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Vanguard - L'empire financier de 8 billions de dollars | 2023 Documentaire

Vanguard - L'empire financier de 8 billions de dollars | 2023 Documentaire

John Bogle, le fondateur pionnier de Vanguard, a laissé une marque indélébile sur l'industrie des fonds communs de placement. Il a révolutionné les stratégies d'investissement en introduisant le premier fonds indiciel, qui s'est avéré être un succès retentissant et a contribué à la prospérité de l'industrie financière au 21e siècle. Le parcours de Bogle vers le succès a été façonné par son enfance difficile, marquée par la lutte de son père contre l'alcoolisme et la nécessité pour ses frères et sœurs de soutenir la famille. Ces premières expériences ont insufflé à Bogle un esprit tenace et une détermination à atteindre ses objectifs. Diplômé en tant que salutatorien de classe de Princeton, il s'est engagé dans une voie qui ferait de lui l'un des individus les plus riches du monde.

La percée de Bogle dans l'industrie des fonds communs de placement a commencé en 1951 lorsqu'il a rédigé une thèse sur la société d'investissement à capital variable, attirant l'attention de Walter Morgan, le fondateur et président du fonds Wellington. Cela a conduit Bogle à être embauché en tant qu'assistant exécutif de Morgan, où ses connaissances uniques sur l'industrie des fonds communs de placement le distinguent de ses contemporains. Au cours des 35 années suivantes, le fonds de Bogle, Wellington, a prospéré et est devenu l'un des plus grands fonds communs de placement aux États-Unis.

En 1958, au milieu d'un marché haussier, de nombreuses sociétés de fonds communs de placement lançaient plusieurs fonds pour attirer les investisseurs. Cependant, Bogle, reconnaissant la baisse de popularité des portefeuilles équilibrés, a défié l'industrie en créant le Wallington Equity Fund, un succès immédiat. La performance et la popularité de ce fonds ont continué de monter en flèche au cours de la décennie suivante, renforçant la réputation de Bogle en tant qu'investisseur avisé.

Alors que l'industrie des fonds communs de placement entrait dans l'ère spéculative des années 1960 et faisait face à des défis ultérieurs au début des années 1970, Bogle a assumé le rôle de PDG de Wellington à l'âge de 35 ans. Cependant, la stratégie conservatrice du fonds faisait face à des menaces pour son existence, et un la guerre au sein de l'industrie des fonds communs de placement se profilait à l'horizon, Bogle risquant d'être la première victime. Cherchant une fusion avec une entreprise plus établie, les offres de Bogle ont été rejetées en raison des craintes que l'approche conservatrice de Wellington n'entrave les performances. Forcé d'explorer des fonds plus petits, Bogle a jeté son dévolu sur Ives, un fonds commun de placement agressif à Boston connu pour ses performances exceptionnelles de 1960 à 1965. Bien qu'il ne gère que 17 millions de dollars d'actifs, Ives était très recherché dans l'industrie. Bogle pensait que la fusion avec Ives permettrait à Wellington de développer ses activités et d'attirer davantage d'investisseurs. Après des mois de consolidation, une nouvelle société, Wellington Management Company, a émergé, les partenaires d'Ives assumant des rôles clés au sein de l'organisation.

La vidéo plonge dans l'histoire de Vanguard, un empire financier extraordinaire qui, en 2023, a atteint une valeur stupéfiante de 8 000 milliards de dollars. Le succès de Vanguard peut être largement attribué aux stratégies novatrices et fructueuses introduites par son fondateur, John Bogle. Cependant, la fin des années 1970 a apporté des changements importants à l'industrie, entraînant une diminution des actifs de Vanguard de 1,3 milliard de dollars. En 1997, la fusion de Bogle avec une autre société de fonds communs de placement, Ives, s'est avérée infructueuse. Par la suite, en 2004, Bogle a été évincé de son poste de PDG de Vanguard à la suite d'une brouille avec les partenaires de gestion de la croissance de l'entreprise. Sans se laisser décourager, Bogle a ensuite créé Masterworks, une société d'investissement artistique prospère. Cependant, dans une tournure des événements surprenante en 2022, Bogle a été vaincu dans une bataille par procuration et renvoyé de l'entreprise.

L'une des réalisations notables de Bogle a été son refus d'externaliser les fonctions administratives du fonds commun de placement de Vanguard à une société de gestion, optant plutôt pour l'internalisation de ces opérations. Cette décision stratégique a entraîné d'importantes économies de coûts pour le fonds et a positionné Vanguard comme la société de fonds communs de placement la plus avantageuse pour les investisseurs.

Au début des années 1990, le fonds indiciel Vanguard de Jack Bogle a bouleversé l'industrie des fonds communs de placement, défiant la domination de Fidelity, qui était devenu le leader incontesté. La croissance de Fidelity a été alimentée par des stratégies de marketing agressives, présentant les fonds communs de placement comme des produits facilement disponibles dans les rayons des magasins et diversifiant les investissements dans divers secteurs et catégories d'actifs. Cependant, Fidelity a fait face à un revers substantiel en 2006 lorsque son gros pari sur la dette mexicaine s'est retourné contre lui, et son fonds obligataire étranger nouvellement créé faisait partie des nombreux fonds communs de placement qui ont subi des pertes pendant la crise financière de 2008.

Pendant ce temps, Vanguard, sous la direction de Bogle, a continué d'évoluer. En 2019, la société avait amassé près de 5 billions de dollars d'actifs totaux. Pendant ce temps, Brennan, le PDG, envisageait d'entrer sur le marché des fonds négociés en bourse (ETF), une décision qui renforcerait davantage le statut de Vanguard en tant que géant financier.

Malheureusement, dans le domaine des fins, Jack Bogle, le fondateur visionnaire de Vanguard Group, est décédé à l'âge de 89 ans après une courageuse bataille contre le cancer de l'œsophage. L'héritage de Bogle s'étend bien au-delà de ses réalisations financières. Il était connu pour son engagement inébranlable envers le conservatisme financier et son plaidoyer pour l'investissement à long terme. Sa mort a marqué une perte importante pour la communauté financière, car il avait laissé une marque indélébile sur l'industrie et inspiré d'innombrables investisseurs à adopter une approche prudente et disciplinée de la gestion de patrimoine.

Bien que la vidéo se termine sur une note sombre, l'impact des contributions de John Bogle à l'industrie des fonds communs de placement et ses efforts novateurs chez Vanguard continueront de façonner le paysage financier pour les années à venir. Ses idées visionnaires et ses principes inébranlables servent de guide aux investisseurs qui recherchent le succès à long terme et la stabilité financière. L'histoire de John Bogle et de Vanguard témoigne du pouvoir de l'innovation, de la persévérance et de la poursuite de l'excellence dans le monde de la finance.

• 00:00:00 John Bogle, capitaine de Vanguard, est le fondateur du premier et du plus grand fonds indiciel aux États-Unis, qui a aidé le secteur financier à devenir plus prospère au 21e siècle. L'enfance de Bogle a été difficile; son père était alcoolique et ses frères devaient travailler pour subvenir aux besoins de la famille. Bogle s'est habitué à utiliser la force brute pour obtenir ce qu'il voulait et est diplômé de Princeton en tant que salutatorien de classe. Il est ensuite devenu l'inventeur du fonds indiciel, ce qui a contribué à faire de lui l'un des hommes les plus riches du monde.
  
  
• 00:05:00 En 1951, le pionnier de l'industrie des fonds communs de placement John Bogle a écrit une thèse sur la société d'investissement à capital variable, qui a attiré l'attention de Walter Morgan, le fondateur et président du fonds Wellington. Morgan a embauché Bogle comme assistant exécutif, et les idées de Bogle sur l'industrie des fonds communs de placement le distinguaient des autres financiers de l'époque. Au cours des 35 années suivantes, le fonds de Bogle, Wellington, est devenu l'un des plus grands fonds communs de placement du pays. En 1958, alors que le marché haussier battait son plein, de nombreuses sociétés de fonds communs de placement ouvraient davantage de fonds pour attirer davantage d'investisseurs. Cependant, le portefeuille équilibré de Bogle tombait en disgrâce et il a décidé de défier l'industrie en créant le Wallington Equity Fund, un succès instantané. Les performances et la popularité du téléphone continuent de croître au cours de la prochaine décennie.
  
  
• 00:10:00 Au début des années 1960, l'esprit de spéculation est de retour dans ce qui est devenu la décennie Go-Go, et au début des années 1970, l'industrie des fonds communs de placement est en difficulté. À 35 ans, Jack Bogle devient le PDG de l'un des plus grands fonds communs de placement de l'industrie, mais c'est un fonds commun de placement dont toute l'existence est désormais menacée. Une guerre dans l'industrie des fonds communs de placement est sur le point d'éclater, et Bogle pourrait en être la première victime. Bogle essaie de trouver une fusion avec une société plus établie, mais rejette son offre car ils pensent que la stratégie trop conservatrice de Wellington entravera la performance de leur fonds. Incapable de trouver un grand fonds commun de placement avec lequel fusionner, Bogle a été contraint de rechercher des fonds plus petits, et bientôt un fonds à Boston attire son attention. Ives était un fonds commun de placement agressif qui a enregistré les meilleures performances de l'industrie de 1960 à 1965. Même avec seulement 17 millions de dollars sous gestion, c'est l'un des fonds les plus recherchés de l'industrie, et Bogle pense qu'en fusionnant avec Ivest, Wellington sera capable d'étendre l'activité et d'attirer davantage d'investisseurs. Après des mois de consolidation, une nouvelle société est née, et bien qu'elle portera le nom de Wellington Management Company, les associés d'Ivest auront désormais
  
  
• 00: 15: 00 La vidéo traite de l'histoire de Vanguard, un empire financier d'une valeur de 8 000 milliards de dollars d'ici 2023. Le succès de Vanguard était en grande partie dû aux stratégies innovantes et réussies de son fondateur, John Bogle. Cependant, à la fin des années 1970, l'industrie a changé et les actifs de Vanguard ont diminué de 1,3 milliard de dollars. En 1997, Bogle a fusionné avec une autre société de fonds communs de placement, Ives, qui a échoué. En 2004, Vanguard a licencié son PDG, Bogle, après une brouille avec les partenaires de gestion de la croissance de l'entreprise. Bogle a ensuite lancé Masterworks, une nouvelle société d'investissement dans l'art, qui a réussi. En 2022, Bogle est vaincu dans un combat par procuration et est expulsé de l'entreprise.
  
  
• 00:20:00 John Bogle, président de la société de fonds communs de placement Vanguard, va à l'encontre des idées reçues en refusant de sous-traiter les fonctions administratives du fonds à une société de gestion, au lieu de les internaliser. Cette décision permet au fonds d'économiser des millions de frais et conduit finalement Vanguard à devenir la société de fonds communs de placement la plus économique dans laquelle investir.
  
  
• 00:25:00 Au début des années 1990, le fonds indiciel Vanguard de Jack Bogle a commencé à perturber l'industrie des fonds communs de placement, et à la fin des années 1990, Fidelity était le roi incontesté de l'industrie. La croissance de Fidelity a été alimentée par son marketing agressif des fonds communs de placement en tant que produit sur étagère, et son succès dans la diversification de ses investissements à travers les secteurs et les classes d'actifs. Cependant, en 2006, Fidelity a été durement touchée après avoir fait un gros pari sur la dette mexicaine, et son fonds d'obligations étrangères nouvellement créé a été parmi les nombreux fonds communs de placement à perdre de l'argent lors de la crise financière de 2008.
  
  
• 00:30:00 Vanguard, un empire financier fondé par John C. Bogle, a connu le succès dans les années 1990 avec l'introduction des ETF. Cependant, en 2019, Vanguard a près de 5 billions de dollars d'actifs totaux. Brennan, le PDG, envisage d'entrer sur le marché des ETF, ce qui ferait de Vanguard un géant.
  
  
• 00:35:00 Jack Bogle, fondateur de Vanguard Group, est décédé à l'âge de 89 ans après une longue bataille contre le cancer de l'œsophage. Bogle était connu pour son dévouement au conservatisme financier et son plaidoyer pour l'investissement à long terme. Sa mort est une perte importante pour la communauté financière.

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Peter Lynch - Le NON de l'Amérique. 1 gestionnaire de fonds | Une biographie

Peter Lynch - Le NON de l'Amérique. 1 gestionnaire de fonds | Une biographie

La vidéo fournit une biographie perspicace de Peter Lynch, reconnu comme le gestionnaire de fonds numéro un en Amérique. Il plonge dans sa jeunesse, soulignant l'impact profond de la disparition prématurée de son père, qui l'a contraint à assumer des responsabilités à un jeune âge pour soutenir sa mère. La détermination inébranlable de Lynch à assurer un meilleur avenir à sa famille l'a conduit sur une voie étroitement liée au mentorat de George Sullivan, vice-président exécutif de Fidelity. Sullivan a reconnu l'éthique de travail exceptionnelle de Lynch et l'a recommandé pour une bourse complète au Boston College, où la fascination de Lynch pour les actions s'est approfondie, motivée par sa conviction que l'investissement dans le monde réel était le véritable test de ses connaissances.

La vidéo dévoile l'histoire du succès d'investissement de Lynch, mettant en lumière ses entreprises dans Flying Tigers et Sugar Beets. Il explore comment la chance s'est mêlée à sa prise de décision astucieuse, comme son investissement dans Flying Tigers, qui a d'abord stagné pendant trois ans, mais dont la valeur a grimpé en flèche lorsque la guerre du Vietnam a éclaté. La recherche de connaissances de Lynch l'a conduit à Wharton, où il a consacré son temps à la recherche sur les actions plutôt qu'à suivre des cours traditionnels d'économie et de finance. La section raconte également l'investissement de Lynch dans la betterave à sucre, un joyau caché qu'il a découvert grâce à des recherches approfondies et à la conviction, malgré le manque d'attention de Wall Street.

