Depuis deux ans, la thématique de l’IA est le principal moteur de performance des actions mondiales. Elle a propulsé les indices à la hausse et concentré leur dynamisme sur une poignée de titres à très forte capitalisation, éclipsant ainsi une grande partie du reste du marché. Le risque d’une telle concentration est devenu visible en juillet, lorsqu’une brève prise de bénéfices sur les titres liés à l’IA a déclenché un mouvement de panique sur les marchés. Les investisseurs ont réalisé à quel point le sort de leur portefeuille dépend désormais d’un seul et même facteur.
Des solutions multi-stratégies systématiques peuvent donc être pertinentes pour diversifier le risque d’un portefeuille équilibré/mixte. Cela permet d’ajuster et de neutraliser systématiquement l’exposition à des facteurs spécifiques, avec un potentiel de performance convaincant sur différents cycles de marché. Un argument solide pour se réorienter vers les stratégies capables de générer de la performance ajustée au risque sans s’appuyer sur la thématique de l’IA.
Quatre stratégies complémentaires
Dans la pratique, il semble intéressant de combiner quatre styles de stratégie: «equity market neutral» (EMN), «quant macro», «suivi de tendance» («trend following» ou CTA - commodity trading advisors), et «trading à court terme». L’EMN génère de l’alpha à partir de la sélection de titres tout en éliminant l’exposition de marché globale, ce qui en fait un diversificateur naturel face au thème de l’IA. La stratégie «quant macro» opère systématiquement sur les taux, les devises et les matières premières, en se positionnant sur les changements de régime plutôt que sur une classe d’actifs en particulier. Le «suivi de tendance» capte les forts mouvements directionnels une fois qu’une tendance est confirmée sur une multitude d’indices.
Le ‘trading à court terme’ exploite les dislocations tactiques, plus rapides, ajoutant ainsi un horizon temporel différent; autre avantage: une faible corrélation avec les trois autres approches. Combinées, ces diverses stratégies visent à générer de la performance dans un plus vaste éventail d’environnements que ne le permet chacun des styles pris isolément.
Depuis début 2026, l’EMN a affiché une corrélation de -0,43 avec le facteur IA, soit la plus négative parmi les quatre stratégies, le portefeuille global ayant également une corrélation négative (-0,23). Celle du ‘quant macro’ est proche de zéro (-0,07), tandis que le «suivi de tendance’ présente, sans surprise, une corrélation positive (+0,27) vu qu’il s’agit de surfer sur des tendances très suivies. Une corrélation faible ou négative avec l’IA est rare aujourd’hui, et permet donc une véritable diversification plutôt qu’un énième pari déguisé sur la même poignée de titres.
En cas de forte correction sur le segment de l’IA, ou de violente rotation comme en juillet, la stratégie EMN a de réels atouts. Son exposition au thème de l’IA est limitée en termes de direction, et sa performance devrait donc rester largement non corrélée à une baisse induite par l’IA; la solide performance de juillet en est la preuve. Quant à l’exposition en matière de tendance, elle est délibérément modeste par rapport aux autres approches, et le portefeuille n’est pas pondéré en fonction de la capitalisation boursière. Résultat: les plus grandes valeurs qui alimentent la dynamique de marché générale n’exercent pas d’influence disproportionnée.
Taux et devises: le retour des opportunités
Les obligations constituent un autre pilier majeur. Après 18 mois difficiles, les rendements évoluent avec plus de conviction, d’où une plus large palette d’opportunités – soit directement, soit au travers d’autres classes d’actifs. Le secteur obligataire a connu trois années compliquées en raison de faibles niveaux de dispersion et de volatilité, mais sur la décennie précédant 2023, il a le plus contribué à ces stratégies.
Les devises jouent également, discrètement, un rôle important en termes de diversification, en absorbant une grande partie de la dispersion macroéconomique et géopolitique que les marchés des taux n’ont pas su absorber. L’un des avantages de cette approche sur le marché des changes est qu’elle ne nécessite pas de biais spécifique à long terme pour générer de la performance. En effet, les capitaux peuvent se réorienter vers tout secteur présentant une dispersion.
S’agissant des taux, l’élément manquant a été une directionnalité soutenue plutôt qu’une simple volatilité. Cela devrait changer dès qu’un scénario commencera à dominer parmi les régimes macroéconomiques concurrents en jeu, par exemple un choc d’offre énergétique, une expansion budgétaire, ou encore des émissions souveraines accrues. Un changement des attentes d’inflation a été observé, et toutes les économies développées ont été contraintes de relever les taux.
L’histoire en dit long sur la durée de ces régimes d’«effondrement de la volatilité». Les rendements américains à 10 ans, par exemple, sont restés pendant un an (avril 2025-mars 2026) confinés dans une fourchette inhabituellement étroite après une longue période de mouvements réguliers. Il est rare que de tels régimes persistent indéfiniment. Ces stratégies systématiques, soutenues par une recherche et des modèles ayant fait leurs preuves, semblent optimales dans ce contexte apparemment attrayant, et ce indépendamment du fait que le boom de l’IA continue ou non à dicter la direction du marché.
Le signal pour les investisseurs est donc clair. La thématique de l’IA représente un moteur de performance puissant, mais étroit, ce qui constitue en soi un risque. D’où l’attrait d’une combinaison de stratégies EMN, «quant macro», «suivi de tendance», et «trading à court terme», alliée aux nouvelles opportunités qui se dessinent enfin du côté obligataire. Cette approche, qui implique aussi une stricte gestion des risques, apparaît efficace pour diversifier son portefeuille, sans toutefois renoncer à un solide potentiel de performance ajustée au risque.