Comment les gestionnaires de fonds quantitatifs crypto génèrent-ils leur alpha ?
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Comment les gestionnaires de fonds quantitatifs crypto génèrent-ils leur alpha ?
La valeur du marché de la cryptomonnaie est équivalente à l'attention.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesThème : Comment les gestionnaires de fonds quantitatifs crypto génèrent-ils leur alpha ?
Animateur
Zheng Naiqian @ZnQ_626
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Fondateur de LUCIDA
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Champion, catégorie stratégies mixtes, première saison du Championnat d'échanges d'actifs numériques Bgain 2019
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Finaliste en avril, champion en mai, troisième au classement général lors du Championnat mondial de gestion quantitative TokenInsight 2020, catégorie stratégies composées
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Troisième place au classement général du Championnat mondial de gestion quantitative TokenInsight x KuCoin 2021, catégorie stratégies composées
Invités
Ruiqi @ShadowLabsorg
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Fondateur de ShadowLabs et Directeur des investissements chez DC Capital
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Gestion de plus de 300 millions de dollars en produits quantitatifs
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Conseiller en liquidité pour plusieurs bourses et projets majeurs
Wizwu @wuxiaodong10
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Gestionnaire de fonds multi-facteurs et stratégies subjectives chez RIVENDELL CAPITAL
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Double formation informatique + finance
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20M sur des stratégies non traditionnelles dans le crypto
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Spécialisé dans l'extraction de données on-chain/off-chain et les stratégies multi-facteurs neutres
Quelle est la structure des stratégies Alpha des gestionnaires de fonds ?
Zheng Naiqian @LUCIDA :
LUCIDA est un hedge fund multi-stratégies. Nous développons diverses stratégies faiblement corrélées afin d’assurer une performance résiliente à travers les cycles haussiers et baissiers.
Prenons l’exemple de notre capital propre : notre objectif est de surperformer le rendement spot du Bitcoin en période haussière. Pour cela, nous commençons par un timing macro, c’est-à-dire déterminer si le marché se trouve actuellement au creux d’un marché baissier ou au sommet d’un marché haussier. Cette évaluation est très peu fréquente, réalisée environ une fois par an.
Si nous estimons que le marché est au fond du cycle baissier, nous convertissons l’intégralité de nos fonds en Bitcoin et restons pleinement exposés tout au long du cycle haussier. Parallèlement, nous utilisons des stratégies quantitatives telles que CTA, multi-facteurs ou arbitrage statistique pour renforcer les rendements. Ces stratégies constituent la source principale de notre alpha en période haussière. En outre, nous ajustons dynamiquement la répartition des capitaux entre ces différentes stratégies selon l’environnement de marché, afin d’optimiser l’utilisation des fonds.
Lorsque nous jugeons que le marché atteint le sommet du cycle haussier, nous liquiderons entièrement nos positions en Bitcoin pour revenir en dollars américains, traversant ainsi le marché baissier. Pendant cette phase, nous continuerons à appliquer des stratégies comme le CTA ou l’arbitrage sur volatilité d’options pour accroître progressivement notre trésorerie en dollars, jusqu’au prochain cycle.
Ainsi, la contribution totale à l’alpha provient de deux sources principales : premièrement, le timing macro haussier/baissier, qui constitue l’une de nos compétences clés ; deuxièmement, le renforcement des rendements via des stratégies quantitatives. Par exemple, si le Bitcoin passe de 10 000 à 50 000 dollars, il est irréaliste d’espérer acheter exactement à 10 000 et vendre précisément à 50 000. C’est pourquoi nous recourons à des stratégies quantitatives pour améliorer nos performances et garantir une surperformance par rapport au Bitcoin.
Wizwu :
Concernant les stratégies alpha, cela dépend fortement de la nature de nos fonds. Nous gérons essentiellement des capitaux natifs du monde crypto, tous libellés en cryptomonnaies. Cela nous oblige à chercher passivement de l’alpha, ce qui revient fondamentalement à une stratégie d’index enhancement. À l’intérieur, nous combinons des approches multi-facteurs avec certaines stratégies subjectives.
