Bien que les fonds communs de placement et les fonds spéculatifs puissent être analysés à l'aide de paramètres et de processus très similaires, les fonds spéculatifs nécessitent un niveau de profondeur supplémentaire pour répondre à leur niveau de complexité et à leurs rendements asymétriques attendus. Les hedge funds ne sont généralement accessibles qu'aux investisseurs accrédités car ils exigent le respect de moins de réglementations SEC que les autres fonds.
Cet article abordera certaines des mesures critiques à comprendre lors de l'analyse des hedge funds, et bien qu'il y en ait beaucoup d'autres à prendre en compte, celles incluses ici sont un bon point de départ pour une analyse rigoureuse de la performance des hedge funds.
Rendements absolus et relatifs
À l'instar de l'analyse de la performance des fonds communs de placement, les fonds spéculatifs doivent être évalués en termes de rendement absolu et relatif. Cependant, en raison de la variété des stratégies de hedge funds et du caractère unique de chaque hedge fund, une bonne compréhension des différents types de rendements est nécessaire pour les identifier.
Les rendements absolus donnent à l'investisseur une idée de l'endroit où classer le fonds par rapport aux types d'investissement plus traditionnels. Également appelé rendement total, le rendement absolu mesure le gain ou la perte subi par un fonds.
Par exemple, un hedge fund avec des rendements faibles et stables est probablement un meilleur substitut pour les investissements à revenu fixe que pour les actions des marchés émergents, qui pourraient être remplacés par un macro-fonds mondial à haut rendement.
Les rendements relatifs, en revanche, permettent à un investisseur de déterminer l'attractivité d'un fonds par rapport à d'autres investissements. Les comparables peuvent être d'autres hedge funds, des fonds communs de placement ou même certains indices qu'un investisseur essaie d'imiter. La clé de l'évaluation des rendements relatifs consiste à déterminer le rendement sur plusieurs périodes, comme les rendements annualisés sur un, trois et cinq ans. De plus, ces rendements doivent également être considérés par rapport au risque inhérent à chaque investissement.
La meilleure méthode pour évaluer la performance relative consiste à définir une liste de pairs, qui pourrait inclure un échantillon représentatif de fonds communs de placement, d'indices d'actions ou de titres à revenu fixe et d'autres fonds spéculatifs ayant des stratégies similaires. Un bon fonds devrait performer dans les premiers quartiles pour chaque période analysée afin de prouver efficacement sa capacité de génération d'alpha.
Mesurer le risque
Faire une analyse quantitative sans tenir compte du risque revient à traverser une rue animée avec les yeux bandés. La théorie financière de base indique que des rendements surdimensionnés ne peuvent être générés qu'en prenant des risques.Par conséquent, même si un fonds peut afficher d'excellents rendements, un investisseur doit intégrer le risque dans l'analyse pour déterminer la performance ajustée au risque du fonds et comment il se compare à d'autres investissements.
Plusieurs mesures sont utilisées pour mesurer le risque:
Écart-type
Parmi les avantages de l'utilisation de l'écart-type comme mesure du risque figurent sa facilité de calcul et la simplicité du concept de distribution normale des rendements. Malheureusement, c'est aussi la raison de sa faiblesse dans la description des risques inhérents aux hedge funds. La plupart des hedge funds n'ont pas de rendements symétriques, et la mesure de l'écart-type peut également masquer la probabilité plus élevée que prévu de pertes importantes.
Value at Risk (VaR)
La valeur à risque est une mesure de risque basée sur une combinaison de moyenne et d'écart type. Contrairement à l'écart-type, cependant, il ne décrit pas le risque en termes de volatilité, mais plutôt comme le montant le plus élevé susceptible d'être perdu avec une probabilité de cinq pour cent. Dans une distribution normale, elle est représentée par les cinq pour cent les plus à gauche des résultats probables. L'inconvénient est que le montant et la probabilité peuvent être sous-estimés en raison de l'hypothèse de rendements normalement distribués. Il doit toujours être évalué lors de l'analyse quantitative, mais un investisseur doit également prendre en compte des paramètres supplémentaires lors de l'évaluation du risque.