Au fur et à mesure que la vidéo progresse, elle plonge dans l'histoire des fonds communs de placement en Amérique et dans l'ascension de Fidelity pour devenir la plus grande société de gestion d'actifs du pays sous la direction d'Edward Johnson. L'accent est mis sur les défis auxquels sont confrontés les fonds communs de placement pour trouver un équilibre entre la collecte de fonds et la génération de rendements pour les investisseurs. Le fonds de Jerry Ty chez Fidelity s'est démarqué en utilisant l'analyse technique, qui a propulsé sa performance au-dessus de la concurrence. Après le départ de Ty, Fidelity a dû faire face à des défis de croissance jusqu'à ce que la société reconnaisse le talent exceptionnel de sélection de titres de Peter Lynch.

La vidéo met en lumière le parcours de Lynch dans la gestion du Fonds Magellan, en commençant comme analyste de recherche et en assumant finalement la direction. Son approche unique mettait l'accent sur le fait de faire les choses différemment pour surperformer le marché, même dans des conditions baissières. La stratégie de Lynch consistait à trouver dix histoires d'investissement convaincantes et à investir dans toutes, en tirant parti de sa croyance dans le pouvoir des probabilités. Notamment, l'investissement de Lynch dans Taco Bell est devenu un succès retentissant lors de son acquisition par PepsiCo. Cependant, la section reconnaît également que la philosophie d'investissement de Lynch n'était pas infaillible, comme en témoigne son expérience avec Biltmore, une société qui n'a pas réussi à rivaliser en dehors de Boston.

La philosophie d'investissement de Lynch, mettant l'accent sur l'apprentissage expérientiel et une approche axée sur l'humain, est explorée en détail. Il s'est immergé dans les entreprises dans lesquelles il envisageait d'investir, formant sa thèse d'investissement sur la base de ses expériences de première main et du potentiel de croissance à grande échelle. La vidéo reconnaît que même les remarquables antécédents de Lynch ont été confrontés à des défis à mesure que son fonds augmentait et que sa renommée augmentait, rendant plus difficile la découverte de joyaux cachés.

La vidéo se termine par une discussion sur la décision cruciale de Lynch de prendre sa retraite au sommet de sa carrière en tant que gestionnaire du fonds Magellan de Fidelity. Le désir de Lynch de passer plus de temps avec sa famille et la prise de conscience que la gestion d'un fonds plus important limiterait sa capacité à investir dans de plus petites entreprises ont influencé sa retraite. Malgré une accusation de corruption par la SEC en 2008, la réputation de Lynch reste intacte et ses idées d'investissement restent pertinentes. Fidelity, une société privée avec un montant stupéfiant de 8 billions de dollars d'actifs sous gestion, reste sous le contrôle de l'influente famille Johnson, perpétuant son héritage de succès.

• 00:00:00 Dans cette section, nous apprenons comment la mort du père de Peter Lynch à l'âge de 10 ans l'a affecté, lui et sa famille, le forçant à mûrir rapidement et à commencer à travailler très jeune pour subvenir aux besoins de sa mère. Bien qu'il veuille une enfance normale, Lynch était déterminé à gagner suffisamment d'argent à l'avenir pour que sa mère n'ait plus jamais à travailler. Il a commencé à travailler comme caddie dans un club de golf et a rencontré son mentor, le vice-président exécutif de Fidelity, George Sullivan. Son excellente éthique de travail et son acte de gentillesse ont conduit Sullivan à le recommander pour une bourse complète au Boston College, où Lynch a appris que la philosophie et la logique étaient les matières les plus utiles pour en savoir plus sur les actions. Il pensait qu'investir dans le monde réel était la véritable façon d'examiner ses connaissances, comme en témoigne son investissement dans Flying Tigers, une valeur de croissance dans l'industrie du transport aérien.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, nous apprenons comment la chance a joué un rôle dans le succès des investissements de Peter Lynch. Il a d'abord investi dans Flying Tigers, une action stagnante depuis trois ans, qui n'a décollé qu'après le déclenchement de la guerre du Vietnam, provoquant une flambée des prix. Avec ses bénéfices, il a poursuivi ses études à Wharton, où il a ignoré les cours d'économie et de finance et a passé son temps à rechercher la prochaine action à acheter. Il rejoint ensuite l'armée, stationnée loin du champ de bataille, ce qui lui permet de rechercher son prochain investissement, la betterave à sucre, qui, selon lui, est une situation de 10 sacs qu'aucune entreprise de Wall Street n'a encore remarquée. Malgré la réticence des agriculteurs à planter des betteraves à sucre, Lynch pense qu'il s'agit d'un bon investissement, ce qui lui confère une forte conviction dans ses recherches et une compréhension du potentiel de croissance à long terme de l'entreprise.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, nous découvrons l'histoire des fonds communs de placement en Amérique et comment Fidelity est devenue la plus grande société de gestion d'actifs du pays sous la direction d'Edward Johnson. Cependant, la concurrence a conduit de nombreux fonds communs de placement à se concentrer trop sur la collecte de fonds plutôt que sur la rentabilité de leurs investisseurs, et c'est là que le fonds de Jerry Ty chez Fidelity s'est démarqué. Grâce à l'analyse technique, le fonds de Ty a surclassé la concurrence par une large marge, faisant de lui une star dans l'industrie des fonds communs de placement. Après le départ de Ty, Fidelity a eu du mal à se développer, mais la solution était devant eux tout le temps sous la forme d'un talentueux sélectionneur de titres nommé Peter Lynch.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, nous apprenons comment Peter Lynch en est venu à gérer le Fonds Magellan. Débutant comme analyste de recherche, Lynch a développé un portefeuille d'actions qui est rapidement devenu le sujet de conversation de Fidelity. Il a été promu au Magellan Fund à la tête de celui-ci, qui était initialement un fonds fermé composé de la richesse de la famille de Johnson et des dirigeants de Fidelity. Lynch pensait que pour surperformer le marché, il devait faire les choses différemment. Même dans un marché baissier, il a vu de bonnes affaires et a investi dans des entreprises que d'autres investisseurs ont ignorées, comme Taco Bell. La stratégie de Lynch était de trouver dix bonnes histoires et de toutes les acheter, croyant que ses chances de réussite joueraient en sa faveur. Taco Bell s'est avéré être un investissement extrêmement réussi pour Lynch lorsqu'il a été acquis par PepsiCo à 50 $ par action. L'inflation a plongé le Dow Jones de 18% en 1978.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, nous découvrons la philosophie d'investissement de Peter Lynch, qui privilégie l'apprentissage à partir d'expériences directes plutôt que de s'appuyer uniquement sur des chiffres et des documents. En s'immergeant dans les entreprises dans lesquelles il envisage d'investir, il forme sa thèse d'investissement grâce à une approche axée sur l'humain, cherchant à trouver des entreprises dont il apprécie les produits et qui ont la capacité d'évoluer mais qui ont été négligées par Wall Street. Bien que son fonds Magellan réalise régulièrement des bénéfices, même la méthode de Lynch n'est parfois pas infaillible, comme il l'apprend de son investissement dans Biltmore, qui n'a pas réussi à rivaliser avec ses magasins en dehors de Boston. Lynch continue de chasser les 10 sacs, mais il trouve progressivement cela plus difficile à mesure que son fonds grossit et qu'il devient plus célèbre.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, nous apprenons la décision de Peter Lynch de prendre sa retraite au sommet de sa carrière en tant que gestionnaire du Magellan Fund de Fidelity. Le désir de Lynch de passer plus de temps avec sa famille et la prise de conscience qu'un fonds plus important limiterait sa capacité à investir dans de petites entreprises ont été les principales raisons de sa retraite. Bien qu'il ait été accusé d'avoir reçu des billets de corruption par la SEC en 2008, la réputation de Lynch reste intacte en 2022, et ses idées d'investissement sont toujours pertinentes aujourd'hui. Fidelity, une société privée avec près de 8 000 milliards de dollars d'actifs sous gestion, est toujours contrôlée par la puissante famille Johnson.

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Le vautour de Wall Street | L'investisseur milliardaire Howard Marks

Le vautour de Wall Street | L'investisseur milliardaire Howard Marks

L'investisseur milliardaire Howard Marks captive le public en partageant son parcours captivant pour devenir un investisseur très prospère. La vidéo commence par plonger dans l'éducation de Marks, soulignant son inclination naturelle à remettre en question le statu quo. Bien qu'il ne montrât pas initialement de signes d'intelligence supérieure, Marks rêvait d'assister à Wharton et de se forger une carrière dans la finance. Bien qu'il ait suivi les traces de son père en tant que comptable, Marks s'est trouvé de plus en plus attiré par les aspects intrigants et créatifs de l'industrie financière. La vidéo montre comment ses études de philosophie japonaise lui ont apporté une clarté d'esprit et ont influencé ses efforts ultérieurs. Après avoir obtenu son diplôme de Wharton et obtenu un MBA de l'Université de Chicago, Marks s'est vu présenter de nombreuses offres d'emploi, signalant un avenir prometteur.

La vidéo continue en mettant en lumière le début de la carrière de Marks à Wall Street. Rejoignant Citibank en tant qu'analyste de recherche sur les actions pendant le mandat du banquier estimé Walter B. Riston, Marks a excellé dans son rôle, faisant des prédictions précises et accédant finalement au poste de directeur de la recherche. Cependant, un revers s'est produit lorsque les actions recommandées par le groupe de recherche, connues sous le nom de Nifty 50s, ont subi une perte de valeur drastique de 90 %. Cette expérience humiliante a enseigné à Marks une leçon essentielle : il ne s'agit pas uniquement de ce que l'on achète, mais aussi du prix payé pour cela. Marks s'est vu offrir une autre opportunité lorsqu'il a été chargé de gérer un portefeuille d'obligations de pacotille, un créneau qui allait bientôt prospérer.

La découverte par Marks du monde lucratif des entreprises en difficulté et son approche d'investissement centrée sur la probabilité et le bon sens sont explorées dans la vidéo. Reconnaissant le potentiel de rendements élevés des entreprises sous-évaluées et en difficulté, Marks a développé une méthode qui tenait compte de l'incertitude et percevait le monde comme une distribution de probabilités. Cette méthodologie lui a permis de générer des bénéfices substantiels pendant son mandat chez Citibank et plus tard chez TCW Group avant de se lancer dans la création de sa propre entreprise.

La vidéo se penche ensuite sur la création par Marks d'Oaktree, le plus grand fonds américain dédié à l'investissement dans des titres en difficulté. Pour concrétiser sa vision, Marks avait besoin d'un capital important, un milliard de dollars étant la référence. Initialement rejeté par TCW, Marks a ensuite reçu un investissement de démarrage substantiel de 2,5 milliards de dollars du fondateur de TCW, Mark Stearns, après un changement d'avis. La présence de Bruce Karsh, souvent comparé à Charlie Munger, a renforcé le pouvoir de négociation de Marks. Ensemble, Marks et Karsh ont adhéré à une proposition d'investissement simple : donner la priorité au contrôle des risques, rechercher la cohérence et identifier les entreprises en difficulté avec des investisseurs débordés.

La vidéo montre comment Marks et son équipe ont amassé une fortune en investissant dans des entreprises au bord de la faillite pendant la bulle Internet. Un exemple notable est leur investissement dans Regal Cinemas, une entreprise lourdement endettée. En collaboration avec le milliardaire de Denver Philip Anschutz, Marks et son équipe ont acquis les créances irrécouvrables de Regal à des prix considérablement réduits, en anticipant une appréciation des actifs de la société après la faillite, générant ainsi des bénéfices substantiels. La vidéo reconnaît que des investisseurs comme Marks, souvent qualifiés de vautours, jouent un rôle vital dans l'écosystème financier en fournissant une bouée de sauvetage aux entreprises au bord de l'effondrement.

La vidéo explore plus en détail la culture agressive de Lehman Brothers, l'une des plus anciennes banques d'investissement de Wall Street, et sa contribution à la crise financière de 2008. Sous la direction du PDG Dick Fuld, la banque a donné la priorité à des stratégies agressives de recherche de profit, y compris la génération de revenus à partir de titres adossés à des hypothèques qui se sont finalement avérés presque sans valeur. Malgré les défis croissants, Fuld est resté confiant que Lehman Brothers survivrait, misant sur l'aide de sa connaissance de Wall Street et ancien secrétaire au Trésor, Hank Paulson. Cependant, les ramifications de la faillite de Lehman sur le système financier mondial ont été grossièrement sous-estimées. Au fur et à mesure que la crise se déroulait, Marks et Karsh ont décidé d'investir dans des dettes en difficulté, une décision qui s'est heurtée à la résistance des investisseurs et des clients qui n'étaient pas certains des conditions de marché turbulentes.

La vidéo illustre ensuite comment Howard Marks a maintenu ses stratégies d'investissement fructueuses et sa communication efficace avec les clients pendant et après la crise financière de 2008. Malgré la pression et le doute entourant le marché, Oaktree Capital Management, sous la direction de Marks, a continué à investir dans des titres en difficulté, récoltant finalement des bénéfices substantiels de 6 milliards de dollars de leurs entreprises en 2008. Ce succès remarquable a jeté les bases de l'introduction en bourse d'Oaktree en 2012, où Marks visait à établir une marque personnelle qui attirait des investisseurs à long terme, des individus qui possédaient le courage d'acheter en des temps difficiles et la résilience nécessaire pour conserver leurs investissements.

Cependant, la vidéo reconnaît les difficultés croissantes auxquelles sont confrontés les investisseurs axés sur la valeur dans le climat de marché actuel. Alors que le marché haussier persiste, trouver des opportunités sous-évaluées devient de plus en plus difficile. Néanmoins, Howard Marks reste inébranlable, prêt à saisir les opportunités et à "encaisser le loyer" lorsque le marché subira éventuellement un changement.

Tout au long de la vidéo, le parcours de Marks, de la remise en question du statu quo à devenir un investisseur milliardaire de premier plan, se caractérise par sa capacité à apprendre des revers, à adopter des stratégies d'investissement non conventionnelles et à prioriser la gestion des risques. Son histoire est une source d'inspiration pour les investisseurs en herbe, soulignant l'importance de la résilience, de l'adaptabilité et de la volonté de défier la sagesse conventionnelle dans la poursuite du succès des investissements.

