Essai de sélection de stratégies présentées site allocatesmartly.com

Comme j’arrive en phase de consommation de capital, se pose la question de réallocation. Ayant investi avec une bonne appétence pour le risque, j’ai beaucoup de mal avec les conseils classiques de réduction du risque en phase de consommation. On comprend bien la raison réduire l’exposition aux séquences de risque. Mais de combien, il y a cette fameuse formule %risque = 100- age du capitaine et tous les dérivés comme la « life strategy » Ma frustration c’est que même en phase de consommation je veux continuer à faire progresser mon capital et pourquoi devrais je minimiser les séquences de croissance comme 2023/2024. J’ai par ailleurs toujours privilégié des allocations dynamiques qui sont plus en phase à la fois avec la dynamique macroéco et les tendances de marché. Donc je recherche une stratégie allocation dynamique avec du rendement, autour de 10% annuel et un max drawdown de moins de 15%. Je trouve cette approche plus éclairante que juste utiliser la stratégie avec le sharpe ratio le plus élevé.

Le site allocatesmartly est un super site pour avoir un aperçu de différente stratégies d’allocation. Je me suis amusé à classer les 93 strategies présentées.
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Constatation #1 La corrélation rendement/max drawdown est bien entendu présente, moins de rendements, moins de drawdown, mais pas si forte, R2 = 0.09

Le meilleur fit avec Random Forest with R²=0.59
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J’ai ensuite utilisé un module de classification statistique « Random Forest » pour regrouper les strategies en 5 clusters en fonction du rendement et du drawdown

Constatation #2, le facteur discriminatoire est le drawdown et non le return. Les clusters sont organisés en bande en fonction du drawdown avec le max drawdown cluster (cluster 4) sous la bande de -0.25 environ et le min drawdown cluster sous la bande de -0.10 environ. A noter le cluster 5 qui correspond à la stratégie Faber’s Ivy Portfolio, une stratégie difficile à suivre pour un investisseur individuel (étant donné la nature des supports utilisés, je pense par ailleurs qu’il y a un vrai problème pour mesurer cette stratégie)

Pour revenir à mon objectif initial assurer du rendement tout en minimisant le drawdown, il faut bien entendu privilégier les stratégies du cluster 4. Voilà la liste

Strategy Return Ratio Drawdown Cluster
Link’s Global Growth Cycle 0.118 1.14 -0.127 4
Hybrid Asset Allocation – Simple 0.11 1.02 -0.166 4
Financial Mentor’s Optimum3 0.115 0.99 -0.129 4
Meta Strategy 0.086 0.92 -0.138 4
Adaptive Asset Allocation 0.098 0.83 -0.157 4
Stoken’s ACA - Daily [Dynamic Bond] 0.092 0.77 -0.169 4
Defensive Asset Allocation 0.081 0.77 -0.166 4
Optimal Trend Following 0.088 0.76 -0.169 4
Stoken’s ACA - Monthly [Dynamic Bond] 0.092 0.75 -0.155 4
Permanent Portfolio 0.07 0.75 -0.156 4
Vigilant Asset Allocation – Aggressive 0.093 0.7 -0.17 4
Faber’s Global Tactical Asset Alloc. - Agg. 3 0.099 0.69 -0.147 4
Livingston’s Papa Bear Portfolio 0.099 0.68 -0.167 4
Faber’s Global Tactical Asset Alloc. - Agg. 6 0.084 0.68 -0.159 4
TrendYCMacro 0.081 0.67 -0.164 4
Efficiente Index 0.068 0.64 -0.133 4
Classical Asset Allocation – Offensive 0.07 0.63 -0.137 4
Faber’s Sector Relative Strength 0.088 0.63 -0.173 4
Faber’s Global Tactical Asset Alloc. 13 0.061 0.63 -0.125 4
Glenn’s Quint Switching Filtered [Dynamic Bond] 0.068 0.58 -0.128 4
Composite Dual Momentum 0.063 0.58 -0.135 4
Robust Asset Allocation – Aggressive 0.059 0.56 -0.148 4

