Julien : Je pense qu'il n'y a rien de plus complexe que les êtres humains à la base, donc il n'y a rien de plus « boîte noire », disons, qu'un être humain qui choisit des actions, à mon avis...
Samuel : Bonjour à tous, bienvenue sur Balado Points de vue des gestionnaires de portefeuille. Je suis rejoint aujourd'hui par Jull'IAn Palardy, chef de l'investissement quantitatif, et Laurie-Anne Davison, responsable de l'investissement passif. Je m'appelle Samuel Carrière et je suis gestionnaire de portefeuille de clients actions. Aujourd'hui, j'ai décidé de sortir deux quants de leurs bureaux pour discuter de tout ce que nous observons en termes d'améliorations en L'IA et de son impact sur l'investissement actuel.
Je suis heureux que vous vous joigniez à nous aujourd'hui pour répondre à une question importante. Que se passe-t-il lorsque chaque investisseur a une L'IA? Les humains sont-ils encore nécessaires dans la boucle d'investissement, ou les machines et l'L'IA vont-elles remplacer l'investissement?
Julien : Mon point de vue, c'est que tout le monde ayant une L'IA, c'est d'abord un coût pour l'L'IA, non? Ce n'est pas gratuit. Oui, il y a d'énormes besoins en calcul pour faire ça. Donc. Et après ça, tu combines ça avec le fait que dans le domaine quantitatif, il faut d'énormes quantités de données, donc ce coût explose encore plus. Donc, ce n'est pas à la portée de tout le monde de faire ça.
Donc, il faut à la fois la puissance de calcul, les bonnes données, et après ça, il faut aussi de l'expertise. Donc, ce n'est pas parce que vous avez l'L'IA que vous n'avez pas besoin, comme les scientifiques et les ingénieurs en apprentissage automatique, mais tout ce que fait l'équipe de données pour ingérer ces données quotidiennement. Il y aura donc certains types d'emplois qui seront peut-être moins nécessaires pour gérer l'argent, mais il y aura d'autres types d'emplois qui deviendront plus critiques.
Et dans le processus de gestion de l'argent, je pense que ça va juste déplacer la demande vers certains ensembles de compétences. Mais au bout du compte, il y a quand même un coût. Même si l'L'IA est là, ce n'est pas comme si le coût de gestion de l'argent avec des stratégies quantitatives allait en fait tomber à zéro. Tu sais, à part l'échelle, je ne vois pas ce qui pourrait vraiment faire baisser ce coût à des niveaux plus bas.
Il faut essentiellement dépenser des sommes assez importantes pour démarrer. Et après cela, à mesure que vous faites évoluer l'équipe ou l'AUM, le coût marginal diminue, mais le coût de démarrage est en fait assez significatif. Vous avez besoin des bonnes données, des bonnes personnes, de la bonne infrastructure aussi.
Samuel : Oui, je pense que c'est un bon point. Et quand je suis chez des clients, la principale discussion que nous avons maintenant est que l'L'IA et l'apprentissage automatique sont quelque chose de nouveau et je pense que c'est une idée fausse. Nous faisons de l'apprentissage automatique dans nos processus d'investissement et dans le monde quantitatif depuis un bon moment. Ce qui a vraiment changé ces dernières années, c'est la quantité massive de calcul que nous pouvons utiliser pour vraiment améliorer ces modèles.
Et avec l'arrivée du LLM et de l'L'IA agentique, cela accélère vraiment le côté recherche quantitative. Parce que quand on pense à la recherche quantitative, les chercheurs quantitatifs regardent des modèles ou des modèles de risque, des modèles alpha. Mais ensuite, quand on a l'L'IA agentique qui entre en jeu, on peut vraiment accélérer les projets en cours.
Samuel : Donc, je ne sais pas si tu veux en dire un peu là-dessus.
Julien : Oui, donc on a vu ça ces dernières années. Mais peut-être pour revenir à votre commentaire précédent sur le fait que nous faisons de l'L'IA depuis longtemps, oui. Mais je ne veux pas que cela soit réductionniste en termes d'impact de ce que nous avons vu ces dernières années, non plus que ce que nous faisions il y a 20 ans, qui n'a rien à voir avec ce que nous voyons aujourd'hui et que cet espace était des statistiques de base que nous appliquions essentiellement à de grandes quantités de données, et maintenant ce sont littéralement des processus entiers qui peuvent être largement automatisés.
