Contribution to strategic portfolio allocation using trend reversal probabilities
Contribution à l'allocation stratégique de portefeuille à l'aide de probabilités de retournement de tendances
Résumé
This thesis deals with the strategic allocation of an investment portfolio. The challenge is to define an investment universe composed of several asset classes and then to implement an allocation strategy within this universe that maximizes the expected return of the portfolio. Generally, it is assumed that markets respond to an efficiency hypothesis, that investors are rational, that transaction costs are negligible, etc. In this context, the value of a portfolio would correspond to the sum of the values of N risky assets, evolving in a totally random manner, and of a risk-free asset whose value evolves deterministically over time. Nevertheless, this approach, classic in the field of probabilistic modeling of a portfolio, is based on simplistic assumptions far from reality. In this thesis, we approach strategic portfolio allocation in a different way. Markets are considered inefficient but sensitive to macroeconomic or investor belief concerns. The main challenge is to be able to measure macroeconomic information and information related to investors' beliefs in real time in a relevant way. It is then necessary to be able to incorporate this information into the allocation of the investment portfolio. We have therefore proposed tools relating to the estimation and prediction of trends for non-stationary series, the synthesis of the information available to investors and the link that can be made with the strategic allocation of the portfolio.
Cette thèse porte sur l’allocation stratégique d’un portefeuille d’investissement. L’enjeu est de
définir un univers d’investissement composé de plusieurs classes d’actifs puis de mettre en place une
stratégie d’allocation au sein de cet univers qui permette de maximiser l’espérance de rendement du
portefeuille. Généralement, on suppose que les marchés répondent à une hypothèse d’efficience, que
les investisseurs sont rationnels, que les coûts de transactions sont négligeables, etc. Dans ce cadre, la
valeur d’un portefeuille correspondrait `a la somme des valeurs de N actifs risqués, évoluant de manière
totalement aléatoires, et d’un actif sans risque dont la valeur évolue de manière déterministe avec le
temps. Néanmoins, cette approche, classique dans le domaine de la modélisation probabiliste d’un
portefeuille, repose sur des hypothèses simplistes éloignées de la réalité. Dans cette thèse, on aborde
l’allocation stratégique de portefeuille d’une manière différente. On considère que les marchés ne sont
pas efficients mais sont sensibles à des préoccupations d’ordre macroéconomique ou liées aux croyances
des investisseurs. L’enjeu principal consiste à pouvoir mesurer de manière pertinente l’information
macroéconomique et l’information liée aux croyances des investisseurs en temps réel. Il faut ensuite
pouvoir incorporer cette information au sein de l’allocation du portefeuille d’investissement. Nous
avons donc proposé des outils portant sur l’estimation et la prédiction de tendances pour des séries
non-stationnaires, la synthétisation de l’information disponible aux investisseurs et le lien qui peut
être fait avec l’allocation stratégique du portefeuille.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)