Les performances passées ne préjugent pas des performances futures ?

Une petite réflexion sur cette mention réglementaire qui tapisse tous les reportings et site web des sociétés de gestion. Tout le monde l'utilise parce qu’il le faut mais que signifie-t-elle réellement ?

Il paraît évident que si un opcvm fait +0,5% sur un mois, cela ne signifie aucunement qu’il en fera de même sur le mois suivant.
Mais qu’en est-il d’un fonds qui depuis dix ans fait chaque mois +0,5% ? Je parie que votre réponse est évidemment : oui, il y a de grandes chances qu’il fasse +0.5% le mois suivant ou que même s’il s’en éloigne, ça ne sera pas de beaucoup. Est-ce que cela remet en cause l’énoncé réglementaire ?

Si on considère que les statistiques ont la tête dure, alors il faudra accepter que statistiquement les performances passées préjugent des performances à venir. C’est ce que font au quotidien beaucoup de gérant d’actif, de risk managers et même les régulateurs !
A titre d’exemple, les autorités obligent les sociétés de gestion à produire un indicateur de risque pour les fonds : le SRRI (Synthetic Risk & Reward Indicator) qui n’est rien d’autre qu’un calcul statistique basé sur les performances passées : il indique un niveau de volatilité ou de V@R.
La majorité des stress tests et autres réglementations telle que Solvency 2 se base également sur une vision historique des performances.

Cette schizophrénie est intéressante particulièrement dans une période où on considère que les conditions de marchés sont inédites et que les fameux « cygnes noirs » de Taleb sont devenus monnaies courantes.

Est ce que pour autant il faut dénoncer les statistiques basées sur les performances passées ? La réponse est bien évidemment non ! Elles sont un outil important qu’il faut maitriser en prenant les précautions nécessaires :

La complexité des conditions de marchés actuelles rend la lecture statistique plus complexe. Il ne suffit plus d’un chiffre (en l’occurrence la volatilité) pour appréhender le risque, il faut une lecture plus dynamique prenant en compte la temporalité, il faut des outils plus complexes qui aident à mieux lire le risque et de déceler les phases distinctes où les règles du jeu sont différentes…

Enfin, la mesure statistique ne doit pas être dissociée de la connaissance du système observé : si on change le moteur de votre 4L par un plus puissant, vous avez beau observer une vitesse maximale constante depuis des décennies, vous risquez le lendemain de finir dans un mur !
Dans le cadre des opcvms, il est très important d’avoir des hypothèses justes sur ce qu’ils sont censés contenir ou faire comme gestion. Une vraie due diligence et un suivi régulier des reportings et des prospectus sont indispensables.

Sur notre portail, nous essayons d’apporter une réponse à ces deux aspects :

• Nous venons de redéfinir la section risque des pages fonds pour y introduire de nouveaux graphes et de nouveaux outils qui permettent une lecture statistique plus riche.
• Nous collectons et nous publions des milliers de reporting, DICI et prospectus. Il suffit de s’abonner à un document pour rester informé !