Quand la liquidité bouleverse l’efficience des portefeuilles

L’allocation d’actifs a toujours été l’art subtil d’équilibrer rendement et risque. Depuis quelques années, une troisième dimension s’impose : la liquidité. La combinaison des évolutions réglementaires, de l’innovation financière et de l’appétit croissant des investisseurs pour la diversification a fait émerger de nouvelles frontières d’investissement. Entre les ETF actifs, ultra-liquides, et les actifs privés, souvent illiquides, mais générateurs de primes attrayantes, le spectre des possibles s’élargit considérablement.

Les investisseurs institutionnels et privés ne se demandent plus seulement comment diversifier, mais comment intégrer ces nouvelles classes d’actifs dans des portefeuilles cohérents et efficients. Cette dynamique invite à reconsidérer les modèles classiques de construction de portefeuille, encore largement inspirés des travaux de Harry Markowitz, en y ajoutant la dimension essentielle de la liquidité.

La première grande tendance se situe du côté des ETF, ces fonds cotés. Longtemps cantonnés au rôle d’outils passifs, ils connaissent une innovation profonde. L’apparition des ETF actifs bouleverse les lignes traditionnelles entre gestion passive et gestion active. Cotés en bourse comme les ETF traditionnels, ces véhicules sont gérés activement dans le but d’optimiser leur profil de performance. Leur montée en puissance repose en grande partie sur des évolutions réglementaires. Les autorités ont ouvert la voie à ces produits hybrides au Luxembourg en 2024, puis en Irlande ou en France en 2025. Cette clarification attire déjà de grands noms de la gestion d’actifs, comme Columbia Threadneedle, American Century, Schroders, Jupiter, ou Guinness Atkinson, désireux de proposer de nouvelles solutions d’investissement plus souples et transparentes.

D’après un sondage mené par Trackinsight¹, l’attrait des ETF repose principalement sur leur potentiel de surperformance associé à des coûts réduits. Les investisseurs les plus prudents soulignent toutefois la nécessité pour ces produits de faire leurs preuves, le manque d’historique constituant à leurs yeux une faiblesse. Par ailleurs, la liquidité intraday n’est généralement pas considérée comme un critère déterminant dans le choix de ce type de support. Ces nouveaux véhicules que sont les ETF actifs permettent de combiner la sophistication des fonds traditionnels avec les atouts structurels propres au format ETF : transparence, coûts potentiellement plus faibles et facilité d’exécution.

De l’autre côté du spectre, les actifs privés connaissent une adoption massive. Historiquement réservés aux investisseurs institutionnels et aux family offices, le private equity, la dette privée, les infrastructures ou l’immobilier hors marchés cotés deviennent désormais accessibles, parfois via des fonds ouverts ou des véhicules semi-liquides.

Les investisseurs y voient des sources de rendement supplémentaires dans un environnement de taux volatils, mais aussi une diversification bienvenue par rapport aux actifs cotés souvent corrélés entre eux. Des enquêtes menées par CAIS² et Mercer (2023) montrent que la recherche de performance non corrélée et la diversification figurent parmi les principales motivations. Cependant, l’investissement dans les actifs privés s’accompagne de contraintes notables : lourdeurs administratives, horizon de placement long et frais élevés.

Un autre point mérite d’être souligné : l’hétérogénéité des performances (voir infographie). Dans une étude, l’association des sélectionneurs de fonds français souligne que l’analyse quantitative se heurte ici à la rareté et à l’irrégularité des données, ce qui renforce le rôle clé de l’analyse qualitative des équipes de gestion, des processus et des documents réglementaires.

Au vu de leurs caractéristiques, ces nouveaux actifs nécessitent quelques adaptations pour une allocation dans un portefeuille diversifié. Les modèles classiques de diversification bi-dimensionnelle (rendement/risque) issu de Markowitz montrent en effet leurs limites. En ajoutant la liquidité comme troisième axe, il devient possible de cartographier un portefeuille non seulement selon son espérance de performance et sa volatilité, mais aussi selon sa capacité de conversion en liquidités en fonction des besoins des investisseurs.

Un exemple pratique testé sur seize actifs différents (actions, taux, crédit, alternatifs liquides et actifs privés) entre 2010 et 2024 révèle qu’une application de l’optimisation de Markovitz correspond à un portefeuille trop chargé en actifs illiquides (voir illustration). La prise en compte de la liquidité dans une optimisation du type « Markovitz 3D » permet d’obtenir une structure bien plus équilibrée.

La complexité croissante des classes d’actifs incite à recourir à des approches innovantes. Deux papiers académiques de López de Prado³ et Raffinot⁴ proposent des méthodologies d’allocation par classification hiérarchique. Ces méthodes utilisent le machine learning pour les classifier. L’algorithme se décompose en deux étapes successives – d’abord comparer les distances, puis regrouper les deux actifs les plus proches – afin de créer un nœud. Le processus est ainsi répété pour obtenir un dendrogramme (voir exemple). Lopez de Prado (2016) et Raffinot (2018) proposent ensuite de couper le dendogramme à un certain niveau, puis de réaliser une allocation entre les clusters par la contribution aux risques ou autre méthodologie. Ensuite, il convient d’allouer le capital à l’intérieur des clusters par risk parity.

Pour prendre en compte la liquidité, il est possible d’enrichir ces méthodes de deux façons : améliorer la mesure de distance en intégrant la liquidité ou l’intégrer au niveau de l’allocation. Là encore, les résultats montrent que l’intégration d’un facteur de liquidité modifie significativement les pondérations, ramenant la part des actifs privés de 78 % à seulement 11 %, tout en maintenant un profil de risque/rendement attractif.

Si ces innovations offrent des perspectives enthousiasmantes, elles ne doivent pas masquer les défis persistants : hypothèses de corrélation parfois instables, disparité des performances, fréquence de valorisation hétérogène, mesure de la liquidité. Ces paramètres invitent à prendre du recul sur les résultats obtenus. L’allocation d’actifs ne peut être générique, elle nécessite une personnalisation poussée selon la fonction d’utilité des investisseurs – leur tolérance au risque, leur horizon temporel, leur besoin de liquidité. Selon la célèbre formule de Harry Markowitz, la diversification reste « le seul déjeuner gratuit » en finance. Mais dans un monde où les classes d’actifs se multiplient et se transforment, il semble que la véritable valeur ajoutée réside dans la compréhension fine des atouts et des risques, l’intégration intelligente de la liquidité, et la capacité à exploiter les innovations – qu’elles concernent les ETF actifs, les actifs privés ou demain peut-être les cryptomonnaies, l’art ou d’autres formes d’investissement alternatif.