• 00:00:00 Dans cette section, nous découvrons l'éducation de l'investisseur milliardaire Howard Marks et comment sa tendance à remettre en question et à être sceptique quant au statu quo a fait de lui un excellent investisseur. Bien qu'il n'ait pas montré de signes d'intelligence supérieure dans son enfance, Marks rêvait d'aller à Wharton et de se lancer dans la finance. Il a étudié et est devenu comptable comme son père mais a finalement trouvé la finance plus intéressante et créative. Il a également étudié la philosophie japonaise, qui a inconsciemment informé tout ce qu'il a fait, et lui a donné la clarté d'esprit. Après avoir obtenu son diplôme de Wharton et obtenu son MBA à l'Université de Chicago, Marks se voit proposer de nombreuses offres d'emploi et voit un avenir clair devant lui.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le début de la carrière d'Howard Marks à Wall Street est abordé. Diplômé d'une école de commerce, il décroche un poste d'analyste de recherche actions à la Citibank, tout comme le légendaire banquier Walter B. Riston devient président-directeur général. Marks excelle dans son travail, faisant des prédictions précises et se hissant au rang de directeur de la recherche. Cependant, son bilan est terni lorsque le groupe de recherche recommande un groupe d'actions, appelées les Nifty 50, qui finissent par perdre 90 % de leur valeur. Cela enseigne à Marks la leçon importante que ce n'est pas ce que vous achetez, mais ce que vous payez. Marks se voit offrir une seconde chance lorsqu'il est chargé de gérer un portefeuille d'obligations de pacotille, qui deviendra bientôt un créneau d'investissement en plein essor.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, nous voyons comment Howard Marks a découvert le monde lucratif des obligations de pacotille et a appris à aborder l'investissement d'une manière qui évite de faire des prédictions précises sur l'avenir, se concentrant plutôt sur la probabilité et le bon sens. Marks a vu que les entreprises sous-évaluées et en difficulté pouvaient offrir des récompenses élevées aux détenteurs d'obligations. Son style d'investissement impliquait de comprendre la nature de l'incertitude et de voir le monde comme une distribution de probabilités. En développant cette méthode, Howard Marks a pu générer des bénéfices importants pour Citibank, puis chez TCW Group, avant de finalement créer sa propre entreprise.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, nous voyons comment Howard Marks a lancé Oaktree, qui est le plus grand fonds américain uniquement pour investir dans des titres en difficulté. Pour constituer un tel fonds, il a besoin de beaucoup de capitaux, et pas moins d'un milliard de dollars suffiront. Il choisit de quitter TCW en bons termes et leur demande d'investir dans son nouveau fonds, mais ils rejettent son offre. Après avoir repris ses esprits, le fondateur de TCW, Mark Stearns, investit 2,5 milliards de capital d'amorçage dans le nouveau fonds d'Howard Mark. Bruce Karsh, sa version de Charlie Munger, est une autre raison pour laquelle Howard Marks pouvait négocier si efficacement. Avec Bruce Karsh, Howard Marks a une proposition d'investissement simple : se concentrer d'abord sur le contrôle des risques, puis sur la cohérence, et trouver des entreprises en difficulté avec des investisseurs débordés.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, nous voyons comment Howard Marks et son équipe ont fait fortune en investissant dans des entreprises au bord de la faillite pendant la bulle Internet. L'un de ces investissements concernait Regal Cinemas, qui faisait face à la faillite en raison d'un lourd fardeau de la dette. Marks et son équipe se sont associés au milliardaire de Denver Philip Anschutz pour acheter les créances irrécouvrables de Regal pour quelques centimes sur le dollar, s'attendant à ce que les actifs de la société soient réévalués pour être beaucoup plus élevés après la faillite, ce qui générerait un profit. Bien que des gens comme Marks soient appelés vautours, ils jouent un rôle bénéfique dans l'écosystème financier en fournissant de l'argent à certaines entreprises qui les sauveront de l'effondrement total.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, nous apprenons comment la culture agressive de Lehman Brothers, l'une des plus anciennes banques d'investissement de Wall Street, a contribué à la crise financière de 2008. Le PDG Dick Fuld avait reconstruit la banque à son image, en se concentrant sur la recherche agressive de profits par tous les moyens nécessaires, y compris en générant des revenus à partir de titres adossés à des hypothèques qui s'avèrent être de la camelote qui ne vaut presque rien. Même si la banque est en difficulté, Fuld est convaincu que Lehman Brothers survivra, en supposant que l'ami de Wall Street et ancien secrétaire au Trésor, Hank Paulson, le renflouera. Cependant, Paulson a peut-être sous-estimé l'impact de la faillite de Lehman sur le système financier mondial. Alors que la crise se déroule, l'investisseur milliardaire Howard Marks et Bruce Karsh décident d'investir dans des dettes en difficulté, ce qui entraîne la résistance des investisseurs et des clients.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, nous voyons comment Howard Marks a maintenu ses stratégies d'investissement réussies et sa communication avec les clients pendant et après la crise financière de 2008. Malgré la pression et le doute, Oaktree Capital Management a continué à investir dans des titres en difficulté, gagnant finalement 6 milliards de dollars grâce à ses investissements en 2008. Ce succès a conduit à l'introduction en bourse d'Oaktree en 2012, où Howard Marks visait à créer une marque personnelle qui s'inspirait à long terme. des investisseurs assez courageux pour acheter et assez résilients pour détenir. Cependant, plus le marché haussier est long, plus il est difficile pour les investisseurs axés sur la valeur de trouver de bonnes affaires, ce qui rend le marché difficile pour Howard Marks et d'autres investisseurs axés sur la valeur. Néanmoins, Howard Marks reste prêt à percevoir le loyer lorsque le marché finira par tourner.

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L'investisseur américain le plus rentable dont vous n'avez jamais entendu parler | Un documentaire sur Stanley Druckenmiller

L'investisseur américain le plus rentable dont vous n'avez jamais entendu parler | Un documentaire sur Stanley Druckenmiller

Dans cette vidéo perspicace, Stanley Druckenmiller, une figure de renom dans le monde de la finance, partage sa remarquable carrière d'investisseur et explique comment il a navigué dans l'évolution du paysage du marché depuis sa retraite. Druckenmiller attribue son succès extraordinaire à une combinaison de travail acharné, une approche d'investissement non conventionnelle et une concentration constante sur l'aspect pratique plutôt que de s'appuyer uniquement sur des cadres théoriques.

Le voyage de Druckenmiller vers la notoriété a commencé dans les années 1970 lorsqu'il a prédit avec intelligence l'impact de l'inflation sur le marché boursier, entraînant des gains financiers importants. Au cours des années 1980, il est devenu un pionnier de l'investissement dans les fonds communs de placement, supervisant cinq fonds qui ont réalisé une augmentation impressionnante de 40 % sous sa direction. Aujourd'hui, reproduire des rendements aussi exceptionnels dans l'industrie des fonds communs de placement serait un formidable défi.

Tout au long de la vidéo, Druckenmiller se penche sur sa stratégie d'utilisation de l'analyse technique pour chronométrer le marché et identifie les signes avant-coureurs de krachs boursiers potentiels. Il se souvient d'un cas en 1987 lorsque Paul Tudor Jones, un gestionnaire de fonds relativement inconnu à l'époque, a publié un rapport prédisant un krach boursier. Bien que Druckenmiller ait connu une panique momentanée, le marché n'a pas réagi comme prévu et ses actions rapides ont permis à son fonds de prospérer.

Une autre étape importante dans la carrière de Druckenmiller est survenue au début des années 1990 lorsqu'il a amassé une position de deux milliards de dollars dans des actifs libellés en deutsche mark juste avant l'effondrement du mur de Berlin. Cette réalisation met en évidence sa capacité à évaluer la synchronisation du marché et sa croyance inébranlable dans le pouvoir des fondamentaux sur les fluctuations de prix à court terme.

Au fur et à mesure que la vidéo progresse, elle plonge dans les défis auxquels Druckenmiller a été confronté à la fin des années 1990 lorsqu'un krach boursier, déclenché par des avancées technologiques et des changements d'information, l'a pris au dépourvu. Les pertes qui s'ensuivent le poussent à se retirer de sa société d'investissement, une décision qui marque un tournant dans sa carrière.

Réfléchissant à sa perspective d'après-retraite, Druckenmiller souligne que bien qu'il soit moins actif sur les marchés maintenant, il maintient une foi inébranlable dans l'analyse fondamentale et est à l'aise de fonder ses décisions d'investissement sur ces principes. Il reconnaît l'impact transformateur d'événements mondiaux importants, tels que les attentats du 11 septembre et l'élection de Donald Trump, sur le paysage du marché. Bien qu'il ne s'efforce plus de reproduire ses performances passées, Druckenmiller reconnaît que le marché a continué de bien se comporter depuis sa retraite.

Dans l'ensemble, le parcours et les idées de Stanley Druckenmiller témoignent de l'importance de l'adaptabilité, de l'analyse astucieuse du marché et de l'accent mis sur l'investissement à long terme. Sa capacité à apprendre des revers et à s'adapter aux circonstances changeantes illustre la résilience nécessaire pour prospérer dans le monde en constante évolution de la finance.

• 00:00:00 Stanley Druckenmiller est une légende de Wall Street qui a réalisé 30 bénéfices annuels consécutifs, y compris la fermeture d'un fonds spéculatif d'un milliard de dollars au sommet de sa carrière. Druckenmiller attribue son succès à son travail acharné, à une stratégie d'investissement peu orthodoxe et à l'accent mis sur l'aspect pratique plutôt que sur la théorie.
  
  
• 00:05:00 Stanley Druckenmiller était un gestionnaire de fonds spéculatifs à succès et un magicien du marché qui, dans les années 1970, a fait fortune en prédisant correctement les effets de l'inflation sur le marché boursier. Dans les années 1980, Druckenmiller est devenu l'un des pionniers de l'investissement dans les fonds communs de placement et, en 1986, lorsqu'il a repris cinq fonds des gestionnaires d'une société de fonds communs de placement, tous étaient en hausse de 40 %. Aujourd'hui, il serait difficile pour un ensemble de gestionnaires de fonds communs de placement d'obtenir des rendements comparables.
  
  
• 00: 10: 00 Stanley Druckenmiller, un banquier d'investissement qui a gagné des dizaines de millions de dollars pour une société de fonds communs de placement, discute de sa stratégie consistant à utiliser l'analyse technique pour anticiper le marché et les signes avant-coureurs d'un krach boursier. Paul Tudor Jones, un gestionnaire de fonds relativement inconnu, publie un rapport en 1987 avertissant d'un krach boursier, et Druckermiller tombe dans une grande panique. Heureusement, le marché ne prend pas au sérieux les avertissements de Jones et rebondit après les 200 points négatifs auxquels il l'a laissé tomber. Cependant, le fonds de Druckermiller augmente grâce à ses actions rapides.
  
  
• 00: 15: 00 Au début des années 1990, Stanley Druckenmiller est devenu l'un des investisseurs les plus prospères au monde, construisant une position de deux milliards de dollars dans des actifs libellés en deutsche mark juste avant l'effondrement du mur de Berlin. Son succès témoigne de sa capacité à chronométrer le marché et de sa croyance dans le pouvoir des fondamentaux sur le prix.
  
  
• 00:20:00 La vidéo traite du succès de Stanley Druckenmiller, qui est connu comme l'un des investisseurs les plus prospères de l'histoire. Druckenmiller discute des facteurs qui ont contribué à son succès, tels que sa capacité à prédire avec précision les tendances du marché boursier et sa concentration sur l'investissement à long terme. Cependant, à la fin des années 1990, les changements technologiques et informationnels ont conduit à un effondrement du marché que Druckenmiller était incapable de prévoir. Il a perdu une somme d'argent importante et a finalement quitté son entreprise d'investissement.
  
  
• 00:25:00 Dans cette vidéo, Stanley Druckenmiller, un investisseur prospère qui a pris sa retraite en 2010, explique comment le monde a changé depuis sa retraite et comment cela a affecté ses investissements. Drucker Miller dit que, bien qu'il ne soit plus aussi actif qu'avant, il croit toujours aux fondamentaux du marché et est à l'aise d'investir sur la base de ces convictions. Il explique comment le monde a changé depuis le 11 septembre, l'élection de Trump et d'autres événements mondiaux, et comment ces tendances ont affecté ses investissements. Drucker Miller dit que, bien qu'il n'essaie plus d'être à la hauteur de ses performances passées, le marché a continué à bien performer depuis sa retraite.

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Vendeurs à découvert - Les anti-héros du marché financier

Vendeurs à découvert - Les anti-héros du marché financier

La vidéo intitulée "Short Sellers - The Anti-heroes of the Financial Market" remet en question avec audace l'idée dominante selon laquelle les vendeurs à découvert sont les méchants du monde financier, soulignant plutôt leur rôle indispensable dans l'amélioration de l'efficacité du marché. En démystifiant les idées fausses, la vidéo met en lumière les stratégies, l'importance et les défis associés à la vente à découvert en tant que technique d'investissement.

La vente à découvert, une pratique qui remonte à l'approche innovante d'Isaac Lamar au sein de la Compagnie néerlandaise des Indes orientales, consiste à emprunter des actions à une société de courtage et à les vendre à d'autres acteurs du marché dans l'espoir de les racheter à un prix inférieur pour réaliser un profit. Bien que les vendeurs à découvert aient été injustement blâmés pour le krach boursier de 1929, ils jouent en fait un rôle essentiel pour assurer le bon fonctionnement du marché financier.