Asymétrie
L'asymétrie est une mesure de l'asymétrie des rendements, et l'analyse de cette métrique peut apporter un éclairage supplémentaire sur le risque d'un fonds.
La figure ci-dessous montre deux graphiques avec des moyennes et des écarts-types identiques. Le graphique de gauche est asymétrique. Cela signifie le mode moyen> médian> . Remarquez comment la queue droite est plus longue et les résultats sur la gauche sont regroupés vers le centre. Bien que ces résultats indiquent une probabilité plus élevée d'un résultat inférieur à la moyenne, ils indiquent également la probabilité, quoique faible, d'un résultat extrêmement positif, comme l'indique la longue queue du côté droit.
Asymétrie positive et asymétrie négative. Image de Julie Bang © Investopedia 2020
Une asymétrie d'environ zéro indique une distribution normale. Toute mesure d'asymétrie positive ressemblerait davantage à la distribution de gauche, tandis que l'asymétrie négative ressemble à la distribution de droite. Comme vous pouvez le voir sur les graphiques, le danger d'une distribution asymétrique négative est la probabilité d'un résultat très négatif, même si la probabilité est faible.
Kurtosis
Kurtosis est une mesure du poids combiné des queues d'une distribution par rapport au reste de la distribution.
Sur la figure 2, la distribution sur la gauche présente un kurtosis négatif, indiquant une probabilité de résultats plus faible autour de la moyenne et une probabilité plus faible de valeurs extrêmes. Un kurtosis positif, la distribution à droite, indique une probabilité plus élevée de résultats proches de la moyenne, mais aussi une probabilité plus élevée de valeurs extrêmes. Dans ce cas, les deux distributions ont également la même moyenne et l'écart-type, de sorte qu'un investisseur peut commencer à se faire une idée de l'importance d'analyser les mesures de risque supplémentaires au-delà de l'écart-type et du VAR.
Kurtosis négatif et kurtosis positif. Image de Julie Bang © Investopedia 2020
Ratio de Sharpe
Le ratio de Sharpe est l'une des mesures les plus populaires des rendements ajustés au risque utilisées par les hedge funds. Le ratio de Sharpe indique le montant du rendement supplémentaire obtenu pour chaque niveau de risque pris. Un ratio de Sharpe supérieur à 1 est bon, tandis que des ratios inférieurs à 1 peuvent être jugés en fonction de la classe d'actifs ou de la stratégie d'investissement utilisée. Dans tous les cas, les données entrant dans le calcul du ratio de Sharpe sont la moyenne, l'écart type et le taux sans risque, de sorte que les ratios de Sharpe peuvent être plus attractifs pendant les périodes de taux d'intérêt bas et moins attractifs pendant les périodes de taux d'intérêt plus élevés.
Mesurer les performances avec des ratios de référence
Pour mesurer avec précision la performance d'un fonds, il est nécessaire d'avoir un point de comparaison par rapport auquel évaluer les rendements. Ces points de comparaison sont connus sous le nom de repères.
Plusieurs mesures peuvent être appliquées pour mesurer la performance par rapport à un indice de référence. Ce sont trois courants:
Bêta
Le bêta est appelé risque systématique et est une mesure des rendements d'un fonds par rapport aux rendements d'un indice. Un marché ou un indice comparé se voit attribuer un bêta de 1. Un fonds avec un bêta de 1, 5 aura donc tendance à générer un rendement de 1, 5% pour chaque mouvement de 1% du marché / indice. Un fonds avec un bêta de 0, 5, d'autre part, aura un rendement de 0, 5% pour chaque rendement de 1% sur le marché.
Le bêta est une excellente mesure pour déterminer le degré d'exposition aux actions - à une classe d'actifs particulière - qu'un fonds a et permet à un investisseur de déterminer si et / ou quelle grande allocation à un fonds est justifiée. Le bêta peut être mesuré par rapport à n'importe quel indice de référence, y compris les indices d'actions, de titres à revenu fixe ou de fonds spéculatifs, pour révéler la sensibilité d'un fonds aux mouvements de l'indice particulier. La plupart des hedge funds calculent le bêta par rapport à l'indice S&P 500, car ils vendent leurs rendements en fonction de leur insensibilité / corrélation relative au marché boursier plus large.
