Publié le
27
/
05
/
2024
Découvrez les possibilités infinies de l'IA pour égaler les génies de l'investissement en value investing et maximiser vos rendements.
Lucas Irenee Lacaze
Le value investing (l’investissement par la valeur) a été popularisé par l'investisseur légendaire Warren Buffett. Il a développé une approche en value investing : à savoir acheter des actions décotées mais dont la valeur intrinsèque et le potentiel de hausse restent très élevées. Cette méthode a propulsé Warren Buffett au rang d’homme le plus riche du monde. Pour développer cette mécanique diabolique, Warren Buffett dispose d’une arme secrète : son talent imparable pour lire 800 pages par jour et emmagasiner les informations. Ainsi, il a pu passer en revue des centaines, des milliers de rapports et de bilans d'entreprises. Et à 94 ans, son principal regret demeure de ne pas savoir lire encore plus vite ! Mais, de nos jours, l'intelligence artificielle ouvre des possibilités énormes pour analyser et digérer des montagnes de bilans de sociétés. Ce qui confère un avantage indéniable aux investisseurs en quête de rendements solides et de sécurité supplémentaire. C'est dans cette optique que nous avons développé et testé notre prototype de logiciel qui vise à détecter les meilleures opportunités d’investissements offertes par le marché en temps réel.
Avant de vous présenter le fonctionnement du prototype, laissez-moi mettre en avant les grands principes du value investing. Il s’agit d’une stratégie consistant à sélectionner des actions qui se négocient en dessous de leur valeur intrinsèque ou la valeur comptable, ou encore de la fair value. Cette approche tranche avec les approches populaires au travers de l’analyse graphique. Cette dernière s’appuie sur les évolutions de courbes à court terme pour prédire les hausses ou les baisses dans les heures ou les jours qui suivent. Les robots boursiers échangent de grandes quantités d’actions sur des anticipations d’évolution à très court terme. L’approche par l’analyse de la valeur, reste une approche à long terme c’est-à-dire sur plusieurs mois ou années. Un exemple emblématique est celui de Warren Buffet qui détient des actions Coca Cola depuis 1987. Aujourd’hui son rendement sur cette société est considérable : il frôle les 100% par an. C’est-à-dire qu’il perçoit chaque année des dividendes du même ordre de grandeur que les sommes qu’il a investies au départ. Sans compter la progression régulière de l’action qui se rajoute aux dividendes. Preuve si nécessaire de la puissance à long terme du value investing. Enfin, cette mécanique offre une marge de sécurité dans la mesure, où l’achat s’effectue à un moment où l’action est décotée. Vous comprenez pourquoi, nous étions curieux de tester le modèle grandeur nature ?
Maintenant, l’intelligence artificielle (IA) apporte des avancées incroyables. L’IA révolutionne l’approche Value Investing, grâce à ses capacités d’analyse colossales et à l’auto-apprentissage - le machine learning - promettant des perspectives incroyables dans un futur proche. C’est ce que nous avons voulu mettre en évidence : développer une approche systématique à grande échelle assistée par logiciel. Dans cet article, nous allons vous présenter le principe et le développement du prototype de logiciel de value investing en cinq étapes clés :
En parallèle, nous souhaitions utiliser le machine learnng pour définir quels chiffres fondamentaux deviendraient les plus pertinents sur le long terme. Et un autre axe d’avenir, consiste à prendre en compte des paramètres extrinsèques comme l’environnement économique pour 1) voir s’il est possible de mieux encadrer les points d’entrée et 2) en combien de fois, on entre sur le titre, afin de moyenner le prix de revient à la baisse. Ceci a pour but sécuriser davantage le value investing en optimisant le prix d’achat. Warren Buffet avait acheté Coca Cola sur 4 ans, entre 1987 et 1991.
Notre portefeuille est un portefeuille réel géré au cabinet via un contrat de capitalisation pour les liquidités à long terme d’une société civile. L’assureur offre un choix parmi 1000 actions. Nous avons travaillé sur ces actions. La première étape du développement de notre logiciel consiste récupérer l’ensemble des données financières des sociétés en open source via des API, autrement dit des interfaces logicielles. À partir de là, on peut extraire les données comptables et les calculer les ratios nécessaires au value investing. Le système analyse 1000 actions cotées et extrait les indicateurs financiers non exhaustifs tels que :
• Bénéfice par action (BPA)
• Ratio Cours/Bénéfice (PER)
• Ratio de Dettes
• Retour sur capitaux propres (ROE) ou capitaux investis
• Flux de trésorerie disponible (FCF)
• La croissance moyenne à long terme d’indicateurs significatifs
• …
A cette étape, le logiciel commence à réalise un premier tri, certaines valeurs ne remplissant pas les critères essentiels. Par exemple, l’absence de croissance à long terme. Ainsi, il exclue, les actions qui ne répondent pas aux fondamentaux indispensables à une valorisation à long terme de l’action. Ce processus de filtrage automatisé reste crucial pour gérer efficacement un grand nombre d'actions. Surtout si demain, on étend ce principe à des milliers ou des dizaines de milliers d’actions à travers le monde.