En tant qu’institution, lorsque nous pratiquons le trading subjectif, nous devons prendre en compte de nombreux aspects : durée de détention, liquidité des petites pièces, etc. Ces contraintes limitent fortement le nombre d’actifs sélectionnables. Une exposition trop dispersée ne permet pas de battre le marché, tandis qu’une concentration excessive nous met en concurrence directe avec les investisseurs et fondateurs des projets. Notre cadre est donc assez omnivore : nous faisons un peu de tout.
Par exemple, lorsqu’un nouveau facteur est identifié, différentes personnes peuvent y apporter des approches variées — neutres, subjectives ou quantitatives — reflétant des logiques de trading différentes. C’est pourquoi j’ai choisi d’intégrer ensemble les approches subjectives et multi-facteurs. Le marché crypto n’a pas encore de précédent clair : nous y trouvons des stratégies de type actions basées sur les données, certaines approches de valeur (bien que nous n’en ayons pas encore trouvé d’efficaces), ou encore des analyses inspirées des marchés à terme, comme celles portant sur les stocks ou l’équilibre offre-demande. Tout cela repose donc massivement sur notre capacité à comprendre les données et les signaux de trading.
Nous ne disposons pas d’un département recherche-investissement comparable à celui des fonds primaires natifs du secteur crypto, car nous manquons de leurs ressources et de leur champ d’analyse étendu. Notre avantage réside dans la flexibilité et l’orientation data-driven. Sur ce marché, chacun gagne de l’argent à sa manière, un peu comme sur les marchés à terme : les industriels tirent profit de leur activité, les quantitativistes des modèles, les subjectivistes de leurs convictions. Les méthodologies diffèrent, et donc les rendements aussi.
Globalement, nous privilégions une approche « coin-based ». Dans ce cadre, nous visons un ratio de Sharpe compris entre 3 et 4, avec un rendement annualisé supérieur à 10 %. Le timing macro est rare, voire très peu fréquent. À partir de là, nous extrayons des facteurs grâce à notre lecture du marché, applicables à différents types de stratégies, y compris subjectives ou multi-facteurs.
Dans le processus de découverte de facteurs, nous aimons transposer des facteurs éprouvés sur les marchés actions ou à terme, tout en intégrant notre propre expérience de trading.
Ruiqi :
Notre équipe est purement quantitative et entièrement automatisée. Dès le départ, nous avons conçu notre architecture alpha selon des principes fortement ingénierisés et automatisés, reposant massivement sur les données et l’exécution. Internement, nous divisons notre cadre alpha en deux catégories : l’alpha d’exécution et l’alpha prédictif.
Les bourses crypto sont très fragmentées, et les instruments d’investissement nombreux. Si je souhaite obtenir une exposition risquée, je peux choisir d’opérer sur futures ou au comptant, ou encore sur différentes plateformes. Au niveau exécutif, nous comparons donc les coûts de financement entre marchés : prix futures/comptant, base, frais, glissement, taux d’emprunt, etc. Après analyse comparative, nous sélectionnons systématiquement l’outil au coût le plus faible. Grâce à cette optimisation, nous générons typiquement entre 5 % et 20 % de rendement annualisé — ce que nous appelons l’alpha d’exécution.
La deuxième partie est l’alpha prédictif, qui consiste à anticiper des mouvements à différents niveaux, horizons et actifs — séries temporelles ou sections transversales. Selon nos prévisions, nous ajustons notre exposition aux différents titres.
