Mettre en place une stratégie de suivi de tendance

Le suivi de tendance est une stratégie que j’étudie depuis plusieurs années, car elle produit des résultats souvent très intéressants, et parfois surprenants.

En soi, le suivi de tendance est une forme de market timing. Le market timing consiste à alterner les phases d’investissement dans le marché avec des phases de retrait. L’objectif est d’être présent quand le marché est haussier, et en dehors du marché lorsqu’il est baissier, pour éviter de subir des pertes.

Dans le monde de l’investissement, le market timing est habituellement décrié. Une phrase qui revient souvent dans la bouche (ou au bout de la plume) des pourfendeurs du market timing est la suivante :

Time in the market is better than timing the market.

Autrement dit, il vaudrait mieux être toujours présent dans le marché et continuer à investir régulièrement avec la méthode du Dollar Cost Averaging (DCA), que d’entrer ou sortir selon notre anticipation de ce que va faire le marché.

Force est de constater que la plupart des investisseurs qui essayent d’anticiper le marché en pratiquant le market timing se trompent, et finissent par le sous-performer à long terme.

C’est ce que montrent les études : les investisseurs qui font plus d’opérations que les investisseurs passifs (qui suivent simplement le marché) ont de moins bons résultats. C’est d’ailleurs pour cela que beaucoup d’investisseurs reconnus déconseillent fermement le market timing.

Il est dans la nature des marchés boursiers de baisser fortement de temps en temps. Il n’y a pas de système pour éviter les marchés baissiers. Vous ne pouvez pas le faire à moins d’essayer de timer le marché, ce qui est une chose vraiment stupide à faire. Investir prudemment en économisant régulièrement et sans attendre de miracles est la voie à suivre.

Charlie Munger

Mais le problème ne vient pas tant du market timing, que de la manière dont on le met en pratique.

Pourquoi le market timing ne fonctionne pas (la plupart du temps)

La raison pour laquelle le market timing ne fonctionne pas, dans la plupart des cas, est que les investisseurs qui l’emploient se basent sur des éléments hasardeux : des sentiments, des émotions, des intuitions ou des conseils douteux.

Toute pratique du market timing basée sur les lettres de conseil boursier, les recommandations des médias financiers ou sur l’écoute de sa propre intuition est statistiquement vouée à l’échec.

Les « experts » en finance ne savent pas plus que n’importe qui ce qu’il va se passer. Leurs conseils pour anticiper l’avenir et savoir dans quelles actions investir sont donc totalement inutiles. En revanche, ils savent généralement très bien vendre leurs prédictions.

De même, pratiquer le market timing au feeling (« je sens que le marché va monter, j’investis ! », ou « je sens qu’il va y avoir un énorme krach, j’attends pour investir ») ne peut pas fonctionner, car personne ne peut prévoir l’évolution du marché.

Et ce n’est pas en introduisant des facteurs émotionnels que l’on obtiendra une stratégie fonctionnelle.

Utiliser l’analyse technique pour pratiquer le market timing est déjà mieux, mais il y a plusieurs inconvénients :

• Les graphiques laissent trop souvent la place à l’interprétation.
• Certains outils (comme les moyennes mobiles) peuvent s’observer quotidiennement. Or, plus on a le nez sur le marché, plus on risque de subir d’émotions, d’essayer d’anticiper les choses, et finalement, de dévier de sa stratégie.
• Avec trop d’indicateurs techniques à disposition, le risque est de mettre en place une usine à gaz, qui à défaut de mieux fonctionner, sera pénible à appliquer sur le long terme.

Une bonne stratégie de market timing doit être claire (aucune interprétation possible), nous tenir aussi éloigné du marché que possible, pour éviter les biais émotionnels, et simple, pour fonctionner à long terme.

Idéalement, on devrait pouvoir la suivre même en étant coupé du monde, sur une île déserte, avec seulement 20 mn de connexion à Internet par mois. On devrait pouvoir la suivre facilement et l’intégrer sans problème dans notre emploi du temps.

Pourquoi le suivi de tendance fonctionne

La philosophie du suivi de tendance consiste à se positionner sur des actifs en forte hausse, dans le but d’être là pour capter une partie de leur performance.

Elle s’appuie sur le Momentum, un facteur de surperformance, identifié depuis longtemps par de nombreuses études, et validé par des données sur de très longues périodes.

Le Momentum nous dit qu’un actif en hausse a plus de chance de continuer sa hausse à court et à moyen terme, que de repartir à la baisse. Il s’agit donc de probabilités favorables, d’un avantage statistique.

Le suivi de tendance permet d’exploiter cet avantage statistique, et de pratiquer le market timing avec une espérance de gains supérieure à la moyenne. Bien sûr, probabilité ne vaut pas certitude. Il faut s’exposer à une probabilité favorable suffisamment de fois pour s’assurer de pouvoir réellement tirer profit de l’avantage statistique qui en découle.

