- Jul 08, 2025
- Stratégie
À l'ère de l'explosion de l'information, la formation et l'évolution des anticipations du marché dépendent de plus en plus de l'interprétation approfondie des données non structurées. La Macro Strategy (MS) de HSAM s'appuie sur le traitement des données non structurées pour mettre en place un système de gestion des anticipations du marché basé sur « l'exploration des informations, la modélisation des anticipations et l'alerte aux risques ». Cette stratégie dépasse les limites de l'analyse technique traditionnelle et, grâce au traitement en temps réel de données non structurées telles que les textes politiques, les actualités du secteur et l'opinion publique sur les réseaux sociaux, elle permet de saisir avec précision les changements dans les attentes du marché et de fournir aux investisseurs un soutien décisionnel macroéconomique en avance sur le marché.
Architecture des données : analyse intégrée de données non structurées provenant de multiples sources
Le principal avantage de la stratégie MS réside dans sa capacité à traiter de manière intégrée cinq grandes catégories de données non structurées :
Données issues de textes politiques : collecte en temps réel des déclarations de la banque centrale, des rapports de travail du gouvernement, des documents des ministères, etc., et évalue les changements marginaux dans l'orientation des politiques grâce à l'analyse pondérée des mots-clés (tels que la fréquence et le contexte d'apparition des termes « politique monétaire » et « relance budgétaire »). Par exemple, lorsque l'expression « expansion de la demande intérieure » dans les documents politiques trimestriels passe de « promouvoir en temps opportun » à « mettre en œuvre de manière prioritaire », la stratégie interprète cela comme un signe de réchauffement des anticipations dans le secteur de la consommation.
Données sur l'opinion publique dans le secteur : Intégration des reportages des médias spécialisés, des commentaires d'experts, des comptes rendus d'études sur la chaîne industrielle, etc. afin de construire des indicateurs non financiers de la conjoncture du secteur. Par exemple, dans le secteur des semi-conducteurs, l'analyse de la couverture médiatique de mots-clés tels que « taux d'utilisation des capacités » et « percées technologiques » permet de prévoir les points d'inflexion du cycle du secteur et de pallier le retard des indicateurs financiers traditionnels.
Données narratives des entreprises : analyse approfondie des notes annexes aux rapports financiers des entreprises, des questions-réponses sur les relations avec les investisseurs, des discours publics des dirigeants, etc. afin de détecter les premiers signes de changements fondamentaux. Lorsqu'un dirigeant d'une société cotée en bourse mentionne fréquemment « l'expansion des marchés étrangers » lors d'une tournée de présentation et fournit des détails riches, la stratégie considère cela comme un signal potentiel de transformation stratégique de l'entreprise, plutôt que comme un discours superficiel.
Données issues des réseaux sociaux : surveillance des discussions des utilisateurs sur les forums financiers et les plateformes sociales afin de construire des indicateurs du sentiment du marché. Par exemple, après la publication de certaines données macroéconomiques, analyse de la tendance émotionnelle des sujets connexes (par exemple, la proportion de commentaires « optimistes » ou « inquiets ») afin d'évaluer l'écart entre les attentes du marché et l'impact réel des données.
Données alternatives telles que les images satellites : traitement des données de télédétection par satellite, des données de transport et de logistique, etc. à l'aide de technologies de reconnaissance d'images afin de vérifier la mise en œuvre microéconomique de la logique macroéconomique. Par exemple, l'analyse des images satellites du trafic portuaire de conteneurs permet de corroborer les tendances des données d'importation et d'exportation et de renforcer la fiabilité de l'analyse macroéconomique.
Application stratégique : gestion des risques et des rendements dans un contexte d'évolution des attentes du marché
La stratégie MS transforme les données non structurées en trois grandes catégories d'aide à la décision d'investissement :
Capture des écarts par rapport aux attentes : lorsque les attentes du marché reflétées par les données non structurées (telles que l'interprétation d'une politique sur les réseaux sociaux) présentent un écart significatif par rapport au contenu réel de la politique, la stratégie identifie les opportunités d'investissement offertes par cet écart. Par exemple, après la publication d'une politique de réglementation dans un secteur donné, si les réseaux sociaux l'interprètent de manière excessive comme négative, alors que l'impact réel du texte de la politique est plutôt neutre, la stratégie positionnera les titres concernés qui ont été injustement pénalisés.
Évaluation de la pérennité des tendances : en suivant les tendances des données non structurées, la stratégie évalue la pérennité des tendances macroéconomiques. Par exemple, lors d'une hausse du secteur des énergies nouvelles, si le texte de la politique sectorielle continue d'être favorable, si les entreprises annoncent fréquemment des augmentations de production et si l'attention des réseaux sociaux reste élevée, la tendance est considérée comme pérenne ; dans le cas contraire, cela indique un risque de retournement de tendance.
Alerte sur les risques extrêmes : la stratégie identifie les risques potentiels à partir des fluctuations anormales des données non structurées. Lorsque les mentions de « prévention des risques systémiques » se multiplient soudainement dans les textes politiques de la banque centrale, que le mot-clé « incertitude » apparaît plus fréquemment dans les commentaires des experts du secteur et que des discussions alarmistes inhabituelles apparaissent sur les réseaux sociaux, la stratégie déclenche un mécanisme d'alerte au risque afin de réduire l'exposition au risque du portefeuille.
Valeur de la stratégie : capacité de fixation des prix attendus à partir de données non structurées
La compétitivité fondamentale de la stratégie MS réside dans sa capacité à cerner avec précision les attentes du marché. Dans un contexte macroéconomique complexe et changeant, où les interprétations politiques sont multiples, les prix du marché reflètent non seulement les informations connues, mais aussi les anticipations futures, et les données non structurées sont précisément un vecteur important des anticipations du marché. Par exemple, lorsqu'un plan de relance budgétaire n'a pas encore été officiellement annoncé, les discussions politiques à ce sujet ont déjà commencé à fermenter dans les médias spécialisés et sur les réseaux sociaux. En analysant ces données non structurées, la stratégie MS est capable de prédire à l'avance les anticipations du marché concernant l'ampleur de la relance et d'ajuster l'allocation d'actifs en conséquence. Cette capacité à établir des prix prévisionnels sur la base de données non structurées permet à la stratégie de se positionner avant la formation des tendances macroéconomiques, de tirer profit du consensus du marché et d'éviter les risques en cas de prévisions excessives, offrant ainsi aux investisseurs un ensemble d'outils de gestion des risques macroéconomiques adaptés à un environnement de marché complexe.