L'un des principaux avantages des vendeurs à découvert est leur capacité à exposer les sociétés surévaluées ou frauduleuses sur le marché. Contrairement à la croyance populaire, la vente à découvert n'est pas la cause profonde de la baisse du cours des actions d'une entreprise, mais plutôt un catalyseur de la correction du marché. De plus, la vente à découvert peut servir de stratégie de couverture des risques plutôt que de pari spéculatif contre un titre particulier. Alfred Winslow Jones, crédité d'avoir créé le premier fonds spéculatif en 1949, a utilisé la vente à découvert pour construire des portefeuilles neutres au marché. Notamment, des personnalités renommées comme Soros ont réussi des paris courts, comme son infâme pari contre la livre sterling, qui lui a valu à la fois la peur et l'animosité en tant que spéculateur de devises. Cependant, des inquiétudes surgissent lorsqu'un petit groupe de vendeurs à découvert peut potentiellement déstabiliser la devise d'un pays.

La vidéo explore plus en détail les subtilités de la vente à découvert, mettant en évidence les stratégies et les défis associés à cette technique d'investissement. Les investisseurs qui ont recours à la vente à découvert se concentrent souvent sur l'identification des entreprises peu performantes ou susceptibles de faire faillite, comme dans le cas de Jim Channels. Alors qu'une spéculation réussie implique un effet de levier important, les vendeurs à découvert s'appuient sur des recherches approfondies et des connaissances psychologiques pour prendre des décisions éclairées. Il est crucial de noter que les pertes subies par les investisseurs utilisant la vente à découvert peuvent être théoriquement illimitées. La vidéo fournit des exemples d'efforts de vente à découvert réussis, tels que ceux exécutés par Kainikos et Green Light Capital, ce dernier commençant à partir de fonds modestes fournis par les parents aisés du fondateur.

La vidéo plonge dans l'état d'esprit distinctif des vendeurs à découvert, souvent appelés à contre-courant, qui défient la sagesse conventionnelle et prennent des positions dans des entreprises qu'ils estiment surévaluées ou frauduleuses. Il met également en évidence le phénomène des short squeezes, comme en témoigne l'affaire GameStop, où les investisseurs de détail se sont unis pour faire monter le cours de l'action, entraînant des pertes substantielles pour les vendeurs à découvert qui avaient parié sur sa baisse.

Bien qu'ils soient considérés comme des anti-héros, les vendeurs à découvert ont joué un rôle central dans la formation du paysage des marchés financiers. Leurs actions ont contribué à l'efficacité du marché dans le cadre d'un système de marché libre qui encourage la prise de risque et les opportunités de profit individuel, y compris les stratégies de vente à découvert. Cependant, des événements récents, tels que l'attaque coordonnée d'investisseurs particuliers contre des vendeurs à découvert d'actions comme GameStop, ont suscité la controverse et déclenché des débats autour de la guerre des classes. La vidéo soutient de manière convaincante que les véritables adversaires sont l'ignorance et les vœux pieux, intrinsèques à la nature humaine, car ils perpétuent les hauts et les bas du marché.

En conclusion, "Short Sellers - The Anti-heroes of the Financial Market" remet en question la perception négative des vendeurs à découvert en mettant en avant leur rôle essentiel dans la promotion de l'efficacité du marché. En dissipant les idées fausses et en mettant en lumière leurs stratégies, leurs impacts et leurs défis, la vidéo élucide le monde nuancé de la vente à découvert. En fin de compte, il invite les téléspectateurs à remettre en question les notions préconçues et à reconnaître la dynamique complexe qui anime les marchés financiers.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo traite de l'idée fausse selon laquelle les vendeurs à découvert sont "les méchants" et du rôle important qu'ils jouent sur le marché financier. Le premier exemple de vente à découvert a été inventé par Isaac Lamar, un ancien actionnaire mécontent de la Compagnie néerlandaise des Indes orientales qui a fondé une société secrète pour échanger les actions de la société dont il a été expulsé. La vente à découvert consiste à emprunter des actions à une société de courtage et à les vendre à d'autres acteurs du marché dans l'espoir de les racheter à un prix inférieur pour réaliser un profit. Alors que les vendeurs à découvert ont été blâmés pour le krach boursier de 1929, ils jouent un rôle crucial dans l'amélioration de l'efficacité du marché financier.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, il est expliqué que les vendeurs à découvert peuvent en fait servir à exposer des sociétés surévaluées ou frauduleuses sur le marché. Bien que la vente à découvert puisse générer des réactions négatives, elle n'est pas la cause première de la baisse du cours des actions d'une entreprise. La vente à découvert peut également être utilisée comme moyen de couvrir le risque, plutôt que de parier contre une action. Alfred Winslow Jones est crédité d'avoir créé le premier fonds spéculatif en 1949, qui a utilisé la vente à découvert pour créer un portefeuille neutre au marché. Soros est l'un des vendeurs à découvert les plus célèbres, et son pari réussi contre la livre sterling a fait de lui un spéculateur de devises redouté et détesté. Cependant, le fait qu'un petit groupe de vendeurs à découvert puisse potentiellement détruire la monnaie d'un pays est préoccupant.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, la vidéo explique les stratégies et les défis de la vente à découvert en tant que technique d'investissement. L'objectif est de deviner la direction du marché, mais comme dans le cas de Jim Channels, un vendeur à découvert dédié, l'objectif de l'investissement est de choisir des sociétés peu performantes à vendre ou à découvert. Sans le même effet de levier que les spéculateurs prospères, les investisseurs recherchent des entreprises qui finiront par faire faillite. La recherche et la psychologie derrière la vente à découvert et la synchronisation du marché sont discutées, soulignant que les pertes pour un investisseur dans cette technique sont potentiellement illimitées. La vidéo expose les succès de la vente à découvert avec Kainikos et Green Light Capital comme exemples, en particulier avec ce dernier, qui a commencé avec une petite somme d'argent de siège des riches parents du fondateur.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, la vidéo traite du monde de la vente à découvert et de la façon dont les vendeurs à découvert, souvent appelés à contre-courant, adoptent une approche différente de celle des investisseurs traditionnels en remettant en question la sagesse conventionnelle et en prenant des positions dans des entreprises qu'ils jugent surévaluées ou frauduleuses. La vidéo met également en évidence une courte compression qui s'est produite avec GameStop dans laquelle les investisseurs de détail se sont regroupés pour faire grimper le prix de l'action, entraînant des pertes importantes pour les vendeurs à découvert qui pariaient sur son déclin.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, la vidéo traite du rôle des vendeurs à découvert sur le marché financier. Alors que les vendeurs à découvert peuvent être considérés comme des anti-héros, leurs actions ont rendu le marché plus efficace. Le système de marché libre permet aux individus de prendre des risques et de gagner de l'argent pour eux-mêmes, y compris les vendeurs à découvert pariant sur la valeur d'une entreprise en baisse. Cependant, la récente attaque coordonnée des investisseurs particuliers contre les vendeurs à découvert de certaines actions comme GameStop a suscité la controverse et la guerre des classes. La vidéo soutient que les vrais méchants sont l'ignorance et les vœux pieux, car ils font partie de la nature humaine et contribuent aux hauts et aux bas du marché.

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Charlie Munger - L'homme qui a construit Berkshire Hathaway | Un documentaire

Charlie Munger - L'homme qui a construit Berkshire Hathaway | Un documentaire

Le documentaire plonge dans la vie extraordinaire de Charlie Munger, retraçant son parcours depuis les défis de grandir pendant la Grande Dépression jusqu'à son illustre carrière d'avocat et d'investisseur. La philosophie unique de Munger, enracinée dans la recherche d'entreprises exceptionnelles et l'application de la pensée des premiers principes, l'a propulsé vers le succès malgré les difficultés personnelles et les ralentissements économiques.

Dans le segment d'ouverture, nous avons un aperçu des années de formation de Munger façonnées par les dures réalités de la Grande Dépression. Ses premières expériences ont favorisé une solide éthique de travail et une profonde appréciation de la valeur de l'argent. Dès son plus jeune âge, Munger a occupé divers emplois, qui se sont poursuivis tout au long de ses années universitaires jusqu'à son service militaire pendant la Seconde Guerre mondiale en tant que météorologue. Après la guerre, il a saisi l'opportunité de poursuivre des études supérieures à la Harvard Law School, se lançant dans une brillante carrière d'avocat. Cependant, le chemin de Munger a pris une tournure capitale lorsqu'il s'est associé à Warren Buffett et a transformé un petit fonds d'investissement en la célèbre société Berkshire Hathaway.

Tout au long du documentaire, les expériences de vie de Munger apparaissent comme des facteurs essentiels qui ont façonné ses stratégies d'investissement. Sa formation en météorologie et en physique lui a inculqué une profonde compréhension de la pensée des premiers principes, un principe qu'il a appliqué au domaine des affaires. Munger a fait face à des tragédies personnelles, notamment un divorce douloureux et la perte de son fils à cause d'un cancer, ce qui a encore renforcé sa détermination à rechercher la richesse. Reconnaissant que la création de richesse était mieux réalisée en possédant des entreprises exceptionnelles plutôt qu'en essayant de réparer celles qui étaient en panne, il a développé sa philosophie de recherche de "merveilleuses entreprises" dans lesquelles investir. La propre expérience de Munger avec une entreprise de fabrication de transformateurs en difficulté lui a appris de précieuses leçons en matière d'investissement, menant à son premier succès d'un million de dollars dans l'immobilier.

Dans les sections suivantes, le documentaire présente la transition de Munger de l'immobilier à l'investissement. Il a tiré parti de sa sécurité financière provenant d'entreprises immobilières pour créer une société d'investissement, se concentrant sur l'acquisition de petites entreprises et même en investissant dans des prêts de chariot. Le portefeuille concentré de Munger dans les sociétés à petite capitalisation a produit des performances volatiles à court terme, mais à long terme, il a surperformé la plupart des investisseurs. Au moment de la dissolution du partenariat en 1974, Munger avait réalisé un rendement annuel moyen impressionnant de 24,3 %, amassant cinq millions de dollars.

Le documentaire se penche également sur la collaboration de Munger avec Warren Buffett et leurs efforts communs via Berkshire Hathaway. À partir de l'acquisition de See's Candies, ils ont été confrontés à des défis inattendus, comme lorsque Russell Stover Candies a tenté de reproduire leur modèle. L'approche résolue de Munger a aidé à surmonter ces obstacles avec succès. Alors que Berkshire Hathaway continuait de prospérer et d'élargir son portefeuille de sociétés acquises, Munger et Buffett ont reconnu la concurrence intense à laquelle ils étaient confrontés lorsqu'ils investissaient dans des sociétés à grande capitalisation par rapport aux avantages offerts par les petites capitalisations - une réalisation qui résonne auprès des investisseurs particuliers à la recherche de styles d'investissement optimaux. .

Tout au long du récit, l'approche distinctive des affaires de Munger est soulignée - une analyse méticuleuse de ce qui fonctionnerait et de ce qui ne fonctionnerait pas sur la base des premiers principes. Malgré des récessions économiques persistantes, des guerres et des tragédies personnelles, Munger a affronté de front les obstacles de la vie, devenant finalement une figure emblématique du monde des affaires. Sa philosophie - croire qu'il faut mériter ce que vous désirez et livrer ce que vous achèteriez si vous étiez à l'autre bout - sert d'éthos durable non seulement pour les avocats, mais pour les personnes de tous horizons.

En conclusion, le documentaire plonge les téléspectateurs dans la vie remarquable de Charlie Munger, relatant ses humbles débuts, ses expériences transformatrices et ses réalisations pionnières dans le monde des affaires. La poursuite inébranlable de Munger d'entreprises exceptionnelles et son application de la pensée des premiers principes ont solidifié son statut de figure influente dans les domaines du droit et de l'investissement.

• 00:00:00 Dans cette section, nous découvrons l'éducation de Charlie Munger pendant la Grande Dépression, qui lui a inculqué une solide éthique de travail et une appréciation de l'argent. Il a commencé à travailler à l'adolescence et a continué tout au long de l'université jusqu'à ce que la Seconde Guerre mondiale éclate, le forçant à servir dans l'armée en tant que météorologue. À son retour à la vie civile, Munger s'est inscrit à la Harvard Law School et est finalement devenu un avocat prospère avant de rejoindre un petit fonds d'investissement et de l'intégrer à la société de renommée mondiale Berkshire Hathaway aux côtés de Warren Buffett.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, nous découvrons les expériences de vie de Charlie Munger qui ont façonné sa façon de penser et ses stratégies d'investissement. La formation de Munger en météorologie et en physique lui a appris à penser aux fondamentaux, une manière qu'il a transposée dans l'investissement des entreprises. Après avoir vécu des tragédies personnelles telles qu'un divorce douloureux et la perte de son fils à cause du cancer, Munger a développé un fort sentiment d'urgence pour rechercher la richesse. Il s'est rendu compte que le moyen le plus simple de créer de la richesse était de posséder de bonnes entreprises et non de réparer celles qui étaient en panne. Cette prise de conscience a inspiré sa philosophie de rechercher de merveilleuses entreprises dans lesquelles investir. Même si Munger considérait une entreprise de fabrication de transformateurs intelligents comme une mauvaise entreprise, il a investi toutes ses économies et emprunté davantage pour la redresser et la vendre à profit. Cette expérience lui a appris une leçon précieuse sur l'investissement, et bientôt il a fait son premier million dans l'immobilier.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, nous voyons comment Charlie Munger a utilisé l'immobilier pour créer sa richesse, puis est passé au secteur des investissements. Munger a été impliqué dans plusieurs projets immobiliers, qui lui ont rapporté des millions, mais une fois qu'il a atteint la sécurité financière, Munger est passé à l'investissement dans des entreprises. Il a créé une société d'investissement et ils ont acheté de petites entreprises, comme un fabricant de machines à laver les chariots, et ont même investi dans des prêts pour chariots. Le portefeuille de Munger était très concentré dans les sociétés à petite capitalisation, ce qui lui a donné des performances très volatiles, mais sur le long terme, il a eu une bien meilleure performance que la plupart des gens. En 1974, lorsque le partenariat s'est dissous, il avait réalisé un rendement annuel moyen de 24,3%, faisant de Munger cinq millions de dollars.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, nous apprenons comment Warren Buffet et Charlie Munger ont utilisé Berkshire Hathaway pour investir dans d'autres entreprises et accroître leur richesse. Bien qu'ils aient commencé avec le petit magasin de bonbons, See's Candies, ils ont dû faire face à des défis dans des domaines inattendus, comme lorsque Russell Stover Candies a essayé de copier leur modèle. Cependant, l'approche de la "poigne de fer" de Munger les a aidés à sortir indemnes de la situation. Bien que Berkshire Hathaway ait prospéré et acquis plus d'entreprises, leur modèle commercial unique a peut-être atteint ses limites. Buffet et Munger réalisent tous deux la concurrence féroce à laquelle ils sont confrontés lorsqu'ils investissent dans des sociétés à grande capitalisation par rapport aux petites capitalisations, ce qui est le meilleur style d'investissement pour les investisseurs particuliers.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'approche commerciale de Charlie Munger est mise en évidence - il a analysé ce qui fonctionnerait et ce qui ne fonctionnerait pas en se basant sur les premiers principes. Malgré plusieurs récessions économiques, guerres et tragédies, Munger a fait face à tout ce que la vie avait à offrir et est devenu une figure emblématique du monde des affaires. La philosophie de Munger est "le moyen le plus sûr d'essayer d'obtenir ce que vous voulez est d'essayer de mériter ce que vous voulez" et de livrer au monde ce que vous achèteriez si vous étiez à l'autre bout. Munger pense qu'il n'y a pas de meilleure philosophie pour un avocat ou toute autre personne.