Julien : Ce n'est pas seulement construire des modèles; il s'agit de nettoyer les données. Il faut aussi déterminer quelles sont les meilleures approches pour faire certaines choses. Pour mettre en œuvre. Une base de données, par exemple, quelle est la meilleure façon de construire certains modèles, automatiser le processus de construction et de test de ces modèles, les documenter. Donc, il y a beaucoup de choses auxquelles nous n'aurions jamais pu penser de façon systématique et automatisée à l'époque.
Maintenant, nous pouvons le faire, et tout ça... Nous avons vu une accélération dans la façon dont l'équipe peut fonctionner. Donc, nous avons été assez limités en termes de ressources et de la façon dont, disons, les choses que nous pouvons accomplir avec un nombre limité de personnes. Disons, les grands modèles de langage qui ont été intégrés à nos processus pour construire des modèles statistiques, alors que cela s'est considérablement accéléré.
Julien : Par exemple, on a un gars dans l'équipe qui a construit un tableau de bord ce week-end, comme ça remplace... Je ne vais pas nommer le fournisseur précédent, mais ces gars-là vont probablement être en faillite ou au moins avec nous. Donc, littéralement, ça aurait pris probablement des mois à construire. Quand j'ai commencé il y a 20 ans.
Donc, il y a clairement un impact. C'est dans des domaines différents de ce que nous avions avant. Les modèles que nous appliquons essentiellement au quotidien pour prévoir les rendements boursiers ou le risque. Ils ont aussi évolué. Mais je pense que c'est un test des modèles et leur construction qui s'est accéléré grâce aux nouveaux modèles, disons les LLM qui nous sont disponibles, ainsi qu'à l'accélération du codage.
Samuel : Oui, je pense que c'est un bon point parce que quand on pense à l'impact de l'L'IA sur l'investissement. Une autre idée fausse que j'ai, du moins, c'est que l'utilisation de l'L'IA est très différente de la mise en œuvre ou de la mise en œuvre du modèle. N'est-ce pas? Et Laurie-Anne, je pense que c'est vraiment ce que fait votre équipe en gestion d'actifs : vous mettez en place des modèles sur le marché. Et pourriez-vous nous dire un peu comment tout ce processus se déroule?
Laurie-Anne : Bien sûr. Je serais heureuse aussi. Donc, en ce qui concerne les portefeuilles de modèles développés par l'équipe quantitative, pour nous, d'un point de vue passif, cela fonctionne vraiment comme un indice de référence que nous gérons. Il a beaucoup des mêmes caractéristiques qu'un indice de référence. Nous avons les poids cibles des constituants. Il est rééquilibré selon une cadence spécifiée, que ce soit trimestriel ou mensuel, et nous rééquilibrons le portefeuille ou le FNB dans lequel un client est investi, parallèlement au rééquilibrage du modèle ou de l'indice de référence.
Et ensuite, nous gérons les flux qui arrivent au jour le jour. Vous savez, du point de vue du PM passif, nous gérons aussi des choses comme les actions d'entreprise, le trading et d'autres aspects qui impactent vraiment la performance de l'indice de référence et notre capacité à suivre le modèle aussi étroitement que possible.
Julien : Peut-être que la façon dont Laurie-Anne en parle semble très simple, mais une fois que tu multiplies ça par des dizaines, peut-être éventuellement des centaines de fonds et d'énormes quantités d'actifs sous administration, ce travail devient très rapidement complexe, comme un petit grain de sable dans la machine qui peut tout faire dérailler. Donc, son équipe gère en fait une charge de travail folle extrêmement bien.
Samuel : Et je pense que vous avez mentionné le mot « benchmark ». Et je pense que c'est un point de discussion très important que je voulais aborder aujourd'hui : les benchmarks sont-ils toujours la meilleure solution d'investissement pour les clients? Et quand on pense à la montée de l'L'IA, si je regarde le S&P 500 au moment de l'enregistrement de ce balado, les semi-conducteurs représentaient près de 19 à 20% de l'indice, qui a augmenté de façon significative depuis même cinq ans, où l'exposition aux TI, qui peut être considérée comme plus risquée pour un investisseur, était diversifiée entre matériel, logiciel et semi-remorque.
Mais maintenant, on obtient beaucoup plus de semi-conducteurs juste dans le benchmark large du marché. Donc, je ne sais pas, Laurie-Anne, si vous pouviez aborder ce sujet et comment les profils de risque des benchmarks ont évolué au cours des cinq dernières années.
Laurie-Anne : Bien sûr. Donc, quand on pense à l'investissement passif, on pense à MSCI, S&P. Ce sont des références pondérées par capitalisation boursière. Et ce que l'investissement passif fait vraiment bien, c'est donner aux clients une large exposition au marché de façon assez rentable. Nous avons tous des avoirs diversifiés. À mesure que les leaders du marché émergent, les clients en bénéficieront grâce à cette exposition et à une exposition accrue.
