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Les gérants misent sur les primes de risque alternatives

Publié le 26 octobre 2018 à 15h31    Mis à jour le 26 octobre 2018 à 16h32

Sandra Sebag

Pour trouver du rendement et diversifier leurs portefeuilles, les investisseurs institutionnels se tournent de plus en plus souvent vers les stratégies fondées sur les primes de risque alternatives. Ces dernières sont logées dans des fonds ou des mandats dont l’objectif est de répliquer de façon systématique les stratégies développées par les hedge funds, mais dans un cadre plus transparent et surtout à un moindre coût.

Dans un contexte de forte aversion au risque avec des marchés actions qui corrigent et des obligations qui délivrent une performance négative, les investisseurs sont à la recherche d’actifs alternatifs. Ils se sont tournés dans un premier temps vers les actifs illiquides : infrastructures, immobilier, capital investissement, dettes privées, etc. Mais face à l’afflux de capitaux dans ces stratégies, leurs rendements ont commencé à diminuer. Ils se situent à titre d’exemple à un niveau inférieur à 2 % pour les actifs immobiliers «cœur de portefeuille» dans le quartier central des affaires parisien.

De plus, la capacité des fonds de certaines sociétés de gestion a commencé à saturer, poussant les investisseurs vers d’autres types d’actifs alternatifs. Parmi ceux-ci, les stratégies appelées «alternative risk premia» ou primes de risque alternatives (PRA) ont fortement gagné en notoriété ces derniers mois. La dernière enquête mondiale du cabinet bfinance réalisée auprès de grands investisseurs montre en effet que les PRA s’imposent de plus en plus souvent dans les portefeuilles de ces investisseurs. Ainsi 32 % des investisseurs interrogés ont-ils déclaré avoir investi dans les trois dernières années sur ces actifs ou envisager de le faire dans les 12 prochains mois. Les PRA figurent au cinquième rang parmi les nouvelles stratégies introduites ces dernières années par les institutionnels après la dette privée, les infrastructures, l’immobilier et les actifs émergents.

Process quantitatifs et big data

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