Clairement les 3 premiers sortent du lot avec un rendement >10% et j’ai commencé à reproduire les algorithmes de ces 3 stratégies, ce qui me permet de mieux les comprendre et de jouer aussi avec différents paramètres. La difficulté d’appliquer ces stratégies c’est de trouver une correspondance de supports « dans la vraie vie » avec les supports originels testés par l’auteur de la stratégie. Les supports sur mon AV, CTO, PEA correspondent rarement à ceux testés dans les backtests reportés. En reproduisant les algorithmes je peux backtester avec les supports réels à ma disposition et vérifier si oui ou non la stratégie est toujours valide dans l’univers qui m’est disponible. Je posterais sur la réplication de ces 3 stratégies.

constatation #3
Et pour finir a visualisation de pourquoi le sharpe ratio n’est pas le meilleur indicateur pour choisir une stratégie

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Si on prend une life strategie avec un glide path portfolio, schématiquement on ne prend en compte que la variable age pour allouer un % entre actions et obligations. Les conditions de marché donc les anomalies « temporaires » de marché capturées par des stratégies momentum ou des stratégies exposées aux facteurs FF sont ignorées, encore plus lorsque le portfolio est rebalancé pour respecter la répartition cible. Il en est de meme des conditions macro économiques (par ex quid de l’inflation, doit t’on l’ignorer et continuer avec son allocation cible). Par ailleurs les obligations n’ont pas joué leur role d’amortisseur en 2022. Bien entendu, la notion de dimunition du risque avec l’age reste un pilier, pas de discussion la dessus mais elle doit etre mitigée avec la prise en compte du momentum, des facteurs FF et des conditions macro. Les stratégies momentum sont bien connues et elles se protègent des drawdowns en détectant des changements de trend par exemple le Downside Protection Model (DPM) de Wes Gray que j’utilise dans ma stratégie momentum sur CTO. La stratégie Hydrid Allocation simplified réduit le risque macro en prenant en compte du augmentation des taux d’intérets ( rapport taux longs, taux courts) et le risque d’inflation via le TIP (inflation-protected U.S.
Treasury bond) le prix de l’etf TIP diminue quand les taux montent et/ou l’ « expected » inflation augmente. Dans ces cas l’allocation dynamiquement va réuire drastiquement l’exposition au risque en passant au cash. Finalement la stratégie (la premiére dans mon classement) utilise un indicateur macroéco le Composite leading indicator (CLI)
calculé par l’OCDE défini ainsi « Un indicateur composite avancé est un indice conçu pour signaler à l’avance les points de retournement des cycles économiques, en montrant les fluctuations de l’activité économique par rapport à son niveau potentiel de long terme »

Pour l’instant, j’ai une réplique de la stratégie HAA en utilisant les etfs de la stratégie et je m’assure que ma réplication produit les memes metrics que la stratégie (à première vue je suis très proche en terme de CAGR, Sharpe, drawdown). Je posterai le comparatif. La seconde étape c’est de remplacer les etfs par ce qui est disponible et equivalent sur mon AV, ensuite je veux tester la meme chose avec les données francaises et les données européeenes.

celle avec le dradown le moins élevé c’est Hybrid Asset Allocation – Simple, la seconde avec le return le plus elevé Choi’s Dividend and Growth Allocation

On entre un peu dans la sorcellerie woodo ou du moins on pousse l’approche statistique. Le pb pour tout le monde c’est quantifier le tail risque de distribution de rendements qui ne suivent pas la loi de distribution normale. Ca étant dit, il y a aura certainement un jour une condition de marché où le mean-Cvar ne capturera pas le tail risque. Pour moi, je ne regarde que ce que je comprends et la limite de ma compréhension (suis je capable de comprendre ce que veut dire un chiffre, et ce que le chiffre me parle, représente quelque chose que je peux réaliser) :grinning:
c’est pour ça que concernant votre outil d’allocation, j’insiste sur l’aspect concret de l’approche. Le pire exemple étant le bouquin de Haghani, White The Missing Billionnaires. Un excellent livre par ailleurs (jen suis à ma deuxieme lecture!) mais franchement il faut que quelqu’un passe derrière eux pour en faire un livre de recommendations utile pour la majorité des investisseurs

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Ok thx pour les noms je vais regarder ça !