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Dans le monde d'un spéculateur milliardaire - Documentaire de Paul Tudor Jones

Dans le monde d'un spéculateur milliardaire - Documentaire de Paul Tudor Jones

Préparez-vous à explorer l'intrigante stratégie de trading du milliardaire des fonds spéculatifs Paul Tudor Jones dans ce documentaire captivant. Il dévoile la remarquable capacité de Jones à profiter constamment des crises en tant que trader légendaire sur le FOREX et les matières premières, fournissant des informations précieuses sur son cadre mental pour la spéculation sur le marché et la gestion des risques.

Le documentaire commence par plonger dans l'arrière-plan et le début de la carrière de Paul Tudor Jones, un spéculateur milliardaire originaire de Memphis, Tennessee. Ayant grandi dans une famille aisée, Jones a fait preuve d'un esprit de compétition grâce à son amour pour la boxe et sa fascination pour les jeux d'esprit compétitifs. Après avoir obtenu son diplôme en économie, il a entamé son parcours professionnel en tant que commis flottant à la New York Cotton Exchange. C'est à cette époque que Jones a astucieusement observé des modèles de comportement sur le marché qui pourraient être exploités à des fins lucratives. Bien qu'il ait fait face à des revers, comme avoir été licencié pour s'être endormi à son bureau, Jones a rapidement rebondi et a obtenu un poste de courtier en matières premières pour EF Hutton, où il a commencé à négocier pour son propre compte et à générer des bénéfices.

Le documentaire explore ensuite comment Paul Tudor Jones est passé du trading pour les autres au trading pour lui-même, réalisant qu'il pourrait obtenir de meilleurs résultats grâce à des commissions plus faibles. Finalement, il a créé Tudor Investment Corporation, sa propre entreprise, et a commencé à offrir des rendements à deux et trois chiffres à ses clients. Lorsque le marché baissier a frappé à la fin des années 1980, Jones était exceptionnellement préparé par rapport à ses pairs. En vendant à découvert les contrats à terme sur le S&P 500 et en prédisant avec précision le ralentissement du marché, il a obtenu des bénéfices importants. Jones a également utilisé un pari asymétrique, tirant parti de sa compréhension qu'une injection de liquidités dans l'économie par la Réserve fédérale pendant une récession propulserait le marché boursier vers le haut, entraînant des gains substantiels pour lui. Avec sa première transaction, Jones a rapporté 80 millions de dollars et il a encore augmenté sa fortune en pariant avec succès sur l'intervention monétaire de la Fed, amassant 100 millions de dollars supplémentaires. Ce triomphe pendant le marché baissier a solidifié la réputation de Jones en tant que force formidable à Wall Street.

Le documentaire met en lumière une autre facette de la réputation précoce de Paul Tudor Jones à Wall Street - le personnage d'un fêtard, qui lui a valu le surnom de "Quotron Man". Cependant, les instincts vifs de Jones sont restés aiguisés et il a prédit avec succès une crise du marché boursier japonais à la fin des années 1980 en raison de sa forte dépendance au crédit et à la dette. Attendant patiemment le crash, il a habilement court-circuité le marché au moment opportun, générant un rendement remarquable de 90% sur son portefeuille. Le secret de Jones pour un succès durable réside dans sa stratégie de trading défensive, se protégeant toujours contre les pires scénarios et considérant méticuleusement l'ensemble du flux de capitaux à travers le système plutôt que de se concentrer uniquement sur des actifs individuels. Ses rendements constants ont attiré un public dévoué, attirant même l'attention de la Securities and Exchange Commission (SEC), ce qui a abouti à un règlement pour violation de la règle de la hausse.

Le documentaire plonge dans les défis auxquels est confronté Paul Tudor Jones dans le domaine de la finance, en particulier à la suite de l'effondrement de Lehman Brothers en 2008, qui a entraîné une perte substantielle d'actifs s'élevant à des centaines de millions de dollars. Malgré ce revers, Jones a habilement atténué ses pertes grâce à des positions courtes au bon moment, concluant l'année tumultueuse de 2008 avec seulement une perte de 4% - la seule année négative qu'il ait jamais connue. Pour maintenir ses performances exceptionnelles, Jones a adopté une approche plus conservatrice et a cherché un nouvel avantage, le trouvant finalement dans le domaine de la technologie et des algorithmes. Co-fondateur de Two Sigma, une société de gestion d'investissement quantitative dotée de doctorats en mathématiques, physique et informatique, Jones a traduit ses principes de trading en stratégies algorithmiques. Cette approche innovante lui a permis de garder une longueur d'avance et de faire des prédictions astucieuses, même au milieu de crises comme le rebond du marché après le déclenchement de la pandémie en mars 2020.

Dans les derniers segments du documentaire, nous voyons comment Paul Tudor Jones a adopté les avancées technologiques et les algorithmes pour rester à la pointe du paysage financier. Après l'effondrement de Lehman Brothers, Jones a reconnu la nécessité de s'adapter et de trouver un nouvel avantage concurrentiel. Cela l'a amené à cofonder Two Sigma, une société de gestion de placements quantitatifs de pointe. En rassemblant une équipe d'esprits brillants ayant une expertise en mathématiques, physique et informatique, Jones a exploité la puissance des stratégies basées sur les données et a transformé ses principes de trading en algorithmes sophistiqués.

Grâce à l'application de la technologie et de modèles statistiques avancés, Two Sigma a réussi à naviguer dans les fluctuations du marché et à capitaliser sur les opportunités qui se présentent en période de turbulences. Même au milieu de la pandémie mondiale, Jones et son équipe ont pu faire des prévisions précises et saisir des perspectives d'investissement lucratives. Leur capacité à s'adapter rapidement et à tirer parti de la technologie leur a permis de maintenir une solide feuille de route et d'atteindre une rentabilité constante.

À la fin du documentaire, les téléspectateurs acquièrent une compréhension globale de la stratégie de négociation et de l'approche de gestion des risques de Paul Tudor Jones. Son parcours, depuis ses débuts en tant qu'observateur attentif des modèles de marché jusqu'à son évolution en spéculateur milliardaire, met en évidence sa résilience, son adaptabilité et son engagement inébranlable à garder une longueur d'avance. Le cadre mental de Jones pour la spéculation sur le marché est une leçon inestimable pour les futurs traders, soulignant l'importance des stratégies défensives, de l'évaluation complète des risques et de l'utilisation de la technologie pour obtenir un avantage concurrentiel.

En conclusion, ce documentaire propose une exploration captivante de la stratégie de trading employée par le milliardaire des fonds spéculatifs Paul Tudor Jones. En relatant sa trajectoire professionnelle, un aperçu de son état d'esprit et sa capacité à tirer constamment profit des crises, les téléspectateurs ont un aperçu du monde remarquable de l'un des traders les plus prospères de la finance moderne.

• 00:00:00 Dans cette section, nous découvrons le parcours et le début de carrière du spéculateur milliardaire, Paul Tudor Jones. Né dans une famille aisée de Memphis, Tennessee, Jones avait un caractère compétitif, qui se manifestait par son amour pour la boxe et le développement d'un goût pour les jeux d'esprit compétitifs. Après avoir obtenu un diplôme en économie, Jones a décroché un emploi de commis flottant à la New York Cotton Exchange, où il a rapidement découvert des modèles de comportement qui pourraient être exploités à des fins lucratives. Licencié de son travail pour s'être endormi à son bureau, Jones a rapidement décroché un autre emploi en tant que courtier en matières premières pour EF Hutton, où il a commencé à gagner de l'argent en négociant son propre compte.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, nous apprenons comment Paul Tudor Jones a fait ses débuts en tant que trader, réalisant qu'il pouvait faire de meilleurs échanges pour lui-même grâce aux commissions plus faibles. Il a finalement créé sa propre entreprise, Tudor Investment Corporation, et a commencé à générer des rendements à deux et trois chiffres pour ses clients. Lorsque le marché baissier a frappé à la fin des années 1980, Jones était préparé alors que ses pairs ne l'étaient pas. Il a réalisé des bénéfices importants en vendant à découvert les contrats à terme S&P 500 et en prédisant le ralentissement du marché. Jones a également utilisé un pari asymétrique, sachant que si la Fed injectait plus de liquidités dans l'économie pendant une récession, le marché boursier monterait en flèche, entraînant des gains importants pour lui. Jones a récolté 80 millions de dollars sur sa première transaction et 100 millions de dollars supplémentaires en pariant que la Fed ajouterait plus d'argent. Gagner pendant le marché baissier a consolidé la position de Jones à Wall Street en tant que force avec laquelle il faut compter.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, nous découvrons la première réputation de Paul Tudor Jones à Wall Street en tant que fêtard, ce qui lui a valu le surnom de "Quotron Man". Cependant, Jones avait encore une autre prédiction réussie à la fin des années 80 selon laquelle le marché japonais des actions était au bord d'une crise en raison de sa dépendance au crédit et à la dette. Il a attendu patiemment le crash et a vendu à découvert le marché au bon moment, obtenant un rendement de 90 % sur son portefeuille. Le secret du succès de Jones est sa stratégie de trading défensive, se protégeant toujours contre les pires scénarios et pensant à l'ensemble du flux de capitaux à travers le système plutôt qu'aux actifs individuels. Ses rendements constants lui ont valu une suite, et même la SEC a prêté attention à ses activités commerciales, ce qui a abouti à un règlement pour violation de la règle de la hausse.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, nous découvrons les défis rencontrés par Paul Tudor Jones dans le monde de la finance, notamment après la faillite de Lehman Brothers en 2008, qui lui a fait perdre une centaine de millions de dollars d'actifs. Malgré ce revers, Jones a réussi à compenser une partie de ses pertes grâce à ses positions courtes et a terminé 2008 avec seulement une perte de 4%, la seule année négative qu'il ait jamais connue. Pour maintenir ses performances, Jones a dû être plus conservateur et rechercher un nouvel avantage, qu'il a trouvé dans la technologie et les algorithmes. Il a cofondé Two Sigma, une société de gestion d'investissement quantitative avec des doctorats en mathématiques, physique et informatique, et a transformé ses principes de négociation en algorithmes. Cette approche l'a aidé à garder une longueur d'avance et à faire les bonnes prédictions, même en temps de crise, comme le rebond du marché après la pandémie de mars 2020.

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Entretien avec une légende du trading algorithmique, le Dr Ernie Chan

Entretien avec une légende du trading algorithmique, le Dr Ernie Chan

Le Dr Ernie Chan, réputé pour son expertise en trading algorithmique, continue de mettre l'accent sur les principes fondamentaux qui contribuent à des stratégies de trading réussies. Il accorde une grande importance à la simplicité, à la gestion des risques et à l'élément humain dans les décisions commerciales. Le Dr Chan conseille aux traders de rester humbles, de rester concentrés et de se prémunir contre l'excès de confiance et les biais d'espionnage des données. Il croit au pouvoir de l'expérience personnelle et de l'expertise dans l'élaboration de stratégies efficaces et encourage les traders à valider leurs idées par une application pratique.

Dans son entrevue, le Dr Chan souligne l'importance d'équilibrer les stratégies de retour à la moyenne et de momentum dans un portefeuille. En diversifiant les stratégies et en veillant à ce qu'elles ne soient pas corrélées, les traders peuvent obtenir des rendements stables pour leurs clients. Il souligne également l'importance des tests de robustesse statistique et de l'analyse des données historiques pour déterminer l'efficacité d'une stratégie et l'adapter aux conditions changeantes du marché.

L'une des idées clés du Dr Chan concerne la gestion des risques basée sur l'apprentissage automatique. Il discute de son projet PredictNow.ai, qui s'appuie sur l'apprentissage automatique pour offrir aux traders une probabilité de perte pour les périodes futures. Cela permet aux traders de prendre des décisions éclairées sur l'effet de levier et de gérer efficacement les risques. Le Dr Chan reconnaît les limites de se fier à un seul indicateur et préconise l'utilisation de plusieurs indicateurs pour observer les divers aspects de la réalité du marché.

Tout au long de l'interview, le Dr Chan partage des conseils pratiques pour les commerçants. Il encourage les traders à garder leurs stratégies simples, à s'entraîner sur des simulateurs et à évaluer soigneusement les niveaux de risque avant d'engager de l'argent réel. Il souligne l'importance de la passion dans le trading algorithmique, car c'est un domaine difficile qui nécessite de la persévérance et une expérimentation continue.

En conclusion, les idées du Dr Ernie Chan fournissent des conseils précieux aux traders dans le domaine du trading algorithmique. Son accent sur la simplicité, la gestion des risques et l'élément humain nous rappelle que les stratégies de trading réussies reposent sur une base solide. En équilibrant différentes stratégies, en s'adaptant aux évolutions du marché et en tirant parti de l'apprentissage automatique pour la gestion des risques, les traders peuvent augmenter leurs chances d'atteindre une rentabilité constante.

