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L'hypothèse des marchés adaptatifs: un guide de survie des écosystèmes financiers

Comment devrions-nous voir les marchés? Sont-ils efficaces, irrationnels ou légèrement biaisés?

Une théorie récente et plus intégrative est l'hypothèse des marchés adaptatifs (AMH), proposée par Andrew W. Lo, professeur Charles E. et Susan T. Harris à la MIT Sloan School of Management et directeur du MIT Laboratory for Financial Engineering.

Son nouveau livre est Marchés adaptatifs: évolution financière à la vitesse de la pensée. Dans cette interview, Lo explique l'inspiration derrière la théorie AMH, discute de son application dans la création d'outils de portefeuille et de la réglementation financière, et explique pourquoi un processus décisionnel doit prendre en compte l'élément humain.

Nathan Jaye, CFA: Comment décrivez-vous l'AMH?

Andrew W. Lo: L'idée principale derrière l'hypothèse des marchés adaptatifs est que les marchés financiers sont davantage régis par les lois de la biologie que par les lois de la physique. Il existe cinq principes de base des marchés adaptatifs:

  1. Les gens agissent dans leur propre intérêt.
  2. Les gens font des fautes.
  3. De ces erreurs, ils apprennent, s'adaptent et innovent.
  4. Lorsqu'ils expérimentent et échouent ou réussissent, le processus de sélection naturelle opère sur les individus, les institutions et les marchés tout comme il opère sur les bactéries, les limaces de mer et les chimpanzés.
  5. C'est ce processus évolutif qui détermine la dynamique des marchés financiers.

L'AMH applique le cadre de la biologie évolutive à des contextes financiers spécifiques. Si vous suivez cette perspective jusqu'à ses conclusions logiques pour un problème donné dans la finance, vous obtiendrez des réponses très différentes de ce que vous obtiendriez soit d'une hypothèse d'efficience des marchés (EMH), soit (a) d'une perspective de finance comportementale.

Comment?

Voici un exemple: comment déterminer la répartition de vos actifs entre actions et obligations? L'EMH affirme que les prix reflètent pleinement toutes les informations disponibles, il est donc inutile d'essayer de choisir des gagnants ou des perdants ou de chronométrer le marché. Vous devez simplement tenir compte de vos propres préférences en matière de risque, de votre âge, de vos revenus et du type de retraite que vous aimeriez avoir, puis formuler votre allocation d'actifs en actions et obligations afin de maximiser vos chances d'atteindre ces objectifs.

L'AMH part du constat qu'il n'y a pas de rendement garanti sur les actions ou les obligations. Leurs performances dépendent de conditions de marché particulières et ces conditions évoluent avec le temps. En d'autres termes, il y a des périodes où les actions se portent bien, et il y a des périodes où les actions ne se portent pas bien. Donc, si votre objectif est de prendre votre retraite avec un niveau de richesse particulier, vous devez gérer votre allocation d'actifs de manière dynamique. Lorsque les marchés boursiers ont un rendement attendu plus élevé, vous voudrez vous orienter davantage vers les marchés boursiers; lorsque les marchés boursiers ont un rendement attendu inférieur, vous vous inclinez davantage vers les obligations.

Comment savoir à quoi ressembleront les rendements attendus? En surveillant l'ensemble de l'écosystème financier – le nombre de personnes et d'institutions qui investissent dans des actions qui cherchent à retirer de l'argent et à investir dans des obligations. Le fait de considérer les marchés financiers comme un écosystème nous permet de comprendre la relation entre la performance des investissements et les interactions de différents types d'investisseurs. Vous ne pouvez peut-être pas chronométrer les marchés au jour le jour, mais vous pouvez certainement voir les tendances sur des périodes de détention plus longues.

Existe-t-il des outils de mesure des écosystèmes?

