- Jul 07, 2025
- Stratégie
Les tendances macroéconomiques des marchés financiers sont souvent dissimulées dans un flot massif d'informations. La Macro Strategy(MS) de HSAM s'appuie sur la technologie de traitement du langage naturel (NLP) pour construire un système d'analyse complet, allant de l'extraction d'informations à la prévision des tendances. Cette stratégie exploite une interprétation approfondie des données non structurées, telles que les textes de politique macroéconomique, les tendances sectorielles, les rapports financiers des entreprises et les changements dans la structure de l'actionnariat, afin d'identifier les tendances potentielles avant qu'elles ne se concrétisent en consensus de marché. Elle offre ainsi aux investisseurs un soutien professionnel pour saisir les opportunités de marché durables.
Cœur de la stratégie : la technologie NLP redéfinit le paradigme de l'analyse macroéconomique
La logique sous-jacente à la stratégie MS est la suivante : les tendances importantes du marché trouvent souvent leur origine dans des changements structurels liés à la politique, à l'évolution du secteur ou aux fondamentaux des entreprises, et ces changements se manifestent initialement sous forme d'informations textuelles. Le système NLP de HSAM comprend trois capacités fondamentales :
Intégration d'informations provenant de sources multiples : grâce à un système de capture de texte personnalisé, des données textuelles multidimensionnelles sont collectées en temps réel, telles que les déclarations politiques de la banque centrale, les rapports de travail du gouvernement, les livres blancs sectoriels, les notes annexes aux rapports financiers des entreprises et les annonces de changements d'actionnaires. Par exemple, lorsque le ministère des Finances d'un pays publie un document sur un plan de relance budgétaire, le système analyse automatiquement les mots-clés du document (tels que « investissement dans les infrastructures » ou « ampleur de la réduction d'impôt ») et les relie aux secteurs industriels concernés.
Analyse sémantique et logique : le modèle d'apprentissage profond est utilisé pour résoudre les ambiguïtés sémantiques et effectuer des déductions logiques. Prenons l'exemple des actualités sectorielles : lorsqu'une expression telle que « alerte de surcapacité dans un secteur donné » apparaît, le modèle combine les informations de la chaîne industrielle en amont et en aval pour déterminer l'impact et l'ampleur de cette information sur les prévisions de bénéfices des entreprises concernées, plutôt que de se contenter d'une interprétation superficielle du texte.
Cartographie des sentiments : en construisant un dictionnaire des sentiments spécifique à chaque secteur, les tendances émotionnelles du texte (telles que « positif », « prudent » ou « pessimiste ») sont converties en signaux de prévision du marché. Par exemple, lors de l'analyse de la section « Discussion de la direction » du rapport annuel d'une entreprise, si la densité des expressions optimistes est nettement supérieure au niveau historique, la stratégie la cartographiera comme un signal potentiel de révision à la hausse des prévisions de bénéfices de l'entreprise.
Exécution de la stratégie : de la conclusion à la capture des tendances du marché
La chaîne d'exécution de la stratégie MS suit un processus scientifique « décodage de l'information - vérification logique - suivi des tendances » :
Phase de décodage de l'information : le système NLP effectue la segmentation du texte original, l'annotation des parties du discours et la reconnaissance des entités, puis extrait les événements clés (tels que la date de promulgation de la politique, les objectifs de la politique sectorielle), les entités concernées (telles que les secteurs bénéficiaires, les entreprises pénalisées) et les voies de transmission (telles que « assouplissement de la politique monétaire → baisse du coût de financement des entreprises → amélioration des bénéfices »).
Phase de vérification logique : l'équipe stratégique combine les données historiques et le comportement du marché pour vérifier la pertinence de la transmission de l'information. Par exemple, lorsque le système NLP identifie l'information « renforcement des politiques de subventionnement d'un secteur donné », il retrace la durée et l'ampleur de l'impact de ce type de politique sur le cours des actions des entreprises concernées dans le contexte historique, afin de former un modèle de rendement attendu.
Phase de suivi des tendances : dès que la logique du marché correspondant aux informations textuelles commence à être validée par les données de transaction telles que le volume des transactions et les flux de capitaux (par exemple, un afflux continu de capitaux dans les secteurs bénéficiant de la politique), la stratégie lance une allocation intermarchés, construit un portefeuille de suivi des tendances à l'aide d'outils tels que les actions, les contrats à terme et les options, et ajuste les positions en fonction des mises à jour ultérieures du flux d'informations textuelles.
Valeur de la stratégie : capacité à capter les gains dans un marché en forte hausse
La valeur fondamentale de la stratégie MS réside dans sa capacité à anticiper les grandes tendances durables. Lorsque des événements tels qu'un changement de politique macroéconomique (par exemple, un changement de cycle de la politique monétaire de la Réserve fédérale américaine), une percée technologique disruptive dans un secteur (par exemple, une innovation dans le domaine des batteries pour les énergies nouvelles) ou un ajustement stratégique majeur d'une entreprise (par exemple, une fusion-acquisition internationale d'une entreprise de premier plan) se produisent, les informations correspondantes sont d'abord reflétées dans les données textuelles. La stratégie MS, qui s'appuie sur la technologie NLP, permet de constituer des positions avant que le consensus du marché ne se forme. L'expérience historique montre que ce type de marché, guidé par la logique macroéconomique, est généralement durable et a une large portée. En suivant en continu le flux d'informations textuelles, la stratégie permet d'optimiser la structure des positions à différentes étapes du marché (telles que la période d'anticipation des politiques, la période de mise en œuvre et la période de vérification des effets) et de réaliser des gains.
La stratégie macroéconomique MS de HSAM utilise la technologie NLP comme pont pour transformer les informations textuelles en décisions d'investissement exécutables, offrant ainsi aux investisseurs un outil professionnel pour traverser le bruit du marché et saisir les tendances macroéconomiques.