Nous lançons une évolution de notre optimiseur, qui s’appuie désormais sur le modèle Black-Litterman.
Les méthodes classiques d’optimisation de portefeuille exigent souvent de prédire l’avenir avec une précision irréaliste. Jusqu’à présent, lorsque vous ajustiez les hypothèses de rendement, il fallait spécifier des valeurs exactes. Autrement dit, l’optimisation reposait sur des rendements et des volatilités supposés connus et certains, ce qui en faisait une hypothèse un peu fragile.
Le modèle Black-Litterman propose une alternative plus nuancée.
Avec Black-Litterman, vous n’exprimez plus des prévisions rigides, mais des vues probabilistes sur le rendement ou le risque d’un actif. Ces vues, par nature incertaines, sont ensuite combinées avec celles de l’ensemble des investisseurs, représentées par le portefeuille de marché. Le modèle synthétise ainsi vos convictions personnelles et la sagesse collective du marché, limitant les biais extrêmes et l’hypersensibilité aux hypothèses, un problème récurrent dans les approches traditionnelles et que nous avons déjà expérimenté lors de la mise à jour des hypothèses Cayas.
Capy dirait qu’il n’a toujours pas de boule de cristal, mais avec ce modèle, ses lunettes n’ont jamais été aussi propres pour y voir clair !
Pour accompagner ce nouveau modèle de calcul, nous élargissons notre univers d’investissement pour vous offrir plus de liberté. Davantage d’actifs sont désormais accessibles pour construire votre stratégie : or, managed futures, crypto et commodities, en version beta pour cette phase de déploiement de l’outil.
Pour les plus curieux, voici comment le modèle calcule le rendement espéré (\mu) en combinant l’équilibre du marché (\Pi) et vos vues (Q), \Sigma représentant la matrice de variance-covariance, \Omega la confiance exprimée en les vues, \tau la confiance en la vue du marché :