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[+1]    #76 25/09/2013 14h30

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Tiens il y a un article seeking alpha qui analyse différentes allocations, dont le Ivy sur plus de 200 ans : The Most Rewarding Portfolio Construction Techniques: An Unbiased Evaluation | Seeking Alpha

On y voit que le classique 60/40 ne fonctionne pas très bien ; on voit que le très simple "permanent porfolio" performe très bien ! Il y a quand même 25% en or là dedans !

PS : l’article n’est pas très détaillé, donc c’est difficile de vérifier la démarche et les chiffres

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#77 25/09/2013 15h54

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Il est intéressant de noter les 10 concepts présentés. Si certains sont ultra courant (Le "Classique", le Global Minimum Variance ou le Momentum), tout le monde n’est pas familier avec les autres et il est intéressant d’avoir à l’esprit que ces concepts existent et peuvent être utiles.

Quelques remarques néanmoins:

- Le portefeuille "momentum" est ici totalement "irrelevant", il est basé sur la perf du mois précédent alors que le momentum fonctionne de 3 à 12 mois, bref on sent que l’auteur est pas spécialiste de la littérature sur le sujet (au hasard je dirais que c’est un matheux ^^). Du coup je ne pense pas qu’il faille tenir compte de cette allocation la …

- Je suis assez étonné par les résultats du "Ivy".

- Le permanent portfolio montre effectivement qu’il est toujours une alternative simple pour qui ne veut pas s’embêter (il faut juste accepter le concept, pas forcément évident psychologiquement).

- La plupart des allocations sont des volatility-based ou correlation-based allocation et sont donc par définition variables dans le temps et non-stable, ce qui pose pas mal de problèmes de robustesse des données je crois.

- L’idée de la simulation de Monte-Carlo est intéressante mais malheureusement se heurte à des tas de soucis: les marchés n’ont pas une distribution normale, donc faire sa simulation avec une distribution normale minimise les événements extrêmes et donc les pics de corrélations entre les classes d’actifs. Par ailleurs ça oblige à "rentrer" des tas de paramètres à la main en prenant des hypothèses, la encore source d’erreurs (par exemple les hypothèses de Sharpe ratio me semblent cohérentes, en revanche celle d’un risk free rate à 1,5% c’est foireux à mon sens).

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[+1]    #78 05/01/2014 13h26

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Bon, j’ai relu un peu tous les posts qui ont été écrits sur le momentum de classes d’actifs.

J’ai voulu mettre pour les différentes classes d’actifs, les moyennes mobiles disponibles et les performances historiques (que j’ai moyennées sans pondération).
Je n’ai pas trouvé mon bonheur sur un seul site : le portefeuille de yahoo donne les moyennes mobiles mais pas la performance historiques.
Par ailleurs les trackers REIT que j’ai trouvé ne sont pas capitalisant (! Mais on qu’a ajouter 4% de manière arbitraire), et j’ai du mal à m’y retrouver sur les trackers obligations car je n’y connais pas grand chose.

Mais ça donne ça :


On en déduis, si on croit au momentum, qu’il faut surtout être investi en actions (US, Euro mid/small, Japon Hedged). A la limite en REIT Europe et en high yield (mais ces 2 classes sont assez corrélées aux actions). Comme l’or et les commodities sont inférieures au rendement d’un fond €ça ne vaut pas le coup.

Ca fait beaucoup de calculs pour des choses que je savais déjà … je pense pas faire ça toutes les 5 minutes !

Sinon, j’ai quand même une question : est on sûr que le momentum fonctionne sur indice converti en € ?

Dernière modification par Fructif (05/01/2014 13h34)

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#79 17/05/2014 18h13

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Y a-t-il moyen de changer les ETF’s Américains (VTI, VEU, IEF, VNQ en DBC) qui sont utilisées dans le portefeuille Ivy par de ETF’s Européen (de préférence émis en Irlande à cause de la double taxation en Belgique).

Merci.

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#80 18/05/2014 08h35

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Eddyl,

Oui il est possible d’utiliser des ETF Européens, même si je n’ai pas vraiment vu de backtest avec la méthode de Faber il n’y a pas de raison que ça ne fonctionne pas.

On discute tout de même assez souvent des ETF donc vous devriez trouver votre bonheur sur le forum.

Lyxor, Amundi, SPDR, Ishares, EasyETF, DBX …

Sinon pour ceux que cela intéresse, l’ensemble des actifs sont au dessus de leur moyenne mobile sauf les small cap européennes et le Japon.

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#81 18/05/2014 09h23

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Fructif,

Merci pour votre réponse. Je regarderai les discussions sur les ETF.

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#82 03/02/2015 21h55

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Bonsoir,

Comme je m’y suis engagé ici, le but des quelques messages qui vont suivre sera de vous présenter un exemple de stratégie Ivy Portfolio "momentum" un peu différente de celles dont il est déjà question sur ce forum.

Si cet exemple peut vous donner des idées pour vos propres stratégies ou vous motiver à "passer à l’action" et à développer vos propres outils de backtest, j’aurais atteint mon but !