Mais ce que les indices de référence de capitalisation boursière ne font pas particulièrement bien, c'est la gestion de la concentration. Et je pense que c'est ce que vous avez abordé ces dernières années. Et franchement, au-delà de cette période, nous avons vu une augmentation de la concentration vraiment portée par les noms des méga-capitalisations américaines, vraiment liés à la technologie. Donc, si nous pensons à un exemple, l'indice MSCI Global, c'est un indice diversifié.
Il couvre 23 pays développés. Il y a environ un peu moins de 1300 participations. Mais l'influence de ces méga-caps a été si significative que nous avons vu l'exposition aux États-Unis monter à 70% dans cet indice, les dix principales participations représentent 25% de l'exposition. Donc, si vous y pensez, s'il y a environ 1 280 noms, moins de 1% des noms de cet indice représentent 25% du poids de ce portefeuille.
Donc, vous savez, cela a certainement des implications pour la concentration et le risque. Et même si nous n'avons pas vraiment vu d'augmentation de la volatilité réalisée, c'est bien le contraire. Nous avons maintenant des indices de référence très sensibles aux mouvements et dans seulement quelques actions.
Samuel : Oui, définitivement. Et quelque chose dont on parle beaucoup plus souvent est un terme que j'appelle momentum thématique, c'est quand les investisseurs passent d'un thème à l'autre selon les tendances du marché. Et si on regarde ces différents thèmes au cours des trois ou quatre dernières années, je veux dire, on passait de la défense.
Nous avons même eu un rallye dans l'informatique quantique. Ensuite, c'était les semi-conducteurs. Plus récemment, nous avons l'or et l'énergie. Et quand on pense vraiment à ces ralliements thématiques, l'investissement quantitatif ou du moins l'investissement vl'IA des modèles alpha ou des solutions systématiques, a la capacité de mieux capter ces points d'inflexion sur les marchés. Il y a beaucoup plus de niveaux dispersés et diversifiés.
Et quand on regarde les données des trois et cinq dernières années en général, quand on regarde le gestionnaire médl'IAn, les gestionnaires quantitatifs ont surpassé les gestionnaires fondamentaux. Et oui, je ne sais pas si vous voulez aborder ce point ou les raisons pour lesquelles cela se produit sur le marché.
Julien : Je pense qu'il y a probablement deux facteurs en jeu ici. Il y a le fait que les modèles quantitatifs sont assez efficaces pour identifier les tendances au fur et à mesure qu'elles émergent sur un marché. Mais il y a aussi le fait que, à travers tout le spectre des gestionnaires quantitatifs, c'est là que le passif s'arrête aussi. Donc, vous allez avoir des stratégies qui sont essentiellement proches de zéro, voire même zéro erreur de suivi, comme si elles ne livraient pas exactement ce que le marché offre.
Et le marché a été difficile à battre au cours des derniers, disons, cinq ans à cause de cela, parce qu'il est difficile de suivre rapidement ces tendances. Et si vous manquez un de ces courants et que vous êtes un gestionnaire actif, cela ne reste pas exactement avec l'indice, vous allez probablement être en retard. Et quand vous imaginez l'indice, évidemment, vous allez livrer des rendements indiciels.
Mais à mesure que vous augmentez votre erreur de suivi, vous allez le faire de manière beaucoup plus contrôlée par le risque. Si vous êtes gestionnaire quantitatif, en général, alors si vous êtes gestionnaire fondamental, vous aurez des contraintes sur différentes dimensions de votre portefeuille. Et par conséquent, cela signifie que s'il y a une grande tendance qui se retrouve dans les semi-conducteurs et que vous avez des contraintes à ce sujet, alors le fait que vous soyez beaucoup plus contrôlé par le risque et votre approche pour investir et identifier les tendances sur un marché signifie aussi que vous êtes beaucoup moins susceptible de laisser beaucoup de valeur sur la table, comme beaucoup de gestionnaires fondamentaux l'ont fait ces dernières années.
Julien : Donc, je pense qu'il y a les deux facteurs en jeu ici. L'un est plutôt une question de gestion des risques et de la façon dont vous gérez votre suivi par rapport à l'indice. L'autre est l'aspect systématique de ce que nous faisons. Mais encore une fois, chacun construit sa morale différemment pour voir les différences d'un gestionnaire quant à un autre.