• 00:00:00 Dans cette section, l'intervieweur présente le Dr Ernie Chan, une légende du trading algorithmique qui est impliqué dans les marchés financiers et le trading depuis de nombreuses années. Le Dr Chan est titulaire d'un doctorat. en physique et a travaillé pour IBM, Morgan Stanley et Credit Suisse dans le développement de systèmes de trading automatisés. Il est une institution dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle et a écrit plusieurs livres sur les algorithmes et les systèmes de trading automatisés. Le co-animateur de l'interview, Norm, partage que le Dr Chan a été la première personne possédant des connaissances importantes à écrire sur le trading algorithmique il y a plus de dix ans et que son livre les a mis sur la voie du développement d'un processus pour développer des systèmes algorithmiques. . Le Dr Chan partage qu'il avait une formation en physique théorique et qu'il était passionné par l'apprentissage automatique, ce qui l'a amené à faire des recherches chez IBM.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan explique comment il est passé de la recherche chez IBM à la finance. Il explique que son intérêt pour la finance a d'abord été suscité par des collègues quittant IBM pour travailler chez Renaissance Technologies, un fonds spéculatif peu connu à l'époque. Après avoir déménagé à Manhattan pour travailler dans la finance, le Dr Chan a commencé à travailler sur des stratégies d'apprentissage automatique pour le trading, mais a finalement abandonné cette approche après avoir constaté qu'il était extrêmement difficile de trouver un avantage durable. Il est ensuite passé au commerce de détail et a découvert que les stratégies simples fonctionnent souvent mieux, une leçon qu'il a partagée dans son livre. Le Dr Chan note également qu'il existe une nouvelle compréhension de la façon dont l'apprentissage automatique peut être appliqué à la gestion des risques plutôt qu'à la génération d'alpha, une réalisation partagée par de nombreux experts dans le domaine.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan discute de l'importance de la simplicité dans le trading algorithmique et comment l'apprentissage automatique peut aider à améliorer les stratégies de trading en prédisant quand elles sont susceptibles de perdre de l'argent. Il souligne que les traders discrétionnaires ne doivent pas sous-estimer l'esprit humain et la valeur de leur propre jugement, mais doivent également s'efforcer de discipliner leur pensée et leurs émotions pour surmonter la peur et la cupidité. De plus, il note que certains traders discrétionnaires pourraient bénéficier d'une amélioration de leurs stratégies avec une approche plus logique et disciplinée.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan explique à quel point le contrôle de la peur est crucial pour les traders discrétionnaires et comment les systèmes de gestion des risques basés sur l'apprentissage automatique peuvent aider même les traders discrétionnaires. Il explique que si les traders ont un style cohérent dans leur programme de trading discrétionnaire et ont des antécédents suffisamment longs, l'apprentissage automatique peut en tirer des leçons pour découvrir dans quelles circonstances la stratégie a tendance à souffrir. Cela peut être augmenté en mettant en œuvre une couche de gestion des risques systématique comme la détermination de l'effet de levier et de l'allocation du capital. Il suggère également que les traders ayant des forces différentes, telles qu'une compréhension approfondie d'un secteur particulier, puissent utiliser leur expertise pour trouver une stratégie de trading rentable.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section de l'interview, le Dr Ernie Chan discute de l'importance pour les nouveaux traders de filtrer les stratégies de trading à travers leur propre expertise et expérience. Le trading ne doit pas seulement consister à suivre les idées des autres, mais à ajouter votre propre avantage et à valider vos idées grâce à votre expérience personnelle. Il note également que certains commerçants gravitent vers des systèmes trop complexes comme un défi intellectuel, mais cela ne devrait pas être la principale motivation du commerce. Le Dr Chan partage également le fait qu'il est essentiel de mettre de l'argent en jeu pour affronter la réalité selon laquelle l'objectif principal du trading n'est pas l'excitation intellectuelle, mais plutôt ne pas perdre d'argent. Il est important de mettre une somme d'argent importante mais gérable sur la ligne pour concentrer l'esprit.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan explique comment il faut rester humble face au marché et se concentrer sur ce qui fonctionne vraiment. Il conseille aux traders de rester concentrés et d'observer les phénomènes de marché que tout le monde n'a pas observés. Alors que beaucoup de ses commerçants viennent de milieux universitaires et ont de brillantes compétences en mathématiques et en calcul, ils ont du mal à créer une stratégie qui génère un réel profit. C'est principalement parce qu'ils n'ont pas leur propre richesse personnelle en jeu. Le Dr Chan souligne l'importance d'avoir votre propre argent en jeu pour devenir un commerçant et comment cela distingue un commerçant d'un chercheur. Dans la discussion suivante, Norm et Dr. Chan discutent de leurs processus et stratégies de trading.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan souligne l'importance de minimiser la perte maximale pour gagner dans les transactions. Il conseille aux traders manuels de négocier sur papier pendant un certain temps avant de négocier un compte réel et d'utiliser des environnements de formation simulés pour accélérer le processus d'apprentissage. Il mentionne également le concept de changement de régime et suggère que les commerçants contrôlent leur confiance et évitent de surexploiter leurs transactions. De plus, il a noté que les environnements de marché peuvent changer et que les commerçants doivent faire l'expérience d'un changement des conditions du marché pour être sûrs que leur stratégie est insensible à cette situation.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan parle de l'importance de ne pas être en mesure de voir l'avenir lors du développement ou du test d'un système de trading, appelé data snooping. Bien qu'il puisse sembler évident qu'avoir aujourd'hui le Wall Street Journal de demain aboutirait à devenir un milliardaire instantané, il existe des moyens plus subtils par lesquels l'espionnage des données peut se produire, en particulier avec l'émotion et le biais rétrospectif. Le Dr Chan conseille d'utiliser différents instruments pour les données de formation afin d'éviter le surajustement et de tester une stratégie sur plusieurs actifs. De plus, il suggère de surveiller les performances pour détecter les signes de baisse des rendements et de faire les ajustements nécessaires pour prévenir les risques.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan souligne l'importance des connaissances fondamentales sur le marché et la stratégie pour déterminer si un système fonctionne comme prévu ou nécessite des ajustements. Il mentionne la nécessité de comprendre les changements de structure du marché et de lire les recherches universitaires pour porter un jugement. Par exemple, comprendre l'effet des commerçants de détail qui achètent des options d'achat en raison des paris de Wall Street peut avoir des impacts à la fois positifs et négatifs sur différentes stratégies. Il conseille également aux traders d'adapter leur stratégie aux nouveaux phénomènes en ajustant leur approche et donne un aperçu de la façon de quantifier les prélèvements. Dans l'ensemble, il suggère que les données quantifiables et l'intuition sont importantes pour déterminer si une stratégie a cessé de fonctionner.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan discute de l'importance des données historiques dans le trading algorithmique et de la manière dont elles peuvent également être bénéfiques pour les traders manuels. Il souligne la nécessité d'avoir des points de déclenchement pour les systèmes commerciaux, qui sont basés sur des tests historiques. Si un système approche du rabattement maximal ou souffre de stagnation, il est susceptible d'être regroupé et remplacé par un système plus robuste qui convient à sa place. Le Dr Chan suggère que la pratique sur des données historiques peut donner aux traders des idées statistiquement significatives sur la façon dont leur système de trading fonctionnera et sur le type de cohérence et de profit qu'ils peuvent attendre, ainsi que les préparer à d'éventuelles baisses. Lorsqu'un système ne fonctionne pas comme prévu, il peut être temps de s'asseoir et d'examiner les mécanismes du système pour résoudre le problème. Le Dr Chan mentionne également que son portefeuille comprend un mélange de stratégies de négociation à la fois moyennes et axées sur le momentum.
  
  
• 00: 50: 00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan discute de l'importance d'équilibrer les stratégies de retour à la moyenne et de momentum dans un portefeuille, en particulier en période de volatilité. Les stratégies de retour à la moyenne peuvent fournir des rendements constants, mais peuvent rapidement s'effondrer en cas de crise, tandis que les stratégies de momentum peuvent aider à garder les portefeuilles intacts pendant les périodes de ralentissement. Le Dr Chan recommande d'avoir une combinaison des deux stratégies pour offrir des rendements constants aux clients en temps normal et en dehors des rendements pendant les crises. Il mentionne également le développement d'une stratégie de swing trading à long terme qui combine des éléments des deux stratégies avec des stop loss courts et des facteurs de profit élevé.
  
  
• 00: 55: 00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan discute de son approche pour créer plusieurs systèmes de trading algorithmiques qui ne sont pas corrélés les uns aux autres. Il décrit son processus consistant à superposer les systèmes et à forcer la machine à ne pas en créer un semblable à ceux qui l'ont précédé. Il explique qu'au fil du temps, leurs algorithmes sont passés des systèmes d'automatisation à l'exploration de données où ils laissent statistiquement la machine tout faire. Il explique en outre l'importance de trouver le système le plus robuste plutôt que le système le plus chanceux lors de l'expérimentation de nouveaux modèles et la nécessité de tests de robustesse statistique.
  
  
• 01:00:00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan explique comment son portefeuille de stratégies a évolué de deux manières ; allouer aux commerçants qui ont déjà une expérience réussie et s'engager dans leur propre recherche interne, en se concentrant sur la gestion des risques basée sur l'apprentissage automatique. Il souligne également que les systèmes qui fonctionnent pour lui sont conceptuellement simples et qu'il n'y a pas d'indicateur unique ou de suite d'indicateurs qui capturent tous les aspects de la réalité du marché. Au lieu de cela, il pense que plusieurs indicateurs différents peuvent être utilisés pour observer la même réalité, et que l'approche d'apprentissage automatique les examine correctement pour décider quels indicateurs sont les plus efficaces.
  
  
• 01:05:00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan parle de PredictNow.ai, un projet sur lequel il travaille depuis plus d'un an, qui fournit un service de gestion des risques pour les commerçants basé sur l'apprentissage automatique. Plutôt que de s'appuyer sur les signaux du marché, le service apprend du retour de chaque trader et offre une probabilité de perte pour chaque période future, permettant aux traders de décider de l'effet de levier à utiliser pour une transaction. Le Dr Chan peut être contacté via son compte Twitter ou son blog, et son conseil d'adieu est de garder les stratégies de trading simples, de s'entraîner sur des simulateurs et de vérifier les niveaux de risque avant d'investir de l'argent réel.
  
  
• 01:10:00 Dans cette section, le Dr Ernie Chan souligne l'importance d'avoir de la passion pour le trading algorithmique car c'est une entreprise difficile qui nécessite de la persévérance et de l'expérimentation. Il pense que la passion est un facteur sous-jacent qui permet aux traders d'aller de l'avant malgré les échecs ou les résultats défavorables. Il exprime également sa gratitude envers les intervieweurs et conclut l'interview par un rappel d'aimer, de s'abonner et de commenter leur chaîne.

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Moyenne Reversion Trading | leçons d'un fonds | Par le Dr Ernest Chan

Moyenne Reversion Trading | leçons d'un fonds | Par le Dr Ernest Chan

Le Dr Ernest Chan, fondateur et PDG de PredictNow.ai et membre directeur de QTS Capital Management LLC, fournit des informations précieuses sur le monde du trading de réversion moyenne et les risques et avantages associés. Tout au long de son discours, le Dr Chan souligne la nécessité d'une expérience de trading réelle et souligne l'importance de la diversification, des tests de résistance et de la combinaison de stratégies de retour à la moyenne et de momentum pour construire un portefeuille solide capable de résister à différentes conditions de marché.

Le Dr Chan commence par se présenter comme un trader très expérimenté avec une expérience dans les banques d'investissement et les fonds spéculatifs. Il souligne que si les connaissances théoriques sont précieuses, rien ne se compare à l'expérience pratique de la négociation de sommes d'argent substantielles.

L'un des aspects clés de l'exposé du Dr Chan est sa stratégie de négociation à haute fréquence et à retour à la moyenne, axée sur une seule paire de devises. Cette stratégie consiste à faire du marché entre deux paires de devises, visant à capitaliser sur la tendance du marché à revenir à sa moyenne. Bien que la stratégie ait initialement généré des rendements constants et rentables, le fonds a fait face à une forte baisse en août 2011 lorsque la dette du Trésor américain a été déclassée, entraînant une perte de plus de 35 %. Cet événement a rappelé le risque de baisse illimité inhérent au trading de retour à la moyenne.

L'orateur partage l'histoire de l'événement catastrophique précoce de son fonds, ce qui n'est pas rare dans les stratégies de retour à la moyenne. Il met en garde contre la tentation d'être surendetté, car cela peut entraîner des pertes importantes. En comparant le trading de retour moyen à la vente à découvert de la volatilité et des options réalisées, le Dr Chan met l'accent sur la similitude des risques. Il recommande une analyse mathématique par le Dr Andrew Ing pour mieux comprendre pourquoi la vente à découvert de ces investissements est comparable aux stratégies de négociation de retour à la moyenne.

Dans le trading de réversion moyenne, le potentiel de profit est limité tandis que le risque de baisse est illimité. Le Dr Chan explique que le profit de la stratégie est limité par la différence entre le prix d'entrée et le prix moyen auquel on devrait sortir. Pour gérer le risque baissier, il déconseille le surendettement et insiste sur l'importance des tests de résistance du portefeuille. Bien que les ordres stop-loss puissent protéger contre les événements catastrophiques, ils doivent être utilisés avec parcimonie et placés loin du prix actuel pour éviter de compromettre les performances du backtest. Le Dr Chan met également en garde contre le biais de survie lors du backtesting des stratégies de retour à la moyenne, ce qui peut conduire à un portefeuille moins performant.

L'exposé plonge dans les nuances de l'utilisation des ordres stop-loss dans le trading. Bien qu'ils puissent être efficaces lors d'événements catastrophiques, ils peuvent ne pas fournir une protection adéquate lors de mouvements de marché moins drastiques. Le Dr Chan suggère des alternatives telles que l'exécution d'une stratégie de couverture de queue, comme leur stratégie "Tail Reaper", en combinaison avec une réversion moyenne pour atténuer les pertes dans le portefeuille long sans subir de pertes importantes.

