Pourquoi la stratégie de volatilité cible est utile

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Dans la théorie financière classique, on part du principe que la volatilité des actifs est constante dans le temps, mais en réalité, celle-ci change au fil du temps. Il peut être démontré que la stratégie qui vise une volatilité constante – ou stratégie de « volatilité cible » – génère des performances plus élevées pour chaque unité de risque. Cela tient au fait que la volatilité a tendance à être plus facilement prévisible que les performances, mais aussi que les rendements ont tendance à être négativement corrélés à la volatilité. C’est pourquoi nous pensons que les investisseurs devraient raisonner en termes de budget de risque plutôt qu’en termes de poids.

 

Les deux régimes de volatilité

Plutôt qu’être constante, la volatilité des classes d’actifs a tendance à relever de deux régimes distincts : le premier régime se caractérise par une volatilité moyenne élevée et une performance moyenne faible, tandis que le deuxième régime est caractérisé par une volatilité moyenne faible et une performance moyenne élevée.

Le graphique 1 ci-dessous montre la volatilité moyenne des rendements et les performances moyennes de différentes classes d’actifs en fonction des régimes de volatilité. Dans le haut du tableau, on peut voir que dans le régime de volatilité élevée, les performances moyennes des classes d’actifs ont tendance à être plus faibles, voire souvent négatives, tandis que dans le régime de volatilité faible, les performances moyennes ont tendance à être plus élevées et positives.

Graphique 1 :

VolatilityFR1

Source : Ingénierie financière, BNP Paribas Investment Partners

 

Paramètres estimés d’un modèle de Markov caché à deux régimes appliqués à la série temporelle des rendements quotidiens (dividendes réinvestis ou coupons réinvestis selon les actifs) en USD de différentes classes d’actifs. Ces paramètres ont été obtenus à partir d’une estimation du maximum de vraisemblance en utilisant des données sur la période allant du 1er janvier 1988 au 31 décembre 2013.

Les différences de volatilité moyenne entre les régimes sont plus importantes pour les classes d’actifs telles que les actions (indice Russell 1000 par exemple) que pour les obligations (bons du Trésor américain de maturité 10 ans par exemple). Enfin, la volatilité se situe dans un régime de volatilité élevée de 20 à 37 % du temps, selon la classe d’actifs considérée, et de 80 à 63 % du temps dans un régime de volatilité faible.

À quoi le succès d’une stratégie de volatilité cible est-il donc dû ?

Dans un récent article intitulé « Predicting the success of volatility targeting strategies: Application to equities and other asset classes », qui paraîtra dans le Journal of Alternative Investments en décembre 2015, nous analysons en détail la stratégie de risque cible et expliquons pourquoi cette stratégie peut produire des performances plus élevées.

Nous montrons que lorsque la volatilité n’est pas constante et est prévisible, cela suffit en soi à expliquer l’amélioration du ratio de Sharpe. Présent dans la plupart des classes d’actifs, cette particularité fournit une première explication des performances. En effet, les fluctuations importantes des rendements ont tendance à être suivies par d’autres fluctuations importantes (dans un sens ou dans l’autre), et les fluctuations peu importantes par d’autres fluctuations peu importantes.

La volatilité des rendements forme ainsi les deux régimes évoqués plus haut et peut être prévue avec un certain degré de succès. La probabilité que la volatilité passe d’un régime à l’autre est plus faible que la probabilité qu’elle reste dans le même régime.

Mais cet effet n’explique pas à lui seul les performances des stratégies de volatilité cible.

Les valeurs extrêmes peuvent être source de valeur ajoutée

Dans la réalité, nous constatons également que les rendements des classes d’actifs présentent des valeurs extrêmes, la stratégie de volatilité cible pouvant alors créer encore plus de valeur. Lorsque c’est le cas, nous constatons un net recul des pertes maximum.

