Qu'est-ce que le drawdown maximum ?
Le drawdown maximum (MDD ou perte totale) est défini comme la baisse entre un plus haut et un plus bas enregistré par un investissement sur une période spécifique. Il est généralement indiqué en pourcentage de la valeur maximale, ce qui en fait un indicateur clé du risque en cas de baisse des marchés. Cette mesure aide les investisseurs à évaluer le montant qu'ils pourraient potentiellement perdre entre le point le plus haut et le point le plus bas de la valeur de leur portefeuille.
Le drawdown maximum peut se calculer principalement de deux manières :
Sur la base des performances absolues : Utile pour identifier les stratégies qui minimisent les pertes en cas de baisse des marchés, telles que les stratégies à faible volatilité.
Par rapport à un indice de référence : Utile pour identifier les stratégies qui affichent une surperformance stable au fil du temps par rapport à un indice.
Pourquoi le drawdown maximum est-il important ?
Prenons l'exemple suivant : Deux stratégies peuvent en moyenne avoir la même surperformance, tracking error, ratio d'information et volatilité, mais leur drawdown maximum peut être très différent par rapport à l'indice de référence.
Stratégie 1 : Génère une performance mensuelle de 1 %, -0,5 %, 1 %, -0,5 % et ainsi de suite par rapport à l'indice de référence.
Stratégie 2 : Génère une surperformance de 1 % chaque mois au cours de la première moitié de la période, mais une sous-performance de 0,5 % chaque mois au cours de la seconde moitié.
Bien que les deux stratégies présentent la même surperformance moyenne, la plupart des investisseurs préféreraient de loin la Stratégie 1. Pourquoi ? Parce qu'elle présente un drawdown maximum plus faible et plus court, offrant ainsi une plus grande tranquillité d'esprit en période de turbulences.
Comment utilisons-nous le drawdown maximum ?
Chez Robeco, le drawdown maximum constitue l'une des statistiques clés pour l'évaluation de nos stratégies quantitatives et pour nos décisions en matière d'introduction de nouvelles variables dans nos modèles.
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