Samuel : Et d'après mon expérience en discutant avec les clients. Je pense qu'un point très important est de guider le client à travers le modèle et de l'aider à comprendre ce qui se passe vraiment derrière les modèles alpha et les investissements qui ont lieu, parce que quand on pense à un gestionnaire fondamental versus un gestionnaire quantitatif, beaucoup de clients sont assez à l'aise avec le choix d'actions, ou du moins vous avez une équipe responsable de choisir les actions qui vont bien ou mal, et cela finit par constituer le portefeuille.
Mais quand on pense à des modèles plus complexes ou des solutions alpha, les clients ne comprennent pas toujours ce qui motive la sélection des actions et comment ces portefeuilles se positionnent sur le marché. Alors, Julien, pourrais-tu partager un peu de ton expérience en rencontrant avec des clients et en simplifl'IAnt vraiment les choses, ou au moins discuter de la façon dont ces modèles fonctionnent?
Julien : Je peux vous dire, d'abord, qu'il y a quelque chose d'intéressant dans ce que vous avez dit. Je pense qu'il n'y a rien de plus complexe que les êtres humains en premier lieu. Donc, un sélectionneur d'actions vous donnera un choix d'action un jour puis un autre, avec exactement les mêmes conditions de marché, les mêmes conditions économiques, peut-être que ce choix sera complètement différent juste selon leur humeur.
Donc, il y a eu beaucoup d'éléments qui entrent en jeu dans les décisions qu'un être humain prend. Et il n'y avait rien de plus noir, disons, qu'un être humain qui choisit des actions, à mon avis, parce qu'il va être très difficile pour une personne de vous dire exactement quel est le processus qu'elle a suivi pour aller, disons, de l'environnement qu'on voit au choix exact de l'action et à la façon exacte dont l'action va avoir dans le portefeuille, je peux en fait faire ça assez parfaitement avec un modèle quantitatif.
Donc, si je prends toutes les entrées disponibles aujourd'hui, je relance ce modèle un autre jour dans le même état. Je vais probablement être assez proche de la même vue, à moins qu'il y ait une grosse erreur quelque part qui me donne la même entrée. Vous allez obtenir la même sortie. Et en plus, je vais pouvoir retracer exactement comment cette décision a été prise.
Julien : Donc, quand on se présente devant des clients, si c'est, disons, une attribution trimestrielle ou autre, et que vous participez aussi à ces discussions, c'est assez facile d'expliquer comment on a généré la performance en fonction de nos positions ou comment on les a obtenues. Et Laurie-Anne est aussi impliquée dans certaines de ces discussions parce que son équipe gère les FNB QE au quotidien.
Donc, ils posent beaucoup de questions sur la performance des modèles et pourquoi nous sommes positionnés d'une certaine façon, et ils voient ces portefeuilles et la façon dont les modèles sont construits au quotidien et ils les gèrent. Donc, je pense qu'il y a beaucoup plus de visibilité, pas nécessairement pour le client final, mais une fois que le PM, une fois qu'un gestionnaire de portefeuille est capable de... donner un peu de transparence sur le fonctionnement du modèle, alors les choses sont beaucoup plus ouvertes que ce que les gens pensent.
C'est beaucoup moins une boîte noire que ce que les gens pourraient penser.
Samuel : Oui, absolument. Et quand on pense à notre suite de solutions qui va des stratégies orientées dividendes, des stratégies de référence larges ou même thématiques qui se concentrent uniquement sur des portefeuilles technologiques comme Laurie-Anne, je pense que la question la plus importante est de savoir comment les clients peuvent mettre cela en œuvre dans leurs portefeuilles.
Laurie-Anne : Oui, nous avons parlé de l'efficacité du passif pour obtenir une exposition sur le marché. Et cela représente pour moi une partie essentielle du portefeuille d'un client. Mais il y a des lacunes dans les parcours d'investissement, même si c'est rentable et intuitif, il y a aussi une concentration qui augmente et qui n'est pas nécessairement bien gérée par les fournisseurs de références typiques.
Et cela rend, je pense, vraiment important pour les investisseurs de diversifier cette exposition. Donc, vous pourriez avoir une exposition fondamentale aux actions du S&P 500, de l'indice mondl'IAl ou du TSX. Mais à mesure que la concentration continue d'augmenter, vous savez, il n'y a rien qui indique que cela changera de manière significative dans un avenir proche.
Je pense qu'il devient important de diversifier cette exposition aux actions ou aux titres fixes en l'éloignant de ces positions plus concentrées.
Samuel : Oui, absolument. Et quand je discute avec des clients, je les ramène toujours au profil de risque avec lequel ils sont à l'aise. Et il faut surveiller ces mêmes changements dans les indices de référence, comme vous l'avez souligné, la concentration, parce que les profils de risque et les indices larges comme le S&P 500 ou MSCI World ont beaucoup évolué au fil du temps. Mais en tant qu'investisseur, on ne les ressent pas vraiment ou on ne les voit pas vraiment, si je peux me permettre.