Au casino, s’exposer suffisamment de fois signifie multiplier les parties : sauf que dans ce cas, c’est la maison qui profite d’un avantage statistique, au détriment des clients/parieurs qui jouent avec des probabilités défavorables.

Plus un joueur joue, plus il a de chance de perdre. Il ne faudrait donc jouer qu’une ou deux fois pour minimiser les chances de perdre, et avoir ainsi quasiment 50% de chance de gagner. Mais au casino, on ne serait statistiquement pas gagnant pour autant.

Dans l’investissement, s’exposer suffisamment de fois signifie :

• Investir dans un nombre suffisant d’actifs (plusieurs dizaines ou centaines de titres), car seule la loi des nombres permet de matérialiser un avantage statistique.
• Appliquer la même stratégie sur le long terme, pour laisser le temps à l’avantage statistique de se matérialiser.

À partir du moment où on l’applique rigoureusement sur le long terme, l’avantage statistique pourra se matérialiser, et le suivi de tendance donnera des résultats.

Il serait contre-productif et risqué de chercher à suivre la tendance sur un seul titre (ou même quelques-uns), et encore plus de le faire pendant seulement quelques mois ou quelques semaines.

Outre le suivi de tendance, d’autres stratégies peuvent également permettre de pratiquer le market timing avec un avantage statistique.

Par exemple, en se basant sur la valorisation du marché : si les niveaux de valorisation du marché sont bas, j’investis (ou j’augmente mon exposition aux actions) ; s’ils sont hauts, je sors du marché (ou je réduis mon exposition aux actions).

Historiquement, les zones de valorisation les plus basses correspondent à de bons points d’entrée, et les zones les plus hautes à de bonnes zones de sortie / prises de plus-values.

Si le marché est bas, son potentiel de hausse est élevé, et la hausse finira par se matérialiser. Au contraire, si le marché est déjà haut par rapport à sa moyenne historique, son potentiel de gain à court/moyen terme est faible, voire négatif. Adopter une position défensive peut donc être une stratégie gagnante.

Cette stratégie s’apparenterait alors à de l’allocation d’actifs tactique, qui, bien employée, peut être un atout. Néanmoins, j’y vois au moins un défaut non négligeable : à quel moment entrer si le marché est déjà haut ? Doit-on attendre qu’il baisse ? Et s’il baisse, doit-on entrer ou attendre qu’il baisse encore plus (au risque qu’il remonte) ? Il y a de la place pour l’interprétation, ce qui n’est pas bon.

C’est pour cette raison que le suivi de tendance me semble la meilleure façon de pratiquer le market timing. Peu importe que le marché soit haut ou bas, il y a toujours des actifs en tendance qui permettent de se positionner quelque part.

Le paradigme d’investissement le plus connu est peut-être celui d’acheter bas et de vendre haut. Je crois que l’on peut gagner plus d’argent en achetant haut et en vendant à un prix encore plus élevé.

Gary Antonacci

Partant de là, comment élaborer une stratégie de suivi de tendance ? Voici une mise en pratique avec plusieurs exemples.

Le point de départ : une étude sur l’allocation tactique basée sur le Momentum

Un modèle de timing simple

Parmi toutes les études qui mettent en avant le Momentum, peu d’entre elles ont été déclinées sous la forme de stratégies applicables.

Meb Faber est l’un des rares investisseurs reconnus à nous en proposer avec son Approche quantitative de l’allocation d’actifs tactique. Le modèle d’allocation tactique qu’il développe étant basé sur le suivi de tendance, je l’appellerai directement ainsi (ou timing).

Ce papier a été publié en 2006, puis mis à jour jusqu’en 2013. L’objectif était de « présenter une méthode quantitative simple qui améliore les rendements ajustés au risque de diverses classes d’actifs. »

Pour lui, le modèle doit être suffisamment simple pour que les investisseurs puissent le suivre :

• Une logique purement mécanique (aucune interprétation ni émotion n’entre en jeu).
• Utiliser les mêmes paramètres pour tous les actifs.
• Se baser uniquement sur le prix.

Aux yeux de Faber, une stratégie de suivi de tendance est « une technique de réduction des risques, qui signale quand un investisseur doit abandonner une classe d’actifs risquée en faveur d’investissements sans risques » .

Le modèle de base part du S&P 500, auquel est appliqué une règle simple, avec la moyenne mobile à 10 mois comme signal :

• Acheter lorsque le prix est au-dessus de la MM10.
• Vendre et passer en cash lorsque le prix est en dessous de la MM10.
• La périodicité de mise à jour du portefeuille est mensuelle, au dernier jour du mois.