Amicalement,

Roman

Dernière modification par roro (04/02/2015 15h37)

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#83 04/02/2015 09h16

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Bonjour,

Comme le laisse sous-entendre mon message précédent et le titre de cette file, la base du portefeuille que je vais vous présenter est un Ivy Portfolio, dont la définition originelle est rappelée par CuiBono ici:

CuiBono a écrit :

IVY Portfolio V1.0 par Mebane Faber:
20% US Stocks
20% Foreign Stocks
20% US 10Yr Gov Bonds
20% Commodities
20% Real Estate

Je vous propose de partir de ce portefeuille, en le centrant sur l’Eurozone (home bias assume, le home étant la zone monétaire dans laquelle se situe mon pays de résidence) et en décomposant la classe d’actif Foreign Stocks en Foreign Developed Stocks et Foreign Non-Developed Stocks:

Ivy Portfolio Eurozone statique:
20% Euro Stocks
10% Foreign Developed Stocks
10% Foreign Non-Developed Stocks
20% Euro 10Yr Gov Bonds
20% Commodities
20% Euro Real Estate

Ensuite, puisque cette file est une file momentum, l’allocation au sein de chacune de ces six classes d’actifs va se faire en fonction de leurs performances absolues et relatives, ce qui donne:

Ivy Portfolio Eurozone dynamique:
x% Euro Stocks
y% Foreign Developed Stocks
z% Foreign Non-Developed Stocks
t% Euro 10Yr Gov Bonds
u% Commodities
v% Euro Real Estate

avec x,y,z,t,u,v les poids de chaque classe d’actif qu’il faudra déterminer à chaque fois que le portefeuille sera rebalancé, c’est à dire tous les mois pour être cohérent avec les autres files de discussions sur le momentum, et sur lesquels deux contraintes seront imposées:
- Les poids seront positifs ou nuls, c’est à dire qu’il n’y aura pas de position short.

- A partir du moment où il existe un poids non nul, la somme des poids sera normalisée à 1, c’est à dire qu’à partir du moment où la stratégie signale d’investir sur au moins une classe d’actif, l’investissement sera total.
  Cette contrainte est une première différence avec d’autres stratégies momentum décrites sur ce forum, où lorsqu’une classe d’actif n’est pas sélectionnée par la stratégie, une partie de l’investissement prévu peut se retrouver en cash (ou en fonds euro).
  Pour ma part, je pars du principe que je ne peux pas connaître à l’avance le montant de cash optimal à conserver lors d’un rebalancement, et je choisis donc d’investir tout le cash disponible sur les classes d’actifs sélectionnées par la stratégie.
  Je suis conscient que cela expose théoriquement plus fortement le portefeuille aux aléas des marchés, mais sanbouddha a une approche similaire

Enfin, il reste maintenant à savoir déterminer les poids x,y,z,t,u,v à chaque fois que le portefeuille sera rebalancé, ce qui sera l’objet du prochain message.

Amicalement,

R.

Dernière modification par roro (05/02/2015 08h53)

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#84 05/02/2015 09h37

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Bonjour,

Le calcul des poids x,y,z,t,u,v va se faire en fonction des performances absolues et relatives de chaque classe d’actifs.

Dans le détail, à chaque rebalancement du portefeuille:
- On calcule un score momentum positif ou nul pour chaque classe d’actifs, nul signifiant qu’il n’y aura aucun investissement dans cette classe d’actif après le rebalancement
- On calcule la moyenne arithmétique des scores
- On investit dans chaque classe d’actifs dont le score est supérieur ou égal à la moyenne des scores, en proportion de ce score

A la différence d’autres stratégies momentum décrites sur ce forum, le fait de mélanger un investissement par "poche" (i.e., une classe d’actifs est investie ou pas en fonction de ses caractéristiques absolues) et par "ensemble" (i.e., une classe d’actifs est investie ou pas en fonction de ses caractéristiques relatives) permettra - ou tout du moins devrait permettre - au portefeuille de respirer en fonction des phases de marché.

A noter que je n’ai pas détaillé le calcul du score momentum, parce ce score momentum est entièrement laissé à l’imagination de celui qui implémente la stratégie (c’est son ingrédient "secret" :-)), mais à la lecture des différentes files de ce forum, si celui qui implémente la stratégie n’a vraiment aucune idée, il peut - en attendant mon prochain message - commencer par considérer:
- Prix/Moyenne Mobile X mois si Prix/Moyenne Mobile X mois >= 1, sinon 0 (à la Faber)
- Rendement X mois si Rendement X mois >= 0, sinon 0 (à la Antonacci)
- …

Amicalement,

R.

Dernière modification par roro (05/02/2015 09h38)

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#85 05/02/2015 10h42

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roro a écrit :

Ivy Portfolio Eurozone dynamique:
x% Euro Stocks
y% Foreign Developed Stocks
z% Foreign Non-Developed Stocks
t% Euro 10Yr Gov Bonds
u% Commodities
v% Euro Real Estate
[…]
- A partir du moment où il existe un poids non nul, la somme des poids sera normalisée à 1, c’est à dire qu’à partir du moment où la stratégie signale d’investir sur au moins une classe d’actif, l’investissement sera total.
[…]  Je suis conscient que cela expose théoriquement plus fortement le portefeuille aux aléas des marchés, mais sanbouddha a une approche similaire

Bonjour,

J’avais envisagé cette stratégie de normaliser le poids total des poches investies à 1, mais après réflexion, cela signifie que le portefeuille peut par exemple être investi à 100% en commodities, et je n’étais pas à l’aise avec cette idée.