Nous avons certains outils, mais ils ne sont pas idéaux car nous n'avons pas collecté toutes les données nécessaires pour les utiliser. Par exemple, au cours des 10 dernières années, des quantités énormes d'actifs ont été investies dans des fonds indiciels passifs et (fonds négociés en bourse). Sans surprise, vous avez vu ces produits passifs générer des rendements attendus positifs. Ce genre de tendance vous indique que les marchés boursiers vont continuer à se porter raisonnablement bien – jusqu'à ce que nous frappions une sorte de perturbation du marché. Et si nous pouvions mesurer une telle perturbation lorsqu'elle commence à se développer? En mesurant les interactions de marché des investisseurs et des commerçants à des fréquences plus élevées et à une micro-échelle, nous pouvons développer de bien meilleures projections de ce qui va se passer.

Mais nous ne sommes pas encore très bons dans ce domaine parce que nous ne considérons pas réellement les marchés financiers comme le type de système que je viens de décrire. Nous ne collectons pas les bons types de données. Nous mesurons les prix et d'autres fondamentaux économiques, qui ne sont peut-être pas les seuls facteurs ni même les facteurs les plus importants qui stimulent les marchés.

Quels facteurs devrions-nous suivre?

Imaginez si nous étions des écologistes essayant d'étudier l'écosystème de la forêt amazonienne. Comment commencerions-nous? L'approche de l'étude des écosystèmes financiers est sensiblement la même.

Je commencerais par suivre les différents espèce des acteurs des marchés financiers. Quand je dis «espèce», je veux dire à peu près de la même manière qu'un biologiste. Une espèce est une collection d'animaux qui partagent certains traits et se comportent de manière similaire. Un exemple en est les fonds de pension, qui semblent se comporter de manière similaire en raison des points communs dans leurs fonctions juridiques et financières. Les hedge funds se comportent également de manière similaire, même s'ils peuvent différer dans leurs styles d'investissement. Donc, la première chose que je ferais serait d'identifier et de cataloguer les différentes espèces financières – fonds de pension, fonds spéculatifs, fonds communs de placement, banques, courtiers / négociants, compagnies d'assurance, etc. – et faire un inventaire de la taille, des taux de croissance et d'autres caractéristiques de chacun.

Quelle est la prochaine étape?

Une fois que nous avons catalogué et mesuré les différentes espèces, nous devons comprendre comment elles se comportent. À quelle fréquence les fonds de pension prennent-ils des décisions d'investissement? À quelle fréquence les révisent-ils? Quelles sont leurs tolérances au risque? Quels sont leurs objectifs financiers? Y a-t-il certains actifs dans lesquels ils peuvent investir (et) d'autres qui sont interdits?

Si nous le faisions, nous découvririons que les fonds de pension peuvent investir dans la plupart des titres cotés en bourse, mais ils doivent respecter certaines contraintes. Ils ont des obligations fiduciaires, ils ne peuvent donc pas investir dans une dette de qualité inférieure à celle de l'investissement. Leurs besoins de liquidités les empêcheront d'investir dans une grande partie de leurs avoirs dans des fonds spéculatifs non liquides et ainsi de suite.

En étudiant chacune de ces espèces de marchés financiers, nous pouvons avoir une idée de la façon dont elles se comporteront probablement dans différentes circonstances de marché. Si nous regroupons ensuite toutes ces espèces, nous commençons à avoir une image claire de la tendance des marchés financiers et de la façon dont ils sont susceptibles de réagir aux chocs du marché.

Combien de ces données sont disponibles?

La majeure partie est disponible ici et là. Mais aucun référentiel central ne collecte et conserve toutes les données. C’est vraiment le défi. En fait, dans certains cas, les données ne sont même pas enregistrées. Ils sont générés et conservés pendant une courte période, puis éliminés simplement pour économiser sur les coûts de stockage.

