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| Mensuel : | Edition de novembre 2008 |
| Rubrique : | Banque/Finance |
| Titre : | Arbitrage Statistique |
| Article : | Actif dans la gestion de fonds de hedge funds depuis de nombreuses années, le Groupe Degroof a lancé en avril 2007 un cycle de séminaires dédiés à la gestion alternative. Il a semblé en effet opportun à Degroof Gestion Institutionnelle-Luxembourg d’organiser des workshops sur cette thématique afin de synthétiser les résultats des recherches les plus récentes sur le sujet. Le quatrième workshop s’est déroulé ce jeudi 18 septembre à la Banque Degroof Luxembourg. Il avait pour intitulé: "Arbitrage Statistique et Subprime en août 2007".
Les fonds actions neutres au marché constituent en quelque sorte la quintessence de la logique de construction du portefeuille suggérée par Alfred Winslow Jones, auquel est souvent attribuée la paternité du premier hedge fund (en 1949!). Dans la plupart des portefeuilles "equity hedge", il subsiste une exposition (généralement longue) au risque de marché ; une stratégie populaire étant le 130/30, à savoir une exposition longue de 130% et une exposition courte de 30%. Notons au passage que cette stratégie peut être pilotée au format UCITS III à Luxembourg ; la vente short non-autorisée sous UCITS III étant remplacée par des ventes de "contracts for difference". L’exposition résiduelle (différence entre la partie longue et la partie courte) est évidemment susceptible d’influencer significativement la performance finale. Le but des fonds neutres au marché est précisément d’éliminer cette exposition résiduelle au risque de marché, pour ne conserver que le risque spécifique des titres retenus. L’élimination peut être réalisée en combinant adéquatement les positions acheteuses et vendeuses de manière à ce que le coefficient bêta du portefeuille soit proche de zéro. Il faut également définir par rapport à quoi le bêta du portefeuille doit être mesuré. On trouve des fonds neutres au marché, neutres à un secteur, à un pays, à un style de gestion … En théorie, un fonds neutre au marché devrait afficher une performance uniquement dépendante de la sélection des titres (la prime de risque liée à l’exposition du marché disparaît) et du "short rebate" c’est-à-dire des revenus liés au réinvestissement du produit des ventes à découvert. En l’absence de capacités particulières de sélection de son gérant, un portefeuille réellement neutre au marché devrait donc gagner … le taux sans risque, moins les frais. Si par contre le gérant est capable d’identifier de manière régulière des titres gagnants et perdants et de les combiner dans son portefeuille, il obtiendra une performance stable et surtout non corrélée à l’évolution du marché. C’est la technique du pur alpha, qui mesure le talent du gérant, par opposition au pur bêta, qui représente l’influence du marché. Un exemple de stratégies actions neutres au marché est celui de l’arbitrage statistique (statistical arbitrage), qui se base sur le concept de retour vers la moyenne (mean reversion). Les arbitrageurs statistiques utilisent des modèles quantitatifs afin de détecter les titres qui sont réellement éloignés de leur point d’équilibre. Ils créent ensuite des portefeuilles pouvant comporter plusieurs centaines de titres longs (ceux dont le prix est très en dessous de leur prix d’équilibre) et plusieurs centaines de titres vendus à découvert (ceux dont le prix est très au-dessus de leur prix d’équilibre). Si un retour à la moyenne a effectivement lieu, les arbitrageurs statistiques le capturent. Il est bien évidemment possible d’utiliser l’effet de levier pour augmenter la performance ; ce dont se ne sont pas privé les arbitrageurs statistiques, passant d’un levier de 2/1 en 1995 à 8/1 en 2007! Rappelons que, selon la Regulation T aux Etats-Unis, l’effet de levier se mesure comme la somme de la position longue et de la valeur absolue de la position courte divisée par le capital mis en œuvre. La construction d’un portefeuille d’arbitrage statistique requiert une plateforme sophistiquée, car les ordres doivent être exécutés sur des intervalles de temps très courts et sur des marchés contenant des centaines de titres. Une attention très particulière doit être portée sur les coûts de transactions ; la logique étant de multiplier les petits gains, en évitant les frottements. Les dangers de l’arbitrage statistique sont leurs modèles et leur possible convergence en périodes de soudaine volatilité, comme on a pu le constater la semaine du 6 août 2007. Des problèmes de liquidité survenant lors d’appels de marge de portefeuilles exposés au subprime via des dérivés de crédit, des débouclements de positions pour créer de la liquidité ont du être opérées brutalement par des fonds multi-stratégies. Or quoi de plus liquide qu’un portefeuille equity market neutral pratiquant de l’arbitrage statistique sur des titres à large capitalisation? D’où le débouclement brutal. La semaine du 6 août, et plus particulièrement le mardi 7, le mercredi 8 et le jeudi 9, tous les fonds d’arbitrage statistiques ont été touchés, se mettant à vendre les mêmes titres en même temps, car les facteurs de sélection des modèles utilisés étaient identiques. Le 10 août, on a pu observer un rebond, car les titres avaient atteint un tel point hors d’équilibre que les "markets hunters" se mirent à entrer dans le marché. En cinq jours Goldman Sachs perdait 27% sur son Global Alpha Fund. Sur la première dizaine du mois, le fonds Valence de D .E Shaw perdait 22% ; le fonds Institutional Equities de Renaissance perdait 9%, l’Absolute Return d’AQR perdait 13%, et Tykhe Capital, autre grand nom, annoncait jusqu’à moins 31%. Cette interaction entre deux stratégies intuitivement décorrélées (arbitrage de crédit et arbitrage statistique) montre la croissance du risque systémique dans le monde des hedge funds, phénomène auquel l’investisseur devra s’habituer. Christian Berbé Directeur Adjoint, Degroof Gestion Institutionnelle-Luxembourg christian.berbe@dgi.lu |
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