Corrélation
La corrélation est très similaire à la version bêta en ce sens qu'elle mesure les variations relatives des rendements. Cependant, contrairement au bêta, qui suppose que le marché stimule la performance d'un fonds dans une certaine mesure, la corrélation mesure la relation entre les rendements de deux fonds. La diversification, par exemple, repose sur le fait que les différentes classes d'actifs et stratégies d'investissement réagissent différemment aux facteurs systématiques.
La corrélation est mesurée sur une échelle de -1 à +1, où -1 indique une corrélation négative parfaite, zéro indique aucune corrélation apparente du tout et +1 indique une corrélation positive parfaite. Une parfaite corrélation négative peut être obtenue en comparant les rendements d'une position longue S&P 500 avec une position courte S&P 500. De toute évidence, pour chaque augmentation en pourcentage dans une position, il y aura une diminution en pourcentage égale dans l'autre.
La meilleure utilisation de la corrélation consiste à comparer la corrélation de chaque fonds d'un portefeuille avec chacun des autres fonds de ce portefeuille. Plus la corrélation de ces fonds entre eux est faible, plus le portefeuille est susceptible d'être bien diversifié. Cependant, un investisseur doit se méfier d'une trop grande diversification, car les rendements peuvent être considérablement réduits.
Alpha
De nombreux investisseurs supposent que l'alpha est la différence entre le rendement du fonds et le rendement de référence, mais alpha considère en fait la différence de rendement par rapport au montant du risque pris. En d'autres termes, si les rendements sont supérieurs de 25% à l'indice de référence, mais que le risque pris était supérieur de 40% à l'indice de référence, l'alpha serait en fait négatif.
Étant donné que c'est ce que la plupart des gestionnaires de fonds spéculatifs prétendent ajouter aux rendements, il est important de comprendre comment l'analyser.
Alpha est calculé à l'aide du modèle CAPM:
La ERi = Rf + βi × (ERm −Rf) où: ERi = Rendement attendu de l'investissement Rf = Taux sans risqueβi = Bêta de l'investissement ERm = Rendement attendu du marché
Pour calculer si un gestionnaire de fonds de couverture a ajouté de l'alpha en fonction du risque pris, un investisseur peut simplement substituer le bêta du fonds de couverture dans l'équation ci-dessus, ce qui entraînerait un rendement attendu sur la performance du fonds de couverture. Si les rendements réels dépassent le rendement attendu, le gestionnaire de hedge funds a ajouté de l'alpha en fonction du risque pris. Si le rendement réel est inférieur au rendement attendu, le gestionnaire de fonds de couverture n'a pas ajouté d'alpha en fonction du risque pris, même si les rendements réels peuvent avoir été supérieurs à l'indice de référence pertinent. Les investisseurs devraient vouloir des gestionnaires de fonds spéculatifs qui ajoutent de l'alpha aux rendements avec le risque qu'ils prennent et qui ne génèrent pas de rendements simplement en prenant des risques supplémentaires.
The Bottom Line
La réalisation d'analyses quantitatives sur les hedge funds peut être très longue et difficile. Cependant, cet article a fourni une brève description des mesures supplémentaires qui ajoutent des informations précieuses à l'analyse. Il existe également une variété d'autres mesures qui peuvent être utilisées, et même celles discutées peuvent être plus pertinentes pour certains fonds spéculatifs et moins pertinentes pour d'autres.
Un investisseur devrait être en mesure de mieux comprendre les risques inhérents à un fonds particulier en faisant l'effort d'effectuer quelques calculs supplémentaires, dont beaucoup sont automatiquement calculés par un logiciel analytique, y compris les systèmes de fournisseurs comme Morningstar, PerTrac et Zephyr.