La seule "amélioration" que j’ai apporté au modèle c’est d’investir en montant de risques plutôt qu’en poids (en terme de risque, 20% d’actions US n’est pas équivalent à 20% de commodities ; pour allouer un même montant de risque, il faut plutôt compter 20% d’actions US pour 10% de commodities).

Conserver des poids fixes est une approche prudente, c’est celle que j’ai retenu : je considère quje j’ai un portefeuille de cash, que j’investis à hauteur de x,y,z,t,u,v% sur un(des) marché(s) risqué(s) si et seulement si une tendance haussière est détectée sur ce(s) marché(s). Dans le cas contraire, le montant correspondant reste en cash (position par défaut). Avantage : la volatilité du portefeuille et surtout son maximum drawdown restent contenus.

Normaliser les poids des poches investies à 1 est une approche dynamique, c’est celle que vous retenez : vous considérez que vous gérez un portefeuille investi en actifs risqués dès qu’au moins un marché est orienté à la hausse. D’après mes backtests, c’est toujours le cas. Et en terme de volatilité, il faut s’accrocher 

Bon courage wink

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#86 05/02/2015 11h02

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roro a écrit :

Bonjour,

Le calcul des poids x,y,z,t,u,v va se faire en fonction des performances absolues et relatives de chaque classe d’actifs.

Votre démarche m’intéresse car j’ai eu un peu la même il y a quelque temps.

J’en reviens au risque : si vous déterminez le poids de chaque poche en fonction des performances relatives de chaque poche, vous vous exposerez toujours davantage aux marchés très volatils (or, émergents, etc.) où des performances de 20% sur 1 mois ne sont pas rares. Avec le risque de subir très durement un retournement qui peut être tout aussi violent.

Une clé de répartition type ’performance ajustée du risque’ serait à mon avis plus pertinente, mais cela complique le modèle, qui par nature se doit de rester simple. Voilà pourquoi je me suis arrêté là mais je vais suivre la suite de vos raisonnements attentivement wink

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#87 08/02/2015 22h46

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Bonsoir,

Sans rentrer dans les détails de la formule de calcul du score momentum que je vais utiliser pour l’Ivy Portfolio "momentum", les concepts sous-jacents sont les suivants:
- Si le rendement de la classe d’actif sur les X derniers mois est négatif ou nul, le score momentum est nul
- Si le rendement de la classe d’actif sur les X derniers mois est strictement positif, le score momentum quantifie la façon dont la classe d’actif s’est comportée sur les Y derniers mois (existence d’une tendance, clarté de cette tendance, accélération de cette tendance) d’une manière comparable entre toutes les classes d’actifs (i.e., quelque soit leur volatilité).

A noter qu’en accord avec la litterature momentum, X et Y seront choisis quelque part entre 3 et 12 mois par optimisation de backtests (avec tous les problèmes associés…).

Par ailleurs, j’insiste sur le quelque soit leur volatilité, puisque si le score momentum était déterminé en se basant uniquement sur les performances brutes des classes d’actifs, la stratégie aurait tendance à être attirée par les classes d’actifs les plus volatiles, ce qui pourrait éventuellement se discuter mais n’est pas le but de cette stratégie.

@sanbouddha, je n’utilise donc pas les performances ajustées du risque parce que je m’assure au préalable de rendre les classes d’actifs comparables entre elles en les mettant à la même échelle.

Armé de cette formule de calcul du score momentum, il est maintenant temps de passer aux travaux pratiques et de se confronter à la réalité…

Amicalement,

R.

Dernière modification par roro (09/02/2015 08h46)

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#88 09/02/2015 13h34

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Bonjour Roro,

Merci pour cette initiative didactique qui m’intéresse particulièrement et que je suivrai avec grand intérêt !

En termes pratique, quelques questions:
- Allez-vous investir via des supports ETF ?
- Quel véhicule d’investissement serait utilisé ? CTO, PEA, AV ?
- Sur la poche commodities, je lis régulièrement que les fonds/ETF sont trop volatiles, ne faudrait-il pas se cantonner à l’Or ?

Merci par avance,

Cordialement,
HuilDoliv


Amicalement,     HuilDoliv

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#89 10/02/2015 09h17

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Bonjour,

Confrontons maintenant les concepts a la realite.

1) Il faut tout d’abord trouver une enveloppe d’investissement.

Ici, a la difference d’autres personnes sur ce forum, je n’envisage pas de faire de transferts entre enveloppes, et il faut donc trouver une enveloppe qui permette d’investir sur les 6 classes d’actifs listees plus haut.

Afin de limiter la fiscalite tout en conservant une certaine flexibilite, l’Ivy Porfolio momentum sera implemente sur une assurance vie.

