Intelligence Artificielle : Détecter les petites entreprises avec un grand potentiel
Alors que les plus grandes entreprises dominent les marchés boursiers, les small caps offrent une alternative intéressante. Elles sont comparativement attractivement valorisées et offrent une gamme plus large d'opportunités d'investissement. Dans ce contexte, l'intelligence artificielle soutient l'équipe de gestion de portefeuille d'un fonds Swisscanto récemment lancé dans l'identification des gagnants de demain.
Ces dernières années, la concentration dans l'indice MSCI World a considérablement augmenté. Les États-Unis dominent l'indice avec une part de 74 %, principalement en raison de la capitalisation boursière des grandes entreprises technologiques américaines, les soi-disant « Magnificent 7 ». Le secteur des technologies de l'information est le plus grand secteur de l'indice avec 26 %, suivi par les services financiers avec 16 %.
La durabilité de cette concentration dépend de la poursuite de la rentabilité des grandes entreprises technologiques et de leur capacité à répondre aux attentes élevées en matière de bénéfices.
Small Caps : Valorisation attractive et potentiel de hausse
En revanche, les small caps sont attractivement valorisées, en partie parce qu'elles ont sous-performé par rapport aux large caps dans la plupart des régions depuis 2018, à l'exception des marchés émergents. Historiquement, les entreprises à petite capitalisation ont généré des rendements plus élevés que les entreprises à grande capitalisation au cours des 100 dernières années.
Un autre avantage des small caps par rapport aux large caps est leur diversification plus large. Avec environ 4 000 entreprises à petite capitalisation, ce segment offre un vaste univers d'opportunités d'investissement.
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MSCI Word Small Cap |
MSCI World Index |
Nombre d'actions |
3'968 |
1'395 |
Part des 10 principales actions (somme de la capitalisation boursière en %) |
2,25 |
25,4 |
Plus grande action (capitalisation boursière en %) |
Interactive Brokers (0,31) |
Apple(5,1) |
Part des États-Unis |
63 |
74 |
Plus grand secteur (capitalisation boursière en %) |
Industrie (19,7) |
IT (25,6) |
Alors que le secteur des technologies de l'information domine les large caps, il est nettement plus petit dans les small caps. En effet, les entreprises à petite capitalisation ne peuvent généralement pas financer les investissements de plusieurs milliards de dollars dans les centres de données. Au lieu de cela, les secteurs de l'industrie, des services financiers et des biens de consommation discrétionnaire sont les plus grands secteurs des small caps, ce qui conduit à une répartition sectorielle plus équilibrée.
Moins d'efficacité, mais plus d'opportunités pour la gestion active
Cependant, les small caps sont beaucoup moins couvertes par les analystes par rapport aux large caps. En moyenne, seulement huit analystes couvrent une entreprise à petite capitalisation, tandis qu'environ 20 couvrent les large caps. Notamment, Amazon, Meta et Google sont analysés par jusqu'à 72 analystes.
Cette couverture moindre peut également représenter une opportunité pour la gestion active, car il y a plus de potentiels non découverts. Historiquement, les small caps ont montré une croissance des bénéfices plus élevée et une dispersion des BPA (écart-type des bénéfices par action) plus élevée que les mid ou large caps. Cela signifie qu'il y a de plus grandes différences entre les entreprises, offrant plus d'opportunités pour la gestion active. Par conséquent, il est encore plus crucial de sélectionner les bonnes actions avec un potentiel alpha dans l'univers des small caps.
Sélection systématique et dynamique des titres par apprentissage automatique
Analyser les quelque 4 000 small caps et les sélectionner pour un fonds en fonction de divers facteurs nécessiterait une armée d'analystes. C'est là que les algorithmes d'apprentissage automatique développés par l'équipe de gestion d'actifs de la Zürcher Kantonalbank entrent en jeu. Ils « travaillent » pour le « Swisscanto (LU) Equity Fund Systematic AI Responsible Small Caps », lancé fin 2024.
