L'alpha net de frais, fonds par fonds
Pour chaque fonds, l'estimation de l'alpha net de frais issue de notre méthode quantitative. Une lecture claire de ce qui crée réellement de la valeur, au-delà des frais.
Analyser votre portefeuilleNos coups de cœur
Sofidy Sélection 1 P
ISIN FR0011694256 · alpha +2.93%
Voir la ficheR-co Thematic Real Estate I2
ISIN FR0011885789 · alpha +1.21%
Voir la ficheDNCA Invest Archer Mid-Cap Europe Class B shares EUR
ISIN LU1366712518 · alpha +2.66%
Voir la ficheNotre sélection
AXA Aedificandi AC
ISIN FR0000172041 · alpha +0.58%
Voir la ficheCertificat BNP 100% Gold 2
ISIN FRBNPP07GLD4 · alpha -0.86%
Voir la ficheDes fonds à la performance décevante
Exemples de fonds qui, nets de frais, sous-performent leur équivalent indiciel.
AGIPI MONDE DURABLE [Classique, C]
ISIN FR0010500603 · alpha -2.47%
Voir la ficheAgipi Actions Europe
ISIN FR0010606673 · alpha -2.4%
Voir la ficheNotre démarche : mesurer l'alpha, fonds par fonds
Quand vous investissez dans un fonds, vous payez une équipe de gestion. La question honnête à se poser : cette équipe rapporte-t-elle plus que ce qu'elle coûte ? Pour y répondre, nous comparons chaque fonds à ce qu'aurait donné un panier d'indices de marché ayant le même comportement — la différence, nette de frais, s'appelle l'alpha.
Un chiffre unique peut mentir : un bon millésime, un coup de chance. Nous mesurons donc l'alpha des centaines de fois, sur toutes les fenêtres d'un an des cinq dernières années, et nous regardons la forme complète du résultat : sa régularité, ses hauts, ses bas. C'est « l'empreinte alpha » affichée sur chaque fiche. Notre recherche montre d'ailleurs que le plus fiable n'est pas de repérer les futurs champions, mais d'écarter les fonds durablement décevants — c'est exactement ce que cette mesure fait le mieux.
Pour les experts : la méthodologie en détail
Mesure. Pour chaque fonds, l'alpha est le résidu moyen annualisé d'une régression linéaire de ses rendements mensuels sur un panier d'indices sélectionnés par corrélation partielle (sélection stepwise, seuil 0,1) parmi ~35 ETF couvrant les grandes classes d'actifs. La mesure est répétée sur des fenêtres glissantes de 12 mois (pas mensuel) sur 5 ans : l'empreinte est la distribution de ces alphas (quantiles 5/25/50/75/95, taux de fenêtres positives, information ratio). Le R² médian des régressions est affiché comme indicateur de fiabilité — un fonds mal expliqué par les indices a une empreinte volontairement estompée.
Ce que montre notre R&D (protocole strict : validation walk-forward, séparation des classes de parts, aucune donnée future dans l'entraînement) : le fonds actif moyen sous-performe ses indices d'environ ses frais (≈ −1 à −2 %/an, cohérent avec la littérature académique) ; un classement statistique des fonds identifie les fonds durablement décevants avec une fiabilité nettement supérieure au hasard ; l'écart entre le quart supérieur et le quart inférieur du classement est d'environ 1,4 %/an. La détection a priori des futurs sur-performants reste, en l'état, du domaine de la recherche.
Limites. Données historiques ; biais du survivant contrôlé mais non nul ; les frais affichés sont les frais courants actuels. Ces indicateurs sont des mesures statistiques descriptives — ils ne constituent ni une prévision, ni une recommandation personnalisée. La méthodologie complète et ses tests de robustesse sont documentés dans notre démarche de recherche interne.
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