On se demande toujours si le produit actuel dans lequel vous investissez ou si votre portefeuille actuel correspond à votre profil de rendement risque, ou à quel risque vous voulez prendre sur le marché. Je veux rediriger la conversation vers ce que nous voyons chez les clients, spécifiquement en termes de diversification de styles. Et au cours des dernières années, nous avons entendu beaucoup de clients demander, d'accord, j'aimerais diversifier mon portefeuille incliné vers la croissance avec un portefeuille incliné vers la valeur ou au moins être bien exposé en termes de styles d'investissement.
Samuel : Mais la conversation que nous avons actuellement, c'est que les clients voudraient diversifier les processus d'investissement au sein de leurs portefeuilles, donc non seulement compter sur un gestionnaire fondamental ou concentré qui a 30 positions, ils veulent aussi être investis dans tout le secteur, où vous avez un gestionnaire de portefeuille ou une solution dans votre portefeuille, qui est une solution concentrée.
Ensuite, vous diversifiez cela avec une solution basée sur le quant, qui est plus large et moins concentrée. Alors, Julien, je voulais aborder les conversations que nous avons eues.
Julien : Oui, certainement. Donc, je pense, et je pense plus spécifiquement dans le domaine institutionnel, et peut-être qu'après ça, je transmettrai cela à Laurie-Anne parce qu'elle a probablement aussi un point de vue là-dessus dans le secteur institutionnel, je pense. Et il faut tracer une ligne ici entre, disons, la gestion passive et la gestion passive face à l'indice pondéré par capitalisation, parce qu'il y a plein d'options en dehors des indices pondérés par capitalisation.
Et je pense qu'on observe une croissance décente là-bas. Mais aussi, parmi les clients à qui on a parlé, il semble qu'il y ait vraiment deux camps. Il y aura ceux qui traînent essentiellement l'indice. Ils disent qu'en gros, il se peut qu'un conseil d'administration ou un comité d'investissement soit imposé, une référence spécifique pour leur stratégie.
Et s'ils sous-performent cet indice, si les gestionnaires qu'ils choisissent ont sous-performé d'une certaine mesure, leur emploi sera de nouveau en péril. Et malheureusement, dans de nombreuses institutions, les décisions sont compartimentées. Il y aura des décisions de prise d'actifs qui seront prises d'une certaine façon. Et après cela, il y aura la sélection des gestionnaires qui sera faite différemment.
Et ce type de clients sera généralement extrêmement sensible à des choses comme l'erreur de suivi. Et même si le marché va être concentré, ils vont vous dire des choses comme, eh bien, si le marché est concentré, cela signifie que si vous vous écartez beaucoup de cela, il y aura un gros risque pour mon emploi, car vous pourriez sous-performer de beaucoup si ces grands noms se remontent massivement, et vous auriez un autre camp de clients qui comprennent que, sur une base absolue, c'est un vrai risque, n'est-ce pas?
Julien : Au bout du compte, vous êtes le résultat que vous visez, que vous essayez d'obtenir, afin de maximiser votre protection contre le risque à la baisse ou la sous-performance de vos passifs en tant que régime de retraite, disons. Et c'est le même type de pensée que l'on trouve aussi dans le secteur du commerce de détail, où ils sont beaucoup plus proches de l'argent de leurs clients que certaines institutions, disons.
Mais pour revenir à la question du type de discussions que nous avons avec les clients, je pense aussi du côté passif, nous constatons beaucoup de croissance des indices de référence non traditionnels qui ne sont pas pondérés par la capitalisation. Et certaines de ces préoccupations concernent aussi la concentration de l'indice. Donc, le fait que les gens s'inquiètent de la concentration n'exclut pas l'option d'utiliser une approche passive comme simplement l'utilisation de différents indices de référence.
Et peut-être que Laurie-Anne, tu pourrais en parler un peu, je pense, parce que c'est un domaine intéressant où on a aussi vu beaucoup de croissance.
Laurie-Anne : Oui, absolument. Sur une base globale, le passif, comme vous le savez, que ce soit en actions ou à revenu fixe, représente une grande partie des activités de TD Asset Management. Nous continuons de croître. Nous continuons de voir de la demande, particulièrement dans l'espace institutionnel. Vous savez, je pense que pour beaucoup de clients qui estiment que les marchés sont assez efficaces ou, comme Julien l'a mentionné, dans les périodes où les marchés sont difficiles à battre, le passif offre une façon à faible coût d'obtenir cette exposition.
