Synthèse :

• Le processus d’allocation d’AiLA est illustré à l’aide d’un portefeuille de recherche composé de cinq actifs.
• Le portefeuille peut à tout moment comporter des allocations longues ou courtes sur les actifs, conformément à la méthodologie des indices AiLA [Method].
  [Method] : Produits - Méthodologie, https://www.ailaindices.com/strategies.php
• L’étude de cas cherche à répondre aux questions suivantes :
  • Qu’est-ce qui détermine l’allocation longue ou courte d’un actif donné à un moment donné ?
  • Qu’est-ce qui détermine l’opportunité de sortie d’une position investie ?
  • Qu’est-ce qui détermine le montant à allouer à un actif donné ?

Décision d’allocation par actif

• Un modèle de ML sert à identifier les opportunités d’allocation actif par actif ; par exemple, les contrats WTI de mars et de décembre sont modélisés séparément.
• Il génère un signal d’allocation longue ou courte, avec des moments d’entrée et de sortie qui dépendent du couple risque/rendement attendu pour chaque actif.

Décision d’entrée

• L’entrée en allocation sur un actif est déterminée par le modèle de ML lorsqu’il prévoit une opportunité risque/rendement favorable pour une allocation longue ou courte.
• La prédiction du modèle de ML repose sur des variables construites à partir de données fondamentales et de données de prix de marché, notamment :
  • Saisonnières : mois, année, semaine ou jour ouvré de l’année.
  • Prix : ouverture, clôture, plus haut et plus bas pour différents contrats et marchés.
  • Fondamentales : production, importations et stocks de matières premières, indices macroéconomiques, taux de change, rapports Commitments of Traders de la CFTC.

Décision de sortie

• Une allocation est conservée jusqu’à ce que l’un des critères de sortie suivants soit rempli.
• 1. Le modèle anticipe peu d’opportunités à rester investi.
• 2. L’objectif de risque est atteint depuis le début de l’investissement.
• 3. L’objectif de rendement est atteint depuis le début de l’investissement.
• 4. Le modèle, à partir des données des variables, émet une opportunité de sens opposé.
• Parmi ces critères, seul le critère de sortie (4) dépend des données des variables

Exemple : or juin (CME) - allocation longue

2022-04-13 : décision d’entrée

• Couple risque/rendement favorable prévu à partir de 38 variables

(* CFTC CoT NCNC = CFTC Commitments of Traders, positions nettes en contrats des opérateurs non commerciaux)

2022-04-21 : décision de sortie

• L’objectif de risque est atteint depuis le début de l’investissement

Pondérations d’allocation du portefeuille

• Les pondérations du portefeuille sont exprimées en pourcentage de l’allocation totale du portefeuille.
• Elles sont déterminées par la méthodologie de portefeuille à partir des signaux amont d’opportunité d’allocation au niveau des actifs.
• Portefeuille d’exemple : soja juillet, cuivre juin, or juin, TTF calendaire (Cal) et WTI juin.
• Objectif du portefeuille : pondération égale de 20% par actif, tout en autorisant des pondérations allant jusqu’à 100% par actif.

Allocation opportuniste

• 2022-03-23 : opportunités d’allocation sur l’or, le cuivre et le soja ; les pondérations sont portées au-delà de 20%, si bien que le système alloue 94.1% du capital.
• 2022-05-16 : le TTF est le seul actif présentant une opportunité d’allocation ; la pondération de 20% est empêchée par les contraintes de liquidité, si bien que le système alloue 6% du capital.
• 2022-05-17 : fin de l’opportunité sur le TTF ; le système décide de solder la pondération longue de 6% sur le TTF.

Nombre variable d’opportunités

• Les périodes comptant un grand (petit) nombre d’actifs actifs tendent à produire des pondérations individuelles plus faibles (plus élevées).