Comme nous l’avons vu ci-dessus, les performances moyennes dans le régime de volatilité faible sont nettement plus élevées que celles du régime de volatilité élevée, pour la plupart des classes d’actifs. Cette corrélation négative entre les performances moyennes et la volatilité explique le fait que le ratio de Sharpe de la stratégie de volatilité cible soit encore plus élevé. Cette stratégie réduit simplement le montant investi dans un actif lorsque sa volatilité est élevée et la performance moyenne obtenue est plus faible, parfois même négative, pour de nombreuses classes d’actifs.

Comment prévoir la volatilité ?

Une stratégie de volatilité cible nécessite les meilleures prévisions de volatilité possibles. Les modèles GARCH permettent de capturer la plupart des caractéristiques de la volatilité des classes d’actifs et ont un pouvoir prédictif remarquablement élevé.

Nous avons comparé la volatilité ex-post des stratégies de volatilité cible à un niveau prédéfini d’objectif de volatilité, sur la base des performances quotidiennes historiques (voir graphique 2 ci-dessous). En utilisant des modèles GARCH pour la mise en œuvre, la stratégie de volatilité cible permet d’obtenir une volatilité ex-post globalement conforme aux niveaux prédéfinis pour l’ensemble des classes d’actifs.

Graphique 2 :

VolatilityFR2

Source : R. Perchet, R. Leote de Carvalho, T. Heckel et P. Moulin, “Predicting the success of volatility targeting strategies: Application to equities and other asset classes”, Journal of Alternative Investments, décembre 2015.

 

Les frais de transaction peuvent-ils s’avérer préjudiciables ?

La performance de la stratégie n’est pas affectée par les changements de la fréquence de réallocation du portefeuille, que celle-ci soit quotidienne ou hebdomadaire. Dans la pratique, la rotation d’un portefeuille est acceptable dans le cas d’une réallocation hebdomadaire (voir graphique 3 ci-dessous). La rotation peut être davantage réduite en surveillant la volatilité quotidiennement et en n’ajustant le portefeuille que lorsque la volatilité change de manière significative.

Graphique 3 :

Volatility3

Source : R. Perchet, R. Leote de Carvalho, T. Heckel et P. Moulin, “Predicting the success of volatility targeting strategies: Application to equities and other asset classes”, Journal of Alternative Investments, décembre 2015.

 

Stratégies de volatilité cible : plus efficaces pour certaines classes d’actifs ?

Nous avons appliqué la stratégie de volatilité cible à différentes classes d’actifs et avons examiné les résultats.

Des différences plus importantes, dans la volatilité moyenne des régimes ainsi que dans les performances moyennes de chaque régime de volatilité et une tendance plus marquée de la volatilité à se maintenir dans un régime donné avec la présence de variations extrêmes dans la distribution des rendements (obligations à haut rendement par exemple) conduisent à  des améliorations plus significatives du ratio de Sharpe (voir graphique 4 ci-dessous).

Pour les obligations d’entreprise bien notées par les agences de notation (investment-grade) et les obligations d’État, les différences dans la volatilité moyenne des régimes et dans les performances moyennes de chaque régime de volatilité ne sont pas suffisamment importantes pour permettre une amélioration significative du ratio de Sharpe, tout du moins sur les 20 dernières années.

Graphique 4 :

VolatilityFR4

Source : R. Perchet, R. Leote de Carvalho, T. Heckel et P. Moulin, “Predicting the success of volatility targeting strategies: Application to equities and other asset classes”, Journal of Alternative Investments, décembre 2015.

 

Le contrôle de la volatilité peut contribuer aux performances des portefeuilles multi-actifs

Selon nous, les investisseurs devraient porter leur attention sur la gestion du risque dans des portefeuilles multi-actifs, ou all-in-one solutions. Car non seulement, il est possible de prévoir la volatilité dans une large mesure, mais le fait de la contrôler à l’aide de stratégies de volatilité cible, peut permettre d’améliorer nettement la performance, même après déduction des frais de transaction. De notre point de vue, les investisseurs devraient allouer un budget de risque (volatilité) aux différentes classes d’actifs plutôt qu’un montant donné.

Voir aussi :

Contrôle de la volatilité : des modèles et des hommes

Et si la volatilité était de retour sur les marchés ?

Romain Perchet

Quantitative Analyst

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