Contraintes, Transfer Coefficient et score vers alpha

Quelle hypothèse implicite de la FLAM classique est souvent fausse en pratique ?

Que le gérant peut traduire librement ses forecasts en positions.

Quelles contraintes peuvent empêcher la traduction parfaite d’un signal ?

Long-only, limites par ligne, contraintes sectorielles, turnover, levier, liquidité, etc.

Qu’est-ce que le Transfer Coefficient ou TC ?

Une mesure de l’alignement entre les forecasts du modèle et les positions réellement prises.

Quelle est la FLAM généralisée avec contraintes ?

(IR=IC√(BR) TC).

Que signifie (TC=1) ?

Les forecasts sont transmis aux positions sans distorsion.

Que signifie (TC<1) ?

Une partie de l’information prédictive est perdue pendant la construction du portefeuille.

Que signifie un TC proche de 0 ?

Les positions ne reflètent presque plus le classement ou les convictions des forecasts.

Pourquoi peut-on avoir un excellent modèle prédictif mais un mauvais portefeuille ?

Parce que les contraintes ou la construction de portefeuille peuvent mal transférer les forecasts vers les positions.

Le TC peut-il sauver un signal sans skill ?

Non. Si (IC=0), alors l’IR reste nul même avec (TC=1).

Quelle règle permet de transformer un score en alpha ?

(Alpha=Volatilité× IC×Score).

Pourquoi multiplie-t-on un score normalisé par la volatilité ?

Pour remettre la prévision dans les unités d’un rendement.

Pourquoi multiplie-t-on par l’IC ?

Pour ne conserver que la partie du score historiquement liée aux rendements futurs.

Que devient l’alpha prédit si (IC=0) ?

Il devient nul, quelle que soit l’amplitude du score brut.

Quand utiliser la formule Alpha = Volatilité × IC × Score ?

Pour transformer un z-score, ranking ou score ML normalisé en prévision de rendement exploitable par un optimiseur.

Pourquoi faut-il séparer recherche alpha et construction de portefeuille ?

Un signal peut être bon mais son information peut être fortement dégradée par les contraintes de portefeuille.