Les études quantitatives permettent de mesurer et analyser précisément des données numériques. Ces études ont un rôle essentiel pour la recherche scientifique et académique. En apprendre plus sur l’étude quantitative est important afin de mieux appréhender les avantages et les limites de ce type d’étude. Comprendre la méthodologie et les techniques d’analyse sera aussi intéressant pour mieux réaliser l’intérêt de ces études quantitatives pour le domaine de la finance. Voyons ce qu’il en est.
Qu'est-ce qu'une étude quantitative ?
L’étude quantitative est une technique de collecte de données dans le but d’analyser les grands traits des comportements, des opinions, des attentes. Avec ce type d’étude, il sera possible de faire des conclusions chiffrées (et donc mesurables) pour prendre des décisions stratégiques.
Pour ce qui est du domaine de la finance, les études quantitatives sont utilisées principalement dans la branche de la gestion des investissements. On utilise alors des méthodes mathématiques et statistiques afin d’analyser les marchés financiers. Il sera possible de définir des opportunités d’investissement d’actifs.
Le monde des investissements financiers a connu ces derniers temps de nombreux bouleversements. De nouvelles approches et stratégies sont apparues. La finance quantitative ou finance quantique a pris une place particulièrement importante pour ce qui est des investissements financiers.
La finance quantitative a vu le jour entre 1950 et la fin du XXème siècle. Deux économistes ont proposé des travaux très importants. Harry Markowitz présenta en 1952 une thèse de doctorat basée sur le concept de diversification. Parallèlement, Robert Merton présenta un travail mathématique relatif à l’évaluation des dérivés.
Avec l’essor des technologies dans le monde de la finance, la finance quantitative s’est développée. On l’utilise de plus en plus.
L’étude quantitative pour ce qui est de la finance correspond à une technique d’analyse financière visant à comprendre le comportement des marchés. On utilise des modèles mathématiques et statistiques complexes pour cela.
L’objectif principal de cette analyse est de comprendre les différentes causes des fluctuations des marchés et de les prévoir. Il sera ainsi possible de les anticiper.
L’étude quantitative part d’un grand nombre de variables. On leur attribue des valeurs numériques. Sur cette base, les analystes quantitatifs vont tenter de reproduire la réalité mathématiquement.
Les études quantitatives sont souvent mises en parallèle avec l’analyse qualitative, autre méthode de recherche. Pour mieux comprendre les différences entre ces deux types d’études, il est nécessaire de savoir que l’étude qualitative se concentre principalement sur l’objectif du « pourquoi » alors que l’étude quantitative se base sur le « combien ». La première se base sur les données textuelles, la seconde sur les données chiffrées. L’étude qualitative replace les comportements dans leur contexte afin d’obtenir des informations détaillées basées sur l’humain. L’étude quantitative permet d’obtenir des informations objectives. C’est une façon de généraliser les résultats, de suivre l’évolution des données chiffrées et de les comparer.
Ces deux méthodes sont complémentaires. Néanmoins, on considère que l’analyse quantitative est plus objective. Elle se concentre sur des quantités mesurables alors que l’analyse qualitative est subjective.
L’analyse quantitative trouve sa place dans de nombreux domaines et est particulièrement employée pour les investissements financiers. L’approche se base sur une sélection des actions qui sont réalisées par les professionnels de l’investissement. Ceux-ci examinent chaque entreprise via l’analyse de leur bilan, les comptes économiques, les rapports de gestion…
Pour ce qui est de l’investissement quantitatif, il se distingue par son approche systématique. Chaque choix est basé sur des données objectives. Il n’y a pas de place pour l’émotivité ou le jugement humain. Le concept repose alors sur des processus répétitifs et systématiques.
Les stratégies d’investissement quantitatif sont une solution pour ne pas tomber dans des pièges comportementaux.
On est ainsi beaucoup plus efficace grâce à l’utilisation d’un algorithme quantitatif. L’évaluation et l’élaboration seront plus rapides tout comme les actions réalisées.