Mais de plus en plus, pour reprendre le point de Jull'IAnne, nous constatons des préoccupations concernant la concentration et la question de savoir s'il s'agit d'un indice alternatif d'un fournisseur connu comme le S&P, d'un indice plafonné, par exemple, ou de quelque chose qu'ils ont davantage contribué à créer. En termes de personnalisation, nous commençons à voir plus d'intérêt de la part de nos clients institutionnels.
Julien : Et pour les solutions quantitatives, il vaut aussi la peine de mentionner qu'on a une grande variété de solutions qui gèrent différemment l'erreur de suivi, donc certaines seront plus proches de l'indice à cet endroit. Il y a eu une grande résurgence des stratégies basées sur l'indice ou de l'indexation à la fin ou à l'autre extrémité du spectre, comme des stratégies entièrement de gestion des risques et de base absolue comme les stratégies low-vol.
Et nous sommes aussi très actifs dans ce domaine. Et entre vous, vous avez des stratégies actives typiques avec un risque actif qui sont gérées à l'aide de modèles de risque ou de nos FNB de dividendes aussi dans ce domaine. Donc, vous avez un large éventail de stratégies quantitatives actives qui, tout comme vous, ont un large éventail de références contre lesquelles vous pouvez gérer.
Aussi, si tu veux gérer ton risque de concentration.
Samuel : On a vraiment l'impression que chacun a sa propre vision du marché et la montée de la personnalisation a vraiment augmenté parce que certains investisseurs ne sont pas à l'aise avec ça. Comme tu l'as souligné, Laurie, le risque de concentration que nous observons dans les indices de référence, la forte exposition aux titres en technologies de l'information. Mais au contraire, ils ne reviennent pas à d'autres solutions larges. Ils peuvent demander des solutions personnalisées basées sur leurs profils de risque-rendement ou la gestion de leurs portefeuilles.
Mais je pense que l'une des questions les plus difficiles auxquelles j'ai dû répondre face à mes clients, c'est : d'accord, vous utilisez l'L'IA, vous implémentez l'L'IA dans les portefeuilles. C'est un outil. Cela accélère la recherche. Cela ne va-t-il pas mener à un effet de surpopulation où tout le monde utilise les mêmes modèles, adapte ses propres solutions de la même façon, ce qui mène à un effet de surpopulation sur le marché?
Julien : Je dirais que ça dépend de la façon dont vous les utilisez, mais c'est une préoccupation raisonnable, je dirais. Donc, si vous lancez simplement, disons que je ne vais pas nommer des LLM spécifiques, mais si vous prenez un LLM et lui demandez de construire des modèles qui optimiseront ou maximiseront la performance, disons dans un exemple, ils finiront probablement tous avec à peu près la même chose.
D'accord. Mais je ne pense pas qu'une entreprise quantitative raisonnable ferait ça non plus. Donc, je pense que c'est la façon dont tu l'utilises. Et quelle partie de ton processus est où les choses sont probablement toutes faites différemment. Et en plus de ça, chaque firme a sa propre philosophie sur la façon de faire les choses. Et selon la façon dont tu guides tes modèles, disons que tu automatises ou que tu fais un processus d'agent, un processus de recherche, de bout en bout.
Tu devras quand même à un moment donné dicter à ces modèles quelles sont tes croyances sur la meilleure façon de construire ces modèles. C'est vraiment rare de trouver des équipes qui demandent à un modèle d'optimiser ou maximiser aveuglément la performance de quelque chose et d'échantillonner ce qui mènerait probablement à des résultats désastreux dans la vraie vie.
Donc, je ne m'inquiète pas trop d'être surchargé par l'L'IA, je dirais que c'est très similaire à ce qu'on avait à l'époque où tout le monde utilisait les mêmes méthodes statistiques, les mêmes régressions et ce genre de choses. Mais chaque gestionnaire quantitatif avait des croyances différentes sur la façon d'appliquer cela, ce qui fonctionnait ou non. C'est là que vous allez trouver une certaine différencl'IAtion en termes de résultats entre les différents gestionnaires.
Samuel : Bien sûr. Et je pense que le quantitatif n'est pas tout construit de la même façon. C'est de plus en plus populaire dans la réflexion sur les solutions d'investissement quantitatif. Mais ce qui est très important, c'est la recherche derrière cela, parce que je sais qu'on entend ça souvent, mais la corrélation n'est pas la causalité et un facteur, même si cela peut consister à examiner les rapports de résultats et à essayer de trouver des inférences même entre un appel d'entreprise avec la direction, la façon dont ils se positionnent, comment ils parlent, et essayer de construire cela comme un facteur investissable qui pourrait ne pas être persistant dans le temps.