Par exemple, certaines institutions financières conservent des dossiers sur certaines transactions commerciales pendant seulement cinq ans. Donc, s'il y a huit ans, ils faisaient affaire avec une certaine contrepartie, certaines informations potentiellement précieuses concernant le comportement de cette contrepartie pendant les négociations ou après la conclusion d'un accord seraient perdues. Si nous pouvions passer au crible ces enregistrements de manière systématique, nous pourrions être en mesure de proposer des informations et des algorithmes très précieux pour améliorer nos processus métier.

L'écriture de ce livre vous a-t-elle aidé à élaborer la théorie de l'AMH?

Absolument. Lorsque vous devez articuler une idée dans un langage non technique, cela vous oblige à la comprendre beaucoup plus profondément que jamais. Bien que j'avais évidemment une idée assez claire de ce que je voulais dire, le processus de l'écrire a été extrêmement utile pour cristalliser les liens entre l'AMH et d'autres disciplines. J'ai également acquis de nombreuses connaissances sur l'application de l'AMH à de nombreux contextes auxquels je n'avais pas pensé auparavant, dont plusieurs vont bien au-delà de la finance.

Quelles ont été vos nouvelles perspectives?

L'une des choses que j'ai découvertes est le fait que l'intelligence humaine fonctionne très bien comme les moteurs de recherche Internet fonctionnent. Cette idée, qui vient de la littérature sur les neurosciences et l'intelligence artificielle (IA), a des implications étonnamment larges, non seulement pour la finance mais pour la vie en général.

Dans les années 1970 et 1980, alors que le domaine de l'IA venait à peine de décoller, la grande idée était le «système expert», un logiciel qui imiterait l'intelligence humaine. Qu'il s'agisse d'algèbre du secondaire, de diriger un missile guidé vers sa cible ou de faire jouer un bras robotisé à Ping-Pong, ces systèmes experts étaient des logiciels complexes qui mettaient en œuvre des algorithmes mathématiques sophistiqués pour anticiper et fournir des réponses optimales à toutes les éventualités possibles.

Les systèmes experts utilisaient très peu de données, car à cette époque le stockage était en fait assez cher; nous n'avions rien de tel que les «mégadonnées» d'aujourd'hui. Le logiciel était très complexe, mais l'utilisation des données était relativement limitée. Les systèmes experts d'aujourd'hui ont complètement inversé cette tendance. Les algorithmes que nous utilisons aujourd'hui sont en comparaison relativement simples et la quantité de données que nous traitons est extraordinairement grande.

Après avoir étudié l'IA et tenté de modéliser algorithmiquement divers types de décisions financières, je me suis rendu compte que les humains prennent les décisions de la même manière que les moteurs de recherche modernes. Nous avons de vastes réserves de données – les expériences que nous avons rencontrées dans nos vies – et nous utilisons des algorithmes très simples pour faire des prédictions et décider des actions. Je me souviens de ce qui s'est passé dans mes circonstances passées, et sur la base de cet historique de preuves, je vais extrapoler le résultat probable de la situation actuelle et choisir la meilleure ligne de conduite.

C'est ainsi que nous nous adaptons à diverses circonstances. Cela nous permet de prendre des décisions très rapides. Si nous avons essayé d'analyser chaque situation et d'optimiser chaque résultat possible de la même manière que l'optimisation rationnelle Homo economicus pourrait, au moment où nous avons terminé l'optimisation, nous aurions été mangés par un lion.

En fait, nous ne le faisons pas. Ce que nous faisons, c'est compter sur les mégadonnées pour faire des prédictions. Une grande partie de notre cerveau est consacrée à la mémoire, et nous nous appuyons sur nos expériences passées pour faire une extrapolation très, très rapide – dans de nombreux cas, sans aucune information ni délibération analytique détaillée. C'est ce que je veux dire par le sous-titre «L'évolution financière à la vitesse de la pensée»: au lieu d'évoluer d'une génération à la fois, un seul humain peut parcourir plusieurs générations d'idées et choisir celle qui semble la meilleure, en fonction de ses expériences passées. .

