La gestion de portefeuille par IA répond-elle aux attentes des investisseurs en matière de réalités ?

Au milieu d’une fièvre entourant l’intelligence artificielle dans le domaine de l’investissement, la performance des fonds négociés en bourse (ETF) alimentés par l’IA soulève des interrogations. Alors que les fonds axés sur la technologie et les semi-conducteurs s’envolent, les projecteurs se tournent vers les ETF alimentés par l’IA, qui, malgré la promesse d’algorithmes avancés et de traitement de données, peinent à surperformer les indices de marché traditionnels. La véritable histoire réside dans la performance décevante de ces fonds, remettant en question le récit prévalant selon lequel l’IA est sur le point de révolutionner la gestion de portefeuille.

Les luttes des ETF alimentés par l’IA

L’intelligence artificielle, présentée comme un changement de jeu dans le paysage de l’investissement, fait face à une mise au point de la réalité alors que les ETF axés sur l’IA fléchissent par rapport aux contreparties traditionnelles. Le Invesco QQQ Trust et le VanEck Semiconductor ETF ont connu des gains remarquables, alimentés par des géants de la technologie comme Nvidia. En contraste frappant, les ETF utilisant l’IA pour la construction de portefeuille, même avec des antécédents de trois ou cinq ans, sont en retard par rapport aux marchés plus larges.

L’ETF Equity alimenté par l’IA (AIEQ), gérant 103,6 millions de dollars, a connu une simple augmentation de 6,5 % depuis le début de l’année et un rendement annualisé de 4 % sur cinq ans, ne parvenant pas à rattraper les augmentations impressionnantes observées dans les fonds traditionnels. Le PDG d’EquBot, Chida Khatua, explique l’approche du fonds, utilisant IBM Watson pour analyser d’immenses ensembles de données pour plus de 6 000 entreprises américaines. Mais, la performance du fonds, surtout comparée au S&P 500, révèle une difficulté à être à la hauteur du battage médiatique de l’IA.

Le plus grand acteur dans l’arène des ETF IA, le KOMP SDPR S&P Kensho New Economies Composite ETF de 1,6 milliard de dollars, est également sous-performant. Avec une augmentation négligeable de 0,08 % depuis le début de l’année et une baisse de 4,3 % sur une base annualisée de trois ans, des questions se posent sur la viabilité de l’IA dans la construction de portefeuilles robustes.

Défis et idées fausses dans le paysage de l’investissement en IA

Komson Silapachai de Sage Advisory suggère que les luttes des fonds axés sur l’IA pourraient être plus alignées avec les défis plus larges rencontrés par les approches gérées activement plutôt qu’avec des défauts inhérents à la méthodologie de l’IA. L’ETF alimenté par l’IA, suivant un modèle de gestion active, s’appuie sur la performance historique du marché pour faire des prévisions probabilistes. Matt Bartolini de SPDR Americas Research souligne qu’il est encore tôt pour les fonds gérés activement axés sur l’IA, citant la nature non conventionnelle de l’ETF New Economies, qui défie la catégorisation conventionnelle de style, de capitalisation boursière ou de secteur.

Les attentes des investisseurs de détail concernant les fonds alimentés par l’IA peuvent contribuer au décalage entre l’anticipation et la réalité. Chris Berkel, conseiller en investissement et fondateur d’AXIS Financial, pointe une idée fausse commune parmi les investisseurs de détail qui recherchent des fonds IA purs investissant exclusivement dans des entreprises créant la technologie. Berkel met en garde contre la mécompréhension du rôle de l’IA, soulignant qu’elle n’est pas une boule de cristal mais un outil pour s’améliorer au fil du temps par rapport à des objectifs prédéfinis.

La gestion de portefeuille par IA façonnera les stratégies d’investissement

Bien que le potentiel de l’IA soit indéniable, des doutes persistent quant à sa capacité à surperformer constamment les marchés traditionnels. Chida Khatua, PDG d’EquBot, insiste sur le fait que l’IA, dans le cas de l’AIEQ, vise à compléter le S&P 500 plutôt qu’à le remplacer. La sous-performance de l’ETF IA par rapport au S&P est attribuée au fait que ce dernier est un indice de grandes capitalisations, qui a historiquement surperformé les indices de petites capitalisations.

Le rôle de l’IA dans la méthodologie de portefeuille varie, comme le montre le fonds Merlyn.AI. Scott Juds, Président & PDG de Merlyn.AI, clarifie que leur IA sert de « parure » plutôt que de contributeur à la performance. La stratégie de momentum adaptative utilise des algorithmes génétiques pour contrer le biais de sélection a posteriori, montrant que la véritable valeur de l’IA dans la construction de portefeuille peut s’étendre au-delà de sa contribution directe aux rendements.

Alors que le débat sur l’efficacité de l’IA dans la gestion de portefeuille se poursuit, les perspectives sur son avenir divergent. Alors que Silapachai voit un potentiel d’amélioration dans la sélection d’actions par l’IA au fil du temps, Brett Manning, analyste de marché senior chez Briefing.com, affirme que l’utilisation actuelle de l’IA soutient l’hypothèse du marché efficace. Manning soutient que l’incapacité de l’IA à sortir des modèles existants et à percevoir la dynamique du marché différemment entravera sa capacité à battre le marché.

Le récit de l’IA révolutionnant la gestion de portefeuille rencontre une mise au point de la réalité alors que les ETF alimentés par l’IA luttent avec des performances décevantes. Alors que les investisseurs naviguent dans le paysage évolutif de l’IA dans la finance, la conversation passe de la promesse de l’IA à son application pratique, incitant à un examen plus attentif des méthodologies et des objectifs de ces fonds.