2) Il faut ensuite trouver un support d’investissement (OPCVM / ETF / …) pour chaque classe d’actifs.

Apres quelques recherches, l’objectif etant de trouver des OPCVMs qui minimisent le tracking error puisqu’a long terme il est tres difficile a un gerant de battre son indice de reference, l’Ivy Porfolio momentum utilisera les supports suivants :
Euro Stocks - Objectif Actions Euro A
Foreign Developed Stocks - ?
Foreign Non-Developed Stocks - ?
Euro 10Yr Gov Bonds - Ecofi Quant Obligations
Commodities - Lyxor UCITS ETF Commodities Thomson Reuters/Corecommodity
Euro Real Estate - Oddo Immobilier A


Il se pose deja un premier probleme pratique au niveau des classes d’actifs Foreign Developed Stocks et Foreign Non-Developed Stocks : elles n’existent pas en tant que telles et il va donc falloir les creer…

Pour la classe d’actifs Foreign Developed Stocks, un rapide coup d’oeil a l’indice MSCI World montre qu’il est constitue de :
- Etats Unis, 58%
- UK, 8%
- Japon, 8%
- Autres, < 4% par ligne

Il semble donc possible de se fabriquer un indice equivalent, sans le probleme de la forte dependance a l’economie US, en ne retenant chaque mois que la sous classe d’actifs qui a le meilleur score momentum entre US, UK et Japon.

L’Ivy Porfolio momentum utilisera les supports suivants :
- US - Lyxor UCITS ETF Dow Jones Industrial Average
- UK - Lyxor UCITS ETF FTSE 100
- Japon - Comgest Japan


Pour la classe d’actifs Foreign Non-Developed Stocks, le meme principe pourrait etre applique, mais les poids sont moins gros et il faudrait donc considerer beaucoup plus de pays…

Il semble toutefois possible de se limiter a deux sous classes d’actifs, a savoir les pays emergents et les pays frontieres, en ne retenant chaque mois que la sous classe d’actifs qui a le meilleur score momentum.

L’Ivy Porfolio momentum utilisera les supports suivants :
- Pays emergents - Magellan C
- Pays frontieres - Templeton Frontier Markets


3) Il faut enfin telecharger les donnees historiques des OPCVMs/ETFs choisis, afin de pouvoir faire tourner des backtests

C’est la partie la plus penible du travail…

Plusieurs sources d’informations existent (Euronext, la base de donnees GECO de l’AMF, Boursorama Banque…), mais lorsque les informations y sont disponibles, il est preferable de prendre les donnees directement a leur source, a savoir sur les sites web des maisons de gestion.

Amicalement,

R.

Dernière modification par roro (10/02/2015 09h19)

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#90 10/02/2015 14h18

Membre (2014)
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roro a écrit :

3) Il faut enfin telecharger les donnees historiques des OPCVMs/ETFs choisis, afin de pouvoir faire tourner des backtests

C’est la partie la plus penible du travail…

Sur Windows une solution toute simple existe (si quelqu’un a son équivalent sur Mac je suis preneur !)
Excel: Retrieve Stock Quotes with a Spreadsheet Formula | Financial-Modelling.net

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#91 10/02/2015 15h06

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Top 20 Finance/Économie
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Re,

Cette solution semble malheureusement utiliser Yahoo, qui est loin d’avoir les donnees necessaires… Sans trop me tromper, je dirais que seulement 2 ou 3 des OPCVMs utilises ici ont des donnees sous Yahoo :-( !

Amicalement,

R.

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[+1]    #92 10/02/2015 21h28

Membre (2011)
Top 20 Finance/Économie
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Bonsoir,

Une fois les données historiques téléchargées, on peut (enfin !) faire tourner les backtests afin 1) de déterminer X et Y et 2) d’évaluer la pertinence de la stratégie proposée dans le passé.

Première déception ici, si la valeur optimale de X semble être 6 mois, les backtests sont très sensibles à ce paramètre; toutefois, la sensibilité ne vient pas des drawdowns, mais du fait que le portefeuille se retrouve investi dans des classes d’actifs qui n’ont rien à voir en fonction de ce paramètre.

En même temps, en quoi le fait qu’une valeur (ici, le rendement à X mois) soit égale à 0.00001 v.s. 0 v.s. -0.00001 change fondamentalement quelque chose ? En rien… Il est donc nécessaire d’adopter une approche plus nuancée.

Avec ce paramètre X, on cherche (de manière déguisée) à adapter le poids de chaque classe d’actifs au sein du portefeuille en fonction d’un facteur de "confiance" qui vaut 0 (aucune confiance) si le rendement à X mois est négatif ou 1 (pleine confiance) si le rendement à X mois est positif.

Une approche moins binaire pourrait consister à calculer tous les rendements de 3 à 12 mois (il y en a 10) puis à calculer ce facteur confiance en fonction du nombre de rendements positifs.

Intuitivement:
- Plus il y aura de rendements positifs, plus le facteur confiance sera grand et l’investissement proche de sa valeur brute (i.e., égale au score momentum)
- Plus il y aura de rendements négatifs, plus le facteur confiance sera petit et l’investissement proche de 0

C’est ce qui sera implémenté à partir de maintenant, avec quelques légers raffinements.

