In maart 2016 versloeg AlphaGo, een door Alphabet (Google) ontwikkeld programma, de Koreaan Lee Sedol, één van de beste Go-spelers ter wereld. Dit spel staat erom bekend veel ingewikkelder te zijn dan schaken omwille van de zeer talrijke mogelijke bewegingen bij elke zet! De kans is zeer groot dat, net zoals bij het schaken, de Go-computerprogramma’s snel onverslaanbaar zullen worden door de mens. Eén van de volgende uitdagingen voor de ontwerpers van dergelijke computerprogramma’s bestaat erin om de mens te verslaan in het poker, een spel waarin, in tegenstelling tot schaken en Go, de informatie onvolledig is en waarin de kansfactor een rol speelt. De eerste pogingen leveren reeds bemoedigende resultaten op.
Wat zijn systematische fondsen?
Systematische of kwantitatieve fondsen worden volledig door één of meerdere algoritmes beheerd. Het is dus de computer die beslist welke waarden in de portefeuille worden opgenomen en welke weging ze krijgen op basis van deze algoritmes. Over het algemeen is er geen menselijke interventie in het beheer van dit soort fondsen. Deze algoritmes kunnen zeer uiteenlopende vormen aannemen naargelang van de markten om te beleggen en de beheersdoelstellingen. Uiteraard worden elk algoritme, zijn parameters en zijn actieveld door een mens gedefinieerd. Er bestaan dus twee sleutelelementen opdat een systematisch fonds succesvol is. In de eerste plaats heeft men hoogstaande onderzoeksteams nodig. De typische profielen van onderzoekers in dit soort fondsen zijn geen financiële analisten en portefeuillebeheerders, maar over het algemeen doctors in de wiskunde, de astrofysica of de statistiek. Ze zijn verantwoordelijk voor het vinden van nieuwe marktanomalieën en voor de creatie van modellen die ze kunnen exploiteren. In de tweede plaats is het primordiaal om over lange reeksen van gestructureerde kwaliteitsgegevens te beschikken. Deze liggen aan de basis van de onderzoeken naar nieuwe modellen en zullen door de modellen worden gebruikt om een positie op de markt in te nemen. Zoals men in het Engels zegt: « Garbage in, garbage out », vandaar het belang van deze gegevens.
Kan men een parallel maken met de financiële markten?
De eerste tekenen van kwantitatieve beleggingen manifesteerden zich meer dan 100 jaar geleden, in het begin van de 20ste eeuw, toen de Franse wiskundige Louis Bachelier statistische technieken bestudeerde om de schommelingen van de aandelenprijzen te begrijpen. Het duurde verschillende decennia vooraleer zijn werk erkend werd.
Het is moeilijk om de exacte datum van de eerste systematische fondsen te kennen. Wij weten dat verschillende fondsen in het begin van de jaren 1980 gecreëerd werden als gevolg van de democratisering van computers. Van de activabeheerders die in die tijd werden opgericht en nog bestaan, vermelden we de belangrijkste: Renaissance Technologies, AHL en D.E. Shaw. In 30 jaar tijd is deze wereld sterk geëvolueerd met, enerzijds, de komst van talrijke nieuwe spelers en de verdwijning van sommigen die niet wisten te overleven en, anderzijds, de verschijning van een steeds grotere hoeveelheid gegevens waardoor nieuwe modellen konden worden gecreëerd. Het is duidelijk dat de ontwikkeling van internet, van de kunstmatige intelligentie en van de big data deze groei sterk geholpen heeft. Aanvankelijk bekeken deze fondsen voornamelijk gemakkelijk toegankelijke data zoals de beurskoersen en –volumes, de balansgegevens, de resultatenrekeningen en de macro-economische gegevens. Voortaan gebruiken de meest innoverende algoritmes satellietbeelden, bepaalde informatie van de sociale netwerken of trachten ze de analistenaanbevelingen en de transcripties van telefonische conferenties met het management van bedrijven te ontcijferen.
Hoewel systematische fondsen steeds meer door de beleggers erkend worden als passende beleggingsoplossingen, blijven ze een minderheid in het beleggingsfondsenuniversum, zowel voor traditionele als voor speculatieve fondsen. Volgens een studie van Preqin, een bedrijf gespecialiseerd in data over de financiële industrie, zou 40% van de in 2016 opgerichte speculatieve fondsen worden beheerd door computerprogramma’s, i.e. een significante stijging tegenover de jaren voordien. Een andere bevestiging van deze tendens: Blackrock, de grootste portefeuillebeheerder ter wereld met meer dan $ 5000 miljard activa onder beheer, heeft onlangs aangekondigd dat sommige van zijn traditioneel door mensen beheerde fondsen voortaan aan algoritmes zullen worden toevertrouwd.
Wat zijn de sterke en zwakke punten van algoritmes ten opzichte van mensen?
Het belangrijkste voordeel van computers tegenover mensen is dat ze niet worden beïnvloed door hun emoties of eventuele beoordelingsfouten. Ze kunnen ook veel sneller reageren dan de mens en een zeer groot aantal markten en data opvolgen.
Gezien de diversiteit en de complexiteit van sommige strategieën is het niettemin begrijpelijk dat sommigen dit soort belegging als een zwarte doos kwalificeren. Een algoritme kan slecht gecodeerd of slecht gekalibreerd worden, een fout bevatten of verouderd worden indien een marktanomalie verdwijnt. Het is dus belangrijk om de modellen te blijven verbeteren en er nieuwe te ontwikkelen. In tegenstelling tot mensen, hebben kwantitatieve beleggingsstrategieën meer moeite om de reacties van de andere marktspelers te begrijpen en om gegevens te analyseren die niet gestructureerd zijn, zoals schriftelijke communicatie, financieel nieuws, regelgevingen, ...
Over het algemeen beschouwt men dat op een welbepaalde markt, de beste discretionaire beheerders, dat wil zeggen mensen, meer performant zijn dan de beste computers, omdat de mens in staat is om hogere rendementen te genereren per beleggingsidee, vooral indien het beleggingsuniversum beperkt of moeilijk toegankelijk is. De computer is daarentegen gewoonlijk doeltreffender wanneer hij belegt op één of meerdere grote markten, want hij kan voordeel halen uit zijn vermogen om een groot aantal gegevens te verwerken en om een meer optimale portefeuillesamenstelling te verkrijgen.
Wij menen dat de twee beheermethodes, discretionair en systematisch beheer, allebei hun eigen toegevoegde waarde hebben en sterk complementair zijn. Om terug te keren naar het schaakspel: er bestaat een nieuwe variant die de voorbije jaren steeds populairder geworden is, i.e. « advanced chess », eveneens gekend als « cyborg » of « centaur chess ». Deze vorm van schaken wordt gespeeld door een mens die wordt geholpen door een computer. Men zegt dat de mooiste partijen ooit gespeeld werden toen twee « centaur » of « cyborg » schaakspelers het tegen elkaar opnamen. Het is misschien hierin dat het grootste potentieel schuilt door de mens en de machine te combineren in plaats van ze tegenover elkaar te stellen.
Bij Puilaetco Dewaay beleggen we sinds 2005 voor rekening van onze cliënten in volledig systematische beleggingsfondsen. Het eerste fonds was een obligatiefonds. Vervolgens hebben we aandelenfondsen toegevoegd en uiteindelijk absoluut-rendementstrategieën die volledig door algoritmes worden beheerd. Indien u wil weten welke beleggingsfondsen uit deze categorieën voor u geschikt zouden kunnen zijn, aarzel niet om contact op te nemen met uw private banker.
