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LFIS conclut un partenariat de recherche de trois ans avec Quantitative Management Initiative

15 juin 2018

La Française Investment Solutions (« LFIS »), comptant 10,2 milliards d’euros(1) d’actifs sous gestion, annonce un partenariat avec Quantitative Management Initiative (« QMI ») pour développer de nouveaux domaines de recherche quantitative avec de possibles applications pour l’industrie de la gestion d’actifs.

Le partenariat est en ligne avec l’engagement de QMI qui consiste à promouvoir la finance quantitative et sa contribution en termes de recherche, de gestion des risques et de création de valeur pour les investisseurs.

• Un nouveau partenariat basé sur le développement de projets innovants dans le domaine de la recherche quantitative et de leurs applications à la gestion d’actifs.

• Un effort de collaboration entre LFIS et les principaux établissements parisiens de gestion quantitative et instituts académiques.

QMI, lancé en 2012, fait partie de la Fondation du Risque et est soutenu par l’Institut Louis Bachelier. Les projets de recherche sont effectués par des équipes provenant d’universités de premier plan telles que Paris-Dauphine et ENSAE (Ecole Nationale de la Statistique et de l’Administration Economique). Cette initiative vise à produire des recherches avec des applications pratiques en encourageant la collaboration entre les professionnels de la gestion quantitative et les chercheurs universitaires. L’initiative s’appuie sur le riche patrimoine français en matière de gestion quantitative ainsi que sur un grand nombre de talents en recherche et en gestion quantitative, et cherche ainsi à promouvoir cette puissante combinaison sur une plateforme globale.

Le partenariat entre LFIS and QMI couvrira les trois principaux axes de l’investissement quantitatif que sont l’intelligence artificielle et la génération de signaux, la construction de portefeuille et la gestion des risques, et enfin les défis de la mise en application. Un appel à projet à l’échelle mondiale sur ces thèmes sera prochainement lancé. Les projets proposés seront étudiés par un comité composé de représentants de l’université Paris-Dauphine, la Fondation du Risque, LFIS et d’autres sociétés de gestion quantitative. Le soutien de LFIS contribuera à financer les projets de recherche sélectionnés, dont les résultats seront présentés lors d’une conférence de clôture. L’initiative de LFIS sera menée par le Directeur du Pôle la Recherche Quantitative & Développement, Guilaume Garchery, et le Directeur du Pôle Factor Investing, Luc Dumontier.

Sofiene Haj-Taieb, CIO de LFIS, a déclaré : « L’approche quantitative est une partie essentielle de l’ADN de LFIS et s’observe à travers nos stratégies premia et crédit. Nous considérons cette approche comme l’une des tendances majeures de l’industrie de la gestion d’actifs. Ce partenariat avec QMI amplifie nos efforts de recherche interne avec l’accès à un réseau de gérants et d’académiciens de talent. Nous espérons que ce partenariat soutiendra et entretiendra la future génération de talents dans l’investissement quantitatif.

Mais avant tout, nous avons l’intention d’exploiter les résultats de ces recherches afin de permettre à nos clients d’aller au-delà des approches traditionnelles de la gestion d’actifs et de bénéficier d’un processus d’investissement reproductible, consistant et performant. »

Gaëlle Le Fol, professeur à Dauphine et Directeur Scientifique de QMI, a déclaré : « Nous sommes ravis d’accueillir LFIS en tant que partenaire de cette initiative. Leur forte compétence dans le domaine de la recherche quantitative est une source précieuse d’idées et d’inspiration pour notre recherche. A travers ce partenariat, nous cherchons à bâtir et renforcer la collaboration entre les chercheurs et les professionnels de la gestion quantitative et à faire vivre la recherche de QMI. »

(1) Source : LFIS. Données non auditées au 31 mars 2018, excluant certains actifs sous gestion collectés durant l’année et arrivant à maturité au cours de l’année 2018. 

 En savoir plus, télécharger le communiqué de presse 

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