Et c'est vraiment là que je dirais qu'il faut faire une recherche approfondie pour construire un produit ou un processus persistant dans le temps.
Julien : Je dirais que c'est de la recherche, mais c'est aussi que si vous avez juste de bons chercheurs, ça n'ira pas assez loin. Oui, il faut aussi continuer à explorer de nouvelles sources de données. Il faut évidemment la puissance de calcul qui vient avec l'espace de stockage qui vient avec ça. Donc, il faut la bonne infrastructure, les bons outils en place.
Julien : Donc, il y a pas mal de facteurs qui entrent en jeu. Et cela signifie que ce n'est pas seulement, disons, la recherche académique qui mènerait à la génération d'alpha. Je dirais que ça va un peu au-delà de ça. C'est une machine. Comme le quant est vraiment une entreprise, un peu comme le passif aussi. Une fois la configuration en place, ça devient une machine hautement évolutive.
Samuel : Et Laurie-Anne, pouvez-vous partager un peu de votre point de vue lors de la mise en œuvre des portefeuilles? J'ai, j'ai lu des articles disant qu'il est possible que l'L'IA remplace complètement un desk de trading, n'est-ce pas? Il se pourrait ou du moins a été visé que la finance serait l'un des secteurs où je pourrais avoir plus d'opportunités ou de remplaçant.
Donc, vous pourriez couvrir les impacts de l'L'IA et pourquoi et pourquoi pas, et remplacer, vous savez, un bureau d'investissement passif, par exemple.
Laurie-Anne : Bien sûr. Donc, vous savez, faire partie de l'équipe quant, faire partie de l'équipe systématique plus large de TDAM, disons que nous étions déjà très automatisés où nous pouvions être quand nous pouvions le faire efficacement, vous savez, à plus long terme. Est-ce que l'L'IA remplacera-t-elle les personnes sur le bureau? Probablement, mais je dirais qu'à ce stade, nous sommes encore assez loin de ça.
Je veux dire, aussi utile que cela ait été dans certains aspects de notre travail, pour gagner du temps et nous aider à gagner encore plus d'échelle. Ce n'est pas assez précis ou assez sophistiqué pour traiter les problèmes que nous rencontrons au quotidien, que ce soit la fiscalité de garde, les fusions et acquisitions. Il y a en fait beaucoup de bruit qui accompagne la gestion d'un portefeuille à un indice.
Un indice, quand on y pense, est très théorique. L'implémentation comporte beaucoup de bruit, y compris les frais et l'exécution. Donc, je pense qu'il a certainement la capacité de continuer à évoluer, de devenir de plus en plus automatisé. Mais là où nous en sommes actuellement, où nous en profitons, quand nous le pouvons, ce qui est franchement assez considérable, nous sommes capables d'en faire plus et d'obtenir plus d'échelle qu'auparavant.
Mais je pense que l'endroit où il remplace en grande partie les gestionnaires de portefeuille humains est encore loin.
Julien : Et j'ajouterais à cela qu'un grand modèle de langage n'aura jamais peur de perdre un emploi à cause d'une grosse erreur. Alors que Laurie-Anne ou les gens de notre équipe le font malheureusement. Mais le concept de propriété, au bout du compte, est vraiment important. Quand vous gérez vos portefeuilles, vous êtes un fiducl'IAire ou vous devez vous assurer de ne pas faire d'erreurs et d'environnements vraiment incertains.
Alors, Laurie-Anne parle du bruit. Nous avons tellement d'entrées de données malheureusement peu fl'IAbles. Dans un monde idéal, elles le seraient probablement, mais dans la vraie vie, ce ne sont pas le cas. Donc, si vous vous appuyez sur un grand modèle de langage comme celui-ci et demandez de gérer automatiquement les portefeuilles, je peux vous garantir qu'il y aura de grosses erreurs et qu'il y aura, désolé, je n'aurais pas dû faire ça, mais c'est trop tard, vous savez?
Julien : Malheureusement, ce ne sera pas Open A.I. qui va rembourser nos clients. Exact. Si quelque chose tourne mal, ce sera TDAM.
Samuel : Alors, c'est un bon point. Et quand je pense à nos solutions quantitatives, j'utilise toujours le mot « construites exprès » parce qu'on pourrait construire des solutions quantitatives dans n'importe quel segment de marché, par exemple, les actions mondl'IAles, les actions canadiennes. Mais tout ne fonctionne pas au même endroit. Et la façon dont nous pensons notre marché, quand nous faisons nos propres recherches, c'est que nous voulons lancer des solutions qui fonctionnent dans ce marché spécifique.
