Le paradoxe du cours de l’action : Ou comment les analystes peuvent avoir à la fois tort et raison

• Les événements de marché peuvent présenter des difficultés dans le cadre des contrôles ex post et des analyses des opérations.

• La plupart des sociétés sont aux prises avec de longs flux de travail manuels dans un contexte où les erreurs peuvent coûter des millions de dollars.

• Des outils spécialisés comme la courbe d'ajustement des prix de TMX permettent aux sociétés de se concentrer sur les stratégies de génération d'alpha.

Les négociateurs qui adoptent une approche d'analyse quantitative ont besoin de renseignements précis en tout temps. Ce n'est pas seulement une préférence : c'est primordial. Étonnamment, même les plateformes de négociation les plus évoluées peuvent peiner à comprendre l'incidence des événements de marché sur l'établissement des prix. Les dividendes, les fractionnements d'actions et les fusions/acquisitions, entre autres événements, peuvent perturber les ensembles de données et, éventuellement, fausser la « performance » de la négociation.

De récentes observations formulées dans le cadre d'un webinaire de TMX Datalinx réunissant Judith Gu, chef du marché des actions et des stratégies de négociation électronique de devises à la Banque Scotia, et Armando Benitez, responsable de l'IA et directeur en chef des données et de l'analytique à BMO Marchés des capitaux, mettent en lumière les raisons pour lesquelles il est à la fois plus important et plus difficile qu'il n'y paraît de bien évaluer les événements de marché. Revenons aux notions de base concernant l'importance d'obtenir de bonnes données.

Deux scénarios et deux réponses très différentes

Même le point de données le plus simple peut exiger une analyse nuancée. Prenons l'exemple d'un titre dont l'action se négocie à 100 $ le premier jour et qui verse un dividende de 1 $ le dixième jour. Rien de plus simple, n'est-ce pas? Bien sûr, mais comme Judith Gu l'a expliqué, le traitement réservé à ce versement de 1 $ dans un ensemble de données pourrait faire la différence entre une stratégie rentable et une stratégie qui semble vouée à l'échec. Pourquoi? Examinons de plus près le problème de l'ajustement des prix.

Scénario A : le prix de référence de l'opération

Supposons que vous souhaitez calculer le cours moyen pondéré selon le volume (CMPV) afin d'évaluer la qualité d'exécution d'une opération. Si vous avez acheté l'action à 100 $ le premier jour et que la société a versé un dividende de 1 $ le dixième jour, faut-il ajuster rétroactivement le prix au premier jour à 99 $? Absolument pas, prévient Judith Gu. Si vous appliquez incorrectement cet ajustement en fonction du dividende au prix initial de l'opération au moment de calculer le CMPV, le prix de référence passe à 99 $. Votre opération semble alors pire qu'elle est. C'est un piège analytique classique : la même opération semble maintenant une mauvaise décision en raison d'un ajustement inapproprié.

Scénario B : le contrôle ex post

Envisagez maintenant un contrôle ex post visant le même titre sur une période de deux ans. Dans ce cas, si vous n'ajustez pas le prix en fonction du dividende de 1 $, votre série de rendement total sous-estimera le rendement. Il faut tenir compte du dividende pour refléter avec exactitude la croissance de l'action au fil du temps. C'est logique, non?

Quelle est la bonne approche? Eh bien, les deux approches sont bonnes. Cependant, le même ajustement de données est erroné dans un contexte, et essentiel dans l'autre. Judith Gu l'a bien dit : « Il faut y penser à deux fois avant d'appliquer les événements de marché de façon uniforme à l'ensemble du processus. Tout dépend du cas d'utilisation. »

Un défi à l'échelle du secteur : ce n'est pas seulement une question théorique

Cela peut sembler une tâche fondamentale pour les sociétés de technologie de données, mais les gestionnaires et les analystes sont confrontés à ce paradoxe au quotidien. Un sondage a été mené pendant le webinaire de TMX, et 68 % des participants ont répondu que les « processus manuels et fastidieux » constituaient leur plus gros irritant lié au traitement des événements de marché.