Les résultats obtenus permettent d’accroître le rendement sur la période considérée (1901 – 2012), mais sans décalage important.

En réalité, l’apport de la stratégie de timing en termes de performance est modeste, puisqu’on passe d’un rendement annuel de 9,32 % pour le S&P 500, à 10,18 % pour la stratégie de timing.

Cette surperformance de 0,86 % a tout de même permis de multiplier le capital final obtenu par 2,4 (de 2,1 millions de dollars, on passe à 5,2 millions de dollars grâce à l’effet cumulé sur plus d’un siècle).

L’apport principal de ce modèle de timing est en fait la réduction des risques :

• La volatilité passe de 17,87 % à 11,97 %.
• Le drawdown maximum (plus forte baisse) passe de -83,46 % (crise de 1929) à -50,29 %.

Le rendement ajusté au risque, matérialisé par le ratio de Sharpe, est ainsi amélioré significativement (0,55 contre 0,32).

Le graphique des drawdowns permet de constater que la stratégie de timing a permis de réduire l’ampleur de presque toutes les baisses (sauf celle des années 40).

Lorsqu’on observe le modèle de timing sur une période plus récente, on constate qu’il peut parfois sous-performer le buy-and-hold (investir simplement dans le S&P 500). C’est notamment le cas lors des forts marchés haussiers, tels que dans les années 90.

En revanche, l’effet protecteur est très net lors des crises, lors du krach des Dotcom (2000-2002), puis lors de la crise financière (2007-2008).

La valeur ajoutée du timing n’est évidente qu’en considérant des cycles économiques complets.

Il est aussi particulièrement intéressant de constater que lors des deux plus mauvaises années du S&P 500 (1931 et 2008), la stratégie de timing a terminé à chaque fois en positif.

Et si l’on prend les 10 plus mauvaises années du S&P 500, la stratégie de timing a permis de générer des gains pour 4 d’entre elles.

Ce modèle a également été appliqué au NASDAQ par Jeremy Siegel, l’auteur de « Stocks for the Long Run », dont Faber rapporte les travaux :

Lorsqu’il est appliqué à l’indice NASDAQ composite depuis 1972, le système de market timing surpasse largement le buy-and-hold, tant sur une base absolue qu’ajustée au risque. Siegel constate que le modèle de timing surpasse le buy-and-hold de plus de 4 % par an entre 1972 et 2006, même en tenant compte de tous les coûts, et avec 25 % de volatilité en moins.

Meb Faber (A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation)

La volatilité plus élevée du NASDAQ par rapport au S&P 500 pourrait expliquer l’efficacité accrue du market timing, dans ce cas particulier, car plus un actif est volatil, plus le potentiel de gains est élevé lorsqu’on suit la tendance.

Application sur un portefeuille d’actifs globaux

Les tests effectués sur le S&P 500 par Meb Faber, ainsi que sur le NASDAQ (d’après Jeremy Siegel), démontrent qu’un simple système de timing sur moyennes mobiles permet déjà de battre le marché.

Meb faber s’est ensuite demandé si cette stratégie pouvait fonctionner sur un portefeuille d’actifs globaux et diversifiés, proche de ce qu’un investisseur pourrait mettre en place.

Son modèle, appelé « Global Tactical Asset Allocation » (GTAA), une allocation tactique basée sur le suivi de tendance, intègre plusieurs classes d’actifs :

• Actions américaines
• Actions étrangères
• Obligations gouvernementales à 10 ans
• Matières premières
• Immobilier

Chaque classe d’actifs représente 20 % du portefeuille, et sa tendance est évaluée individuellement, toujours avec la MM10.

Le portefeuille peut donc varier de 100 % en cash (si aucune des 5 classes d’actifs n’est en tendance haussière) à 100 % investi (en cas de tendances haussières généralisées), en passant par les situations intermédiaires (investi à 40 ou 60 %, par exemple).

Faber a calculé que 80 % du temps, le portefeuille est investi à au moins 60 %, ce qui signifie que la plupart du temps, au moins 3 des 5 classes d’actifs sont haussières.

Comme pour la stratégie de timing sur le S&P 500, l’amélioration du rendement avec la stratégie de timing diversifiée (GTAA) est modeste.

Sur la période 1973-2012, la stratégie GTAA a obtenu 10,48 % de rendement annuel, contre 9,92 % pour le buy-and-hold sur les 5 classes d’actifs.

En revanche, grâce à une large diversification des actifs, la réduction du risque est considérable :

• La volatilité passe de 9,92 % à 6,99 %.
• Le drawdown maximum passe de -46 % à -9,54 %.
• Le ratio de Sharpe, qui matérialise le rendement ajusté au risque, passe de 0,44 à 0,73.

