Les résultats affichés sont indicatifs. Ils ne constituent ni conseil, ni engagement de
résultat.
Principes méthodologiques
On pense parfois qu’un simulateur cache ses calculs derrière une interface séduisante. Ici, chaque étape reste explicite, chaque hypothèse est affichée, pour permettre une lecture claire des résultats.
Personnalisation
Paramètres ajustables
Vous pouvez ajuster librement chaque hypothèse de rendement, de volatilité ou de corrélation. Le simulateur affiche chaque impact en temps réel, pour comprendre l’effet de chaque choix.
Clarté
Transparence totale
FIELDS affiche tous les calculs utilisés, chaque hypothèse et chaque
étape du processus. Rien n’est caché : l’utilisateur peut toujours
vérifier la logique suivie.
Prudence
Explications des limites
Chaque résultat s’accompagne d’une explication sur les limites et la
portée des projections. Cela évite toute interprétation excessive ou
hors contexte.
Étapes du processus de simulation
Chaque simulation suit un processus transparent, de l’entrée des paramètres à l’affichage
des résultats et limites.
1
Choix des paramètres et scénarios
Définissez les paramètres principaux : composition du portefeuille, période à
analyser et choix d’un ou plusieurs scénarios économiques.
2
Calcul et modélisation des séries
Le simulateur récupère les données historiques pertinentes, ajuste les rendements en fonction des scénarios choisis, puis applique les modèles de volatilité et de corrélation.
3
Restitution visuelle et analyse
Chaque simulation produit des graphiques interactifs, des indicateurs
synthétiques et des explications sur les écarts ou limites constatés.
Les calculs reposent sur la théorie du portefeuille moderne, l’analyse statistique des
rendements passés et la transparence des hypothèses pour garantir que chaque utilisateur
comprenne ce que montre le simulateur.
Bases théoriques et approche du simulateur
Un simulateur fiable n’est pas qu’un algorithme caché : il s’appuie sur des théories éprouvées et une modélisation transparente.
Nous utilisons principalement des approches inspirées de la théorie du portefeuille
moderne (Markowitz), qui vise à optimiser la répartition entre différentes classes
d’actifs en fonction de leur volatilité et de leur corrélation. Cela permet de modéliser
le comportement collectif d’un portefeuille dans différents contextes.
Les calculs prennent en compte les rendements historiques, les variations mensuelles,
ainsi que l’impact de certaines crises ou périodes atypiques. Les scénarios sont
construits pour tester la robustesse du portefeuille, pas pour fournir une trajectoire
unique.
Chaque indicateur affiché (courbe, ratio, volatilité) reste relié aux paramètres choisis par l’utilisateur. Les hypothèses et limites sont toujours explicitement présentées, afin d’éviter toute interprétation erronée ou surévaluation des projections.
Comparaison avec les méthodes classiques
Plus flexible que le backtesting traditionnel
La plupart des approches classiques se limitent à rejouer l’historique d’un seul scénario figé. Ici, vous pouvez moduler chaque paramètre, tester plusieurs périodes ou hypothèses et voir l’impact en direct.
Transparence et contrôle utilisateur
Les méthodes classiques imposent souvent des modèles standards ou des filtres cachés. Notre simulateur laisse chaque utilisateur contrôler les hypothèses et visualiser clairement chaque étape du calcul.
Pas de prédiction, mais des hypothèses testables
Contrairement aux outils prédictifs, nous ne faisons aucune promesse sur l’avenir. Les scénarios sont explicitement construits, et l’outil refuse toute interprétation comme certitude.
Exploration des cas extrêmes
L’analyse visuelle en temps réel permet d’explorer les écarts et les extrêmes, ce qui manque souvent dans les méthodes traditionnelles focalisées sur la moyenne.