Le problème est le suivant: bien que ce mécanisme fonctionne pour nous maintenir en vie, ce n'est pas toujours le mécanisme de prise de décision idéal pour déterminer notre allocation d'actifs. C'est là que réside le défi de comprendre les limites de la cognition humaine et de développer des systèmes pour améliorer ce processus.

Comment avez-vous tissé cette idée de l'AMH?

Se concentrer sur le comportement humain m'a permis de tout rassembler. J'ai réalisé qu'il existe de nombreuses disciplines différentes qui ont une chose en commun – nous, Homo sapiens. Le dénominateur commun entre l'anthropologie, la sociologie, l'économie, la psychologie et la biologie est le comportement humain. Quand j'ai réalisé que la prise de décision financière n'était qu'un aspect de Humain prise de décision, j'ai (commencé) à penser plus largement à la façon dont les gens prennent des décisions et à la façon dont nous les modélisons, à la fois analytiquement et biologiquement.

Comment la reconnaissance de notre humanité peut-elle améliorer la prise de décision?

Nous pouvons nous améliorer en reconnaissant d'abord que, dans de nombreux cas, nous prenons des décisions émotionnellement et non rationnellement. Nous devons prendre en compte les réactions émotionnelles qui conduisent finalement notre comportement dans certaines circonstances. Tout produit financier que nous concevons – ou tout plan d'investissement que nous décidons de mettre en œuvre – doit prendre en compte l'élément humain.

Peux-tu être plus précis?

Si une personne se rend compte qu'elle est susceptible de "paniquer" – c'est un terme technique – si elle perd plus de 10% de son portefeuille, elle doit l'intégrer dans sa planification. Elle doit considérer quel type d'actifs elle détiendra – qui ne perdra pas plus de 10% sur une période donnée, ou s'ils le font, elle aura un plan d'urgence pour faire face au facteur de panique. Ce plan peut être aussi simple que "" Quand, je flippe, je vais convertir mes investissements en espèces ", mais si c'est le cas, une partie encore plus importante de ce plan est:" Après une période de temps fixe, Je vais remettre mon argent dans ces actifs. »

Nous devons créer des plans d'investissement qui s'adaptent aux conditions du marché et prendre également en compte nos propres faiblesses et émotions personnelles. Au lieu de cela, ce que les gens font maintenant, c'est que leurs conseillers financiers leur disent d'acheter et de conserver à long terme et sont critiqués comme des «investisseurs à court terme» ou de «l'argent chaud» lorsqu'ils paniquent. Cela peut être approprié pour un automate, mais ce n'est pas un conseil utile pour un humain, car nous ne pourrons pas suivre ce conseil. Lorsque le marché boursier baisse de 25%, nous volonté réagir d'une manière ou d'une autre; c'est la réalité de la nature humaine.

Vous vous adressez à des investisseurs personnels ou professionnels?

Tous les deux. Les investisseurs personnels et professionnels sont à la fois Homo sapiens. Aujourd'hui, les investisseurs professionnels disposent de bien plus d'outils pour faire face à certains de ces défis, mais ils sont toujours confrontés à leurs propres défis. Les défis humains sont tout aussi difficiles à relever pour les investisseurs institutionnels que pour les investisseurs individuels. Ils prennent simplement une forme différente.

L'AMH est-elle un successeur de l'EMH et de la finance comportementale?

Je n'utilise pas le mot successeur car il implique une sorte de critique des deux. Je pense en fait que l'AMH réconcilie et intègre l'EMH avec la finance comportementale. Les anomalies comportementales et les marchés efficaces sont les faces opposées d'une même médaille: ils reflètent la double nature du comportement humain. Le fait est parfois que nous sommes rationnels et parfois émotionnels. Habituellement, nous sommes un peu des deux.