Une fois que nous avons récupéré les chiffres clés, et que le logiciel a effectué le premier tri. Nous devons structurer les données, ranger, classer. Aussi, l’étape suivante consiste à organiser ces données dans un format structuré. Pour faire simple, il s’agit de ranger en tableaux de type excel pour effectuer des tris, classer, selon les potentiels. Chaque ligne représente une action et les colonnes reprennent les ratios et indicateurs financiers. Cette étape préparatoire reste cruciale, car c’est à partir de là que notre modèle va travailler la donnée, va apprendre dans le temps et va pouvoir calculer le potentiel de valorisation des actions. En quelque sorte, il va pouvoir leur affecter une note liée à leur potentiel à long terme. En outre, à partir de tous les critères retenus, il nous a permis de retenir 6 à 8 indicateurs clés pour déterminer les meilleures actions. Et d’ailleurs, toute cette data permet outre le calcul des potentiels de déterminer les chiffres fondamentaux les plus impactant ? À cette étape, imaginez un tableau comme celui-ci :
Cette approche structurée permet une comparaison facile et une analyse approfondie des actions, mais aussi des indicateurs les plus pertinents. Le modèle apprenant chaque jour davantage.
Les données sont prêtes, la partie « calcul » va pouvoir commencer. Le modèle calcul pour chaque action son potentiel et prend en compte le PER. Arrêtons une seconde sur le Price Earning Ratio (PER) le bénéfice par action. Ce ratio ramène le bénéfice de la société à chaque action. Autrement dit chaque action embarque une quote-part de bénéfice. Et ce ratio est très important dans le modèle car il va dire si l’action est à un prix attractif ou pas. Indépendamment de ses fondamentaux solides. En clair, le modèle nous indique si c’est le moment ou pas d’acheter pour une action solide. Si ce n’est pas le moment, il faudra se montrer patient et attendre une prochaine opportunité. C’est d’ailleurs ce que fait Warren Buffet depuis 1965. Il achète quand les prix baissent. Il s’amuse d’ailleurs à dire que la bourse est le seul magasin qu’on quitte en courant quand c’est le moment des soldes. Mais je vais revenir un peu plus loin sur l’aspect psychologique de l’investissement en bourse.
In fine, le logiciel classe toutes les actions par potentiel de valorisation à long terme : du potentiel le plus élevé au plus petit. En parallèle, il prend en compte le Momentum. C’est-à-dire le PER suivant s’il est en zone d’achat ou pas. Pour illustrer ce que fait la machine à cette étape : elle classe les actions par potentiel, et sur la même ligne elle indique si on est en zone d’achat ou pas.
En suivant ces étapes, nous pouvons développer un prototype de logiciel d'investissement en valeur robuste qui rationalise le processus d'identification, d'analyse et de sélection des actions sous-évaluées avec un fort potentiel de croissance. Tout en considérant la fenêtre d’achat.
L’IA peut travailler « dans le noir », c’est-à-dire sans voir. Elle se contente de travailler les données. Mais pour les investisseurs, nous avons prévu un outil de visualisation ergonomique, ludique : le graphe radar. Ce type de graphique, en forme de toile d’araignée selon 6 à 8 axes : permet de visualiser tout le potentiel de chaque action.
L’IA rend un classement en tableau. Quand l’investisseur clique sur l’action, il accède à cette visualisation. Ces graphes aident à comparer plusieurs variables à la fois, offrant une image claire du potentiel de chaque action selon différents indicateurs. Plus la surface de la toile d’araignée est importante, plus l’action offre du potentiel de valorisation à long terme. Voici comment nous avons procédé :
• Tracer les indicateurs de chaque action sur un graphe radar.
• Calculer la surface couverte par chaque graphe radar.
• Éliminer les actions avec des pics pointant trop vers l'intérieur, indiquant une faiblesse critique (par exemple, trop de dettes).
Le graphe radar aide à identifier rapidement les actions avec une performance équilibrée sur tous les indicateurs clés. Une plus grande surface sur le graphe radar signifie un potentiel de performance globale plus fort.
En résumé, la surface doit être la plus grande possible et aucun point ne doit apparaître dans la zone centrale délimitée en orange sur les exemples ci-dessous :
Dans l’exemple de visualisation ci-dessus les actions Alibaba, Paypal peuvent être retenues. L’action Orange possède 3 critères fondamentaux dans la zone d’exclusion. Elle ne sera pas classée dans le tableau proposé aux investisseurs. Elle pourra être réintégrée plus tard si les paramètres s’améliorent, par exemple si son niveau de dettes diminue.