Le trading quantitatif se base également sur ces principes. Il déterminera la probabilité de résultat et aidera à prendre des décisions avisées.
La finance quantitative combine la finance, les mathématiques et l’informatique. Elle améliore grandement la prise de décision via l’analyse des données. Elle utilise des modèles mathématiques afin d’estimer la juste valeur des actifs :
- Actions,
- Obligations,
- Dérivés,
- Matières premières…
Avantages et limites de l'étude quantitative
Les études quantitatives présentent de nombreux avantages.
Elles vont permettre de prendre des décisions plus rapides et d’obtenir un rendement plus élevé. En automatisant les calculs effectués très rapidement, on va plus vite. Il est vrai que les humains ne peuvent pas réaliser une analyse des Big Data aussi rapide et précise.
Cette étude quantitative est aussi un atout important pour le calcul rationnel. Cette stratégie est beaucoup plus objective et présente moins d’erreurs. La rationalité du calcul est aussi un avantage intéressant. Les modèles et les nombres font loi. Les critères d’évaluation permettent une uniformisation intéressante. Le rendement est optimisé.
C’est aussi une façon de tester scientifiquement les théories et de valider les hypothèses afin d’adapter des stratégies de qualité.
Autre avantage de ces études quantitatives : la réduction des risques et une meilleure connaissance du marché. Les algorithmes permettent de détecter continuellement toutes les tendances des titres financiers. On pourra ainsi éviter les pertes significatives d’argent. Il sera possible, grâce à ces études, de plus facilement définir une politique de prix ou une stratégie commerciale.
Grâce à la technologie, la gestion des investissements sera beaucoup plus simple et rapide. C’est aussi une diminution des coûts.
On peut donc dire pour résumer que l’étude quantitative fournit des résultats objectifs et mesurables, qu’elle permet des prévisions des analyses et des prévisions des tendances à venir, qu’elle aide à optimiser les ressources et améliore l’efficacité économétrique (méthodes économétriques).
Ces études quantitatives présentent également quelques défauts. Elles peuvent en effet mentir. Pour éviter cela, il est indispensable de prendre en compte des données de qualité et vérifiées. Les événements extérieurs peuvent aussi avoir un impact important sur les stratégies quantitatives. Un scandale ou un krach boursier peuvent modifier les modèles utilisés.
Méthodologie d'une étude quantitative
L’étude quantitative est indispensable pour anticiper les évolutions financières et optimiser ses placements. On utilise des modèles variés :
- Black-Scholes,
- Binomial,
- MEDAF.
Différentes données sont alors prises en compte :
- Relatives aux marchés financiers (volatilité, taux d’intérêt)
- Relatives aux entreprises (ratio de dettes, dividendes).
Ces modèles (autrement appelés quants) permettent de comprendre plus facilement la valeur d’un dérivé face à différentes conditions de marché et aux mouvements des prix des actifs.
Pour réaliser une analyse quantitative, différents outils et techniques sont employés. On trouve, par exemple :
- L’analyse statistique descriptive ( moyenne, médiane…),
- L’analyse de régression (multiple, linéaire…),
- Les modèles économétriques,
- Les méthodes d’optimisation (linéaire, non-linéaire).
On peut encore utiliser des logiciels de statistiques (R, SAS, SPSS), des feuilles de calcul, la programmation (avec des langages comme Python ou MATLAB).
Pour simplifier le déroulement d’une étude quantitative, proposons un schéma simple :
Ces études se déroulent en 3 phases :
- Le recueil d’informations (échantillonnage, questionnaire, sondage),
- Le traitement de l’information (tableaux, graphiques, statistiques) ;
- L’analyse de l’information (analyse des données statistiques, conclusion).
Choix de l'échantillon
Avec le sondage quantitatif, il est possible de récolter des chiffres importants très utiles pour prendre de bonnes décisions. On choisira alors un échantillon ciblé pour obtenir un échantillonnage de qualité. Selon ses besoins et la cible de l’étude à mener, on choisira des chiffres adaptés. Il ne faudra pas oublier de définir une large gamme d’erreurs (en général, 5% pour l’industrie).
