
Gérants et analystes vont utiliser encore davantage de données alternatives

Le nombre de données non-traditionnelles se multiplie et leur utilisation dans la gestion d’actifs, en particulier chez les hedge funds, va crescendo. Au-delà de l’imagerie satellite ou encore de l’exploitation du sentiment des réseaux sociaux et des audiences de sites internet, d’autres données alternatives deviennent disponibles. En février dernier, un fournisseur de données américain 90 West s’est par exemple associé à Exabel, plateforme de données alternatives, pour lancer un service d’analyse de transactions de cartes de débit visant à déterminer les comportements de 750.000 consommateurs américains et portant sur 235 marques dont 77 cotées aux Etats-Unis.
Exabel vient de publier une étude sur la manière dont les gérants de portefeuille et analystes d’investissement se sont emparés de la data alternative. La fintech, en coordination avec Pureprofile, a sondé, en janvier, 100 gérants et analystes basés aux Etats-Unis, au Royaume-Uni, à Singapour et Hong Kong, gérant collectivement près de 969 milliards de dollars.
Exabel constate que la data alternative est devenue une source traditionnelle des gérants et analystes pour obtenir des éclairages supplémentaires sur les sociétés. Quelque 96% des gérants et analystes interrogés l’utilisent déjà dans leurs stratégies respectives. La majorité des sondés (54%) ont commencé à en utiliser il y a moins de trois ans (38,5% entre 1 et 3 ans, 15,6% il y a moins d’un an). Quelque 90% des gérants et analystes questionnés voient en outre une augmentation soit légère (61%) soit significative (29%) de leur utilisation des données alternatives d’ici 2025. L’analyse des données alternatives devrait d’ailleurs se faire davantage via des logiciels tiers que par un système propriétaire en interne selon les réponses des participants.
Avantage supplémentaire
Exabel a également sondé gérants et analystes sur le type de données alternatives qu’ils comptent utiliser davantage dans les trois ans à venir. Une question à laquelle 52% des participants ont répondu qu’ils envisageaient d’utiliser davantage les données relatives aux dépenses des consommateurs (transactions de cartes bancaires par exemple) et 44% les données liées à l’emploi (satisfaction des employés, salaires moyens, offres d’emplois). Viennent ensuite les données tirées d’internet (recherches web, taux de clics) et celles liées au sentiment des réseaux sociaux.
A lire aussi: Hedge funds et gérants quantitatifs peinent à trouver des données de haute qualité
Quelque 76% des sondés estiment que la data alternative sur les dépenses des consommateurs leur donnera un avantage informationnel supplémentaire. Cette proportion est respectivement de 65% et 58% pour les données liées aux usages web et mobile et celles liées à l’emploi. Moins d’un tiers des gérants et analystes interrogés jugent que l’exploitation du traitement naturel du langage et de l’expression des sentiments sur les réseaux sociaux leur donnera un avantage.
Défis d’exploitation
Les gérants et analystes sondés ont en tout cas foi dans la manière dont est utilisée cette donnée. Quelque 63% d’entre eux estiment que leur processus utilise la data alternative de bonne façon et 23% d’une excellente façon. Ils ne sont que 12% à trouver que leur utilisation des données non-traditionnelles est moyenne.
Les sondés rencontrent néanmoins quelques défis sur l’exploitation de données alternatives. Le défi le plus important demeure la difficulté à combiner les données de différentes sources (71% des répondants). Convertir de la donnée alternative brute en un format utilisable pour leur recherche fondamentale en actions et comparer différents jeux de données qui sont identiques sont un défi pour respectivement 53% et 49% des participants.
En termes d’obstacles concrets à l’extraction de données utilisables depuis les données alternatives, une majorité de gérants et analystes (53%) estiment qu’il y a déjà trop de données alternatives et qu’il est difficile de les prioriser. De plus, 21% répondent que la qualité des données alternatives qu’ils ont achetées n’est pas assez bonne.
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