La diversification et la neutralité de la volatilité sont mises en évidence comme des considérations cruciales dans l'exécution d'une stratégie de retour à la moyenne. Le Dr Chan explique la nécessité à la fois d'une stratégie de baisse longue et d'une stratégie de suivi de tendance, qui sont une volatilité réalisée depuis longtemps, pour couvrir efficacement une stratégie de volatilité courte. Il souligne qu'une stratégie de suivi des tendances complète le retour à la moyenne en prospérant dans les mouvements du marché dans la même direction. La négociation d'une stratégie de transformation à long mur est privilégiée par rapport à l'achat d'options de vente en raison de la rentabilité et de la capacité de bénéficier des deux côtés du marché.

Le Dr Chan explique comment les catastrophes naturelles, telles que les tremblements de terre, peuvent avoir un impact sur les marchés financiers et la rentabilité des stratégies de transformation. En tirant parti des positions et en prédisant avec précision la direction du marché, il est possible de capturer une partie du mouvement de queue et de capitaliser sur les mouvements excédentaires du marché, même pendant de courtes périodes de détention. Il conclut que la combinaison de stratégies de retour à la moyenne et de momentum peut créer un portefeuille performant capable de prospérer dans diverses conditions de marché.

L'orateur explique la combinaison d'une stratégie de momentum avec une stratégie de retour à la moyenne. En utilisant une stratégie d'évasion pour entrer dans la position opposée du commerce de réversion moyenne et en sortant de la stratégie de momentum lorsque la tendance s'épuise, les traders peuvent mettre en œuvre efficacement une stratégie stop-loss. La pertinence d'une stratégie de retour à la moyenne dépend de la série chronologique spécifique et du fait que l'instrument présente vraiment des caractéristiques de retour à la moyenne. Le besoin de serveurs co-localisés et d'une infrastructure coûteuse est déterminé par la durée et la fréquence de la stratégie de trading.

Le Dr Chan explore les applications non évidentes des modèles d'apprentissage en profondeur sur le marché financier. Bien que l'utilisation de l'apprentissage en profondeur pour prédire les cours des actions soit sujette au surajustement, elle peut être utile pour identifier les régimes de marché et générer des données synthétiques à des fins de backtesting. Le Dr Chan reconnaît qu'il a une expérience limitée de l'apprentissage par renforcement profond en finance, mais suggère que la classification fonctionne mieux que la régression pour prédire les mouvements des marchés boursiers. En outre, il souligne que le placement stop-loss doit être déterminé par la tolérance au risque personnelle d'un investisseur plutôt que de s'appuyer sur un nombre fixe d'écarts types par rapport à la moyenne.

L'orateur souligne la futilité d'utiliser des ordres stop-loss lors de la tenue de positions pendant la nuit. Étant donné que des événements catastrophiques peuvent survenir alors que le marché est fermé, les ordres stop-loss n'offrent aucune protection dans de telles situations. Le Dr Chan explique que la prévision des régimes de marché nécessite une combinaison de plus de 170 prédicteurs via une approche hiérarchique non linéaire complexe. Il partage également les principaux points à retenir de son livre, "Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets", qui inclut de se concentrer sur le ratio Karma (une mesure de performance ajustée au risque) et de prêter attention à la microstructure du marché.

L'extrait de la transcription se termine par une remarque de clôture, remerciant le public pour sa présence et exprimant son anticipation pour les événements futurs.

En résumé, le Dr Ernest Chan fournit des informations précieuses sur le trading de réversion moyenne, ses risques et ses récompenses. Il souligne l'importance de l'expérience de négociation réelle, de la diversification, des tests de résistance et de la combinaison de stratégies de retour à la moyenne et de momentum pour construire un portefeuille robuste et adaptable. En outre, il explore les applications des modèles d'apprentissage approfondi en finance, les limites des ordres stop-loss et l'importance des techniques de gestion des risques et d'analyse de marché. Dans l'ensemble, la conférence du Dr Chan offre des connaissances précieuses aux traders intéressés par les stratégies de retour à la moyenne et leur potentiel de succès et d'échec sur les marchés financiers.

• 00: 00: 00 Dans cette section, l'hôte présente le conférencier, le Dr Ernest Chan, fondateur et PDG de PredictNow.ai et membre directeur de QTS Capital Management LLC. Le Dr Chan a travaillé pour diverses banques d'investissement et fonds spéculatifs et est un conférencier de renommée mondiale sur le commerce informatisé. Il discutera de leur expérience avec le trading de retour à la moyenne et comment leur fonds, QTS Capital Management, en a bénéficié. Bien qu'il ait lu sur le trading de réversion moyenne, le Dr Chan souligne que rien ne se compare à l'expérience réelle lors du trading de millions de dollars.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan discute de sa stratégie de trading à haute fréquence et à retour à la moyenne qui consiste à ne négocier qu'une seule paire de devises. Cette stratégie est une stratégie de tenue de marché entre deux paires de devises, qui est une stratégie de retour à la moyenne. Cette stratégie est fortement endettée et fonctionne en fournissant des liquidités au marché. La stratégie a été couronnée de succès et cohérente dans ses rendements, les motivant à en tirer le meilleur parti possible. Cependant, leur succès a été de courte durée et en août 2011, il y a eu une forte baisse en raison de la toute première dégradation de la dette du Trésor américain, entraînant une perte de plus de 35 %.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur partage l'histoire de son fonds et comment il a subi un événement catastrophique à peine huit mois après le début de ses opérations. Bien que cela ne soit pas propre au fonds et soit assez courant avec les stratégies de retour à la moyenne, il s'agissait d'un rappel brutal des risques inhérents à une telle stratégie, car les risques de baisse sont illimités. Bien que très cohérentes, les stratégies de retour à la moyenne ont la tentation d'être surendettées, ce qui s'est avéré coûteux pour le fonds. L'orateur compare les stratégies de retour à la moyenne du trading à la vente à découvert de la volatilité réalisée et à la vente à découvert d'options, car elles présentent toutes des risques similaires. L'orateur recommande un manuel du Dr Andrew Ing pour une analyse mathématique détaillée de la raison pour laquelle la vente à découvert de ces investissements s'apparente à des stratégies de négociation de retour à la moyenne.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan explique le potentiel de profit limité et le risque de baisse illimité du trading de réversion moyenne. Semblable aux options de vente à découvert, le profit dans le trading de réversion moyenne est limité par la différence entre le prix d'achat et le prix moyen auquel on devrait sortir. Pendant ce temps, le risque de baisse est illimité, et il faut gérer ce risque en évitant de surendetter et de tester le portefeuille. Bien que l'application d'un stop loss puisse sauver les investisseurs des situations de cygne noir, elle doit être utilisée avec parcimonie et appliquée uniquement loin du prix actuel pour éviter de diminuer les performances du backtest. Le biais des survivants peut également se produire lors du backtesting des stratégies de retour à la moyenne, ce qui pourrait conduire à un portefeuille moins performant.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan discute des nuances de l'utilisation des ordres stop-loss dans le trading. Bien que le stop-loss puisse fonctionner pour des événements catastrophiques, il peut ne pas fonctionner pour des mouvements de marché moins drastiques. L'achat d'options de vente pour couvrir un portefeuille pourrait s'avérer trop coûteux à long terme. De plus, les tail hedge funds qui achètent des options de vente peuvent ne pas être meilleurs que d'acheter directement des options. Au lieu de cela, l'exécution d'une stratégie de couverture de queue, telle que leur propre stratégie "Tail Reaper", en conjonction avec une stratégie de retour à la moyenne peut aider à compenser toute perte dans le portefeuille long sans entraîner de pertes importantes.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan explique l'importance de la diversification et de la neutralité de la volatilité lors de l'exécution d'une stratégie de retour à la moyenne. Il note que lors de la couverture d'une stratégie de volatilité courte, il est essentiel d'exécuter à la fois une stratégie de chute longue et une stratégie de suivi de tendance, qui sont une volatilité réalisée depuis longtemps. Il explique que c'est parce qu'une stratégie de suivi de tendance a la caractéristique opposée d'une stratégie de retour à la moyenne ; c'est une longue volatilité et j'adore quand le marché évolue dans la même direction. Le Dr Chan note également que la négociation d'une stratégie de transformation à long mur coûte moins cher que l'achat d'options de vente, car vous pouvez bénéficier des deux côtés du marché et négocier uniquement lorsque des critères spécifiques sont remplis. La flexibilité de négocier une stratégie de transformation va bien au-delà de l'achat et de la conservation de l'option tout le temps et de la perte de prime.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan explique comment les catastrophes naturelles, telles que les tremblements de terre, peuvent affecter le marché financier et comment la transformation des stratégies peut toujours être rentable même pendant ces événements. Il souligne qu'il est essentiel de capturer une partie du mouvement de queue et qu'en exploitant correctement et en prédisant avec précision la direction, il est possible de capitaliser sur le mouvement excédentaire après l'entrée et de continuer à capturer les primes d'option malgré la détention de stratégies pendant une courte période. Le Dr Chan conclut que la combinaison de stratégies de retour à la moyenne et de momentum peut créer un véritable portefeuille par tous les temps qui peut bien performer à la fois en période de crise et de prospérité.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan explique la combinaison d'une stratégie de momentum en plus d'une stratégie de retour à la moyenne. En utilisant une stratégie de cassure pour entrer dans la position opposée de la stratégie de retour à la moyenne et en sortant de la stratégie de momentum lorsque la tendance s'est épuisée, les traders peuvent permettre à la position de retour à la moyenne de réapparaître. Cela peut être considéré comme une stratégie de stop loss. La configuration requise pour une stratégie de retour à la moyenne dépend de la série chronologique et du fait que l'instrument est vraiment un retour à la moyenne. Le besoin de serveurs co-localisés et d'une infrastructure coûteuse dépend de la durée et de la fréquence de la stratégie de trading.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan discute de l'application non évidente des modèles d'apprentissage en profondeur sur les marchés financiers. Bien qu'il ne soit pas nécessairement limité, il ne fonctionnera pas de manière naïve, comme l'utiliser pour prédire les cours des actions en raison d'un surajustement. Cependant, cela peut être utile pour identifier les régimes de marché passés/actuels et générer des données synthétiques pour le backtesting. Le Dr Chan n'a pas une vaste expérience de l'apprentissage par renforcement profond en finance, mais suggère que la classification fonctionne mieux que la régression pour prédire le marché boursier. De plus, le placement stop-loss doit être déterminé par le point où vous ne pouvez pas tolérer les pertes, plutôt que par un petit nombre d'écarts types par rapport à la moyenne.
  
  
• 00: 45: 00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan explique que le stop-loss est inutile s'il se maintient du jour au lendemain car il ne protège pas contre les catastrophes qui se produisent lorsque le marché est fermé. Aucun indicateur ne peut prédire le régime, car il nécessite une combinaison de plus de 170 prédicteurs via une combinaison hiérarchique non linéaire complexe. Il discute également des principaux points à retenir de son nouveau livre, "Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets", qui inclut de se concentrer sur le ratio Karma et de prêter attention à la microstructure du marché.
  

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"Optimiser les stratégies de trading sans surajustement" par le Dr Ernest Chan - QuantCon 2018

"Optimiser les stratégies de trading sans surajustement" par le Dr Ernest Chan - QuantCon 2018

Le Dr Ernest Chan plonge dans les défis de l'optimisation des stratégies de trading tout en évitant le surajustement, un phénomène qui se produit lorsque les traders sélectionnent des signaux basés sur des données historiques, conduisant à un modèle qui manque de pouvoir prédictif sur des données invisibles. Pour lutter contre ce problème, le Dr Chan propose deux approches. La première consiste à utiliser des techniques d'apprentissage automatique ou d'amorçage, qui impliquent un suréchantillonnage avec remplacement pour introduire plus de bruit dans les anciennes données, empêchant le modèle commercial de s'adapter trop étroitement aux chemins historiques. Cependant, il reconnaît que cette méthode peut ne pas être simple pour les données de séries chronologiques en raison de la structure d'autocorrélation inhérente, ce qui la rend plus adaptée aux données avec une autocorrélation minimale. La deuxième approche consiste à créer un modèle mathématique des prix historiques et à dériver un signal de trading analytique, bien que cela nécessite un modèle de prix et de trading simple. Le Dr Chan explore ensuite l'approche de simulation, qui consiste à créer un modèle de série chronologique grâce à une modélisation discrète qui ressemble étroitement au comportement réel du marché.

Ensuite, le Dr Chan se penche sur l'optimisation mathématique des stratégies de trading. Il présente la série PI de retour à la moyenne comme la série chronologique la plus simple à gérer mathématiquement, représentée par l'équation d'Ornstein-Uhlenbeck. Cette équation capture le niveau moyen du cours de l'action, tout écart par rapport à la moyenne tendant à ramener le cours vers cette moyenne. Pour construire un modèle de stratégie de trading, il faut déterminer le niveau d'entrée optimal (le plus grand écart par rapport à la moyenne auquel une position longue ou courte doit être initiée) et le niveau de sortie optimal. Alors que divers objectifs peuvent être optimisés mathématiquement, l'objectif le plus simple est le profit aller-retour. Cependant, la prise en compte de la composante temps d'actualisation est nécessaire lors du calcul du profit.

Le Dr Chan poursuit en décrivant les niveaux d'entrée et de sortie optimaux dans un modèle de trading simple avec un bénéfice attendu de 1 $ en une minute, en tenant compte des facteurs d'actualisation. Il fait référence à la solution pour la forme optimale de la bande de Bollinger dans une seule série temporelle, détaillée dans le livre "Dynamic Hedging". Cette solution utilise des concepts mathématiques avancés tels que les équations de Hamilton-Jacobi-Bellman pour transformer l'équation différentielle stochastique en une équation aux dérivées partielles. La solution révèle que les niveaux d'entrée et de sortie optimaux sont symétriques par rapport à la moyenne, et la distance à la moyenne augmente à mesure que le taux de réversion moyenne (kappa) diminue. De plus, le Dr Chan met en évidence trois points intrigants : la solution optimale dans ce modèle doit toujours être longue ou courte ; les points de sortie longue et d'entrée courte coïncident ; et les positions longues et courtes dépendent non seulement du prix actuel mais aussi de la trajectoire empruntée.