Toutefois, une particularité existe : l’alpha prédictif et l’alpha d’exécution sont partiellement imbriqués. Supposons que je fasse une prédiction directionnelle, elle pourrait ne résoudre que 20 % du problème ; les 80 % restants dépendent de ma capacité à l’exécuter correctement. Cela inclut la méthode de passage d’ordre, l’analyse de probabilité de transaction, la conditionnalité des coûts financiers, etc. Ces éléments combinent à la fois des aspects exécutifs et prédictifs. Globalement, c’est dans ce système que nous réalisons nos percées en matière d’alpha.
Lors de l’attribution de performance, les contributions relatives de ces deux types d’alpha varient. Comme mentionné, l’alpha d’exécution vise typiquement à surperformer le benchmark de 5 % à 20 % — relativement stable mais plafonné. L’alpha prédictif est différent : certains signaux haute fréquence offrent des profits unitaires minuscules, souvent mélangés à des gains d’exécution. En revanche, pour les prévisions moyenne ou basse fréquence, la part attribuable à l’alpha prédictif peut être nettement plus élevée.
Quelle est votre vision du marché crypto ? Quel type de marché est-ce selon vous ?
Wizwu :
Comme dit précédemment, il faut gagner de l’argent là où les opportunités existent, selon la logique dominante. Sur les marchés à terme, on gagne de l’argent grâce à l’analyse logique ; sur le crypto, c’est pareil. Le marché crypto se caractérise par une forte volatilité. Par exemple, en termes de rendement libellé en USDT, le taux de financement peut atteindre annuellement au moins 20 % en période haussière. Il faut donc penser nos stratégies autour de ces spécificités. Si nous recevons des fonds en USDT, nous les plaçons d’abord sur des arbitrages sans risque — générant ainsi un rendement sans risque.
Actuellement, en plein marché haussier crypto, les rendements sans risque sur des protocoles comme Pendle atteignent 30 à 40 %. Même en calculant un ratio de Sortino parfait, soustrayant le rendement minimum attendu, il reste peu de surplus pour une stratégie risquée. Voilà pourquoi nous nous concentrons sur l’alpha en monnaie crypto.
Ma vision du marché ? De l’« hot money » : là où il y a de l’argent facile, une logique claire, j’y vais.
Cette année, le rythme de rotation sectorielle du marché crypto ressemble beaucoup à celui du marché A. Depuis cinq ou six ans, le marché A connaît chaque année un thème dominant : d’abord la neutralité carbone, puis l’IA cette année. Or, dans toute l’histoire du crypto que j’ai vécue ou analysée, ce type de thème fort n’apparaît que cette année : AI et Meme. Avant cela, le marché était sans fil conducteur, franchement ennuyeux. C’est une grande différence. Cette année, attraper AI ou Meme signifie faire beaucoup d’argent.
Lorsqu’on cherche à capter les tendances et rotations sectorielles du crypto, le momentum est crucial. Outre les données, nous surveillons aussi l’opinion publique sur Twitter. Mais si les actifs sont peu nombreux, nous nous concentrons davantage sur des indicateurs liés à la valeur intrinsèque.
Nous avons un outil interne similaire à Wind. Depuis presque deux ans, nous collectons données de marché et sentiment Twitter. Mais nous ne suivons pas particulièrement les secteurs, car notre méthode ne repose pas sur la rotation sectorielle. Nos facteurs identifient plutôt les jetons les plus élastiques au sein des secteurs, que nous achetons.
Ruiqi :
Nous considérons que le marché crypto est hautement spéculatif, constitué principalement de transactions continues et d’événements ponctuels. C’est d’ailleurs ce qui justifie notre participation active.
Comparé à d’autres marchés financiers, les composantes émotionnelles et événementielles y sont bien plus marquées. Cela le rend particulièrement adapté à la capture quantitative, ce qui correspond à notre avantage compétitif.
Aujourd’hui, la concurrence s’intensifie, tant sur l’exécution que sur la prédiction. C’est désormais un paysage foisonnant, mais des opportunités structurelles subsistent. Leurs sources demeurent largement émotionnelles et événementielles. Le marché commence à se différencier structurellement.