Quel est ton reproche au bouquin ?

Si je prends le chapitre 9 « spending and investing in retirement », ça correspond tout à fait à ma problématique, continuer à investir en phase de consommation. Il introduit le modèle théorique de Merton-Samuelson « Lifetime Consumption and portfolio choice » Framework qui montre que le niveau de consommation doit dépendre du rendement annuel de la partie risquée du portfolio (je simplifie à l’extreme). Au passage ils mettent à mal pas mal des règles conventionnelles, la règle du 4%, la règle % allocation en action = 100 - age de l’investisseur, et la règle du but de richesse à atteindre. Par contre il me faut un réel effort de lecture pour arriver à comprendre le tout.
Cependant pour rendre tout ça concret il faut un simulateur. C’est ce que j’attends de l’outil que vous proposez de déveloper.
Au passage, j’ai un petit sourire :slightly_smiling_face: en lisant la conclusion de ce chapitre par les auteurs, je ne l’invente pas, en VO ça donne « The only cost to this almost-free lunch is the time and the mental energy needed to understand, embrace and use this framework, which has been there freely available in the public domain since Meerton and Samuelson put it there in 1969 » On est bien d’accord il faut s’accrocher.

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J’aime beaucoup ton approche consistant à disséquer tout ce qui te passe dans les mains. :grin:

Sur les stratégies d’Allocate Smartly, il y a effectivement pas mal de différence de l’une à l’autre, avec des écarts sensibles entre les métriques rendement/risque de chacune, que l’on regarde en Sharpe, Return/DD ou en Ulcer Index (il devrait te plaire, cet indicateur, d’ailleurs).

Je te suggère de regarder l’importance du timing luck dans les stratégies qui t’intéressent. Certaines ont des résultats extrêmement dispersés selon le jour du mois où tu les exécute. ca ne m’inspire pas énormément confiance ex ante. Risque de data mining / biais de spécification de la stratégie.

De mon côté, je suis parti sur un mix de stratégies Trend avec des approches théoriques assez variées, sélectionnées pour avoir un Ulcer index élevé, avec une exécution en 3 tranches par mois. Ca aurait gentiment marché sur les 40 années passées : ~11% de rendement, 7% de volat’ et un DD de 7,3%.

Et comme le Trend peut avoir des résultats minables pendant des années, je diversifie ça avec un portefeuille Mean Variance plus contrarien et j’ajoute du levier jusqu’à mon niveau de risque cible.

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merci pour ton retour toujours plein d’enseignement.

Oui, a plus part des strategies partent du principe d’un trading mensuel, achat début du mois;vente fin du mois, sans par ailleurs justifier ce choix. J’ai vu ta référence à une execution en 3 tranches par mois. je vais incorporer çà et voir comment çà change la donne.

Merci de pointer sur cet indice que j’avais totalement zappé et qui correspond bien à mon approche de minimisation du drawdown. On parle du Ulcer performance index (UPI). En approfondissant le point, j’ai trouvé ceci * Investing for a Living

One of the biggest benefits I think of using UPI as one of the main parameters in choosing your TAA strategy is that it is the indicator most closely correlated to higher safe withdrawal rates in retirement (SWRs). Because SWRs are so dependent on the sequence of returns, more specifically the sequence of negative returns, using a measure that takes that into consideration is important when you are entering or are in the withdrawal phase of your life.

As a side note, there’s a much weaker relationship (and potentially more informational advantage) between Sharpe and another risk-adjusted performance measure that’s a personal favorite of ours, the Ulcer Performance Index (UPI).

