Analyse quantitative : qu’est-ce que c’est et comment devenir un quant ?

Bastien L

Bastien L

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L’analyse quantitative est de plus en plus exploitée dans le domaine de la finance. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur le métier de ” quant ” : définition, histoire, avantages, formations…

Dans le domaine de la finance, l’analyse quantitative exploite l’analyse mathématique et statistique pour déterminer la valeur d’un actif financier tel qu’une action en bourse.

Les analystes quantitatifs de trading, aussi appelés “ quants “, utilisent une large variété de données pour développer des algorithmes de trading et des modèles informatiques. Les données peuvent par exemple être issues d’investissements historiques ou de la Bourse.

Grâce aux informations générées par ces modèles informatiques, les investisseurs peuvent analyser les opportunités d’investissement et développer une stratégie de trading prometteuse. Cette stratégie inclut généralement des informations spécifiques sur les points d’entrée ou de sortie, les risques estimés et les retours attendus.

L’objectif ultime de l’analyse quantitative financière est d’utiliser des métriques et des statistiques quantifiables pour assister les investisseurs et les aider à prendre des décisions rentables.

Qu'est-ce que l'analyse quantitative ?

L’analyse quantitative est le processus consistant à collecter et à évaluer des données mesurables et vérifiables comme les revenus, les parts de marché ou les salaires dans le but de comprendre le comportement et les performances d’une entreprise.

Plutôt que de se baser sur leur intuition et leur expérience comme par le passé, les chefs d’entreprise et autres décisionnaires peuvent s’appuyer sur les données.

La tâche principale d’un analyste quantitatif est de présenter une situations hypothétique donnée sous forme de valeurs numériques. L’analyse quantitative aide à évaluer la performance et à effectuer des prédictions.

 

Les techniques d'analyse quantitative

On distingue trois principales techniques d’analyse quantitative. Tout d’abord, l’analyse de régression est une technique employée aussi bien par les chefs d’entreprises que par les statisticiens et économistes.

Elle consiste à utiliser des équations statistiques pour prédire ou estimer l’impact d’une variable sur une autre. Par exemple, elle peut être utilisée pour déterminer comment les taux d’intérêt impactent le comportement des consommateurs sur un actif d’investissement.

On l’utilise aussi beaucoup pour mesurer les effets de l’éducation et de l’expérience professionnelle sur les revenus annuels des employés. Dans les entreprises, l’analyse de régression permet de déterminer l’impact des dépenses marketing sur les bénéfices.

La seconde technique populaire d’analyse quantitative est la programmation linéaire. Elle permet d’allouer les ressources de façon efficace, en déterminant comment atteindre la répartition optimale. Cette méthode est aussi utilisée pour détemriner comment l’entreprise peut optimiser ses bénéfices et réduire ses charges en fonction des contraintes.

Enfin, le Data Mining ou forage de données combine la programmation informatique et les méthodes statistiques. Face à l’explosion du volume de données disponibles, cette technique est de plus en plus populaire. Elle est principalement utilisée pour évaluer de très larges ensembles de données afin d’y trouver des patterns ou des corrélations.

Histoire de l’analyse quantitative

L’origine de l’analyse quantitative est généralement attribuée à l’article “ Portfolio Selection “ publié par Harry Markowitz en mars 1952 dans le Journal of Finance. Dans cet article, Markowitz a introduit la Modern Portfolio Theory (MPT) expliquant aux investisseurs comment construire un portefeuille d’actifs diversifié pour maximiser les retours à différents niveaux de risques.

Pour quantifier la diversification, Markowitz a utilisé les mathématiques et est souvent considéré comme l’un des premiers à avoir appliquer les modèles mathématiques à l’investissement.

Un autre élément important dans l’histoire de l’analyse quantitative concerne les travaux de Robert Merton sur les méthodes mathématiques pour les tarifs dérivés. Ces deux précurseurs ont posé les bases de l’analyse quantitative.

Analyse quantitative vs analyse qualitative

Le travail d’un “ quant “ est différent de celui d’un analyste d’investissement qualitatif traditionnel. Il ne visite pas les entreprises, ne rencontre pas les managers, et n’étudie pas leurs produits pour identifier les opportunités.