D’abord, sur la prévisibilité : l’efficience de pricing augmente sur les actifs anciens. Autrefois, une tendance pouvait se développer sur plusieurs heures, voire jours ; aujourd’hui, elle s’achève en 10 minutes. Les erreurs induites par différents facteurs sont corrigées rapidement. En revanche, sur les nouveaux actifs, nous trouvons toujours de bons alphas.
Lorsque nous participons à des altcoins, chaque narratif introduit de nouveaux actifs — que ce soit via des compétitions, startups ou nouvelles tendances. On constate que les facteurs déjà utilisés restent efficaces sur ces nouveaux jetons. Toutefois, l’accès à ces actifs pose problème : mise en œuvre technique, intégration des données, stabilité des modes de trading — autant de lacunes persistantes.
Quelle est la contribution des différents facteurs sur le marché crypto ? Quelles sont leurs sources fondamentales de rendement ?
Wizwu :
Une caractéristique majeure du marché crypto est son taux de financement élevé, autrement dit une base importante. Sur les contrats à terme, on peut assimiler la base à l’écart mensuel. En les considérant comme équivalents, on observe que les écarts mensuels sur crypto sont très volatils. Beaucoup de stratégies d’arbitrage s’appuient sur ce phénomène, ainsi que d’autres facteurs alternatifs construits selon la même logique.
De plus, en raison de la forte volatilité, certains jetons affichent une grande élasticité. En fin de compte, le véritable gain dépend du timing. Nous avons testé différentes formes de momentum : le momentum neutre, au maximum, égale la performance du Bitcoin en hausse. Sans bon timing, difficile d’obtenir un excès de rendement significatif. Cela tient aussi à de nombreux aspects propres aux mécanismes de trading crypto.
En outre, les données disponibles sur les bourses, ainsi que certaines données hors-circulation, diffèrent sensiblement de celles des marchés traditionnels. La majorité de notre rendement excessif provient donc de ces spécificités, ainsi que de stratégies classiques « recyclées » depuis les marchés traditionnels.
Ruiqi :
Un exemple typique de facteur émotionnel est le momentum, qui repose essentiellement sur le « chassez le gagnant, fuyez le perdant ». Ce facteur tire ses profits principalement de la sur-réaction du marché.
Par exemple, quand les petits investisseurs voient un jeton monter, ils supposent que la tendance va se poursuivre et s’engouffrent à l’achat. À ce moment-là, nous pouvons amplifier ce mouvement pour en tirer profit. On peut aussi pratiquer un retournement de momentum, anticipant la correction après surexcitation, et positionner en amont. L’essentiel est d’exploiter les sur-réactions du marché.
Les facteurs événementiels, eux, tirent leurs profits d’un réajustement de valorisation des actifs, qui nécessite un certain délai de réaction. En surveillant Twitter ou d’autres indicateurs potentiels, on peut agir rapidement après un événement. Par exemple, la publication des chiffres de l’IPC fait souvent bondir brutalement le Bitcoin. Réagir instantanément permet alors de capter ce mouvement.
Dans une perspective HFT, de nombreux traders sont insensibles aux coûts de transaction. Ils exécutent de gros ordres sur un seul marché, causant un fort impact de marché — créant ainsi des opportunités d’arbitrage. Le facteur liquidité reste durablement efficace en haute fréquence, et constitue un outil clé pour générer de l’alpha.
Selon vous, quelles sont les différences méthodologiques pour générer de l’alpha en crypto par rapport aux marchés financiers traditionnels ? Comment en extraire davantage en crypto ?
Zheng Naiqian @LUCIDA :
Ces dernières années, j’ai nettement perçu que l’humain reste l’élément central de l’alpha. Bien que le secteur ait évolué, les professionnels du crypto, surtout ceux du secondaire, accusent un retard manifeste par rapport aux marchés actions comme le marché A.
