80 M€
AuM optimisés
+1.8 %
Surperformance annuelle
−2.1 pp
Drawdown max réduit
24 /an
Rebalancements automatiques
Des décisions d'allocation subjectives et réactives
- Comité d'allocation hebdomadaire prenant 3h pour analyser 8 classes d'actifs
- Biais humains dans les décisions de rebalancement (ancrage, aversion aux pertes)
- Pas de modélisation systématique des corrélations dynamiques entre classes
- Performance historique 0.8 % sous le benchmark sur 3 ans
Un modèle d'allocation IA en continu
- Optimisation de portefeuille HRP (Hierarchical Risk Parity) alimentée en temps réel
- Modèle de régimes de marché pour adapter dynamiquement l'allocation défensive/offensive
- Backtesting continu sur 10 ans et simulation Monte Carlo pour la validation
- Rebalancement automatique dans les limites définies par le CIO — exécution en 15 min
Performance sur 24 mois
+1.8 % / an
Alpha vs benchmark
Net de frais de gestion
−0.9 pp
Volatilité annualisée
Meilleur ratio de Sharpe
−2.1 pp
Max drawdown
Protection renforcée en périodes de stress
−80 %
Temps comité d'allocation
Focus sur la stratégie patrimoniale
Optimisez votre allocation avec l'IA
Analyse comparative de votre allocation actuelle vs le modèle IA.