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Vous pouvez battre un algorithme aujourd'hui. Et demain?

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La technologie va bouleverser la manière dont les décisions d'investissement sont prises.

Comment les décideurs en investissement devraient-ils réagir?

Cette conversation a tendance à prendre un ton émotionnel avant même qu'elle ne devienne existentielle. Par exemple, vous entendez une véritable angoisse à propos de Microsoft Office et il s’agit simplement d’une application repensée. L'innovation a cependant des effets cumulatifs et, après de nombreuses autres avancées, la prise de décision algorithmique est trop étroitement intégrée aux processus d'investissement pour être ignorée.

Cela ne veut pas dire que c’est parfait. Un des objectifs de cet essai est de vous inviter à une compétition amicale avec un algorithme conçu par Ashby Monk et ses collègues de l’Université de Stanford. .

Que vous ayez ou non l’impression de battre la machine aujourd’hui, il est utile d’avoir un plan d’action qui permettra à votre organisation de tirer pleinement parti de ses atouts natifs.

Dans notre imagination, le mot «algorithme» a tendance à évoquer des processus rapides et à enjeux élevés.

La vérité ordinaire est que le mot ne fait référence qu’à un processus ou à un ensemble de règles décrivant comment accomplir une tâche. Il n'y a pas d'horizon temporel ni d'appétit pour le risque naturellement associés.

C’est bien, car la plupart des fonds de pension publics, des fonds de dotation et des fonds souverains ne compteraient pas la rapidité ni l’agilité parmi leurs points forts.

Notre objectif ici est de souligner qu’ils n’en ont pas besoin et d’explorer ce qu’est une transformation technologique lorsque son objectif principal est de renforcer la patience consciente des risques dans les institutions susceptibles de survivre à bon nombre de leurs actifs.

Savoir qui vous êtes

De nombreuses organisations ne disposent pas de modèles ou de systèmes formalisés pour caractériser les données ou évaluer la qualité des données.

Peu importe. La concurrence persistante entre les acteurs du marché pour exploiter de nouvelles formes d’information et de données se qualifie carrément comme une course aux armements, qui peut être définie comme une situation dans laquelle les parties sont engagées dans des efforts perpétuels pour se faire mutuellement concurrence sans objectif final défini. Et ça va mieux: vous ne pouvez pas vous échapper. Il est déjà assez difficile d’atteindre la plupart des objectifs de risque et de performance actuels, mais d’autres jeux de données et techniques d’analyse associées augmentent déjà le processus de tarification dans de nombreux marchés.

Transiger sur des marchés que vous ne comprenez pas n’est pas une pratique recommandée. La crainte est que cela puisse devenir la règle pour de nombreux organismes d’investissement, à moins que ceux-ci ne développent une capacité interne d’évaluation et d’intégration de données alternatives. Comme nous le savons tous: la peur mène à la colère et constitue le chemin qui mène au côté obscur.

Une manifestation de ceci est lorsque les entités «sautent avant de regarder» et obtiennent des jeux de données sans tenir compte de la possibilité d’achat de ce qu’elles ont acheté. Cela peut conduire à des efforts mal alignés sur les capacités ou les priorités organisationnelles et offrant peu de valeur à long terme. Un mauvais achat peut également conduire à la recherche de périodes de récupération plus courtes pour compenser leurs coûts et ainsi réduire les horizons temporels des décisions prises avec eux.

Rechercher une valeur défensive et défendable

L'accès à de nouvelles données ne devrait pas être un objectif en soi. L'idée est de manifester la meilleure version possible de votre organisation.

De nombreuses grandes organisations d’investissement se heurtent à l’innovation pour le simple fait qu’elles ne sont pas d’accord interne quant à la direction à prendre. L’attrait de travailler avec des données alternatives pourrait en faire un point de convergence pour le processus d’appui à de nouvelles initiatives en interne, et les enseignements tirés des efforts déployés pour l'intégrer peuvent conduire à d'importantes innovations futures.