Je sais que tu travailles sur un site pour proposer des allocations en fonction de divers paramètres, mais si tu as le temps, ce serait bien de donner la liste de tes stratégies et en quelles proportions d’allocation. En terme de rendement, volatilté et DD, tes métriques sont celles que je recherche et 40 ans de backtest ç’est du solide.

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Je savais que ça allait te plaîre ! :grin:

Les stratégies que j’ai sélectionnées pour mon allocation Trend sont toutes dans AllocateSmartly, ça me simplifie sérieusement la vie. Lorsqu’on est abonné, il y a un outil d’optimisation auquel on peut donner comme objectif de maximiser l’UPI, mais en pratique je suis limité par mes contraintes d’enveloppe. Sur ma holding c’est open bar vu que le levier fiscal est quasi inexistant, mais en patrimoine personnel je dois bricoler avec ce que je peux avoir dans mon AV et mon PEA.

Compte tenu des contraintes et des incertitudes, j’ai préféré faire un mix à parts à peu près égales des différentes stratégies qui ressortaient dans l’optimisateur d’UPI et qui avaient une corrélation relativement faible avec mes autres allocations.

En gros, je prends un mix diversifié de stratégies Trend plus ou moins équipondéré, j’estime avec Allocate Smartly ses caractéristiques ex ante à la louche (proratisation du backtest du mix Trend avec mes hypothèses ex ante sur un 60/40) et je balance ça dans mon optimiseur mean variance pour savoir quel % de mon capital j’y alloue. L’optimiseur veut mettre beaucoup de Trend, même en tenant compte des frais d’enveloppe. :grin:

Sur ma holding, j’ai du Aspect Partner’s RMM, Bold AA - Agressive, Generalized Protective Momentum, Glenn’s Quint Switching Filtered, Hybrid AA - Balanced, Novell’s SPY-Comp, Varadi’s Percentile Channels.

En AV/PEA, c’est : Classical AA - Defensive, Elastic AA - Offensive, Hybrid AA - Simple, Novell’s SPY-Comp, Diversified Dual Mom, Glenn’s Quint Switching Filtered, Vigilant AA.

Je ne me prends pas trop la tête pour définir ce que je mets au sein de mon allocation au style Trend, vu qu’il est assez difficile de savoir comment chacune des approches Trend va fonctionner dans le futur. Elles ont toutes des biais de spécification différents, j’essaie surtout de faire un mix avec des approches théoriques un peu différentes (du macro, du lent, du rapide, etc.).

On va dire que je fais du risk parity dans les biais de spécification. :grin:

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Le retour sur ma réplication de HAA simple.
Ma réplication donne des métriques très proches de ce qui est reporté dans le papier, pour la période Dec 2012 Dec 2022. Le point de vérification essentiel de la réplication de l’algo est de s’assurer que la rotation entre assets produit la meme sélection d’assets pour tous les mois de la période jan 2008 - février 2025, ce qui est le cas.

Replication de la stratégie Hybrid Allocation simple de Dr. Wouter Keller and JW Keuning’s paper: Dual and Canary Momentum with Rising Yields/Inflation: Hybrid Asset Allocation (HAA) .June 2007 - Feb 2025 HAA Original Paper Keller and Keuning HAA ZakZak replication Zero Cout (pas de cout de support et de transaction et fiscalité zéro)
CAGR 10.80% 9.14%
Volatility 9.40% 9.32%
SR (risk free 2.63 appliqué à la réplication) 1.03 0.7
Max Drawdown -16.60% -17.00%
UPI 32% 2.22
% du temps investi en cash 38% 38%
#transactions/arbitrages par an 2 2

