuse.


Secteur industriel de type formule magique, 2013-2017

Secteur industriel de type formule magique, 2013-2017 **

Secteur cyclique de type formule magique, 2013-2017

Secteur cyclique de type formule magique, 2013-2017 **


Il y a une énorme différence dans la façon dont les mêmes facteurs fonctionnent dans les secteurs industriel et cyclique. Il est donc logique d'utiliser un ensemble de facteurs adaptés qui caractérisent chaque secteur.

Facteurs propres au secteur: exemples

Les facteurs Magic Formula de ROC et PE correspondent bien au secteur industriel. En utilisant des facteurs supplémentaires pour le classement – ratios de résultat d'exploitation, rendement des dividendes et facteurs liés aux actions – nous avons généré un alpha supplémentaire.


Secteur industriel, facteurs optimaux, 2013-2017

Secteur industriel, facteurs optimaux, 2013-2017 **


Le secteur cyclique est très hétérogène, avec des constructeurs automobiles, des détaillants, des loisirs et des médias. Nous avons utilisé des facteurs de classement qui tiennent compte de la croissance des revenus et des ratios de flux de trésorerie.

Avec la bonne combinaison de multi-facteurs, nous avons considérablement amélioré l'alpha pour le secteur cyclique.


Secteur cyclique, facteurs optimaux, 2013-2017

Secteur cyclique, facteurs optimaux, 2013-2017 **


Le secteur Tech pose un défi particulier car ses performances sont étroitement liées aux facteurs de croissance, qui font clairement défaut à la Magic Formula.

En utilisant des facteurs de croissance pour le classement, tels que le PEG, et en examinant les marges bénéficiaires, nous avons égalé et surperformé l'indice de référence.


Secteur de la technologie, facteurs optimaux, 2013-2017

Secteur de la technologie, facteurs optimaux, 2013-2017 **


Sommaire

Nous avons cherché à prouver qu'une approche quantitative fondamentale systématique fonctionne bien. La stratégie doit être affinée et spécifiquement adaptée à chaque secteur.

M. Market a une personnalité divisée en ce qui concerne les secteurs, et nous devons traiter chaque personnalité avec la bonne méthode. Cela peut apporter cohérence, stabilité et, surtout, surperformance.

Il reste une question ouverte qui appelle une réponse: si chaque secteur a ses propres facteurs et classements, comment décider du poids à accorder à chaque secteur?

C'est une question pour le prochain article de cette série.

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Tous les messages 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 / retrorocket

Moshik Kovarsky

Moshik Kovarsky est PDG d'Alpha Vee Solutions. Auparavant, il a été cofondateur et vice-président des nouvelles technologies chez Valor Computerized Systems. Il est activement impliqué dans divers projets publics qui traitent de l'éducation dans l'industrie technologique en Israël et à l'étranger.

Paul Kovarsky, CFA

Paul Kovarsky, CFA, est directeur des partenariats institutionnels au CFA Institute.

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