Et je pense que je veux souligner le succès que nous avons eu avec les stratégies de dividende Q, parce que c'était un exemple, surtout au Canada, où les stratégies systématiques, c'est plus difficile, je dirais, et il y a moins de titres, moins de données. Mais quand nous avons fait notre approche, quand nous avons pensé que le marché s'exposait à des entreprises de qualité axées sur le dividende était la voie à suivre, et cela a persisté à travers le temps.
Samuel : Donc, je ne sais pas si vous voulez partager un peu comment nous avons pensé au marché canadien, par exemple, par rapport au marché américain.
Julien : Oui, je pense que vous avez souligné quelques points intéressants. Le fait que ce soit un marché restreint, moins liquide dans certains domaines sur lesquels on ne peut pas compter... Ce ne sera pas aussi facile à mettre en œuvre sur le marché canadien qu'aux États-Unis, par exemple. Mais il y a des implications quand on construit le modèle quantitatif, comme on a le dernier souffle dans nos bases de données, plus de 600 facteurs que nous examinons.
Donc, on ne peut pas estimer de façon fl'IAble que le rendement de ces facteurs ou sélectionner ces facteurs quand il y a moins d'actions est alors des facteurs. À un moment donné, il y a une limite que vous atteignez quand il s'agit de construire ces modèles. Nous avons donc décidé d'adopter une limite d'approche simple. C'était essentiellement une stratégie de dividendes très limitée dans l'univers du dividende, en se concentrant sur des facteurs de qualité qui vous aident à choisir des actions qui continueront à faire croître leur dividende et à éviter celles qui les réduiront à l'avenir.
Et c'est un modèle assez simpliste, mais, vous savez, comme on dit, même si c'est simple, s'il n'est pas brisé, alors, vous savez, ne jouez pas trop avec ça ou n'écrivez pas pour complexifier les choses au-delà de ce qu'elles devraient être en termes de complexité. Alors, nous avons décidé d'adopter une approche comme celle-ci. Et il s'avère que cette même approche fonctionne très bien aussi dans l'espace international.
Donc, le marché américain est très concentré. Le Canada est concentré pour différentes raisons. Ce n'est pas nécessairement sous des noms spécifiques, ce sera plutôt au niveau des secteurs. Mais une fois que vous restreignez ces secteurs, vous avez en fait pas mal de marge pour ajouter de la valeur en choisissant des actions, en surpondérant ou sous-pondérant certaines actions dans l'espace international, il y a même encore plus d'étendue pour mettre cela en œuvre.
Et c'est vraiment aux États-Unis, les stratégies de dividende ont été un peu plus difficiles pour ce type de stratégies ces dernières années. Comme la plupart des gens le savent à l'international, nous n'avons pas vu que ces stratégies de dividende aient apporté une valeur massive ces dernières années et l'équipe de Laurie-Anne va en fait les mettre en œuvre ou les lancer, je suppose, en septembre.
Julien : Donc peut-être que je ne sais pas si tu as aussi des commentaires à ce sujet.
Laurie-Anne : Non, je suis d'accord. Eh bien, nous allons le mettre en œuvre comme pour les autres FNB axés sur le dividende. Donc, nous continuons de voir beaucoup de demande des investisseurs et certainement une performance solide. Cela a été en fait un véritable succès pour notre équipe quant et notre équipe passive en général.
Samuel : Oui, c'est un excellent point. Et quand je répète, c'est exactement ce que vous mentionnez. Donc, nous avons une stratégie américaine pour les petites et moyennes capitalisations et ce marché est complètement différent. Maintenant, vous avez mille actions et cet univers, et elles ont beaucoup de dispersion des données entre elles. Donc, pour ce marché spécifique, nous utilisons toutes nos capacités d'apprentissage automatique, des modèles alpha, afin de trouver les subtilités entre ces titres.
Et pour le Canada, sur les marchés internationaux, nous utiliserons des modèles plus simples ciblant des stratégies axées sur les dividendes, car les titres ont moins de dispersion en termes de données qu'ils ont entre eux. Donc, je pense que c'était une excellente conversation, et nous voulons vraiment souligner pourquoi les humains sont encore nécessaires dans la boucle d'investissement et pourquoi je pense que nous ... avons encore une certaine marge de manœuvre pour nos emplois à l'avenir.
J'espère. J'espère. Mais c'était une excellente conversation. Merci de vous joindre à moi. Et je suis sûr qu'on aura la chance de parler à l'avenir.
Julien : Merci beaucoup, Sam.
Laurie-Anne : Merci.
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