Avec la réplication, il est possible d’incorporer les couts de gestions, d’arbitrages/transactions et la fiscalité des différents supports. Le modèle assume 1.5% de frais de gestion, 1% de frais de transactions/arbitrages, 17.5% fiscalité AV et 30% CTO.I assume que la PV moins les couts sont réinvestis chaque année. Le tableau ci dessous permet d’évaluer l’impact des couts en fonction des différents supports, Il faut noter que de prendre sa PV à la fin de la période et payer les 17.5% sur la PV est extrèmement pénalisant par rapport au fait de payer chaque année. Finalement le nombre de transactions/arbitrages effectué par an à un impact considérable. La stratégie HAA est très efficace de ce point de vue, avec en moyenne 2 transactions par an sur la période. Si on simule 12 transactions par an (dernière col à droite) la PV en CTO diminue de 32116 à 18691.

Replication de la stratégie Hybrid Allocation simple de Dr. Wouter Keller and JW Keuning’s paper: Dual and Canary Momentum with Rising Yields/Inflation: Hybrid Asset Allocation (HAA) .June 2007 - Feb 2025 HAA Original Paper Keller and Keuning HAA ZakZak replication Zero Cout (pas de cout de support et de transaction et fiscalité zéro) HAA ZakZak replication AV (couts de gestion et cout arbitrage)pas de retraits annuels = fiscalité annuel zéro mais reporté en fin de période HAA ZakZak replication AV tous les couts inclus retrait annuel du profit avec fiscalité sur la PV HAA ZakZak replication CTO avec tous les couts inclus Avec 2 arbitrages par an HAA ZakZak replication CTO avec tous les couts incluts avec 12 arbitrages par an
CAGR 10.80% 9.14% 8.98% 8.72% 8.53% 6.18%
Volatility 9.40% 9.32% 9.17% 8.89% 8.70% 6.29%
SR (risk free 2.63 appliqué à la réplication) 1.03 0.7 0.69 0.685 0.679 0.56
Max Drawdown -16.60% -17.00% -17.08% -16.60% -16.25% -11.92%
UPI 2.03 2.22 2.22 2.22 2.22 2.22
% du temps investi en cash 38% 38% 38% 38% 38% 38%
#transactions/arbitrages par an 2 2 2 2 2 12
10000 investi en jan 2008 devient fin février 2025 NA 46420 45308 43420 42116 28691
cout fiscal si AV profit retiré en 2025 (PV*17.5) NA 6179
cout fiscal sur la periode NA 0 6179 1579 2256 8874
Total des couts retirés de la PV brut NA 0 6179 1888 1304 14729
PV Net NA 36420 29129 33420 32116 18691

Bonjour, c’est très intéressant (mais un peu trop technique pour moi sur pas mal de points :slight_smile: ). J’utilise un site similaire a allocatesmartly, avec un sharpe ratio dans le meme ordre de grandeur (autour de 1.2 - 1.3 en brut), mais plus de perf et de volat et drawdown forcément (globalement x2 pour chaque je dirais).
Vous rajoutez un levier pour avoir plus de perf au final ? car votre perf seule est proche du sp500, et j’ai regardé allocatesmartly, mais à 50/mois ou 600 par an, ca commence a faire cher, il faut un montant suffisant a investir (au moins 60k pour avoir 1% de frais via allocate smartly) et visiblement un bon bagage technique pour le maitriser.
Vous faites cette démarche pour la beauté de la recherche mathématique (ce que je peux comprendre) ou pour avoir moins de volatilité au prix de 50€ * 12 par an ?
ou bien vous répliquez les stratégies sans payer tous les mois peut etre ? mais il faut maitriser les outils de backtests alors ?