Le travail n’est pas nécessairement si différent de ce que vous faites déjà. Par exemple, considérons:

  • Évaluer la force du réseau professionnel et social d’un partenaire général potentiel à l’aide des données LinkedIn et des reportages sur les offres antérieures avant de s’engager dans leur fonds. Un allocateur aura probablement peu de clarté ex ante sur les entreprises en démarrage spécifiques dans lesquelles un investisseur en capital de risque investira, et aucun contrôle sur la manière dont il le fait une fois le capital donné en nantissement. La qualité des co-investisseurs potentiels du capital-risqueur peut toutefois être plus facile à discerner et servir d’indicateur du risque ultime de son portefeuille.
  • Effectuer des contrôles préalables sur les investissements directs des candidats dans les activités liées aux loisirs – par exemple, les hôtels ou les casinos – en établissant l'historique des prix et des notations en ligne des concurrents potentiels – pensez à Airbnb, TripAdvisor ou Yelp – ou une série de tarifs de billets d'avion pour cet endroit.
  • Contrôle du risque d'atteinte à la réputation des entreprises bénéficiaires en surveillant les controverses à leur sujet qui surviennent dans les publications sur les réseaux sociaux ou dans d'autres organes de presse localisés / non conventionnels.

Les outils et techniques précis pour mener à bien ces opérations de recherche ne sont peut-être pas encore clairs, mais il est à espérer que cette pratique ressemble moins à un art sombre qu’à une défense.

Il reste encore une place pour la valeur actuelle, la probabilité et le reste qui caractérise la profession d’investisseur. Les données alternatives ne font qu'ajouter de nouvelles couleurs et textures à la mosaïque d'informations que les investisseurs évaluent depuis longtemps.

Il plaide également pour un degré d'ouverture opérationnelle.

Certaines des implémentations les plus convaincantes de stratégies de données alternatives impliquent l'organisation d'investissement elle-même. Voici quelques exemples:

  • Assurez-vous que votre structure de coûts n'est pas une simple fonction de la capitalisation boursière en surveillant en permanence les contrats avec des gestionnaires d'actifs externes. Les structures de frais basées sur les actifs sous gestion (AUM) peuvent se transformer en coûts, car la croissance du solde d'un compte ne reflète pas nécessairement les compétences du gestionnaire.
  • La collation et la synthèse inventives de documents tels que les courriers électroniques, les mémos d'investissement et les contrats peuvent révéler des métadonnées précieuses avec un aperçu de la communication, de la culture, de la négociation, de l'attribution de temps, des analyses comparatives et de la diligence.
  • Les organisations peuvent mapper leurs flux de connaissances internes en effectuant un suivi de la manière dont les utilisateurs internes interrogent et accèdent aux documents dans leurs bases de données. Cela permet également d'examiner les approches typiques utilisées par les analystes dans la résolution de problèmes. Une visibilité plus fine de ces activités peut non seulement révéler des domaines à améliorer, mais également aider à mieux identifier les meilleures pratiques.

Tout le monde est confronté à la concurrence technologique.

Stratégiquement, cela signifie que les organismes d’investissement peuvent investir dans des sources locales de levier technologique, et ils devraient le faire. Si ce n’est pas le cas, la décision devrait être prise après une analyse approfondie des compromis à long terme pour l’organisation.

À partir de ces sièges, il est difficile d’imaginer un cas gagnant contre elle. Les données constituent peut-être déjà le facteur le plus important de tout processus de prise de décision en matière d’investissement, et de nouvelles applications se multiplient chaque jour. Les risques imprévus (et parfois non identifiables) touchent encore fréquemment les portefeuilles. Les rendements non réalisés abondent.

, mais hIl y a quelques lectures supplémentaires pour vous aider à saisir l'occasion:

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Tous les messages sont l'opinion de l'auteur. En tant que tels, ils ne doivent pas être interprétés comme un conseil en investissement, et les opinions exprimées ne reflètent pas nécessairement les vues du CFA Institute ou de l’employeur de l’auteur.

Crédit image: © Getty Images / monsitj

Sloane Ortel publie, un bulletin électronique qui arrive quand on s'y attend le moins et qui a plus de sens qu'il ne le devrait. Elle a rejoint le personnel du CFA Institute en deuxième année à la Fordham University et a joué un rôle déterminant dans la croissance mondiale de Investisseur entreprenant en tant que collaborateur, curateur et commentateur au cours des huit années suivantes.

Ashby Monk est directrice et directrice de la recherche du Stanford Global Projects Center. Son programme de recherche est axé sur l'innovation en matière d'investissement institutionnel, notamment sur la manière dont la technologie modifiera le mode de fonctionnement des investisseurs à long terme. Il est également cofondateur et président de Long Game Savings, Inc., une société basée à San Francisco qui cherche à utiliser des incitations à court terme et de nouvelles technologies pour réutiliser les habitudes destructrices des individus dans des comportements d'épargne et d'investissement constructifs.

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