Il ne s’intéresse généralement pas aux aspects qualitatifs d’une entreprise ou de ses produits et services pour prendre ses décisions d’investissements. En réalité, le quant s’en remet uniquement aux mathématiques.

Les quants ont généralement un solide bagage scientifique et un diplôme en statistiques ou en mathématiques. Ils utilisent leurs connaissances en informatique et en programmation pour développer des systèmes de trading customisés capables d’automatiser les processus de trading.

Ces programmes sont basés sur des éléments relativement simples comme des ratios financiers cruciaux, ou des calculs plus complexes comme l’évaluation des flux de trésorerie actualisés.

Les progrès réalisés dans le domaine de l’informatique ont permis l’évolution de l’analyse quantitative. Les algorithmes plus complexes peuvent être calculés très rapidement, permettant l’automatisation des stratégies de trading. Un véritable essor a eu lieu pendant la fameuse bulle du dotcom.

Malgré un échec cuisant pendant la Grande Dépression, les stratégies quantitatives sont aujourd’hui très utilisées notamment pour le trading à haute fréquence reposant entièrement sur les maths pour la prise de décision.

Une méthode basée sur les données

Grâce aux avancées réalisées dans l’informatique, il est désormais possible de traiter d’immenses volumes de données très rapidement. C’est ce qui a mené à des stratégies de trading quantitatives de plus en plus complexes, alors que les traders cherchent à identifier des patterns, à les modéliser et à les utiliser pour prédire des changements de prix.

Pour implémenter ces stratégies, les quants se basent sur des données publiquement disponibles. L’identification de ces patterns leur permet de mettre en place des leviers automatiques de vente ou d’achat de sûretés.

Prenons l’exemple d’une stratégie basée sur les patterns de volume de trading, avec une corrélation entre le volume de trading et les prix. Le quant peut décider de vendre automatiquement une action lorsqu’elle atteint le prix auquel le volume de trading s’apprête à chuter.

Des stratégies similaires peuvent être basées sur les résultats financiers d’une entreprise, ses prévisions, ou une large variété de facteurs. Les quants purs et durs basent donc leurs décisions uniquement sur les nombres et les patterns qu’ils ont identifiés.

L’analyse quantitative peut aussi permettre de réduire les risques, en identifiant les investissements présentant le plus haut niveau de retour par rapport à leur niveau de risque. Pour deux investissements à niveau de retour similaire, le quant choisira le moins risqué. Le but est d’éviter de prendre des risques superflus par rapport au niveau de retour visé.

Avantages et risques de l’analyse quantitative

L’analyse quantitative présente des avantages, mais aussi des inconvénients. Elle permet tout d’abord une approche froide et objective pour les décisions d’investissement. Seuls les patterns et les nombres sont pris en compte pour l’achat et la vente, éliminant la part d’émotion souvent impliqué dans les décisions de trading.

En outre, cette stratégie permet de réduire les coûts. Les ordinateurs font tout le travail, et il n’est donc pas nécessaire de recruter une large équipe d’analystes et de gestionnaires de portefeuilles. Par ailleurs, contrairement aux analystes qualitatifs, les quants n’ont pas besoin de voyager pour inspecter des entreprises puisqu’ils se contentent d’analyser les données.

Ceci étant dit, les données peuvent mentir. L’analyse quantitative implique l’exploration de vastes volumes de données, et un problème de qualité de ces data peut avoir un lourd impact sur les résultats.

Même une pattern de trading qui semble fonctionner peut subitement s’avérer infructueuse. Il n’existe pas de recette miracle pour investir sans aucun risque, même en se basant sur les mathématiques et la Data Science.

Les facteurs extérieurs, comme le krach boursier de 2008, peuvent également ruiner les stratégies quantitatives en modifiant très soudainement les patterns. En outre, les données ne révèlent pas toujours tous les détails comme un scandale interne ou une restructuration d’entreprise.

Notons aussi qu’une stratégie perd en efficacité à mesure qu’elle est employée par des investisseurs. Il en va de même si un grand nombre d’investisseurs tentent de profiter d’une pattern…

Comment devenir analyste quantitatif ?

Le métier d’analyste quantitatif est très rémunérateur, et garantit de nombreuses opportunités d’emploi sur le long terme. Pour exercer cette profession, vous devez toutefois acquérir de solides compétences techniques.

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