Dans la pratique, le modèle reste efficient puisqu’avec 3 à 4 rotations par an en moyenne, les frais de courtage resteront faibles.

Cette stratégie de suivi de tendance permet d’obtenir un peu plus de rendements, en prenant beaucoup moins de risques.

Pour ceux qui ont étudié le Momentum et les techniques permettant de battre le marché, il n’y a là rien de surprenant. C’est une solide confirmation de ce que l’on savait déjà : une stratégie de market timing, basée sur le suivi de tendance, fonctionne bel et bien et tend à surperformer.

Meb Faber avance plusieurs explications sur la raison pour laquelle le modèle fonctionne :

• Lorsque les prix se situent au-dessus de leur moyenne mobile à 10 mois, les rendements annuels moyens des 5 classes d’actifs sont de 12,97 % par an. Détenir les classes d’actifs uniquement dans ces conditions permet de s’exposer à un rendement excédentaire par rapport au marché : le fameux Alpha tant recherché.
• L’utilisation d’un modèle de market timing quantitatif offre une protection contre les biais comportementaux (excès de confiance, comportements moutonniers, effet d’ancrage…), à l’origine des erreurs des investisseurs.

L’objectif de départ (« présenter une méthode quantitative simple qui améliore les rendements ajustés au risque de diverses classes d’actifs ») est donc atteint.

Mais Faber ne s’est pas arrêté là. Et c’est ici que la partie la plus intéressante commence, car le modèle peut être considérablement amélioré.

Extensions et améliorations du modèle

Pour Meb Faber, la publication de l’étude avait pour objectif de faire la démonstration d’un système simple d’allocation tactique.

Cependant, il montre ensuite qu’il est possible d’aller plus loin, et d’améliorer le modèle en plusieurs étapes.

La première étape consiste à augmenter le nombre de classes d’actifs considérées, en passant de 5 à 13, afin de mieux couvrir l’ensemble du monde et des actifs investissables.

Le modèle à 13 classes d’actifs intègre donc :

• Les small caps (petites capitalisations).
• Les actions Value ou Momentum, pour profiter de leur espérance de gains supplémentaire face au marché (basée sur le modèle factoriel de French-Fama).
• Les actions des pays émergents.
• Des obligations diversifiées (étrangères, d’entreprises, à long terme).
• L’or, en plus des matières premières.

Le passage à 13 classes d’actifs a permis, toujours sur la période 1973-2012 :

• D’augmenter le rendement annuel moyen, de 10,48 % à 12,04 %.
• De conserver un niveau de risque (volatilité et drawdown maximum) similaire.
• D’améliorer le rendement ajusté au risque, avec un ratio de Sharpe montant à 0,94.

Le portefeuille étant en moyenne investi à 30 % en liquidités, la seconde étape consiste à améliorer le rendement du cash, en remplaçant les Bons du Trésor par des obligations d’état à 10 ans.

Cette étape permet d’augmenter le rendement moyen de 12,04 % à 13,41 %, avec une hausse très marginale du risque.

Faber a également testé le remplacement des liquidités par des obligations durant une période de forte hausse des taux d’intérêt (1973-1981), qui n’était donc pas favorable aux obligations.

Le résultat obtenu est, peut-être contre-intuitivement, toujours le même, avec une amélioration du rendement d’environ 1,5 %.

La troisième et dernière étape consiste à introduire différents niveaux de risques, selon ce que souhaitent les investisseurs :

• Une allocation conservatrice, avec une pondération alternative constituée de 45 % d’actions, 40 % d’obligations et 15 % d’or et de matières premières.
• Une allocation modérée, avec 60 % d’actions, 20 % d’obligations et 20 % d’or et de matières premières (correspondant à l’allocation présentée plus haut).
• Une allocation agressive, construite non pas en augmentant encore la pondération en actions, mais en concentrant le portefeuille sur les classes d’actifs ayant la plus grande force relative, ce qui la rend extrêmement intéressante et performante.

Cette version agressive est en quelque sorte la quintessence de l’étude réalisée par Meb Faber. Elle consiste à classer les 13 classes d’actifs selon leur force relative : un Momentum pondéré sur 1, 3, 6 et 12 mois.

À partir de là, seules les six meilleures classes d’actifs sont intégrées au portefeuille, dans le cas où elles se trouvent au-dessus de leur moyenne mobile (dans le cas contraire, elles sont remplacées par du cash).

Meb Faber a également testé deux autres variantes agressives :

• En ne prenant que les trois meilleures classes d’actifs sur les 13 de départ.
• En introduisant un levier X2 sur chaque classe d’actifs.

La stratégie de suivi de tendance la plus performante est celle qui intègre les trois meilleures classes d’actifs, avec un rendement annuel moyen de 19,10 %, ce qui représente une amélioration considérable par rapport aux allocations conservatrice ou modérée, qui ne dépassent pas 13 % de rendement annuel moyen.