L'AMH réconcilie les marchés efficaces avec la finance comportementale d'une manière cohérente en interne et satisfaisante intellectuellement, créant une vision plus globale des marchés. Alors peut-être que de cette façon, c'est un successeur. Mais c'est un successeur qui prend les deux théories et crée une perspective plus complète; cela ne veut pas dire que ces théories sont fausses. Ils ne se trompent pas. Ils sont juste incomplets. Ils ne postulent pas tout le temps. L'AMH montre comment ils peuvent coexister avec bonheur et productivité lorsque vous regardez le comportement humain d'un point de vue biologique.

Quelle a été la réaction de l'industrie et du monde financier?

Les réponses ont différé selon les différents publics. L'industrie a répondu favorablement, principalement parce que toute personne impliquée dans les affaires comprend que l'adaptation est la clé de la survie. Ils voient l'évolution se produire sous leurs yeux, jour après jour et année après année.

Lorsqu'ils découvrent l'AMH, tous ceux qui ont déjà échangé leur vie – ou qui ont dirigé un hedge fund – répondent immédiatement: «Oui, exactement. C’est exactement ce qui se passe. " La théorie semble beaucoup mieux en mesure de prédire les résultats de divers types de circonstances et d'environnements de marché que la finance comportementale ou les marchés efficaces.

Cependant, le côté académique est beaucoup plus sceptique – principalement parce que la théorie n'a pas été présentée sous une forme purement mathématique et que les universitaires en finance ont tendance à être très quantitatifs. Ainsi, le CAPM, le modèle de tarification des options Black – Scholes – Merton et l'EMH ont tous une expression mathématique formelle, tandis que la théorie de l'évolution n'était pas mathématiquement précise lorsqu'elle a été proposée pour la première fois par Darwin (je ne pense pas qu'il y ait équation unique À propos de l'origine des espèces).

Maintenant, vous pouvez certainement quantifier l'évolution, comme l'ont fait de nombreux biologistes et écologistes évolutionnistes depuis Darwin, mais l'énoncé de la théorie est en fait trompeusement simple et intuitif: les forces de la concurrence, de l'innovation et de la sélection naturelle dictent la dynamique de la population. Les universitaires sont moins prêts à adopter l'AMH simplement parce qu'il est si tôt que nous n'avons pas formulé beaucoup d'implications mathématiques.

Comment pourrions-nous construire des outils de portefeuille AMH?

Au lieu de dire aux investisseurs qu'ils ne devraient pas paniquer – ce qui combat essentiellement leurs propres instincts câblés – pourquoi ne pas créer des outils de portefeuille qui les aideront à traverser ces périodes très, très difficiles et difficiles? Aidons-les à gérer le facteur de panique de manière plus productive.

Ces outils comprennent des protocoles de gestion adaptative des risques qui mesurent et gèrent le risque de manière beaucoup plus dynamique, réduisant les portefeuilles pendant les périodes de forte volatilité et les redimensionnant lorsque les pics de volatilité diminuent. Ils comprennent également des modèles de facteurs dynamiques pour mesurer les expositions communes parmi les avoirs des investisseurs, où les pondérations des facteurs varient dans le temps et reflètent les changements dans l’importance relative des facteurs au fil du temps. Enfin, ces outils comprennent également des plates-formes logicielles interactives pour mesurer régulièrement les préférences des investisseurs, suivre les changements dans leurs objectifs, leurs désirs et leurs contraintes au fil de leur vie et de leur évolution.

Qu'en est-il de la réglementation adaptative?

Les régulateurs sont également humains; cela signifie qu'ils sont également soumis aux influences des conditions du marché. Lorsque les marchés se portent bien et que tout semble stable, il est très difficile de faire en sorte que les autorités de réglementation «enlèvent le punchbowl». Il n’y a pas de moyen facile de motiver ce type de comportement d’auto-correction, car quand les choses vont si bien, qui veut gâcher la fête?