Si les personnes qui développent elles-mêmes leurs stratégies momentum trouvent dans ce message l’inspiration pour remplacer leurs tests binaires par des tests plus nuancés, ce message aura atteint son but :-) !

Amicalement,

R.

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#93 10/02/2015 22h19

Membre (2014)
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roro a écrit :

Avec ce paramètre X, on cherche (de manière déguisée) à adapter le poids de chaque classe d’actifs au sein du portefeuille en fonction d’un facteur de "confiance" qui vaut 0 (aucune confiance) si le rendement à X mois est négatif ou 1 (pleine confiance) si le rendement à X mois est positif.

Permettez-moi une suggestion.
Une stratégie momentum se base sur le postulat que les marchés sont moutonniers et sont davantage enclins à prolonger une tendance qu’à l’inverser. Par essence c’est une stratégie qui se base sur un biais comportemental supposé des marchés. Pourquoi, au moment d’évaluer la confiance qu’on peut accorder à ce signal, devrait-on utiliser un indicateur statistique ? Il me semble plus cohérent de s’appuyer là encore sur une approche de type comportemental.

Exemple: sur les grands marchés (actions US, Europe) plus larges et plus matures, le niveau de confiance sera haut car sur ces marchés le biais comportemental sur lequel se base la stratégie est plus susceptible de jouer à plein ; sur les marchés plus exotiques (émergents, matières premières), la confiance sera moindre car sur ces marchés un retournement violent de tendance est plus susceptible de survenir.

roro a écrit :

Si les personnes qui développent elles-mêmes leurs stratégies momentum trouvent dans ce message l’inspiration pour remplacer leurs tests binaires par des tests plus nuancés, ce message aura atteint son but :-)

Vous lire m’a donné à réfléchir et je vais modifier ma stratégie, mais de façon marginale (teasing :détails dans mon prochain récap !).
Je suis pragmatique avant tout : pour moi le gros intérêt d’une stratégie momentum est sa simplicité d’application, qui permet de gérer un portefeuille en y travaillant 1h par mois. Si vous cherchez à l’affiner en introduisant des calculs d’indicateurs de plus en plus complexe, vous perdez cet atout. Enfin c’est mon avis pour le moment, je peux en changer si vos résultats en terme de performance s’avèrent significativement meilleurs wink

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#94 10/02/2015 22h42

Membre (2011)
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Re,

sanbouddha a écrit :

Pourquoi, au moment d’évaluer la confiance qu’on peut accorder à ce signal, devrait-on utiliser un indicateur statistique ?

Je suis entièrement d’accord avec vous, le "momentum" a plusieurs facettes.

Toutefois, pour cette stratégie particulière, j’ai pris le biais d’utiliser comme mesure du momentum "cut-off" le ROC de Mr Antonacci; j’aurais tout aussi bien pu utiliser la MM de Mr Faber, le problème aurait été le même : l’aspect binaire de la décision d’investir suite à la comparaison (ROC vs 0, MM vs Prix courant).

Un autre exemple : j’ai remarqué que certains sur le forum utilisent une combinaison de lookback pour la décision d’investir (par exemple, dans le cas d’un ROC, 0.25*performance à 3 mois + 0.25*performance à 6 mois …).

Le problème est là encore le même, la décision d’investir ou de rester en dehors du marché est binaire.

Ce que je suggère ici est de rendre cette décision d’investir moins binaire en calculant tous les ROC (ou par extension, toutes les MM) puis en combinant les signaux ainsi obtenus pour arriver à un nombre entre 0 et 1 qui évolue continument avec le nombre de signaux positifs.

Rien de nouveau sous le soleil, mais je n’ai jamais vu cette approche explicitée sur ce forum.

Amicalement,

R.

Dernière modification par roro (10/02/2015 22h44)

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#95 10/02/2015 23h12

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roro a écrit :

Le problème est là encore le même, la décision d’investir ou de rester en dehors du marché est binaire.

Ce que je suggère ici est de rendre cette décision d’investir moins binaire

Je comprends. Vous cherchez un indicateur qui ne vous dira pas simplement si vous devez investir (x=1) ou désinvestir (x=0) mais combien vous devez investir (0<=x<=1).

Si ça peut vous être utile, j’ai également cherché dans ce sens là. Pour info mon modèle se base sur une MM de référence, différente en fonction de la poche considérée.

1/ j’ai testé l’utilisation de plusieurs MM : si l’indice est au dessus d’une MM (notée M1) j’investis à hauteur de x=0,5 ; s’il est aussi au-dessus d’une autre MM (notée M2) j’investis à hauteur de x=1. Sinon x =0. J’ai testé toutes les combinaisons possibles avec MM1, MM3, MM6, MM9, MM10 et MM12.
Finalement je n’ai détecté aucune amélioration significative par rapport au modèle de base à une seule MM. wink

2/ j’ai testé ce que j’appelerai "l’accélération de la tendance" : j’investis x=0,5 quand l’indice franchit sa MM de référence. Ensuite, si la performance des n derniers mois en fin de mois M est supérieure à celle des n derniers mois en fin de mois M-1, l’investissement augmente d’un montant t (j’ai testé avec t=0,25 et t=0,1), soit x = x+t, sinon il diminue d’un montant t, soit x=x-t, avec bien sûr la contrainte 0<=x<=1.
Là encore, un modèle plus complexe pour un résultat peu concluant.