Deuxièmement, les infrastructures de données sont lamentables. Il n’existe presque aucun fournisseur de données complet, à l’instar de Wind ou Bloomberg sur le marché A. Les données sont de mauvaise qualité, très fragmentées. Pour beaucoup d’équipes, simplement récupérer les données est déjà un cauchemar. Et sans données, comment modéliser quoi que ce soit ?
Je pense que toute institution ayant un avantage clair sur ses pairs en matière de talents et de données dispose d’une source stable de rendement excessif.
Wizwu :
Le marché crypto présente plusieurs traits distinctifs face aux marchés financiers traditionnels : forte volatilité, élasticité élevée des petites pièces, et ambiance spéculative prononcée. Pour générer de l’alpha, il faut bâtir des stratégies autour de ces spécificités.
Un point crucial : le rendement sans risque en crypto est extrêmement élevé. Cela ruine complètement les facteurs de valeur. Actuellement, très peu de projets versent des dividendes stables en USDT. Quand on essaie de calculer des ratios de type PE ou valeur fondamentale, le résultat est systématiquement inférieur aux rendements d’arbitrage en USDT. Appliquer les facteurs de valeur traditionnels pour mesurer l’alpha crypto est donc voué à l’échec.
Les valeurs fondamentales à surveiller en crypto diffèrent de celles des marchés traditionnels. Alors que les actions misent sur la valeur, le PER, etc., en crypto, on privilégie davantage le « price-to-dream ratio » — l’estimation optimiste des attentes futures et tout ce qui en découle.
Un exemple concret de facteur de valeur : dans les solutions Layer 2 comme MATIC, le nombre d’adresses détenant entre 10 et 100 USDT de jetons natifs peut signaler des tendances. Quand une blockchain s’apprête à accueillir une application virale ou une adoption massive, une hausse de ces petits détenteurs est souvent un signe positif, synchronisé avec le sentiment et le prix, et apparaissant tôt. Du point de vue du facteur, ces adresses représentent des utilisateurs réels — question de nombre d’utilisateurs.
Ruiqi :
Voici quelques différences clés : asymétrie informationnelle due à la fragmentation du marché. La dispersion du marché crypto crée des déséquilibres informationnels. Les investisseurs non professionnels peinent à comprendre le marché, rendant les opportunités d’arbitrage particulièrement visibles.
Chasse au gagnant et volatilité. Contrairement aux marchés traditionnels, les actifs crypto sont souvent cotés sur plusieurs marchés régionaux. Cette fragmentation amplifie le comportement irrationnel : changements fréquents d’attention, trading impulsif — plus courants en crypto.
Manipulation de marché. Elle est bien plus fréquente en crypto qu’en finance traditionnelle.
Pour la plupart des investisseurs ordinaires, exploiter ces manipulations est impossible. Mais certaines sociétés de trading haute fréquence peuvent en tirer parti à grande échelle pour générer de l’alpha — des pratiques illégales sur les marchés traditionnels, punies par la prison.
Différences entre la structure des produits de gestion d’actifs crypto et celle des marchés financiers traditionnels
Zheng Naiqian @LUCIDA :
J’observe que plus de 80 % des équipes de secondaire adoptent des stratégies d’arbitrage très neutres. Les stratégies sont donc fortement homogénéisées.
Sur le plan des efforts requis, les principes sous-jacents ne sont pas complexes. Si l’on opère en basse fréquence, l’exécution ne demande pas non plus beaucoup de travail. Résultat : plus de 80 % des produits se concentrent sur l’arbitrage, rendant des stratégies comme CTA, options ou multi-facteurs nettement moins attractives en termes de rentabilité effort/rendement. Même en haute fréquence, malgré l’optimisation matérielle et des détails de trading, l’échelle de gestion reste clairement inférieure à celle de l’arbitrage. Pensez-vous que les produits d’arbitrage deviendront dominants sur ce marché ?
