Stratégies d’investissement quantitatives

Nous donnons la priorité à l’innovation et publions nos recherches pluriannuelles dans des revues réputées à comité de lecture.

Des serveurs dédiés, situés dans le centre de données de Pictet, nous donnent la capacité de déployer des technologies de pointe dans notre processus d’investissement. 

Nous adaptons notre offre aux besoins spécifiques de nos clients grâce à des mandats actions sur mesure et des solutions multi‑actifs.

Une plateforme unique et entièrement intégrée pour la recherche, l’investissement et la technologie améliore l’efficacité et renforce la résilience.

Construit à partir d’une décennie de recherche et entraîné sur des centaines de caractéristiques, le modèle fait apparaître des schémas et des interactions que les approches quantitatives traditionnelles ne peuvent pas détecter. 

Les performances sont tirées par des convictions propres à chaque titre, ce qui rend la stratégie résiliente à travers les différentes conditions de marché..

L’attribution claire de chaque prévision permet aux investisseurs de comprendre la logique économique qui sous‑tend les décisions prises par le modèle..

Rencontrez Alexandra Nagy, notre gérante de portefeuille, et découvrez comment elle est passée d'un poste au CERN à la co-rédaction de l’article de recherche fondamentale de notre équipe sur les prévisions de performance des actions. 

Pour en savoir plus sur les ETF actifs, les «Boucles d'or» de l’investissement: pas trop passifs, pas trop agressifs, mais permettant des gains supérieurs et reproductibles qui s'accumulent au fil du temps.

Pouvons-nous utiliser des LLM pour sélectionner des actions? L’avenir de l'investissement quantitatif repose-t-il sur l'IA agentique? Notre équipe d’investissement répond à toutes vos questions sur les dernières tendances en matière d'IA. 

Un ensemble de règles ou d’instructions étape par étape qu’un ordinateur suit pour résoudre un problème ou prendre des décisions. En matière d’investissement, les algorithmes peuvent analyser les données et aider à décider quelles actions acheter ou vendre.

Il s’agit de caractéristiques ou de facteurs spécifiques qui expliquent pourquoi certaines actions ont tendance à afficher de meilleures performances au fil du temps, comme la valeur (actions bon marché par rapport aux actions chères), la dynamique (actions à tendance haussière) ou la qualité (entreprises financièrement solides).

Un type de technologie avancée où les ordinateurs apprennent des modèles à partir des données et améliorent leur prise de décision au fil du temps sans être explicitement programmés pour chaque tâche. C’est comme enseigner à un ordinateur à apprendre par l’expérience.

Des liens plus complexes où les changements dans une variable n’entraînent pas de changements proportionnels dans une autre. La relation peut être incurvée, fluctuer ou changer en fonction d’autres facteurs, ce qui la rend moins prévisible.

Il s’agit de situations où l’effet d’un facteur ou d’une variable d’investissement dépend du niveau d’un autre. En d’autres termes, deux facteurs ou plus interagissent de manière à influencer le résultat de l’investissement différemment que si chacun agissait seul.

Lorsqu’un modèle informatique apprend non seulement le schéma général, mais aussi le bruit aléatoire des données passées, le rendant ainsi trop adapté aux informations historiques. Cela entraîne souvent de mauvais résultats lorsqu’il est appliqué à de nouvelles données invisibles. Vous pouvez voir cela comme une mémorisation des réponses au lieu d’une compréhension du sujet.  

Un système ou un modèle où les variables d’entrée et de sortie sont visibles, mais dont le fonctionnement interne est caché ou trop complexe pour être compris. Dans le domaine de l’investissement, une approche «boîte noire» signifie que vous ne savez pas exactement comment les décisions sont prises au sein de l’outil.

La mesure dans laquelle les processus et les décisions prises par l’intelligence artificielle sont ouverts, compréhensibles et explicables. Une plus grande transparence aide les investisseurs à faire confiance et à se sentir confiants quant à la manière dont les décisions basées sur l’IA sont prises.