La stratégie de suivi de tendance ayant le meilleur rendement ajusté au risque (représenté par le ratio de Sharpe), est celle qui intègre les six meilleures classes d’actifs. Elle est moins performante, avec un rendement de « seulement » 17,76 %, mais son ratio de Sharpe est de 1,06, ce qui est excellent (les stratégies qui réussissent à obtenir un ratio de Sharpe supérieur à 1 sont très rares).

Quant à la version avec levier, qui n’est d’ailleurs pas la plus performante, Faber insiste sur les risques et inconvénients qu’elle engendre : les coûts d’emprunt, les frais des instruments à levier, les éventuelles erreurs de tracking par rapport à l’indice, et surtout, le risque inhérent lié à l’utilisation du levier.

Pour les mêmes raisons que Faber, j’aurais aussi tendance à laisser de côté la version avec levier, qui peut engendrer des problèmes, qu’ils soient prévisibles ou non, sans qu’aucune espérance de gains supplémentaires ne soit démontrée.

En conclusion, à travers cette étude, non seulement Faber démontre l’intérêt du market timing, du suivi de tendance et du Momentum, mais il nous présente une stratégie très performante, qui repose sur de solides fondamentaux et qui a été testée sur une longue période (environ 40 ans).

Cette stratégie sera notre socle pour penser à des adaptations et évolutions possibles, qui sont au programme de la suite de cet article.

Adaptation de la stratégie de suivi de tendance pour un investisseur européen

Meb Faber est un investisseur américain. Sa vision est centrée sur les États-Unis d’un côté et sur le reste du monde de l’autre.

Son portefeuille est construit sur cette polarité. Toutefois, sachant que les autres pays développés ont désormais une forte corrélation avec le marché américain, il me semble plus intéressant de séparer les pays développés d’un côté, et les émergents de l’autre.

Par ailleurs, les ETF disponibles chez un courtier américain ou international ne sont pas les mêmes que chez un courtier européen, qui peut être plus limité dans les choix possibles.

Pour ces raisons, j’ai adapté sa stratégie la plus performante (celle avec les 3 meilleures classes d’actifs) pour les investisseurs européens. Elle peut néanmoins être facilement répliquée en l’état via un courtier américain ou international.

Voici les 13 classes d’actifs que j’ai retenu :

Classe d’actif	Indice
Pays Développés Value	MSCI World Enhanced Value
Pays Développés Momentum	MSCI World Momentum
États-Unis Petites Cap Value	MSCI USA Small Cap Value Weighted
Europe Petites Cap Value	MSCI Europe Small Cap Value Weighted
Pays Développés Petites Cap	MSCI World Small Cap
Pays Émergents Value	MSCI Emerging Markets Select Value Factor Focus
Pays Émergents	MSCI Emerging Markets
Pays Émergents Petites Cap	MSCI Emerging Markets Small Cap
Obligations Pays Développés	FTSE World Government Bond
Obligations Pays Émergents	iBoxx Liquid Emerging Markets Sovereigns
Matières Premières	Refinitiv / CoreCommodity CRB
Or	Gold spot price
Immobilier	FTSE EPRA/NAREIT Developed Dividend+

La classe des petites capitalisations Value des pays développés étant difficile à trouver, je l’ai divisée entre États-Unis et Europe.

De même, les ETF sur les petites capitalisations Momentum, les pays émergents Momentum et les petites capitalisations émergentes Value ou Momentum sont également difficiles à trouver : ils sont donc remplacés par des versions classiques (non orientées sur un facteur particulier).

L’adaptation européenne inclut moins de types d’obligations. Enlever les obligations d’entreprises me semble être un moindre mal, étant donné leur corrélation positive avec les actions.

Ajouter une classe pour séparer les obligations à moyen terme de celles à long terme peut être une possibilité. Mais le modèle est de toute façon customisable à souhait. L’important est qu’il puisse couvrir une grande partie du monde pour se positionner là où il y a de la croissance.

Les résultats

J’ai backtesté cette adaptation européenne du portefeuille de Faber en remontant jusqu’en 2007, ce qui permet de l’observer sur une période de 15 ans, qui a connu de puissants marchés haussiers, mais aussi la crise financière de 2008.

Étant donné que le backtest de Faber prend fin en 2013, cela permet de poursuivre son étude, avec une version relativement proche.

La stratégie pour les investisseurs européens surperforme largement son benchmark (le MSCI ACWI), ce qui démontre une nouvelle fois son efficacité :

• Performance améliorée, de +7,4 % à +12,3 %.
• Réduction de la volatilité (de +13,7 % à +11,5 %), de la plus mauvaise année (de -38,6 % à -19,23 %) et du drawdown maximum (de -48,4 % à -26,6 %).
• Amélioration du rendement ajusté au risque (le ratio de Sharpe double quasiment en passant de 0,53 à 1).

