Dans un environnement de marché marqué par des régimes instables, des corrélations changeantes et des chocs non linéaires, la volatilité ne peut plus être traitée comme une simple variable à couvrir. Elle devient une dimension à structurer. C’est dans cet espace que s’impose une notion longtemps périphérique dans la gestion traditionnelle: la convexité. Derrière ce terme technique se joue une mutation plus profonde. Là où l’allocation classique optimise un couple rendement/risque autour d’une moyenne, les stratégies convexes cherchent à transformer la distribution des résultats elle-même.
Fin 2025, dans un podcast de State Street, David Dredge, CIO de Convex Strategies, résumait cette bascule de manière opérationnelle: «Le pilote qui gagne une course est celui qui a les meilleurs freins.» En d’autres termes, la capacité à absorber les chocs ne limite pas la performance, elle la conditionne. Cette approche renverse la lecture traditionnelle du risque, dans la mesure où, dans un cadre linéaire, la protection s’avère être un coût. Dans une logique convexe, par contraste, elle devient un levier. En sécurisant les extrêmes, elle libère du capital pour prendre davantage de risque là où il est rémunéré.
Dredge insiste sur un point souvent mal compris: il ne s’agit pas de «parier sur une crise», mais de s’en protéger pour pouvoir s’exposer plus agressivement aux opportunités. La convexité agit comme une assurance dynamique qui transforme des profils de rendement linéaires en profils asymétriques.
La stratégie consiste donc à acheter de la convexité là où le marché sous-estime les risques extrêmes.
Son analyse repose sur une dissymétrie structurante. À savoir que les environnements de faible volatilité apparente concentrent souvent des risques extrêmes («fat tails») et que les environnements naturellement volatils offrent, à l’inverse, des opportunités mieux rémunérées («thin tails»). La stratégie consiste donc à acheter de la convexité là où le marché sous-estime les risques extrêmes, et à déployer du capital directionnel là où la volatilité est déjà intégrée.
Cette lecture trouve aujourd’hui un prolongement dans des approches systématiques cherchant à industrialiser (au moins partiellement) cette logique. Le modèle développé par BlackShip Capital en constitue une illustration. Contrairement aux stratégies «long-vol» traditionnelles, souvent pénalisées lors des phases de compression de volatilité, leur approche vise à générer de l’alpha dans tous les régimes de marché.
Là où certains produits de volatilité peuvent perdre entre 35% et 55% lors d’un retour au calme, BlackShip revendique une capacité à rester profitable. La différence est fondamentale: la convexité n’est plus une protection passive, mais une source active de performance. Leur architecture repose sur l’arbitrage de dispersion, l’exploitation de signaux non linéaires et une adaptation continue aux régimes de marché. L’objectif n’est pas de prédire la volatilité, mais d’en exploiter les déséquilibres structurels.
Cette approche systématique pousse la logique plus loin que celle décrite par Dredge. Elle réduit drastiquement la discrétion humaine, impose des règles de gestion du risque strictes et privilégie une exécution extrêmement rapide (jusqu’à pouvoir liquider l’ensemble d’un portefeuille en quelques secondes).
«Nous mettons l’accent sur la convexité positive, là où d’autres la diluent via des stratégies vulnérables en période de crise»
Mais cette sophistication révèle une contrainte centrale: la convexité est difficilement scalable. En effet, les opportunités qu’elle exploite – distorsions de volatilité, inefficiences locales, déséquilibres d’offre et de demande – sont limitées en capacité. Au-delà d’un certain seuil, le capital devient lui-même une source de distorsion, ce qui érode l’alpha. C’est précisément sur ce point qu’intervient une troisième approche, développée par Bainbridge Partners, qui intègre la convexité non pas comme une stratégie isolée, mais comme un principe d’architecture de portefeuille.
À travers sa stratégie Aperio, la firme (fondée par Antoine Haddad) articule explicitement trois objectifs: génération d’alpha, convexité positive et maintien d’une liquidité permanente. Contrairement à certaines plateformes multi-stratégies, qui combinent alpha et stratégies de portage (carry) souvent exposées à des risques de queue, Bainbridge privilégie une exposition nette à la convexité. «Nous mettons l’accent sur la convexité positive, là où d’autres la diluent via des stratégies vulnérables en période de crise», souligne Haddad, récemment cité dans le Hedge Fund Journal.
Cette discipline s’accompagne d’un refus clair de l’illiquidité. Là où une partie de l’industrie s’oriente vers des primes d’illiquidité (private credit, financements structurés), Bainbridge maintient une exigence de liquidité stricte, héritée notamment des enseignements de 2008. Cette contrainte structurelle influence directement la construction du portefeuille. Comme l’explique Florian Denié, Partner et CIO chez Bainbridge, le principal risque ne réside pas toujours dans les stratégies explicitement convexes ou concaves, mais dans les expositions implicites au short-volatility, souvent invisibles au niveau individuel.
Toute allocation optimisée autour de la moyenne apparaît incomplète sans exposition à la convexité.
La convexité devient alors une propriété émergente du portefeuille, obtenue par la combinaison de stratégies faiblement corrélées, certaines systématiques, d’autres discrétionnaires, internes ou externes. L’approche de Bainbridge introduit une nuance essentielle dans le débat: la convexité n’est pas seulement une technique de couverture ou un moteur d’alpha, c’est une discipline d’allocation.
Les trois cadres – Dredge, BlackShip, Bainbridge – convergent ainsi vers un diagnostic commun: la linéarité des portefeuilles constitue aujourd’hui une vulnérabilité structurelle. Dans un environnement où les corrélations peuvent se reconfigurer brutalement et où la liquidité peut disparaître, la question centrale n’est plus seulement celle du niveau de risque, mais de sa forme. La convexité apporte une réponse en introduisant une non-linéarité contrôlée. Elle permet non seulement de limiter les pertes extrêmes, mais aussi de modifier la manière dont le capital est engagé dans les phases favorables.
Reste une question ouverte: cette logique peut-elle être généralisée? Du point de vue théorique, la réponse semble affirmative. Toute allocation optimisée autour de la moyenne apparaît incomplète sans exposition à la convexité. Mais, sur le plan opérationnel, les limites mises en évidence par BlackShip (capacité, liquidité, complexité) suggèrent une réalité plus contraignante: la convexité est une ressource rare. Or c’est précisément cette rareté qui explique sa valeur.