Enfin, nous classerons les actions en fonction de leur potentiel de valorisation. Ce classement prendra en compte à la fois la surface du graphe radar et l'analyse du PER. Les actions sont listées du potentiel le plus élevé au plus faible, fournissant une liste claire et priorisée pour les investisseurs.
À cette étape, l’IA a déterminé les actions aux fondamentaux solides. Mais reste maintenant à savoir, si l’action est sous cotée afin d’acheter à bon compte, sécuriser l’investissement et maximiser le potentiel de hausse. C’est là qu’entre en jeu le Ratio Cours/Bénéfice (PER). Pour faciliter la visualisation, nous définissons 3 zones : rouge (trop chère), orange (pas encore au bon prix), et vert (zone d’achat). Le logiciel positionne le curseur d’achat sur cette échelle, permettant à l’investisseur de se rassurer, en un seul coup d’œil. En utilisant ce graphe horizontal, le logiciel aide à visualiser quelles sont les actions solides et le moment d’achat. Parce que, outre le potentiel de valorisation à long terme, on sait tout de suite, si c’est le moment d’acheter. En effet acquérir une excellente action à un prix survalorisé condamne la marge (souvenez-vous de la bulle de l’internet). Par ailleurs, acheter à un prix bradé une mauvaise action assure les pertes à (presque) tous les coups. Les actions avec un PER sous le seuil de déclenchement sont sous-évaluées et offrent une forte attractivité dans la mesure où les fondamentaux sont solides (graphe en radar). Voici le processus :
• Tracer les valeurs du PER sur un axe horizontal.
• Marquer le seuil indiquant la sous-évaluation.
• Utiliser un curseur pour ajuster dynamiquement le seuil de déclenchement.
Cet outil visuel composé de la toile d’araignée et de l’échelle du PER aide les investisseurs à se rassurer en constatant rapidement quelles actions sont attractives et affichées au bon prix. Il s’agit d’un outil d’aide à la décision : de confirmation. Parce que concrètement l’IA classe par ordre préférentiel automatiquement les actions en commençant par les plus grands potentiels au meilleur prix (le plus bas).
En value investing pour minimiser le risque et maximiser le potentiel de profit à long terme. Nous adoptons une marge de sécurité. On définit des zones d’achat et le logiciel s’y tient. Dans le temps, il apprendra même a améliorer la marge de sécurité. Dans les exemples, ci-dessous une seule zone d’achat. On ne fait pas de compromis avec la marge de sécurité.
Une dernière chose sur le PER : il doit toujours être regardé en relatif par rapport à la moyenne de sa catégorie. On compare les sociétés technologiques entre elles, les financières entre elles etc. A l’heure où j’écris ces lignes le PER moyen du secteur bancaire européen s’établit à 6,4 et celui des technologiques à 26,5. Il faut donc comparer les banques à 6,4 et les valeurs technologiques à 26,5. Notre prototype compare ainsi chaque entreprise à la moyenne de son secteur. Par exemple, une banque un PER de 7 par rapport au PER technologique de 26,5, mais au-dessus de la moyenne bancaire de 6,4.
Après la description de notre prototype IA value Investing, voyons concrètement l’efficacité d’une telle approche : notre portefeuille réel. Il a été investi sur un contrat de capitalisation le 9 novembre 2021. Il y a deux ans et demi. Souvenez, à cette période, nous étions en plein boom économique grâce à l’argent massif distribué par les gouvernements suite au COVID. Mais juste avant…l’effondrement lié à l’Ukraine. Le S&P 500 chutait alors de 18% et le Nasdaq de 28%. Autrement dit notre portefeuille « Value investing » a commencé par vivre le tsunami boursier. Mais il a réussi à surnager au milieu de la panique. Il a d’abord bien résisté puis s’est fortement valorisé depuis le point bas de mai 2022. Il affiche une performance globale de 30,9% depuis le début. Il n’a baissé que de 3,6% au moment de l’invasion de l’Ukraine, puis a progressé de 35,7% depuis le point bas de mai 2022. Mais le plus important, c’est de ne pas perdre. Et la sélection par la valeur a inéluctablement limité la casse.
L’approche par la valeur ne nécessite pas de trading. Elle demande surtout de ne rien faire au quotidien. La valeur ajoutée réside dans la sélection. Ensuite la société se valorisera dans le temps indépendamment des événements économiques. En deux ans et demi, ce portefeuille n’a pas subi d’allers-retours. Pas d’achat -vente. Comme dit Warren Buffet « Buy and hold forever » : Achetez et gardez à vie ! Au moment de l’Ukraine, nous n’avons rien fait, nous avons patienté pendant que la meute paniquait. Ce qui finalement m’amène à la psychologie et à l’apport de l’IA dans ce domaine.