Enfin, la corrélation avec le marché américain n’est que de 0,4 (1 indiquant une corrélation parfaite, et 0 une absence de corrélation). Cette stratégie de suivi de tendance s’avère donc très complémentaire avec une simple stratégie buy-and-hold (achat-conservation), sur un indice boursier large.

En termes de performance pure, on reste cependant loin des 19 % par an observés par Faber.

Une partie de l’explication de cette moindre performance se situe dans la prise en compte de la crise de 2008, qui pèse plus lourd dans une période de 15 ans qu’au sein d’une période de 40 ans.

On l’observe d’ailleurs sur le benchmark, qui n’a obtenu qu’un rendement de 7,4 %. La stratégie a ainsi permis de se situer environ 5 points au-dessus de l’indice MSCI ACWI.

Une autre raison qui peut expliquer que la performance soit plus faible est probablement l’absence de certains facteurs (Value ou Momentum), liée à la disponibilité de certains ETF en Europe, et au fait de devoir se rabattre dans certains cas sur des indices blend (mixes).

Un investisseur basé aux États-Unis ou investissant via un courtier international sera donc avantagé par un plus large choix d’ETF.

Considérations pratiques

Ce portefeuille peut principalement être mis en place dans un compte-titres (CTO). Dans une assurance vie, une mise en place sera relativement compliquée du fait du choix limité d’ETF (à moins de construire le portefeuille autrement, en faisant des concessions), sauf avec une assurance vie luxembourgeoise, qui propose un très large choix d’actifs. Enfin, une telle mise en place serait impossible dans un PEA, qui se limite aux actions.

L’avantage d’un courtier CTO est à la fois la disponibilité des ETF, et de moindres frais de courtage (voir une absence de frais chez les meilleurs courtiers).

La rotation du portefeuille reste raisonnable avec 9,3 arbitrages par an en moyenne, sur 1/3 du portefeuille à chaque fois. Grâce aux tarifs proposés par les meilleurs courtiers, la rotation du portefeuille aura un impact limité sur les frais.

L’inconvénient reste l’imposition, le CTO ne disposant d’aucun avantage fiscal. Toutefois, les années sans plus-values ne donneront lieu à aucune imposition, et les éventuelles moins-values pourront être imputées aux plus-values les années suivantes. Les années 2008, 2011 et 2018 ont généré des moins-values (l’année 2022 est jusqu’ici positive, contrairement au marché).

Un modèle fonctionnel et efficient

Le résultat obtenu est très satisfaisant :

• La stratégie repose sur de bons fondamentaux : Momentum, suivi de tendance, diversification.
• Elle est robuste, en s’appuyant sur une étude sérieuse avec un long historique de performance, et toujours performante aujourd’hui, d’après les tests effectués sur les dernières années.
• La performance attendue est supérieure à celle du marché.
• Les pertes sont limitées lors des plus fortes crises.
• Il est possible de générer des gains lorsque le marché plonge (le début de l’année 2022 nous l’a démontré).
• La diversification est réelle, puisque toutes les classes d’actifs sont couvertes.
• La stratégie est relativement facile à comprendre et à appliquer.
• Il y a assez peu de frais de courtage, du fait d’une rotation maîtrisée (et si la stratégie est appliquée chez un bon courtier).
• Le principal bémol est la fiscalité qui ne peut pas être optimisée.

On aurait donc très bien pu s’arrêter là, et je me serais d’ailleurs arrêté là, si je n’avais pas fait une rencontre inattendue, qui m’a poussé à élargir le champ des possibles, et à pousser le raisonnement un peu plus loin.

Suivre la tendance sur des fonds actifs : une idée originale que je n’aurais probablement jamais eue

Les fonds actifs ont mauvaise réputation, à juste titre. Ils sont :

• Peu performants en moyenne, et l’étude annuelle SPIVA nous rappelle régulièrement que la très grande majorité des fonds actifs sont battus par le marché sur le long terme.
• Trop chargés en frais : en moyenne, un fonds actif en actions internationales comporte 1,5% de frais annuels, sans compter les frais d’entrée et les frais d’enveloppe.
• Peu transparents : vu qu’ils sont gérés activement, le gérant peut faire évoluer sa composition à tout moment. Il est donc difficile de savoir en temps réel ce qu’on a exactement en portefeuille.

Je leur préfère largement les ETF, qui sont à la fois plus transparents (on sait précisément ce dans quoi on investit), plus performants (puisqu’ils suivent le marché), et largement moins chargés en frais (avec parfois jusqu’à 10 ou 15 fois moins de frais de gestion).