En développant davantage la modélisation mathématique, le Dr Chan explore la stratégie commerciale des meilleurs pauvres du Japon. Il explique comment les niveaux d'entrée longue et de sortie longue sont déterminés, la distance entre la sortie longue et les niveaux moyens étant mise à l'échelle avec la racine carrée de sigma au carré divisée par 2 fois kappa. Bien que ce modèle soit élégant et précis, il a des limites et peut ne pas être applicable dans la plupart des situations pratiques en raison des défis associés à la transformation de l'équation différentielle partielle stochastique et de son utilité limitée. Par conséquent, la simulation numérique devient nécessaire pour atteindre les résultats souhaités par les mathématiciens, comme l'optimisation du ratio de Sharpe dans un modèle AR(1).

Dans la section suivante, le Dr Chan se concentre sur l'optimisation des stratégies de trading sans succomber au surajustement. L'objectif est de maximiser le ratio de Sharpe moyen, et cela peut être accompli grâce à une approche basée sur la simulation. Le flux de travail implique de commencer par les prix historiques et d'ajuster un modèle autorégressif (AR) pour générer des séries de prix simulés pour tester la stratégie de trading. Les simulations peuvent être menées dans la mesure souhaitée, atténuant le risque de surajustement. Après avoir trouvé les paramètres optimaux pour la stratégie de trading via la simulation, le modèle peut être backtesté sur la série chronologique d'origine ou sur des données hors échantillon pour évaluer ses performances.

Le Dr Ernest Chan poursuit en discutant de l'utilisation d'un modèle discret, en particulier le modèle autorégressif avec un décalage, pour établir un modèle de série chronologique de marche non aléatoire pour une stratégie de trading pratique. Ce modèle simple implique trois paramètres qui peuvent être facilement ajustés à l'aide d'un logiciel standard. La stratégie consiste à prendre des décisions à chaque point en fonction du fait que le rendement logarithmique attendu dépasse ou tombe en dessous d'un multiple de la volatilité inconditionnelle et conditionnelle. Bien que cette stratégie simple ne comporte qu'un seul paramètre, elle peut être affinée et améliorée par la simulation. Le Dr Chan note que la valeur optimale du paramètre est de 0,08, avec une certaine variabilité due au caractère aléatoire.

Ensuite, le Dr Chan explore deux méthodes pour optimiser les stratégies de trading sans tomber dans le surajustement. La première méthode consiste à examiner le rapport de Sharpe d'un chemin avec un paramètre donné et à régler ce paramètre pour atteindre le rapport de Sharpe maximal. Cette méthode fournit des résultats précis mais repose sur un petit sous-ensemble de chemins. La deuxième méthode consiste à tracer la distribution du rapport de Sharpe en fonction du paramètre optimal et à identifier le mode de cette distribution comme le paramètre qui donne le meilleur rapport de Sharpe pour la plupart des réalisations. Bien que cette méthode soit moins précise, elle offre une meilleure interprétation intuitive. Cependant, le Dr Chan souligne que le rendement cumulé de la stratégie de trading utilisant le paramètre optimisé peut ne pas être impressionnant dans les tests hors échantillon, et parfois des paramètres sous-optimaux peuvent donner de meilleurs résultats. Il suggère que l'une des raisons de cet écart est que le modèle de série chronologique utilisé est ajusté à l'aide d'un ensemble d'échantillons fixes, tandis que le commerce réel nécessite un ajustement continu avec de nouvelles données. Par conséquent, bien que ces méthodes soient utiles pour trouver des paramètres optimaux pour une stratégie de trading, il est essentiel de reconnaître qu'elles optimisent uniquement le ratio de Sharpe moyen sur les chemins et ne peuvent garantir des résultats optimaux pour un chemin réalisé spécifique.

Dans la section suivante, le Dr Chan aborde le problème du surajustement dans les stratégies de trading quantitatives et propose des solutions potentielles. Il souligne l'importance d'adopter une approche d'ensemble, dans laquelle la stratégie est appliquée à plusieurs séries chronologiques plutôt qu'à une seule. Cette approche permet d'atténuer les risques associés au surajustement et améliore la robustesse de la stratégie de trading. En outre, le Dr Chan souligne qu'il est crucial non seulement d'adapter un modèle de série chronologique aux données de prix, mais également d'adapter une stratégie de négociation au modèle afin de minimiser le surajustement. Il recommande d'utiliser diverses méthodes d'optimisation et d'explorer des modèles plus sophistiqués, tels que les réseaux de neurones récurrents, pour améliorer l'efficacité des stratégies de trading.

Vers la fin, le Dr Chan répond à une question sur la sélection du meilleur modèle de série chronologique compte tenu du grand nombre de paramètres pouvant être ajustés. Il explique qu'il existe des procédures statistiques établies pour ajuster les modèles de séries chronologiques sur la base des données disponibles, ce qui est relativement plus facile par rapport à l'ajustement d'une stratégie de trading en raison de la plus grande quantité de données disponibles pour l'analyse.

Le Dr Ernest Chan donne un aperçu des défis liés à l'optimisation des stratégies de trading sans surajustement et suggère des approches telles que l'apprentissage automatique, la modélisation mathématique et la simulation pour relever ces défis. Il souligne l'importance de considérer les approches d'ensemble, d'adapter les stratégies de négociation aux modèles et d'utiliser des procédures statistiques pour améliorer la robustesse et l'efficacité des stratégies de négociation tout en minimisant le surajustement.

• 00:00:00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan aborde les défis de l'optimisation des stratégies de trading sans surajustement. Il explique le flux de travail de backtest typique utilisé dans les stratégies de trading où les prix sont utilisés pour générer des signaux d'achat et de vente, ce qui conduit à des positions longues et courtes, générant des bénéfices basés sur les prix réels du marché. Cependant, le problème avec l'optimisation des stratégies de trading est que le nombre de signaux de trading est bien inférieur au nombre de prix disponibles, ce qui facilite la sélection des signaux de trading à optimiser en fonction des séries chronologiques historiques. Cela entraîne un surajustement ou une surveillance des données, ce qui crée un modèle de trading sans pouvoir prédictif sur des données invisibles ou hors échantillon. Le Dr Chan suggère qu'une façon de surmonter ce problème consiste à fournir plus de données, mais explique les inconvénients de l'utilisation de données historiques trop anciennes ou non pertinentes pour les conditions actuelles du marché.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan discute de deux méthodes pour surmonter les problèmes de surajustement dans les modèles de trading. La première méthode est l'apprentissage automatique ou l'amorçage qui implique un suréchantillonnage avec remplacement pour générer plus de bruit dans les anciennes données, empêchant votre modèle de trading de trop bien s'adapter aux chemins historiques. Cependant, cette méthode n'est pas facile à mettre en œuvre pour les données de séries chronologiques en raison de la structure d'autocorrélation intégrée, ce qui la rend adaptée aux données avec peu d'autocorrélation. La deuxième méthode consiste à créer un modèle mathématique des prix historiques et à trouver un signal de trading analytique, mais cela nécessite un modèle de prix et un modèle de trading simples. Le Dr Chan poursuit ensuite en discutant de l'approche de simulation pour créer un modèle de série chronologique à l'aide d'un modèle discret qui peut être aussi proche de la réalité que souhaité en introduisant diverses bizarreries du comportement réel du marché.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan discute de l'optimisation mathématique des stratégies de trading. La série PI à retour à la moyenne est la série temporelle la plus simple que les mathématiciens peuvent gérer et est décrite par une équation continue appelée équation d'Ornstein-Uhlenbeck. Cette équation permet de comprendre le niveau moyen du prix du verrou, et tout écart par rapport à la moyenne ramène le prix vers ce niveau moyen. Pour créer un modèle de stratégie de trading, il faut déterminer un niveau d'entrée optimal, qui est le plus grand écart par rapport à la moyenne auquel on doit entrer dans une position longue ou courte, et le niveau de sortie optimal. Alors que le modèle analytique peut tout optimiser, l'objectif le plus simple est le profit aller-retour. Cependant, il y a un facteur de temps d'actualisation à prendre en compte lors de la détermination du profit.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan décrit les niveaux d'entrée et de sortie optimaux dans un modèle de trading simple avec un bénéfice attendu de 1 $ en une minute, en tenant compte des facteurs de remise. Chan explique que la solution déterminée pour la forme optimale de la bande de Bollinger dans une série temporelle, trouvée dans le livre "Dynamic Hedging", utilise des mathématiques avancées, en particulier les équations de Hamilton-Jacobi-Bellman, pour transformer l'équation différentielle stochastique en une équation aux dérivées partielles. La solution révèle que les niveaux d'entrée et de sortie optimaux sont symétriques par rapport à la moyenne, et la distance à la moyenne augmente avec un kappa décroissant, ou taux de mini-version. Les trois derniers points de la solution sont également intéressants : la solution optimale dans ce modèle est d'être toujours long ou court ; les points de sortie longue et d'entrée courte sont les mêmes ; la position longue et courte n'est pas seulement fonction du prix actuel, mais également dépendante du chemin.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section de la vidéo, le Dr Ernest Chan discute du modèle mathématique de la stratégie de trading des meilleurs pauvres au Japon. Il explique comment les niveaux d'entrée longue et de sortie longue sont déterminés, et comment la distance entre les niveaux de sortie longue et moyenne évolue avec la racine carrée du carré Sigma divisée par 2*kappa. Bien que ce modèle soit élégant et exact, il présente de nombreuses mises en garde et lacunes, telles que des difficultés à transformer l'équation PDE stochastique et à ne pas être utile dans la plupart des situations pratiques. Par conséquent, la simulation numérique est nécessaire pour réaliser ce qu'un mathématicien veut, comme optimiser le rapport de Sharpe dans un modèle AR 1.
  
  
• 00: 25: 00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan explique comment optimiser les stratégies de trading sans surajustement. L'objectif est de maximiser le ratio de Sharpe moyen, ce qui peut être fait par une approche de simulation. Le flux de travail consiste à commencer par les prix historiques et à y ajuster un modèle autorégressif (AR). Le modèle AR est ensuite utilisé pour générer autant d'utilisateurs de prix simulés que nécessaire pour que la stratégie de trading soit testée. L'approche de simulation permet d'effectuer autant de simulations que souhaité, réduisant ainsi le risque de surajustement. Une fois que les paramètres optimaux pour la stratégie de trading ont été trouvés grâce à l'approche de simulation, il peut être utilisé pour effectuer un backtest sur la série chronologique d'origine ou sur des données hors échantillon pour voir dans quelle mesure le modèle fonctionne.
  
  
• 00: 30: 00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan discute de l'utilisation d'un modèle discret, tel que l'autorégressif avec décalage, pour trouver un modèle de série chronologique de marche non aléatoire pour une stratégie de trading sensée. Le modèle simple a trois paramètres, qui peuvent facilement être ajustés avec un logiciel standard. La stratégie consiste à prendre une décision à chaque point selon que le rendement logarithmique attendu est supérieur ou inférieur à un multiple de la volatilité inconditionnelle et conditionnelle. Cette stratégie simple n'a qu'un seul paramètre, mais elle peut être ajustée et améliorée par la simulation. Le paramètre optimal est de 0,08 avec une certaine variabilité due au caractère aléatoire.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan discute de deux méthodes d'optimisation des stratégies de trading sans surajustement. La première méthode examine le rapport de Sharpe d'un chemin avec un paramètre donné et trouve le rapport de Sharpe maximum en ajustant ce paramètre. Cette méthode donne des résultats précis mais utilise un petit sous-ensemble de chemins. La deuxième méthode trace la distribution du rapport de Sharpe en fonction du paramètre optimal et choisit le mode de cette distribution pour localiser le paramètre qui donne le meilleur rapport de Sharpe pour la plupart des réalisations. Cette méthode est moins précise mais peut avoir une meilleure signification intuitive. Cependant, le rendement cumulé de la stratégie de trading avec le paramètre optimisé n'est pas impressionnant dans le test hors échantillon, et parfois des paramètres sous-optimaux peuvent donner de meilleurs résultats. Chan suggère que l'une des raisons à cela est que le modèle de série chronologique utilisé est ajusté à l'aide d'un ensemble fixe d'échantillons, alors que dans le commerce réel, le modèle devrait être continuellement ajusté avec de nouvelles données. Dans l'ensemble, ces méthodes sont utiles pour trouver des paramètres optimaux pour une stratégie de trading, mais il est important de garder à l'esprit qu'elles optimisent uniquement le ratio de Sharpe moyen sur les chemins et ne peuvent garantir des résultats optimaux pour un chemin réalisé particulier.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan discute du problème du surajustement dans les stratégies de trading quantitatif et comment le surmonter. Il explique que bien qu'il soit impossible de prédire les résultats futurs du marché avec une précision totale, la meilleure approche consiste à utiliser une approche d'ensemble et à appliquer la stratégie à plusieurs séries chronologiques plutôt qu'à une seule. Le Dr Chan souligne également l'importance non seulement d'adapter un modèle de série chronologique aux données de prix, mais également d'adapter une stratégie de négociation au modèle afin de minimiser le surajustement. Il suggère d'utiliser diverses méthodes d'optimisation et des modèles encore plus complexes comme les réseaux de neurones récurrents pour améliorer les stratégies de trading.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, le Dr Ernest Chan répond à une question sur la façon de choisir le meilleur modèle de série chronologique, compte tenu du nombre presque infini de paramètres pouvant être ajustés. Il explique qu'il existe des procédures statistiques établies pour ajuster les modèles de séries chronologiques sur la base des données disponibles, ce qui est plus facile par rapport à l'ajustement d'une stratégie de trading car il y a plus de données à traiter dans cette dernière.