Je vous souhaite de trouver la formule magique wink

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[+1]    #96 11/02/2015 10h32

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Bonjour,

Merci pour vos encouragements sanbouddha !

Apres s’etre affranchi de la dependance au parametre X, qu’en est-il du parametre Y qui determine le lookback sur lequel la tendance "graphique" des classes d’actifs est analysee ? A ce sujet, puisqu’on m’a pose la question, je n’ai pas detaille ce que j’entends par existence d’une tendance, clarté de cette tendance, accélération de cette tendance, parce que je considere que c’est un des atouts de ma strategie, mais il n’y a vraiment rien de complique.

Pour ce parametre Y, j’etais a priori parti sur Y = 12 mois, mais il se trouve que ce choix n’est pas le meilleur d’apres les backtests. Je vais toutefois persister (par exemple, les backtests ne "savent" pas qu’une valeur de Y de moins de 6 mois, meme si elle donne de meilleurs resultats, n’a pas de sens "reel" par rapport a mes calculs), et d’autant plus qu’a l’inverse de l’ex-parametre X, l’impact de ce parametre Y evolue de maniere assez lisse (le score momentum qui resulte des calculs lies a ce parametre est continu).

Maintenant que les parametres sont determines, que reste-t-il a faire ? Il faut absolument s’interesser a d’autres aspects de la sensibilite de la strategie, toujours en backtestant. Je donnerais plus de details sur ce que j’entends par cela dans les prochains messages, mais j’aimerais d’abord apporter un complement d’informations sur les backtests.

J’ai plusieurs fois vu sur le forum des discussions sur les backtests.

La facon la plus classique de backtester les parametres d’une strategie est de fixer un jeu de parametres, de faire tourner la strategie sur tout l’historique disponible, de regarder les resultats obtenus et de recommencer jusqu’a soit trouver un jeu de parametres "optimal" (i.e., meilleures performances, plus petite perte maximale…) soit trouver un jeu de parametres "stable" (i.e., un petit changment du jeu de parametres ne bouleverse pas les restulats de la strategie).

Toutefois, en faisant cela, comme on a utilise tout l’historique disponible, on a travaille avec un biais retrospectif.

La situation serait differente si on n’utilisait qu’une partie de l’historique disponible pour determiner un jeu de parametres et qu’on validait ensuite ce jeu de parametres sur la partie restante de l’historique, sous reserves de ne le faire qu’une seule fois, ce qui est tres difficile en pratique.

Il existe toutefois une possibilite de contourner legerement le probleme, celle d’effectuer un backtest "walk forward".

Il ne me semble pas avoir vu sur le forum ce genre de backtests et j’aimerais donc donner un exemple.

Imaginons que vous vouliez determiner quelle est LE meilleur lookback de moyenne mobile a utiliser dans une strategie momentum (vous aurez compris d’apres mon post precedent que je suis partisant d’une approche plus nuancee, mais c’est seulement un exemple):
- Backtest standard: vous testez tous les lookback possibles (en gros, de 3 a 12 mois si il est question de donnees mensuelles), et vous retenez le lookback qui donne les meilleurs resultats sur tout votre historique selon un critere qui vous est propre (performances totales, perte maximale, ratio de Sharpe…)

- Backtest splitte: vous testez tous les lookback possibles et vous retenez le lookback qui donne les meilleurs resultats sur une partie de votre historique selon un critere qui vous est propre, et vous validez les resultats sur la partie restante de votre historique.
  La valeur ajoutee de ce backtest par rapport au precedent, c’est que si votre strategie etait en fait mal calibree, voire mal pensee, et que les performances s’ecroulent, vous ne perdez pas d’argent ! Dans le cas contraire, vous pouvez avoir une certaine confiance dans la robustesse de votre strategie. Toutefois, la partie d’historique qui sert a la validation est a usage unique, sinon, le biais retrospectif frappe a nouveau.