Mais c’est exactement à cette époque où tout le monde gagne de l’argent et où nous n’avons pas connu de faillites bancaires ou de grosses pertes faire besoin d'envisager de retirer le punchbowl. Donc, si nous comprenons la nature humaine et l'incorporons dans le processus de réglementation, nous pourrions envisager d'introduire des réglementations adaptatives, c'est-à-dire des politiques qui s'adaptent aux conditions changeantes du marché.

Un exemple est les coussins de fonds propres contracycliques. Quand les temps sont bons, nous augmentons les besoins en capital, et après que les choses ont explosé et que nous passons au crible l’épave, c’est le moment de baisser les besoins en capital. Ainsi, au lieu de fixer des ratios de capital à 2% ou 10% ou quoi que ce soit actuellement, nous devons ajuster les ratios de capital en fonction des conditions du marché afin de produire une probabilité de perte stable.

Un déclencheur automatique basé sur les données?

Exactement. Cela reviendrait à un stabilisateur automatique qui aiderait à contrôler ce type de risques, un peu comme la façon dont le corps régule notre température en nous faisant frissonner en hiver et transpirer pendant l'été.

Quelles sont les implications pour l'AMH sur l'industrie?

Mon livre sur l'AMH n'a pas une seule équation, et je l'ai fait délibérément – et ce n'était pas facile! Je l'ai fait parce que je voulais toucher un public plus large – en particulier les personnes qui n'ont pas nécessairement les connaissances mathématiques des quants financiers. Vous n'avez pas besoin du formalisme mathématique pour pouvoir utiliser et bénéficier du cadre AMH. Si vous reconnaissez simplement le fait que les marchés s'adaptent et que les investisseurs s'adaptent aux conditions changeantes du marché, vous pourrez commencer à réfléchir de manière plus flexible et intelligente à votre portefeuille.

Par exemple, le point de départ pour appliquer l'AMH à son portefeuille est de reconnaître d'abord qu'il y a une logique au comportement du marché, et c'est plus de la biologie que de la physique. Plutôt que d'utiliser des règles empiriques simples ou des équations mathématiques complexes, nous pouvons développer une vision plus nuancée de la façon dont les marchés changent, de la façon dont les risques peuvent changer et de ce que nous devons faire en réponse à ces changements.

Les crises financières se produisent de temps en temps, car lorsque nous commençons tous à devenir irrationnellement exubérants en même temps ou que nous commençons tous à paniquer en même temps, cela va créer des bulles de marché et des plantages. Il y a une logique aux crises, et nous pouvons comprendre cette logique. Ce n'est pas nécessairement mathématiquement précis, mais est biologiquement précis. L'AMH nous dit que nous devons commencer à en apprendre davantage sur la biologie humaine et sur nous-mêmes.

Alors, qu'est-ce qui attend l'AMH?

Ce sont encore des débuts pour l'AMH; ce n'est en aucun cas un produit fini. Quand Darwin a publié À propos de l'origine des espèces, ce n'était pas non plus une théorie complète, et je ne suis pas Charles Darwin! Ce n'était que le début. Il nous a fourni une feuille de route pour les différents développements théoriques à venir et les différentes applications de l'évolution.

J'espère que ce livre présentera le domaine à mes collègues afin qu'ils puissent commencer à développer leurs propres versions, leurs propres modèles et enquêtes empiriques. Le livre présente un programme de recherche ambitieux pour mettre ces idées en pratique ainsi que faire plus de recherches pour étoffer les détails, et seul le temps nous dira si l'AMH survit.

Cet article a initialement été publié dans Magazine du CFA Institute.

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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 / FrankRamspott

Nathan Jaye

Nathan Jaye est un conférencier principal, journaliste financier et fondateur de Immortal, une entreprise de mode à San Francisco. Les idées et les écrits de Jaye sur l'intelligence humaine, la technologie et la signification ont été partagés sur Business Insider, l'American Monetary Association, l'American Mensa, la New York Hedge Fund Roundtable et 100 People You Should Know.

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