Ils parcourent quotidiennement une base de données d'actions propriétaire de taille colossale, composée de 7 000 actions avec plus de 500 indicateurs collectés sur une période de 25 ans. La taille même de la base de données d'actions est un terrain d'entraînement idéal pour les algorithmes. Ils apprennent de manière autonome à partir des données et découvrent des corrélations jusqu'alors cachées entre les données financières et les rendements futurs des actions, visant à identifier les actions les plus lucratives – le tout sans émotions humaines.
Caractéristiques de l'approche d'apprentissage automatique (non exhaustive) :
- Reconnaissance de motifs : L'IA aide à découvrir des corrélations cachées entre les indicateurs des entreprises et les rendements futurs.
- Rationnel : L'IA est exempte d'émotions humaines et de biais qui peuvent conduire à des décisions irrationnelles.
- Prise de décision rapide : L'IA peut analyser de grandes quantités de données en peu de temps, ce qui serait ingérable pour les humains. Les résultats servent de base à la sélection des titres.
- Dynamique : L'IA apprend de manière autonome et s'adapte dynamiquement aux conditions changeantes du marché. En conséquence, les tendances, les opportunités et les risques peuvent être identifiés tôt.
- Mémoire parfaite : L'algorithme d'IA que nous avons conçu accède aux données des entreprises des 25 dernières années et apprend continuellement des événements les plus récents.
- Gestion des risques : L'IA surveille les risques et peut identifier les actions à haut risque. Objectif : réduction des pertes.
- Efficace : L'IA peut faire des prévisions quotidiennes pour des milliers d'actions sans avoir besoin d'équipes de recherche.
- Non corrélée : Les prévisions d'actions basées sur l'IA diffèrent des prévisions humaines et peuvent donc être un complément précieux aux approches d'investissement classiques.
Approche d'investissement : Dynamique et basée sur les données
Les investissements dans notre processus d'investissement systématique sont réalisés selon les critères de durabilité « Responsible » mis en œuvre par l'équipe de gestion d'actifs de la Zürcher Kantonalbank. La construction de portefeuille suivante, composée de 100 à 200 titres, est structurée pour maximiser le rendement attendu tout en contrôlant systématiquement les risques. Le processus est accompagné d'une gestion continue des risques et de la qualité à plusieurs niveaux.
Contrôle des risques et durabilité
Les risques non souhaités sont évités en limitant les paris sur les titres individuels ainsi que sur les secteurs et les régions. La gestion de l'erreur de suivi ex-ante et la limitation du turnover, ainsi que la prise en compte des coûts de transaction spécifiques aux actions, sont d'autres mesures de contrôle des risques.
En plus de l'intégration ESG, la gestion active, les « exclusions responsables » et la poursuite d'un ambitieux chemin de réduction de <2 degrés en ligne avec l'Accord de Paris sont appliqués. Le « Swisscanto (LU) Equity Fund Systematic AI Responsible Small Caps » est classé comme un fonds SFDR 8.
Que sont les Small Caps ?
« Small Caps » signifie « Small Capitalization ». Ce terme désigne les entreprises ayant une capitalisation boursière relativement petite. La capitalisation boursière d'une entreprise est calculée en multipliant le cours actuel de l'action par le nombre d'actions en circulation. Les entreprises sont généralement classées en Small ou Large Caps en fonction de leur capitalisation boursière. Par exemple, le fournisseur d'indices MSCI classe les 70 % des entreprises ayant la plus grande capitalisation boursière comme des Large Caps. Les 15 % suivants sont classés comme des Mid Caps, et les 14 % suivants sont considérés comme des Small Caps.
Conclusion : utiliser l'intelligence artificielle pour trouver des small caps
- Les small caps ont un potentiel de rattrapage par rapport aux large caps.
- Historiquement, les small caps ont montré une croissance des bénéfices plus élevée et une dispersion du BPA plus importante que les mid et large caps.
- L'intelligence artificielle peut aider à trouver des small caps avec un potentiel alpha attractif.
Mentions légales relatives aux informations sur les placements
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