Notre cadre
Une méthode progressive pour relier macro et rendements d’actifs
Notre équipe utilise une méthode interne en trois blocs pour travailler sur les modèles
de facteurs macro. Nous commençons par une cartographie des récits déjà présents dans
vos échanges, nous construisons ensuite un socle de données reproductible, puis nous
testons plusieurs spécifications de modèles, du plus simple au plus détaillé. Ce chemin
permet de garder vos équipes au centre du processus plutôt que de leur présenter un
résultat figé. Past performance doesn't guarantee future results, et les résultats
peuvent varier selon vos contraintes internes.
Parler modèle
Validation
Tester sans illusion, mais avec discipline méthodologique
Une fois les facteurs macro définis et les séries de données construites, la question clé devient la validation. Nous privilégions des tests de robustesse simples à expliquer. Sensibilité aux périodes de crise, analyse de stabilité des coefficients, comparaison entre régions, examen des résidus. L’objectif n’est pas de cocher toutes les cases méthodologiques, mais de comprendre où le modèle tient et où il commence à se fissurer. Past performance doesn't guarantee future results, et les relations observées restent dépendantes des données historiques disponibles.
DiscuterNotre approche avancée
Nous vous proposons ici un zoom sur la manière dont nous construisons et validons des modèles de facteurs macro, de la sélection des variables aux tests de robustesse, sans masquer les zones d’incertitude.
Ce que vous pouvez approfondir sur les modèles de facteurs macro
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Traduire récits macro en facteurs observables: Nous partons de vos récits macro existants et les transformons en une liste courte de facteurs de travail. Pour chaque facteur, nous précisons l’indicateur utilisé, la zone géographique, la fréquence, le décalage et les raisons de ce choix. Cette étape réduit l’écart entre ce qui est dit en comité et ce qui est réellement mesuré dans les données historiques sur les rendements d’actifs.
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Constituer des séries cohérentes et traçables: Une fois les facteurs définis, nous construisons un jeu de données reproductible. Nous documentons les sources, les méthodes de nettoyage, les transformations éventuelles et la manière dont les séries sont alignées avec les rendements par classe d’actifs. Vos équipes peuvent ainsi reconstituer les analyses, les adapter et les mettre à jour lorsque de nouvelles données arrivent.
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Comparer différentes spécifications de modèles macro: Nous testons ensuite plusieurs spécifications de modèles de facteurs, du plus parcimonieux au plus détaillé. Pour chacun, nous examinons la stabilité des coefficients, la sensibilité aux périodes de crise, la pertinence économique et la lisibilité pour vos décideurs. L’objectif est de comprendre les compromis entre simplicité, apparent pouvoir explicatif et capacité de communication.
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Intégrer les facteurs macro dans vos échanges: Enfin, nous aidons vos équipes à intégrer ces modèles dans leurs échanges quotidiens, sans les sacraliser. Nous travaillons sur les formats de tableaux, de graphiques et de notes qui accompagnent les décisions, en rappelant clairement les limites, la dépendance aux données historiques et la nécessité de revisiter régulièrement les relations estimées.
Nos objectifs communs
Nous partons d’un point simple. Vous avez déjà des récits macro structurés, parfois même des modèles internes. Pourtant, au moment de défendre une décision, le lien entre variables économiques et rendements par grandes classes d’actifs reste fragile. Sur cette page, nous détaillons comment notre équipe aborde ce problème, non pas avec un modèle miracle, mais avec une méthode de travail progressive. Nous clarifions d’abord les facteurs macro réellement utilisés dans vos échanges, puis nous les traduisons en variables observables avec des sources, fréquences et décalages temporels documentés. Nous confrontons ensuite ces variables aux séries historiques de rendements d’actifs, en acceptant l’inconfort des périodes où les relations semblent se déliter. Nous insistons sur la validation statistique pragmatique, la reproductibilité des jeux de données et la gestion explicite des changements de régime. Past performance doesn't guarantee future results, et les relations macro‑actifs peuvent évoluer rapidement. Notre rôle est de rendre ces mécanismes plus visibles, plus discutables et mieux alignés avec vos contraintes concrètes, tout en restant lucides sur les limites de toute modélisation.
Ce qui rend notre démarche macro particulière
Nous ne prétendons pas détenir la spécification idéale des facteurs macro. Nous apportons plutôt une méthode pour rendre vos propres cadres plus explicites, plus testables et plus faciles à contester. Nous travaillons avec des équipes mixtes, mêlant profils quantitatifs et responsables métiers, et nous adaptons le niveau de détail au temps réellement disponible en comité. Past performance doesn't guarantee future results, les relations macro‑actifs évoluent et les résultats peuvent varier selon votre contexte interne. Notre valeur tient surtout à la clarté des hypothèses et à la qualité des discussions qu’elles déclenchent.
Exemples de livrables macro
Pourquoi aller plus loin sur vos modèles de facteurs macro
Vous disposez peut‑être déjà de cadres macro sophistiqués, mais peinez à les faire vivre au quotidien dans vos comités. Nous travaillons avec vous pour rendre ces cadres plus lisibles, plus reproductibles et plus robustes face aux changements de régime, sans promettre un modèle unique ni stabilité permanente.
Hypothèses macro rendues explicites et traçables
Les modèles de facteurs macro échouent souvent non pas sur les équations, mais sur les hypothèses implicites qui les soutiennent. Nous proposons une documentation structurée qui rend ces hypothèses visibles. Pour chaque facteur, nous indiquons la logique économique, les séries choisies, les transformations appliquées et les périodes pour lesquelles la relation semble tenir. Cette transparence permet à vos équipes de critiquer le cadre sur des éléments concrets plutôt que sur une impression générale. Elle facilite aussi la mise à jour lorsque les régimes changent et que certains liens deviennent moins pertinents pour les rendements d’actifs surveillés.