Wizwu :
Pas seulement en crypto : sur les marchés traditionnels, le trading obligataire représente une part énorme. Les volumes d’échanges entre différents niveaux de crédit ne sont pas négligeables. L’arbitrage persistera donc. Tant qu’il est possible de l’opérer dans un cadre semi-compliant, le rendement d’arbitrage crypto peut atteindre deux à six fois celui des marchés traditionnels, offrant une capacité et une rentabilité très élevées. Cette situation durera.
Quant aux autres stratégies, comme le CTA, elles offrent aussi une grande capacité. Elles seront probablement reconnues quand les rendements d’arbitrage baisseront. À ce moment-là, notre ratio de Sharpe semblera bien meilleur. Actuellement, les rendements d’arbitrage sont libellés en USDT. Grâce aux comptes unifiés des bourses, nous pouvons désormais exécuter des stratégies similaires en monnaie crypto. Notre stratégie idéale : utiliser l’USDT pour l’arbitrage, et les cryptos pour le risque.
Ruiqi :
Je suis globalement d’accord avec Wiz.
Premièrement, la fragmentation du marché et les barrières d’accès persistent, et ces problèmes seront difficiles à résoudre dans les deux ou trois prochaines années. Donc, sur cet horizon, l’espace d’arbitrage continuera d’exister. Même si cet espace se réduit, le volume et la capacité d’arbitrage resteront dominants.
Mais alors, l’arbitrage pourrait ne plus exister sous forme de produit de gestion. Plutôt géré en interne par des équipes quantitatives haute fréquence, qui garderont l’intégralité du profit sans redistribution. Tel sera probablement le cas. Pour les produits de gestion, ils devront se contenter d’offrir un ratio risque-rendement ajusté, avec une bonne valeur relative — comme l’arbitrage statistique ou le CTA. Un tel terreau pourrait émerger d’ici deux ou trois ans.
Zheng Naiqian @LUCIDA :
L’architecture des produits de gestion crypto diffère fortement de celle du marché A. J’observe que les produits les plus populaires sur le marché A sont les index enhancements — qu’ils suivent l’indice 300, 500 ou 1000. Fondamentalement, ces produits reposent sur des modèles multi-facteurs.
Or, je constate que ce type de produit est quasi inexistant en crypto. Les équipes développant des stratégies multi-facteurs représentent probablement moins de 10 %. Pourquoi si peu ?
Wizwu :
La raison est simple : le rendement sans risque en USDT est trop élevé. Par exemple, sur Pendle, j’investis presque tout mon USDT là-bas. Dans ces conditions, pourquoi utiliser mes propres stratégies ? Car une fois que j’ôte 30 % de risque et que je divise par la volatilité, le résultat est pire que le ratio de Sharpe sur les marchés traditionnels.
Donc, avec un tel rendement sans risque, chacun choisit naturellement la sécurité. Si on mesure les stratégies en soustrayant ce taux sans risque (disons 30 % annuel), alors tout devient vain. Peu importe le calcul, rien n’a de sens.
Nos stratégies multi-facteurs sont devenues plus dispersées. Initialement, nous avions conçu une stratégie multi-facteurs neutre inspirée du marché A ou des marchés à terme. Mais progressivement, nous nous sommes diversifiés, ajoutant plus de subjectivité. La raison centrale ? Les cycles de repli sont très courts, les changements rapides. Dans ce contexte, les cadres multi-facteurs rencontrent des limites. On ne peut pas valider un facteur comme durablement efficace sur la base de deux ans de données.
Sur les marchés traditionnels, on teste un facteur non seulement sur le marché A, mais aussi sur le S&P 500. S’il fonctionne 20 ans aux États-Unis et 5 ans en Chine, on peut le juger robuste, utilisable avec de gros capitaux. En crypto, une telle validation est impossible. On dispose tout au plus d’un à deux ans de backtesting — insuffisant pour un cadre solide
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