#63 Un portefeuille stable grâce à de faibles corrélations

De nombreux investisseurs partent du principe qu'ils sont bien diversifiés lorsqu'ils répartissent leur fortune entre différentes classes d'actifs ou régions. Cela est en principe judicieux, mais n'est efficace que si les différents placements n'évoluent pas au même rythme.

Si toutes les positions réagissent de la même manière aux mauvaises nouvelles, l'effet de diversification s'estompe. Par exemple, lorsque les cours des actions s'effondrent aux États-Unis, les titres européens sont généralement également soumis à une forte pression. Dans de telles phases, il apparaît que la diversification géographique seule n'offre pas une protection suffisante.

Que signifie la corrélation des placements?

La corrélation est la mesure statistique de la concordance des placements. Elle est facile à calculer, du moins rétrospectivement. L'échelle correspondante va de -1 à +1:

• +1 correspond à une concordance parfaite: les deux placements évoluent toujours dans le même sens.
• 0 signifie qu'il n'y a pas de relation linéaire.
• –1 décrit une opposition parfaite: si l'un des placements augmente, l'autre diminue dans la même proportion.

Dans la pratique, les corrélations fortement négatives sont rares, mais particulièrement précieuses. Un titre qui évolue à contre-courant du marché global peut réduire considérablement les fluctuations d'un portefeuille.

Les actions ont généralement une corrélation positive

En principe, pratiquement toutes les actions ont une corrélation positive entre elles. Si une action individuelle baisse lors d'une bonne journée boursière, cela s'explique généralement par des raisons spécifiques à l'entreprise. Il en va de même dans le cas inverse.

Dans le monde globalisé d'aujourd'hui, les marchés boursiers des différents continents évoluent de manière très similaire. Ainsi, la corrélation entre les actions américaines et européennes est par exemple de près de 0,8.

Le rôle des obligations et de l'or

Les obligations d'État présentent une légère corrélation négative avec les actions. C'est pourquoi les titres à revenu fixe sont généralement bien adaptés pour réduire les fluctuations de valeur d'un portefeuille fortement axé sur les actions.

L'or est un autre exemple classique de faible corrélation avec les actions. Il est particulièrement intéressant de noter que les métaux précieux ne présentent qu'une faible corrélation avec d'autres placements dits «sûrs». Ainsi, la corrélation avec les bons du Trésor américain en francs suisses n'était que d'environ 0,1 au cours des treize dernières années.

Les corrélations ne sont pas constantes

Les corrélations peuvent varier considérablement à court terme, en particulier dans les situations de crise. La crise de liquidité de 2008 en est un exemple: après le déclenchement de la crise financière, de nombreux acteurs du marché ont eu besoin de liquidités rapidement. Ils ont donc vendu tout ce pour quoi il y avait encore des acheteurs. Les cours des actions et de l'or ont ainsi baissé de manière similaire pendant certaines mois. Alors que l'année 2008 dans son ensemble a été catastrophique pour les actions, l'or a compensé ses pertes initiales au cours de la même année.

On se souvient encore mieux de l'année 2022: à l'époque, de nombreux investisseurs ont été déçus que l'ancienne logique «baisse des actions, hausse des obligations» ait perdu sa validité. Calculé en francs suisses, l'indice mondial des actions MSCI World a chuté de plus de 13 pour cent. Contre toute attente, les obligations d'État américaines n'ont toutefois pas offert de protection. Au contraire, elles ont perdu plus de dix pour cent de leur valeur. L'or, en revanche, s'est révélé être une valeur refuge et a légèrement progressé en 2022.

Une vision à long terme est essentielle

Ces exemples illustrent pourquoi les données de corrélation ne doivent pas être considérées et interprétées de manière isolée et à court terme. Certaines années peuvent être fortement marquées par des situations exceptionnelles. Il est recommandé d'analyser des périodes longues, par exemple des périodes glissantes de dix ans ou des séries de données historiques encore plus longues.

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