La gestion d'Aphilion Q² se fonde sur un modèle quantitatif développé par les gestionnaires. La base est assez simple: le prix d'une action dépend de sa rentabilité anticipée, discontée à un taux d'intérêt qui tient compte des risques spécifiques. L'interdépendence entre les milliers d'actions suivis de cette manière, constitue l'essentiel de notre système de valorisation. Même si les calculs numériques deviennent souvent très compliqués, la simplicité conceptuelle reste toujours là.
La rentabilité attendue d'une entreprise est distillée à partir des analystes qui suivent la société. Savoir ce que "le marché" pense, est essentiel pour savoir comment le marché valorise (autrement dit: les primes de risque). Seulement quand nous comprenons ceci totalement, on commence à appliquer nos propres idées. Notre modèle utilise la multitude des figures que nous recevons chaque jour, pour nous fournir quelques tendances, quelques idées fondamentales... et finalement la gestion se concentre sur deux éléments: valorisation, et prévisions de bénéfices.
La combinaison des deux n'est pas si évidente... Afin de gérer les risques de marché, il faut avoir un modèle qui reflète les mouvements du marché. Mais comment peut-on à la fois dire que "le marché a tort de temps en temps"? Et qu'est-ce qui empêche le marché d'évoluer encore plus loin dans cette "fausse direction"? Notre réponse à cette question, est que dans le court terme, les cours varient souvent beaucoup, mais à long terme les cours vont toujours évoluer vers un niveau d'équilibre qui reflète la valeur fondamentale.
La plus grosse difficulté en modélisme, est de regarder à travers le "bruit" des mouvements de court terme. Seuls ceux qui s'approchent le marché avec leurs propres points de vue et de la logique financière peuvent prendre cette mesure.
Q² offre à tout moment une figure d'évaluation pour chacun des ca. 4000 actions que sont inclus dans notre univers jusqu'à présent. Comme la plupart des analystes vivent sur une "île" et connaissent seulement les actions de leur propre secteur, on voit souvent l'émergence des anomalies de valorisation entre secteurs, et pas dedans. Un analyste pourrait trouver que Oracle est peut-être plus intéressant que Microsoft... mais il se peut que Pfizer soit le meilleur choix à un certain moment?
Notre propre expérience montre que les actions dans la moitié supérieure de la liste Q² font mieux que les autres, mais il pourrait être dangereux de continuer seulement en se basant sur ce score-là. Après tout, le marché est confronté tous les jours avec un nouvel afflux d'informations, et donc cela nous oblige à faire la même chose. Des analyses qualitatives nous montrent quelles nouvelles donnent une certaine sur- ou sousévaluation, et la validité du raisonnement peut être mise en question. Seulement après cette analyse, les décisions d'investissement finales sont prises.
Le modèle de base nous fournit un score général pour chaque action, mais cela ne signifie pas que nous allons suivre ce signal aveuglément. Il est important d'examiner pourquoi une action est sous-évaluée par le marché. Quelles nouvelles sont récemment publiées? Les chiffres que le modèle a traités, sont-ils fiables? Cela ne veut pas dire que nous allons refaire le travail des analystes ou du modèle, seulement qu'on va garder le contrôle sur le processus en toutes circonstances. C'est nous le patron, pas le modèle.
Le processus décisionnel humain est faillible, et des émotions (la peur, la cupidité) prévoient souvent des décisions sous-optimales. La gestion quantitative est une solution, non pas en laissant les décisions à un ordinateur, mais à cause de la discipline qu'elle impose sur nous.
La plus commune des erreurs est de garder une action parce qu'on ne veut pas vendre à perte. Un modèle qui explique pourquoi une action a évolué dans une certaine direction (et peut encore continuer à évoluer ainsi), élimine cet entêtement pernicieux. Notre gestion quantitative évacue les émotions, et nous permet de suivre un grand nombre de d'actions et de rester toujours objectif.