Merci pour l’intéret :grinning_face:. J’ai un test benchmark pour tester des stratégies différentes avec possibilités d’introduire les différents couts et aussi de tester des indicateurs techniques ou macro pour diminuer l’exposition au cash graduellement en fonction du marché et de la conjoncture. Ce test est basé sur les 10 etfs sectoriels du SP500.
Letf = [(‹ XLY ›,‹ ConsumDisc ›,‹ consumer discretionary ›)]
Letf = Letf + [(‹ XLB ›,‹ Materials ›,‹ Materials ›)]
Letf = Letf + [(‹ XLE ›,‹ Enrgy ›,‹ Energy ›)]
Letf = Letf + [(‹ XLF ›,‹ Financial ›,‹ Financial ›)]
Letf = Letf + [(‹ XLP ›,‹ ConsumStaples ›,‹ Consumer Staples ›)]
Letf = Letf + [(‹ XLV ›,‹ Hlth ›,‹ Health Care ›)]
Letf = Letf + [(‹ XLI ›,‹ Industrial ›,‹ Industrial ›)]
Letf = Letf + [(‹ XLK ›,‹ HiTec ›,‹ Technology ›)]
Letf = Letf + [(‹ XLU ›,‹ Utils ›,‹ Utilities ›)]
Je pense qu’on peut faire beaucoup en terme d’allocation avec CURVEO seul sans passer par Allocatesmartly

La complexité relative c’est les règles d’allocation de chaque stratégie. Mais pour l’interprétation des résultats, il suffit de comprendre les quelques stats de base (CAGR,sharpe,DrawDown,UPI).
La force d’allocatesmartly c’est 1/ le nombre des strats présentées (mais il faut etre convaincu de la pertinence de la Tactical Asset Allocation) comparé à des allocations statiques (60/40) ou pure multiasset (actions,oligation,commodité,cash,…) ou lifecycle. 2/ la possibilté de combiner des stratégies les moins corrélées, de maximiser le safe withdrawal rate, etc…

J’ai fini par prendre l’abonnement pour avoir un benchmark de validation de mes réplications de stratégies et ensuite me donner la possibilité de créer des stratégies que je puisse tester.
Le projet plus moyen terme est de recueillir l’ensemble des données stat du site sur chaque stratégie (avant le renouvellement de l’abonnement) pour classer les stratégies en utilisant l’analyse en composantes principales (PCA).

Pour finir plus je compile d’info sur l’allocation plus je pense que le choix majeur à faire durant toute la durée de la vie active est d’utiliser une lifestyle strategy avec un MSCI world et un global aggregate bond. Ca me semble vraiment la base. On peut ajouter une petite dose de risque (le ticket de loto quand on commence dans l’investissement). Aprés la question du leverage et l’utilisation du crédit apporte un degré de compexité supplémentaire et c’est un autre sujet déjà bien évoqué par quelques spécialistes sur finary @vincent.p, @NLegend , etc…
Et puis en phase de consommation il faut bien comprendre la mécanique du withdrawal et là encore il y a plusieurs approches en concurrence.

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Vu la longueur de votre réponse, je peux en déduire que vous etes au moins autant passionné qu’intéressé par le rendement financier :slight_smile:
En fait toute votre stratégie utilise des ETF ?
J’utilise La Stratégie Momentum mais je ne sais pas trop si la stratégie qui y est utilisée recoupe une de celles que vous évoquez plus haut. C’est moins cher qu’allocate smartly, mais le public visé (des amateurs comme moi) n’est pas le meme. En tout cas le choix des actions plutot qu’ETF semble jouer sur l’augmentation de perf. Le dual momentum que vous evoquez en haut je connais mais pour moi c’est différent.
Ce qui est amusant, c’est que vous avez ~10% de rendement pour 10% de volatilité annuelle, et j’ai ~20% de rendement (apres impots et frais) pour 20% de volatilité annuelle (dans le cas du PEA ou AV, pour le CTO c’est plsu faible forcément) donc on retrouve le meme ratio de sharpe, c’est plutot rassurant pour des stratégies sans option, levier etc. D’où ma question sur le levier pour augmenter votre perf, mais cela dit votre objectif est peut etre de limiter la volatilité, ce que je peux comprendre aussi. Il n’y a quand l’expérimentant qu’on sait ce qu’on peut accepter :slight_smile:

En effet, mais le rendement est bien sur le but :grinning_face:

pas vraiment,
J’ai un compte CTO avec une stratégie très semblable à celle décrite dans le site que vous citez La Stratégie Momentum. Je sélectionne avec une mesure du momentum 10 actions SP500 avec rebalancement mensuel. Je suis sur des métriques très similaires (pour celles publiées). 19% cagr, et un turnover de 2,5 actions par mois. j’utilise aussi une protection contre les drawdowns et le max drawdown est de -30% sur la période jan 1994- jan 2025. Je n’aime pas du tout ce -30%!

oui effectivement, je ne suis pas pret à tolérer 30% de drawdown sur 100% de mon capital. Pour mitiguer le risque il me faut une seconde strat qui produit moins de perf mais avec un drawdown de -10% max. Je trouve cela avec une AV basée sur une strat de type Tactical Asset Allocation sur des etf avec une diversification par classes d’asset

Oui bien entendu, c’est l’effet diversification de l’etf qui joue à fond. Par contre avec le momentum on a intéret à jouer la concentration avec le risque qui va avec.

Juste, ce qui me ramène au point de départ de ce fil, rendement vs drawdown.
Egalement dans ce fil vous verrez l’importance de la mesure ulcer performance index. Je ne sais pas si le site La Stratégie Momentum le rend publique.

J’utilise les etfs sectoriels SP500 uniquement pour validation comme benchmark.

Je comprends mieux l’interet des ETF. Pour ma part a propos du drawdown à -30% je fais le pari que les choses ont changé niveau banques centrales, et elles seront plus reactives comme en 2020 ou 2011 par rapport a la crise de 2008 qui est (visuellement) celle qui fait ce drawdown de -30%. Si on l’enleve, au pire on doit etre à -15% à la louche. Ca n’enleve pas le risque d’un plat sur quelques années mais je ne crois pas à un gros drawdown comme en 2008, plutot des flash crash comme en 2020.
Pour le ulcer index, j’avais vu aussi le calmar et le sortino index ou ratio, mais je ne les ai pas vu non plus sur La Stratégie Momentum.
Ma méthode était plus simple, je regarde sur les graphs a dispo de combien sont les min/max mensuels en moyenne et je vois si je suis a l’aise avec cette valeur, meme si je peux les avoir plusieurs mois de suite en négatif.
Autre chose, de ce que je lisais le ulcer ratio se concentre sur les baisses. Perso, c’est autant les baisses que les hausses qui m’inquietent, par ex j’ai palantir en ce moment en PV de 100% ! Et je ne suis pas serein parce que j’ai un biais psychologique qui me fait penser que ca va forcément retomber. Bref, meme le meilleur des ratios n’aide pas forcément :slight_smile:

L appréciation du niveau de drawdown devrait etre nettement corrélée au temps que tu as devant toi et donc la possibilité de se refaire dans les 10 ans qui suivent.

attention au biais de confirmation. Trouver les arguments qui confortent ta position et ignorer ceux qui la défont :grinning_face: Le black swan est toujours là ou 99.99% des investisseurs ne l’ont pas vu venir. J’aurais été plutot d’accord avec ton appéciation sur la position des banques centrales; Maintenant la position d’indépendance de la Fed ne va pas s’améliorer…Mais bon ça reste des suppositions.J’ai aussi mon biais de confirmation négatif. :grinning_face:

Oui Palantir est encore dans la sélection de mon algo pour avril. Il a été sélectionné depuis début novembre, 45$ maintenant 86$. L’algo avait sélectionné NVDA à 27$ en mai 2023 et et vendu à 41$ fin nov 2023. De 2002 à 2025, 61% des actions sélectionnées ont produit un résultat >=0 sur un mois. ce qui est important c’est la distribution totale des valeures

L’histogramme avec un skew positif bien marqué

C’est une bonne stratégie effectivement, associer la date de sortie progressive donc le temps pour se refaire avec le drawdown accepté. Si on fait comme les caisses de retraite avec au début 80% actions et 20% fonds euros, et on passe à 70% etc jusqu’à 0% actions à la retraite, ca peut donner quelque chose de simple et sympathique niveau risque.