Il se trouve qu’un ancien dirigeant d’une société de gestion d’actifs, Michel (je ne donnerai que son prénom), qui s’intéresse également au suivi de tendance et au Momentum, est entré en contact avec moi.

Concrètement, son travail consistait, via son entreprise, à placer l’argent de ses clients dans des fonds communs. Ayant acquis une très bonne connaissance du marché des fonds au fil des ans, il s’est aperçu que tout fonds pouvait connaître une période de gloire, pendant une période donnée, pouvant durer de quelques mois à environ un an.

Seulement, la période de gloire laissait souvent la place à une chute vertigineuse, qui effaçait souvent les gains acquis. Il avait l’intuition qu’il devait pourtant être possible d’éviter une partie de la baisse qui s’ensuit.

Après avoir arrêté son activité et revendu son entreprise, Michel a continué de travailler sur cette intuition, et il en est naturellement venu à s’intéresser au suivi de tendance et au Momentum, qui permettent de répondre à cette problématique (se positionner sur des actifs en hausse, éviter une partie de leur baisse).

Michel m’a suggéré de tester avec des fonds actifs, plus restreints et plus volatils que les ETF. Son idée était qu’en introduisant des fonds ayant la capacité de connaître des hausses spectaculaires, il serait possible de profiter de ces phases de hausse, puis de switcher vers d’autres fonds avant que ça ne tourne au vinaigre.

Ceci étant dit, la diversité des fonds actifs est largement supérieure à celle des ETF. Comment choisir parmi les centaines ou milliers de fonds existants ?

Michel m’a soumis une liste de 12 fonds diversifiés, qui auraient pour but de valider ou d’invalider sa théorie sur le suivi de tendance avec des fonds actifs.

J’ai indiqué le secteur et la performance moyenne de chaque fonds depuis décembre 2016 (soit un peu plus de 5 ans), afin de voir si le modèle permet, pour chaque fonds qu’il intègre, d’en retirer la meilleure partie.

Fonds	Secteur	Performance moyenne (2016-2022)
Structured Solutions Next Generation Resources	Matériaux	19,72%
Luxembourg Selection Active Solar A	Nouvelles énergies	26,04%
MainFirst Global Equities Fund C	Monde Croissance	12,43%
Earth Gold Fund UI	Métaux Précieux	13,93%
Baillie Gifford WW US Equity Growth B	États-Unis Croissance	13,45%
LO Funds World Brands	Luxe / Consommation discrétionnaire	14,36%
GS NA Energy & Energy Infrastructure Eq R	Énergie et infrastructures	6,21%
BSF European Opps Extension D2	Europe	11,25%
SEB European Equity Small Caps D	Europe Petites capitalisations	10,02%
Heptagon Kopernik Global All-Cap Eq CE	Monde Valeur	8,29%
MS Investment Funds US Growth Z	États-Unis Petites capitalisations	13,02%
Fidelity Global Technology Y	Technologie	20,94%

Suivant la logique développée par Meb Faber pour sa stratégie de suivi de tendance, les 12 fonds ont été mis en concurrence selon leur force relative. Les 3 meilleurs ont été retenus chaque mois, et investis pour composer chacun 1/3 du portefeuille.

Étant donné la volatilité des fonds actifs, nous avons cherché le modèle de force relative le plus efficace en testant plusieurs formes de Momentum sur :

• Une période unique : 8, 10 et 12 mois.
• Des périodes combinées courtes : 1-3-6, 1-3-8 et 1-3-10 mois.
• Des périodes moyennes : 1-5-10, 3-6-10 et 3-6-12 mois.
• En introduisant des pondérations sur les formes combinées, pour accorder plus de poids à certains mois.

Certains Momentums s’avèrent trop réactifs et introduisent trop de rotations, tels que le 1-3-6 mois, ou alors sont trop peu réactifs, notamment pour des fonds volatils, comme le 12 mois.

Un juste milieu semble avoir été trouvé avec le Momentum sur 3-6-10 mois, tant en termes de performances que de rotations.

Les performances obtenues sont particulièrement bonnes, avec une moyenne de 30,7 % par an, contre 10,1 % pour le MSCI ACWI. Mieux encore, même si la volatilité augmente fortement, la plus mauvaise année et le drawdown maximum ne sont que très peu supérieurs à ceux du MSCI ACWI.

Du côté de la rotation, il y a eu 48 arbitrages en tout, soit en moyenne 9 par an. La rotation du portefeuille n’est donc pas supérieure à celle du suivi de tendance sur ETF (stratégie agressive de Meb Faber avec le top 3 des 13 actifs).

Par ailleurs, la performance obtenue rend indolore l’utilisation de fonds relativement chargés en frais.