Outils de collecte de données
Différents outils sont utilisés pour collecter des données :
- Formulaire papier,
- Entretien,
- Questionnaire en ligne,
- Applications mobiles,
- Web scraping.
Types de questions utilisées
Dans le cas d’une étude quantitative, on peut utiliser, donc, un questionnaire qui comprendra plusieurs questions. Ces questions sont fermées et vont prendre la forme de
- Oui/non
- Choix multiple.
Dans le cadre d’une stratégie marketing, on pourra se tourner vers des questions en lien avec le profiling ou le nurturing.
Techniques d'analyse des données
Différentes techniques peuvent être utilisées pour les études quantitatives. On peut ainsi réaliser des analyses descriptives, le type le plus fréquemment utilisé. Vient ensuite l’analyse référentielle qui guide les tendances futures.
L’analyse MaxDiff (maximum difference scaling) aide à classer les préférences utilisées. L’analyse de table de contingence est une méthode très utilisée. Elle aide à créer des inférences à partir de différents ensembles de données. L’analyse TURF (Total Unduplicated Reach and Frequency) permet de comprendre les préférences de différents consommateurs.
Traitement statistique
Pour mettre en œuvre un traitement statistique, plusieurs étapes sont nécessaires. On identifie le problème. On décide de la méthode de collecte des données. On collecte ces données que l’on classifie ensuite afin de les analyser. Puis on prend les décisions adaptées.
Outils numériques utilisés
Pour réaliser une étude quantitative des données, plusieurs logiciels (ou outils numériques) peuvent être utilisés. Ce sont des programmes conçus pour aider les spécialistes à analyser les données. Ils ont pour caractéristiques :
- L’importation et la gestion des données,
- La statistique descriptive,
- La visualisation des données,
- L’analyse,
- L’automatisation,
- La collaboration.
Il sera ainsi possible de prendre des décisions en toute confiance et de réduire les coûts.
Pour prendre quelques exemples d’outils numériques utiles, on peut citer Questionpro, SPSS, SAS. La programmation R ou la programmation Python sont très utiles pour travailler au mieux.
L’IA a aussi un intérêt pour mener une étude quantitative. Elle va prendre en compte tous les chiffres et pourra les analyser de la meilleure des façons.
Visualisation des résultats
Pour que les études quantitatives soient efficaces, il est important de bien visualiser les résultats obtenus. Le Big Data sera alors intéressant pour mieux visualiser les caractéristiques des chiffres étudiés.
Une visualisation optimale pourra se faire à travers des tableaux clairs et précis. Dans le cadre d’une programmation financière, il sera plus simple de mettre en place des objectifs atteignables.
Études quantitatives appliquées à la finance
On l’a vu, les études quantitatives peuvent s’appliquer au domaine de la finance.
Et pour cela, différents professionnels peuvent intervenir. Ceux-ci pourront, par exemple, être des analystes quantitatifs. Il s’agit de professionnels de la finance qui utilisent des techniques mathématiques et statistiques pour analyser les données.
Ce professionnel pourra obtenir un MBA en Trading et Finance de marché qui va le former à l’étude quantitative de façon optimale. C’est aussi un moyen de se former à la programmation, la communication, la pensée critique et les marchés financiers.
Les études quantitatives, au même titre que les études qualitatives, vont permettre de mieux analyser les données dont on dispose. Elles consistent à collecter et évaluer des données qui sont mesurables et vérifiables. Pour les analyser au mieux, on peut utiliser différentes méthodes et mettre en branle l’IA et d’autres outils numériques qui permettront de travailler encore plus vite et plus précisément. Il est vrai que les avancées faites dans le domaine de la technologie ont beaucoup aidé pour traiter un très grand nombre de données sans perdre de temps.
Acquérir une expérience pratique sera aussi un atout intéressant pour exercer.
Pour améliorer sa stratégie, les études quantitatives offrent de nombreux atouts et aujourd’hui, impossible de travailler dans la finance, par exemple, sans les employer.