- Backtest walk forward: vous testez tous les lookback possibles et vous retenez le lookback qui donne les meilleurs resultats selon un critere qui vous est propre depuis le debut de votre historique jusqu’au premier mois de votre historique pour lequel vous pouvez decider d’une allocation implementable dans le monde reel (12 mois ici), et vous faites votre allocation en utilisant ce lookback.
  Ensuite, vous refaites la meme chose tous les mois en ajoutant le mois precedent a votre historique (qui grossit, donc), et vous calculez votre courbe de performances.
  Il y a plusieurs plusieurs facons d’utiliser les resultats de ce backtest, mais la plus simple est de regarder si le lookback de la moyenne mobile se stabilise et si c’est le cas a quelle valeur.
  Si il se stabilise, comme ce backtest simule le comportement d’un utilisateur qui tous les mois optimise sur tout son historique le lookback de la moyenne mobile utilisee, cela signifie que vous pouvez avoir une certaine confiance dans le lookback determine (ou en tout cas, que depuis qu’il s’est stabilise, il y a peut etre plusieurs annees, c’est le meilleur choix possible). Le biais retrospectif s’arrete ici au moment ou la valeur du lookback se stabilise et a partir de ce moment, les performances que vous observez peuvent etre considerees comme quasi "temps reel" puisque depuis cette date, vous auriez choisi cette valeur de lookback.
  Rien ne garanti toutefois que les performances soient bonnes, ni meme que le lookback se stabilise… Ce dernier point n’est d’ailleurs pas forcement important, parce que vous voulez peut etre une strategie adaptative aux conditions de marches, auquel cas le walk forward sera integre a votre strategie. Le premier point, par contre, est plus important : si les performances ne sont pas bonnes, cela signifie que sans l’aide d’un biais retrospectif, votre stragegie ne tient pas la route (ou est trop sensible aux parametres, c.f. mon message precedent pour rajouter des nuances dans une strategie binaire) et il semble difficile d’avoir confiance dans le fait qu’elle va continuer a fonctionner dans le futur…

Amicalement,

R.

Dernière modification par roro (12/02/2015 08h28)

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#97 12/02/2015 09h19

Membre (2011)
Top 20 Finance/Économie
Réputation :   91  

Bonjour,

Dans mon message precedent, je disais qu’il etait necessaire de s’interesser a d’autres aspects de la sensibilite de la strategie que la simple selection des parametres.

Je vous propose de detailler quelques points qui me semblent importants et sur lesquels je n’ai jamais vu d’insistance particuliere sur le forum.

La definition de l’univers d’investissement

J’en avais deja parle dans une autre file momemtum, mais la selection de l’univers d’investissement est - malheureusement - egalement sujette au biais retrospectif dont j’ai parle dans mon message precedent.

Par exemple, si on sait qu’une classes d’actifs a bien/mal performee d’une maniere generale sur les X dernieres annees, on aura tendance a la selectionner/ne pas l’inclure dans l’univers d’investissement d’une strategie momentum (voir par exemple certaines strategies qui trainent sur Seeking Alpha, avec des Emerging et en plus des Emerging Latin America… non non, ce n’est pas un biais retrospectif :-)).

Je considere que dans une strategie telle que celle de l’Ivy Portfolio Eurozone momentum presentee ici, l’univers d’investissement ne doit porter que sur des grandes classes d’actifs "connues" depuis plusieurs annees et sans "tilt" particulier.

C’est un biais de rigidite de ma part, que j’assume pleinement, parce que je considere que d’autres strategies, plus dynamiques, sont faites pour jouer ces "tilts".

Ainsi, par exemple, l’exposition aux Etats-Unis est limitee au DJIA (j’aurais prefere le SP500, mais je n’ai pas trouve de fonds avec suffisamment d’historique et/ou avec un tracking error assez faible dans mon assurance vie…), et n’inclue pas le Nasdaq, ce qui pourtant ameliorerait les performances backtestees.

Un autre exemple, le Japon est inclus dans la strategie, alors que son exclusion ameliorerait les performances backtestees du fait des mauvaises performances passees de cette classe d’actifs.

La sensibilite de la strategie a l’univers d’investissement

En lien avec le point precedent, on peut utiliser les backtests afin de tester la sensibilite de la strategie a l’univers d’investissement choisi.

Pour donner un exemple, une fois les parametres de la strategie fixes, on peut faire tourner un backtest en choisissant comme univers d’investissement l’univers d’investissement choisi prive d’un OPCVM/ETF et regarder comment se comporte la strategie.

Si les performances de la strategie s’ecroulent, il est probable que la strategie est trop dependante des performances d’une classe d’actif et/ou d’un OPCVM/ETF en particulier.

Si au contraire les performances de la strategie ne changent que legerement, ce qui devrait etre le cas pour une strategie momentum "grandes classes d’actifs" comme la strategie presentee ici, cela permet d’avoir une plus grande confiance dans le comportement futur de la strategie.

Une autre facon d’utiliser les backtests afin de tester la sensibilite de la strategie a l’univers d’investissement choisi est de regarder le pourcentage moyen d’allocation dans chaque classe d’actif et/ou dans chaque OPCVM/ETF.

Si on constate qu’une classe d’actif est sur-allouee ou sous-allouee par rapport aux autres, il est necessaire de se pencher sur la question.

Cela peut etre une bonne chose (par exemple, si le Japon n’est generalement alloue que lorsque ses performances sont bonnes, c’est plutot une bonne chose), mais cela peut aussi indiquer un probleme avec la strategie elle meme (par exemple, une strategie qui investirait systematiquement dans les classes d’actifs les plus/les moins volatiles, sans que son concepteur s’en soit forcement appercu dans son raisonnement).

La sensibilite de la strategie au "Top X"

A defaut d’avoir un meilleur titre de section…

Dans le livre sur l’Ivy Portfolio de Mr Faber, il y a une section dediee au test d’un portefeuille "Top 1/2/3" des classes d’actifs selectionnees par la strategie v.s. un portefeuille "Toutes les classes d’actifs" selectionnees par la strategie.

