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Pourquoi connaître l’avenir n’aide pas toujours à prévoir les marchés | The Economist
3/10INTRO
Même avec une connaissance parfaite des actualités économiques à venir, la plupart des investisseurs échouent à en tirer profit, car ils évaluent mal les réactions du marché et dimensionnent mal leurs positions.
POINTS CLÉS
Expérience avec les « nouvelles de demain »
Des chercheurs de Elm Wealth ont simulé un scénario d’information quasi parfaite en montrant à 120 participants les unes futures du Wall Street Journal sur 15 jours de trading entre 2008 et 2022. Les participants ont échangé actions et obligations avec un effet de levier allant jusqu’à 50x, imitant les conditions des hedge funds. Malgré cet accès à une apparente « boule de cristal », les résultats ont été faibles.
Profits minimes et pertes fréquentes
Chaque participant a commencé avec 50 $, mais le solde final moyen n’était que de 51 $. Seule environ la moitié a réalisé un profit, tandis que un sur six a tout perdu. Ces résultats suggèrent que même une information parfaite sur les événements à venir ne garantit pas des gains constants.
Les marchés réagissent aux attentes, pas seulement aux nouvelles
Une difficulté clé est que les marchés évoluent selon l’écart entre les résultats et les attentes préalables. Des données économiques solides, comme la croissance de l’emploi, peuvent déjà être intégrées dans les prix — ou même décevoir si les prévisions étaient plus élevées. Les participants ont eu du mal à intégrer cette dynamique, ne prédisant correctement la direction du marché que dans environ 51 % des cas, à peine mieux que le hasard.
Le dimensionnement des positions, principale faiblesse
L’échec le plus important ne concernait pas la direction, mais la détermination de la taille des positions. Les participants n’ont pas ajusté leurs positions selon leur niveau de confiance. Ils prenaient souvent de grosses positions à effet de levier dans l’incertitude et n’augmentaient pas leur exposition lorsque les signaux étaient forts. Ce décalage a directement conduit à de lourdes pertes et à des faillites.
L’intelligence artificielle aussi en difficulté
Les modèles d’IA ont légèrement mieux prédit la direction, avec environ 60 % de précision, mais ont montré des faiblesses similaires en gestion du risque. Comme les humains, ils n’ont pas su ajuster efficacement la taille des positions et ont parfois subi des pertes, ce qui montre que le problème dépasse la psychologie humaine.
Les traders professionnels nettement supérieurs
En revanche, cinq traders macro experts testés dans les mêmes conditions ont tous généré des profits, plus que doublant leur capital en moyenne. Leur avantage ne venait pas d’une meilleure prévision, mais d’une meilleure calibration entre taille de position et niveau de confiance. Ils choisissaient souvent de ne pas trader en cas d’incertitude et utilisaient un fort levier uniquement lorsque leur conviction était élevée.
La calibration de la confiance est essentielle
L’étude souligne que la réussite en investissement dépend moins du choix du bon actif que de la capacité à quantifier sa conviction. Savoir quand investir peu, beaucoup ou pas du tout est déterminant. Une mauvaise calibration conduit à surexposer des idées faibles et à sous-investir dans les bonnes.
Implications pour le comportement des marchés
Les résultats suggèrent que les marchés peuvent sembler irrationnels tout en offrant des opportunités de profit. Les participants peuvent gagner en anticipant la réaction du marché — même si celle-ci est erronée — plutôt qu’en prédisant uniquement les fondamentaux.
CONCLUSION
Ces résultats indiquent que le défi central de l’investissement n’est pas l’accès à l’information, mais la capacité à ajuster la taille des positions selon le niveau de confiance, une compétence qui distingue les professionnels des amateurs comme des machines.
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