Pour les biais, j’en ai surement plus d’un :slight_smile:

Je connaissais pas le terme de skew positif pour l’histo, merci ! C’est la meme tete que celui sur cette page Performance d'une action individuelle , dommage qu’on ne puisse pas sélectionner juste la partie a droite :slight_smile:

un excellent papier de janvier 2025 par des précurseurs du trade folllowing.
This paper revisits the results from the 2005 paper titled, Does Trend Following Work on Stocks? The answer: yes

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J’ai passé du temps sur allocatesmartly et sur la plupart des stratégies le max drawdown et volatilité restent très importants (à moins de vouloir sortir du 2% par an mais dans ce cas pas la peine d’investir en actions).
Même en mixant plusieurs stratégies il y a toujours un moment où on se prend le bouillon, peut-être parce que tout est basé sur des réallocations mensuelles, qui ne permettent pas d’éviter les krachs.

Je viens de voir que vous etes uniquement sur SP500, vous avez testé sur des valeurs européennes ? Je viens de regarder les graphs et la doc ce we, et j’ai l’impression que la surperf en europe n’est pas due juste à la date, mais plutot l’europe qui reagit mieux au momentum (c’est très empirique !). Ce serait interessant de comparer avec votre algo si les tendances sont similaires (20% annuel apres IR et frais si PEA pour 10 actiosn) comme vous avez visiblement les memes logiques pour selectionner les actions.

Ci dessous sélection des strategies Allocatesmartly avec Max DD =<10% et annuel return allant de 6.70 à 15.40 (Hybrid Asset Allocation Balanced).

Strategy Trade Annual Max UPI
Freq Return DD (EOM)
Predicting US Treasury Returns Monthly 6.70% -6.70% 1.29
Varadi’s Percentile Channels Monthly 7.70% -7.20% 2.4
US Risk Parity Trend Following Monthly 8.10% -8.60% 1.88
NLX Finance’s Hybrid Asset Allocation 60/40 Monthly 10.20% -8.80% 2.58
Global Risk Parity Trend Following Monthly 8.30% -8.90% 1.74
Novell’s Tactical Bond Strategy Monthly 7.60% -8.90% 1.41
Momentum Turning Points Monthly 8.20% -9.40% 1.54
Generalized Protective Momentum Monthly 11.70% -9.90% 3.03
Hybrid Asset Allocation - Balanced Monthly 15.40% -10.00% 4.42
Kipnis’ Defensive Adaptive Asset Allocation Monthly 10.80% -10.30% 2.69
Bold Asset Allocation - Balanced Monthly 13.60% -10.50% 3.4

Pas d’accord avec çà, il y a trop de bruits sur les rendements journaliers pour en tirer de l’info utile. La détection des drawdown est pertinente en utilisant les techniques classiques de moyenne mobile. Par exemple ma stratégie momentum sur le SP00 je passe de -68% à -32% en utilisant la technique de Wes Gray. J’ai utilisé d’autre indicateurs qui détectent aussi les phases de drawdown comme le % d’actions du SP500 au dessus de leur MA 200, ou bien un indicateur plus macro comme le Interest Rate Spreads Moody’s Seasoned Baa Corporate Bond Yield Relative to Yield on 10-Year Treasury Constant Maturity. On reste toujours dans la région de -35% et -30%.
Pour réduire les drawdowns, il faut systématiquement réallouer le capital sur d’ autres classes d’asset. C’est ce que font les allocations dynamiques comme dans Allocatesmartly

Non je n’ai pas testé avec l’Europe, je n’ai pas un jeu de données historiques fiables éliminant le biais du survivant. Ceci dit la littérature académique sur le sujet est claire, la stratégie momentum est valide quelque soit les classes d’assets et les différents marchés à l’intérieur des classes d’assets.