On s’appercoit qu’un portefeuille Top 3 a de meilleures performances brutes qu’un portefeuille Toutes classes d’actifs, qu’un portefeuille Top 2 a de meilleures performances brutes qu’un portefeuille Top 3 et qu’un portefeuille Top 1 a de meilleures performances brutes qu’un portefeuille Top 2, bien que la volatilite en souffre un peu.

En parcourant le forum, on s’appercoit que cette ordre Top 1 > Top 2 > Top 3 a egalement ete verifie par certains membrent en utilisant par exemple ETFReplay ou ETF360.

Il est donc important de verifier le comportement de la strategie par rapport a cet aspect "Top X", meme si au final la strategie n’investi pas de cette facon (par exemple, conceptuellement, avec un Top 1, on s’eloigne d’une strategie "exposition aux grandes classes d’actifs").

Cette verification m’a permit de me rendre compte d’une chose, a savoir qu’un Top 3 ne degrade que legerement le comportement de la strategie par rapport a l’idee originale de selectionner toutes les classes d’actifs dont le score momentum est superieur a la moyenne, mais qu’il simplifie enormement la gestion du portefeuille…

En consequence, la strategie n’investira tous les mois que dans le Top 3 des classes d’actifs selectionnees par la strategie, toujours en proportion de leur score momentum respectif, module par la "confiance" en le momentum observe (i.e., le nombre de rendements sur [3..12] mois positifs v.s. le nombre de rendements sur [3..12] mois).

Amicalement,

R.

Dernière modification par roro (12/02/2015 09h22)

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#98 12/02/2015 13h47

Membre (2013)
Réputation :   29  

@roro : on ne peut plus d’accord avec vous. Choisir un univers d’investissement, c’est déjà optimiser !

Effectivement, j’avais déjà remarqué une stratégie sur Seeking Alpha qui fait all-in (Top1) chaque mois sur un ETF parmi 6 (+cash) et qui affiche un CAGR de 40%+ sur les 10 dernières années. Sur ces 6 ETF, il y a Emerging, Latin America (tiens, pourquoi ce "doublon" ?) et Pacifique hors Japon (comme c’est pratique!). Donc d’un côté, on isole le cas favorable (Brésil en l’occurence), et d’un autre, on exclut le canard boiteux. A poursuivre le principe, autant ne trader que l’indice du Brésil avec comme signaux (exemple type IVY) : acheter si Prix>MM200, vendre sinon…

Un bon algorithme (j’entends par là robuste donc dans lequel on a confiance en l’avenir, pas forcément le plus performant en terme de CAGR, Sharpe…) doit savoir séparer de lui-même le bon grain de l’ivraie, au prix certainement d’un apprentissage progressif (walk forward optimisation).

A partir du moment où on a un tel algorithme dans les mains (on peut rêver, non ?), il ne faut pas hésiter à inclure dans son univers ce que l’on pense être les stars de demain :
   - si nos pronostics se révêlent peu judicieux, pas grave, l’algorithme ne devrait pas se faire avoir (avec encore une fois l’hypothèse non-évidente qu’il sache séparer le bon grain de l’ivraie) ;
   - soit on a juste, et c’est le jackpot.

Rappelons qu’au début des années 90, les BRIC n’étaient pas forcément sur les écrans radar (avec les résultats mirifiques que l’on connait maintenant, et maintenant seulement avec le recul.). Quid aujourd’hui de la nouvelle génération d’émergents que sont la Colombie, l’Indonésie, le Vietnam, l’Égypte, la Turquie et l’Afrique du Sud (CIVETS) ?

Je pense que c’est ce raisonnement qui vous a poussé à inclure Templeton Frontier Market dans votre univers.

Au plaisir de vous relire,
CuiBono


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#99 12/02/2015 14h23

Membre (2011)
Top 20 Finance/Économie
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Bonjour CuiBono,

Effectivement, d’une part je pense avoir sous la main un modele assez robuste (meme si clairement pas le meilleur en termes de performances passees) et d’autre part il y a des differences entre les marches emergents que je souhaitais pouvoir capter.

Il y avait la possibilite de separer geographiquement les emergents (Latin America, Asia, Africa, Eastern Europe), mais je me suis dis que trop de separation serait peut etre artificiel (cela ne nuisait pas aux performances passees, mais je n’etais pas a l’aise avec cette separation…).

J’ai alors vu qu’il y avait un fond marches frontieres disponible sur mon assurance vie, et j’ai decide de l’inclure dans l’univers du portefeuille.

Au final, son inclusion ne change pas grand chose au comportement du modele (qui prefere les marches frontieres aux marches emergents environ la moitie du temps, mais sans que les performances des premiers ne decollent par rapport aux seconds…).

Amicalement,

R.

Dernière modification par roro (12/02/2015 15h02)

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#100 12/02/2015 15h00

Membre (2013)
Réputation :   29  

roro a écrit :

Au final, son inclusion ne change pas grand chose au comportement du modele

Jusqu’à présent sans doute, mais aller savoir les prochaines années…


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