Le problème est géré, mais pas de façon optimale. Il s'agit du genre de goulot d'étranglement et de flux de travail manuel qui peut rapidement entraîner des erreurs opérationnelles et des incohérences entre les équipes et les stratégies. Les erreurs créent des risques.

Armando Benitez a ajouté : « Un défaut d'alignement mineur lié à un événement de marché ou à un point de données peut coûter des millions de dollars. » Les résultats du sondage et le compte rendu en direct révèlent qu'au moment où de plus en plus de sociétés adoptent des processus de négociation automatisés et des outils d'analyse évolués, le besoin de précision n'a jamais été aussi grand. Une erreur ou un ajustement de prix erroné est amplifié dans un secteur qui compose déjà avec des marges très minces et une forte concurrence.

Pourquoi cela se produit-il? L'incidence du contexte sur les données financières

Les événements de marché comme les versements de dividendes, les fractionnements d'actions et les opérations de détachement ne peuvent pas être pris en compte de la même façon dans tous les processus analytiques ou opérationnels. Dans le cas d'une analyse des coûts des opérations ou d'une analyse comparative, un ajustement de prix apporté sans discernement peut entraîner une mauvaise évaluation de la qualité d'exécution. Si l'on mesure le rendement à long terme ou qu'on procède à un contrôle ex post, le fait de ne pas faire d'ajustement peut fausser les rendements totaux réels.

C'est ce paradoxe du contexte qui rend si difficile le traitement approprié des données financières :

• Le même ajustement mathématique peut donner des résultats corrects ou totalement erronés selon le cas d'utilisation.
• Les approches universelles risquent inévitablement de produire des analyses erronées et, par conséquent, des décisions d'investissement déficientes.

Les enjeux sont élevés pour les sociétés de technologie financière ou de technologie de données. Armando Benitez a précisé que l'automatisation et la rationalisation de ces processus sont « la responsabilité non seulement des services administratifs ou technologiques, mais aussi de l'ensemble du personnel de la société ». Aucune équipe n'est à l'abri des conséquences d'une manipulation de données qui ne tient pas compte du contexte.

La solution : concentrer les ressources là où elles comptent le plus

Mais alors, comment les sociétés devraient-elles affecter leurs ressources pour relever ce défi? Judith Gu et Armando Benitez conviennent que certaines applications de données exigent un traitement à l'interne sur mesure – surtout lorsque des décisions instantanées s'imposent –, tandis que d'autres applications peuvent très bien être sous-traitées.

La création d'une série de prix ajustés historiquement pour les contrôles ex post en est un exemple. Il s'agit d'un besoin universel pour l'ensemble des gestionnaires d'actifs; certes, c'est une tâche chronophage, qui exige aussi une grande expertise technique. C'est là où une solution spécialisée comme la courbe d'ajustement des prix de TMX peut être avantageuse.

La courbe d'ajustement des prix de TMX fournit une série chronologique préajustée au niveau de l'échelon de cotation qui tient compte des dividendes, des fractionnements d'actions et des autres événements de marché. En intégrant cet ensemble de données, les équipes de placement peuvent éviter le processus fastidieux de « faire leur propre travail de consolidation de données », comme l'a décrit Judith Gu.

Résultat? Les analystes quantitatifs et les gestionnaires de portefeuille peuvent se concentrer sur l'élaboration de stratégies de génération d'alpha plutôt que sur le « nettoyage » et l'ajustement des données.

En résumé

La gouvernance des données n'est plus seulement une question de conformité : comme l'a souligné Armando Benitez, c'est un vecteur de revenus. Les sociétés qui simplifient les tâches fondamentales permettent à leurs meilleurs talents de se concentrer sur des activités de grande valeur, comme la recherche exclusive et l'innovation.

Dans le domaine des données financières, il est clair que le contexte constitue un facteur crucial et qu'une approche universelle de traitement des données sur les événements de marché est une source d'erreurs. Tirer parti d'un outil comme la courbe d'ajustement des prix pour exécuter des tâches normalisées et gourmandes en ressources assure l'exactitude et l'évolutivité, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur ce qui les différencie vraiment.

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