Dans un podcast organisé par l'UBP, Kier Boley, directeur des investissements chez UBP Alternative Investment Solutions, s'est entretenu avec Joseph Kelly, associé gérant chez Campbell, au sujet de deux thèmes qui animent actuellement les discussions avec les investisseurs : l'essor de l'intelligence artificielle et le défi que représente la gestion d'un environnement macroéconomique imprévisible.
Pour Campbell, gestionnaire systématique multi-stratégies entretenant une relation de longue date avec l’UBP, l’IA peut offrir de nouveaux gains d’efficacité et de nouvelles capacités de recherche, mais elle peut également entraîner une concentration excessive des expositions sur l’ensemble des marchés. Comme l’a souligné Joseph Kelly, l’IA est « manifestement le sujet du moment, voire de la décennie ». Pour un gestionnaire quantitatif, la question n’est pas seulement de savoir comment l’IA influence les cours du marché, mais aussi comment elle peut être intégrée au processus d’investissement lui-même.
Campbell a commencé à utiliser des outils d’IA en 2022, initialement pour des tâches telles que l’optimisation de la recherche et la complétion de code. Depuis lors, la société s’est orientée vers des outils de codage agentique plus avancés, notamment Claude Code. Kelly a décrit cette évolution comme le passage de simples gains d’efficacité à « l’équivalent d’un ingénieur assis à vos côtés », avec la possibilité de réduire des processus qui prenaient autrefois des mois à quelques jours ou semaines.
Il a toutefois pris soin de ne pas présenter l’IA comme un substitut au jugement d’investissement. L’un de ses arguments les plus clairs a été que « l’expérience du domaine reste essentielle ». Campbell a associé des professionnels de l’investissement expérimentés à ses initiatives en matière d’IA, notamment un membre de son comité d’investissement titulaire d’un doctorat en physique qui dirige le programme de produits dérivés de la société. Selon Kelly, cette expertise est indispensable pour rendre les résultats de l’IA exploitables.
« S’il ne fournissait pas de contexte aux résultats issus de ces efforts en matière d’IA, ceux-ci ne seraient pas corrects et nous ne pourrions pas leur faire confiance », a-t-il déclaré. L’IA peut contribuer à développer la recherche, l’ingénierie et l’analyse, mais elle ne remplace pas les personnes qui comprennent le problème à résoudre. Pour les gestionnaires systématiques, cela revêt une importance particulière. Les modèles peuvent traiter de grands volumes d’informations, mais leur conception, leur validation, les contrôles de risque et leur interprétation dépendent toujours de l’expertise humaine.
Sans lui pour replacer les résultats de ces initiatives d’IA dans leur contexte, ceux-ci ne seraient pas corrects et nous ne pourrions pas leur faire confiance
La deuxième question concernant l’IA porte sur l’impact de cette technologie sur les marchés. Kelly a fait remarquer que de nombreux investisseurs sont déjà fortement exposés à l’IA, que ce soit directement par le biais d’actions cotées et d’investissements privés, ou indirectement par le biais de stratégies et d’indices devenus plus sensibles à ce même facteur sous-jacent. Le défi réside dans le fait que même les stratégies qui ne sont pas explicitement conçues autour de l’IA peuvent finir par y être exposées.
Les investisseurs ont dû s’adapter rapidement alors que le discours du marché oscillait entre désinflation, craintes renouvelées d’inflation, évolution des anticipations de taux et risque politique. M. Boley a noté que les marchés sont passés d’une focalisation sur la déflation et la désinflation à un débat davantage axé sur l’inflation. Pour M. Kelly, il s’agit d’un environnement difficile pour les approches à stratégie unique. Une stratégie de momentum, par exemple, peut afficher de bonnes performances tant qu’une tendance persiste, mais elle peut rencontrer des difficultés lorsque des événements liés à la politique monétaire, des chocs géopolitiques ou des changements rapides dans les anticipations des investisseurs entraînent des revirements brutaux.
La réponse de Campbell consiste à diversifier ses investissements selon plusieurs axes. Kelly a décrit l’approche de la société comme « une stratégie de diversification entre les secteurs, les stratégies, la vitesse et la valeur relative ». Cela implique de combiner des modèles qui se comportent différemment selon les conditions de marché, notamment des stratégies macroéconomiques, des approches neutres par rapport au marché actions, des systèmes à court terme et des positions de valeur relative.
La vitesse est un élément important de ce cadre. Les stratégies traditionnelles de suivi de tendance fonctionnent souvent sur des horizons à moyen ou long terme, mais les marchés ont récemment évolué à un rythme plus soutenu. Les modèles à court terme peuvent être mieux placés pour réagir lorsque les marchés s’inversent rapidement ou lorsque des événements provoquent des perturbations brutales mais temporaires.
Un autre aspect de la diversification réside dans la construction du portefeuille. Dans les stratégies neutres par rapport au marché actions, par exemple, Campbell cherche à éviter une concentration excessive sur un groupe restreint de grandes valeurs technologiques. Kelly a souligné que la pondération égale des titres individuels, plutôt que l’utilisation d’une exposition pondérée en fonction de la capitalisation boursière, peut contribuer à réduire le risque de dépendance excessive vis-à-vis des plus grandes entreprises des indices américains.
La même logique s’applique à l’échelle macroéconomique. Kelly a opposé les périodes de dispersion limitée des politiques, telles que celles marquées par un assouplissement quantitatif généralisé et des taux bas ou nuls, à des contextes dans lesquels les pays sont confrontés à des dynamiques d’inflation, des politiques de taux, des expositions énergétiques et des pressions budgétaires différentes. Lorsque les orientations politiques divergent, les stratégies macroéconomiques systématiques peuvent disposer d’un éventail plus large d’opportunités à analyser et à exploiter. Les chocs politiques sont difficiles à modéliser et peuvent produire des résultats binaires. Kelly a souligné l’intérêt de disposer de nombreuses positions dans un portefeuille, plutôt que de se fier uniquement à « deux ou trois » convictions fortes. L’objectif est de lisser les résultats et de générer des rendements sur plusieurs thèmes.
La discussion a également mis en évidence les raisons pour lesquelles l’UBP a collaboré avec Campbell via sa plateforme UCITS U-Access. Cette plateforme a été conçue pour donner accès à une sélection de gestionnaires d’investissements alternatifs par le biais d’une structure UCITS, et la stratégie de Campbell apporte une approche systématique et multi-stratégies. L’IA et la volatilité macroéconomique peuvent sembler être des sujets distincts, mais elles soulèvent toutes deux des questions similaires pour les investisseurs. Où les risques se concentrent-ils ? Quelles expositions sont délibérées ? Dans quelle mesure un portefeuille dépend-il d’un seul scénario de marché ? Et à quelle vitesse un processus d’investissement peut-il réagir lorsque ce scénario évolue ?
Les commentaires de Kelly suggèrent que, pour les gestionnaires systématiques, la réponse réside dans la combinaison des nouvelles technologies et d’un jugement éclairé par l’expérience, ainsi que dans l’association d’une analyse fondée sur des modèles à une diversification entre les stratégies et les horizons temporels. L’IA pourrait devenir un outil d’investissement de plus en plus puissant, mais sa valeur dépend de la manière dont elle est utilisée, testée et interprétée. Les événements macroéconomiques pourraient continuer à générer de l’incertitude, mais ils peuvent également créer de la dispersion, et c’est précisément dans cette dispersion que les stratégies systématiques diversifiées peuvent trouver des opportunités.
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