Peter Lynch aime à dire que la bourse c’est 10% de connaissances et 90% de tripes. Et Warren Buffet de rajouter que 95% des informations : c’est du bruit. En d’autres termes, les médias, les analystes, les traders génèrent beaucoup de bruit. Cela fait vendre des journaux et des conseils. Mais ces informations sont rarement utiles. Et c’est là que l’IA renverse le consensus. Elle apporte une force incroyable dans le processus d’investissement : la machine n’a pas d‘émotions ! Elle ne fait pas de paris, elle n’a pas d’intuitions (souvent sans fondements). Les journaux télévisés ne l’influencent pas. Son rôle se limite à l’analyse et à la recherche des valeurs. Ensuite le temps fait le reste, selon le grand principe de Charlie Munger aujourd’hui décédé et partenaire de longue date de Warren Buffett : À long terme Le prix d’une action converge vers sa valeur comptable. Autrement dit elle temps vers du tangible. Patience !
En conclusion, notre prototype IA de value investing révolutionne la manière dont les investisseurs identifient et sélectionnent les actions sous-évaluées. En intégrant une approche systématique et rigoureuse à travers cinq étapes clés, nous offrons une solution puissante, évolutive et intuitive :
1. Filtrage des actions pour extraire les indicateurs financiers essentiels.
2. Organisation structurée des données.
3. Classement par potentiel de valorisation pour prioriser les meilleurs investissements.
4. Analyse dynamique du PER pour déterminer les actions soldées.
5. Visualisation claire avec des graphes radar permettant d'identifier l’équilibre des sociétés.
Cette approche innovante ne se contente pas de simplifier le processus d'investissement, elle le transforme. En fournissant des outils visuels et des analyses approfondies, notre logiciel permet aux investisseurs de prendre des décisions limpides et stratégiques en un clin d'œil.
En suivant ces étapes, nous pouvons développer un prototype de logiciel d'investissement en valeur solide. Il rationalise le processus d'identification, d'analyse et de sélection des actions sous-évaluées avec un fort potentiel de croissance. L’outil doit encore beaucoup apprendre (machine learning). Mais il est inestimable pour les investisseurs en value investing cherchant à rationaliser les décisions et à s’extraire des effets psychologiques du marché.
La puissance des données alliée à la puissance de calcul ouvre un nouvel horizon pour le value investing. Plus besoin de se perdre dans des montagnes de chiffres ou de risquer des décisions basées sur des intuitions hasardeuses. Avec ce logiciel, l'investisseur innovant dispose d'un co-pilote numérique fiable. À chaque instant la machine est capable de proposer un tableau des actions offrant le meilleur potentiel, en fonction de la situation du moment.
Jusqu’à présent, on étudiait les fondamentaux des actions dont on avait entendu parler : dans les médias, par nos relations, etc. Aujourd’hui c’est la machine qui étudie toutes les valeurs d’un marché cible, qui les évalue et les classe. Elle peut détecter les pépites sous valorisées, permettant de maximiser les rendements dans le temps.
Autrement dit, on vivait une émotion à travers une action qui parvenait jusqu’à notre esprit. Puis, pour les plus sérieux, on tâchait de rationaliser en étudiant les fondamentaux et en vérifiant la solidité des ratios clés. Aujourd’hui, c’est carrément l’inverse. La machine rationnalise le choix des actions à chaque fois qu’on l’interroge. Et c’est l’investisseur qui choisit ou pas d’investir en fonction son appétence ou de sa vibration (émotions) pour cette action. L’IA rationalise. Et en même temps, on a inversé le processus. D’abord le rationnel puis l’émotionnel. Incroyable non ?
Ce prototype montre que le value investing est plus accessible que jamais. Le logiciel va encore beaucoup apprendre, tant il analyse de données et qu’il peut constater les résultats. Il pourra montrer la pertinence de tel critère par rapport à tel autre. Mais déjà il sait sélectionner les valeurs selon les fondamentaux que nous avons retenus. Et il sait aussi nous dire si c’est le moment d’acheter ou s’il faut attendre une baisse ! Vous savez la fameuse chute des marchés, quand les gens quittent la bourse en courant. Le moment où quelques surdoués entrent en action comme Warren Buffett. Dans cette nouvelle ère, c’est la machine IA qui nous dira quand profiter des opportunités. C’est l’heure où la technologie et la finance convergent. Soyez à l'avant-garde de cette révolution. Transformez votre stratégie d'investissement dès aujourd'hui !
Pour aller plus loin, contactez-nous (par email à irenee.31770@gmail.com). Prenez les rênes de votre avenir financier et explorez les possibilités infinies de l’IA qui s’offrent à vous.
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