Clarté
Supports adaptés à vos comités décisionnels
Nous savons que vos comités disposent de temps limité. Un modèle de facteurs macro trop complexe reste souvent dans un document que personne n’ouvre. Nous travaillons donc sur des supports de synthèse adaptés aux échanges réels. Tableaux comparatifs courts, graphiques ciblés, résumés qui séparent clairement ce que les données suggèrent de ce qui relève du jugement. Cette forme aide les décideurs à questionner le cadre sans devoir entrer dans tous les détails statistiques, tout en gardant la possibilité de creuser certains points lorsque cela devient nécessaire.
Synthèse
Gestion explicite de l’instabilité des relations macro
Les relations entre variables macro et rendements d’actifs sont notoirement instables. Nous n’essayons pas de masquer cette instabilité. Nous la traitons comme un objet d’analyse. Nous examinons la sensibilité des résultats à la période d’estimation, aux changements de régime monétaire, aux crises spécifiques et aux révisions de séries. Nous discutons avec vos équipes des marges d’erreur plausibles plutôt que d’afficher une précision trompeuse. Past performance doesn't guarantee future results, et les résultats peuvent varier selon la période et la composition des indices utilisés.
Prudence
Modèles de facteurs pensés comme blocs modulaires
Nous voyons souvent des cadres macro construits comme des présentations, pas comme des outils de travail. Nous aidons vos équipes à structurer leurs modèles de facteurs en blocs réutilisables. Chaque bloc correspond à un ensemble cohérent de variables, de sources et d’hypothèses. Cette modularité facilite la mise à jour lorsque de nouvelles données arrivent, ou lorsque vos comités souhaitent explorer des scénarios alternatifs sans repartir de zéro.
Comparaison explicite des différentes spécifications
Les débats internes se cristallisent souvent sur quelques graphiques emblématiques. Nous proposons des tableaux comparatifs qui mettent côte à côte plusieurs spécifications de modèles. Pour chaque version, vos équipes voient les facteurs inclus, l’horizon pertinent, la stabilité historique et la sensibilité aux crises. Cette vue synthétique permet de choisir un cadre de travail en pleine conscience des compromis plutôt que sur la seule force d’une narration.
Ancrage dans vos contraintes opérationnelles réelles
Un modèle de facteurs macro n’a de valeur que s’il survit à la confrontation avec les contraintes concrètes de vos décisions. Nous intégrons ces contraintes dès la conception des supports. Horizon des décisions, granularité des classes d’actifs, obligations réglementaires, attentes de vos comités. Nous adaptons la forme des résultats pour qu’ils puissent être discutés et utilisés, tout en rappelant clairement leurs limites et la dépendance aux données historiques.
Une démarche structurée pour travailler vos modèles de facteurs macro
Notre méthode ne promet pas de modèle parfait. Elle offre un cadre pour rendre vos liens macro‑actifs plus clairs, plus testables et plus faciles à remettre en question. Nous combinons rigueur statistique pragmatique, documentation détaillée et attention aux contraintes de vos comités, dans le contexte réglementaire suisse et européen.
Clarifier d’abord vos cadres macro existants
Nous commençons par une phase de clarification, centrée sur ce que vos équipes
utilisent déjà. L’objectif n’est pas de repartir d’une page blanche, mais de rendre
explicite la logique actuelle. Nous identifions les récits macro dominants, les
indicateurs vraiment suivis, les horizons implicites et les classes d’actifs
concernées. Ce diagnostic sert ensuite de base à tous les ajustements, afin d’éviter
de créer un modèle brillant mais déconnecté de vos pratiques réelles.
Inventorier les récits macro dominants
Identifier les indicateurs vraiment suivis
Repérer les horizons implicites utilisés
Relier récits et familles d’actifs
Construire un socle de données solide et traçable
Sur la base de ce diagnostic, nous construisons un socle de données reproductible. Nous documentons les sources, les fréquences, les transformations et les règles de mise à jour. Nous alignons ces séries avec les rendements par grandes classes d’actifs pertinentes pour vos échanges. Ce socle devient le référentiel commun qui évite de rediscuter à chaque réunion la qualité des données utilisées pour évaluer les relations macro‑actifs.
Choisir des sources de données stables
Documenter les transformations appliquées
Aligner facteurs et rendements d’actifs
Mettre en place des règles de mise à jour
Explorer plusieurs modèles plutôt qu’un seul
Une fois les données en place, nous testons plusieurs spécifications de modèles de facteurs. Nous jouons sur le nombre de variables, les horizons, les interactions possibles, en gardant un œil sur la lisibilité pour vos décideurs. Nous examinons la stabilité des relations estimées, la sensibilité aux crises et la cohérence économique. Past performance doesn't guarantee future results, et les résultats peuvent varier selon les périodes et les hypothèses retenues.
Explorer des modèles plus ou moins détaillés
Évaluer la stabilité des relations estimées
Tester la sensibilité aux périodes de crise
Conserver une cohérence économique minimale
Intégrer les modèles dans vos échanges quotidiens
Enfin, nous travaillons sur l’intégration de ces modèles dans vos processus courants. Nous aidons vos équipes à concevoir des tableaux de synthèse, des graphiques et des notes qui rendent les résultats utilisables en comité. Nous insistons sur la clarté des limites, la dépendance aux données historiques et la nécessité de réexaminer régulièrement les relations macro‑actifs. Les décisions restent de votre ressort, nos travaux servent à structurer le débat, pas à le clore.
Concevoir des supports adaptés aux comités
Rappeler clairement les limites des modèles
Prévoir des points de révision réguliers
Garder le contrôle des décisions en interne