De manière concluante, le suivi de tendance fait aussi bien, voire mieux, que le meilleur des 12 fonds actifs retenus sur la période, le Luxembourg Selection Active Solar, et ses 26,5 % de performance annuelle moyenne.

L’Active Solar est cependant moins régulier, plus volatil, et sa plus mauvaise année, comme son Drawdown Maximum, sont dégradés. Sur le long terme, il ne faut toutefois pas s’attendre à ce qu’il continue sur sa lancée. Il finira par rentrer dans le rang, comme tout autre fonds.

Cela démontre que la stratégie de suivi de tendance basée sur un Momentum 3-6-10 mois, développée avec Michel, a su parfaitement tirer profit de la croissance des 12 fonds à disposition, en se positionnant sur ceux qui avaient la meilleure espérance de gain.

En comparaison, un simple portefeuille d’investissement passif à long terme (buy-and-hold), intégrant les 12 fonds à parts égales, aurait en toute logique obtenu la moyenne de l’ensemble de leurs performances, soit 14,14 %.

Par rapport à la stratégie similaire sur ETF, le fait de se positionner sur des fonds actifs sectoriels, plus volatils, a eu pour effet d’augmenter la performance globale du portefeuille, au prix d’une volatilité bien plus forte.

Dans une optique de pure performance, nous avons aussi étudié la performance obtenue par une stratégie de suivi de tendance, non pas en sélectionnant les 3 meilleurs fonds, mais uniquement le meilleur (et toujours avec un Momentum sur 3-6-10 mois).

Le portefeuille est alors constamment positionné à 100% sur un seul fonds. Ce n’est pas forcément une chose à faire, car pour préserver la solidité et la robustesse d’une stratégie sur le long terme, il faut un minimum de diversification. Il serait très risqué de tout miser sur un seul fonds, même s’il change au fil du temps.

Néanmoins, l’exemple est intellectuellement intéressant puisqu’il montre une performance décuplée. D’un rendement annuel moyen de 30,7 %, on passe à 40,8 %. Le décalage intervient lors des périodes de hausse, mais les baisses sont accentuées : la volatilité est encore plus forte, et le drawdown maximum augmente également.

Il est en fin de compte logique et cohérent que le fonds ayant la plus grande force relative soit, en moyenne, le plus performant : un actif ayant un faible Momentum a une espérance de gain inférieure à un actif ayant un Momentum fort.

Cependant, outre l’absence de sens à investir 100% de son portefeuille sur un seul fonds (particulièrement lorsqu’il s’agit d’un fonds actif), la rotation augmente avec 5 arbitrages par an en moyenne, mais cette fois sur l’ensemble du portefeuille (et non sur 1/3, pour la version avec les 3 meilleurs fonds).

Une concentration excessive du portefeuille augmente donc les risques et les frais de transaction. Sur le long terme, le jeu n’en vaut probablement pas la chandelle.

Quelles suites possibles pour cette stratégie de suivi de tendance ?

Une prochaine étape serait de poursuivre ces tests en mettant davantage de fonds actifs en concurrence, et en élargissant la période considérée.

Cette approche soulève toutefois plusieurs questions : que faire lorsqu’on se retrouve avec trois fonds du même secteur en portefeuille ? Ne faudrait-il pas se limiter à deux, voire à un seul fonds par secteur ?

Il serait alors possible de dresser une liste de 100 à 150 fonds, en intégrant par exemple seulement deux fonds par secteur, afin d’éviter une trop forte concentration du portefeuille.

Le cas s’est présenté récemment, avec un marché dans lequel tous les secteurs étaient en berne, sauf l’énergie qui a largement surperformé.

Une version alternative 100% ETF pourrait consister à suivre une liste de plusieurs dizaines d’ETF sectoriels ou thématiques, plus concentrés, en lieu et place des indices larges de Meb Faber. Une sélection de 50 à 100 ETF formerait un ensemble suffisamment bien diversifié pour pouvoir se positionner sur les différentes zones de croissance qui émergent au fil du temps.

D’autres idées mériteraient encore d’être développées. Certaines pourraient faire l’objet d’un prochain article, car celui-ci est déjà bien costaud !

J’espère que cette petite exploration au pays du suivi de tendance vous aura intéressé, en vous montrant les possibilités offertes par cette façon d’investir.

En matière d’investissement, aucune vérité n’est gravée dans le marbre ou intemporelle. Il y a toujours des nuances à apporter.

Par exemple, ceux qui soutiennent que le « market timing » ne fonctionne pas n’ont probablement pas suffisamment approfondi leur réflexion (ou du moins, pas dans la bonne direction, celle du suivi de tendance). Ou bien, ils se contentent de répéter sans réfléchir ce qu’ils ont lu : un biais moutonnier déjà vu en investissement.