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Ossiam lance un ETF ESG Machine Learning

L’Ossiam World ESG Machine Learning UCITS ETF vise à offrir une exposition à des actions d’entreprises de pays développés sélectionnées par un algorithme de machine learning. Celui-ci classe les sociétés selon leur potentiel à la fois financier et ESG (Economique, Social et Gouvernance), et évolue au cours de son apprentissage.

Ossiam, la société de gestion spécialiste du smart beta, filiale de Natixis Investment Managers, annonce le lancement du premier ETF ESG smart beta européen s’appuyant sur des techniques de machine learning.

L’Ossiam World ESG Machine Learning UCITS ETF vise à offrir une exposition à des actions d’entreprises de pays développés sélectionnées par un algorithme de machine learning. Celui-ci classe les sociétés selon leur potentiel à la fois financier et ESG (Economique, Social et Gouvernance), et évolue au cours de son apprentissage.

Selon Antonio Celeste, Responsable du Développement Commercial ESG chez Ossiam: «Les investisseurs accordent de plus en plus d’importance aux facteurs ESG pour prendre leurs décisions d’investissement. Ce nouvel ETF repose sur un algorithme de machine learning élaboré par Ossiam à l’aide d’une importante base de données ESG. Il a pour but d’identifier les sociétés dont les actions présentent un potentiel de performance significatif.»

Cette stratégie systématique intègre un premier filtre ESG appliqué à un univers d’investissement composé d’actions de grandes entreprises des marchés développés. Sont exclues les sociétés:

  • ayant été sujettes à des polémiques importantes[1]
  • impliquées dans des activités d’armement controversées
  • actives dans les industries du tabac ou du charbon[2]
  • non respectueuses des dix principes du Pacte mondial des Nations Unies
  • figurant dans la liste d’exclusion de Norges Bank Investment Management

Les titres du portefeuille sont ensuite analysés par l’algorithme de machine learning en prenant en compte toute la diversité des données ESG et financières. L’objectif est d’identifier des corrélations entre facteurs ESG et performance future. Seules les actions à fort potentiel sont conservées.

Enfin, la dernière étape du processus consiste à appliquer au portefeuille un filtre de réduction de la volatilité de type Minimum Variance, déjà éprouvé au sein de plusieurs stratégies proposées par Ossiam.

La sélection finale présente un meilleur profil ESG et une empreinte carbone réduite par rapport à un portefeuille standard d’actions des marchés développés.

Une étude publiée par Natixis Investment Managers a récemment montré[3] que les investisseurs institutionnels plébiscitent désormais l’investissement responsable pour optimiser le ratio risque/performance. La demande pour ce type d’investissement est également en forte progression chez les investisseurs particuliers, en particulier la «génération Y», pour qui investissement et impact social vont forcément de pair.

Bruno Poulin, Président d’Ossiam, a déclaré: «Depuis sa création, Ossiam est guidé par la recherche constante d’innovations pertinentes et pérennes. Avec cet ETF, Ossiam renouvelle son ambition de concilier performance et investissement responsable. Nous nous réjouissons de proposer une stratégie qui permet aux investisseurs d’exploiter la richesse offerte par les données ESG».

L’ETF sera listé en janvier 2019 en USD et en EUR sur la bourse Deutsche Börse XETRA avec les tickers OWLU GY et OWLE GY ainsi qu’en USD et GBP avec les tickers OWLU LN et OWLP LN sur le London Stock Exchange. Les frais du fonds sont de 0,65%.

Le fonds est un compartiment de l’ICAV, OSSIAM IRL, domiciliée en Irlande. Il est actuellement enregistré à la commercialisation dans les pays suivants: France, Allemagne, Royaume-Uni. Il sera prochainement enregistré en Italie.

Next Finance Décembre 2018
P.-S.
  • Ossiam est signataire des «Principes pour l’Investissement Responsable» des Nations Unies.
  • L’influence des critères ESG se mesure dans les entreprises sur le moyen et long terme. Les entreprises souhaitant améliorer leur profil ESG doivent généralement investir et se transformer. L’ESG est donc un critère valable de performance particulièrement sur le long terme.
  • Les notations ESG reposent sur des indicateurs multiples. Elles ne reflètent pas entièrement les défis auxquels les entreprises font face. Une banque aura plus de facilité à réduire son impact environnemental qu’un groupe industriel opérant dans l’énergie. Le machine learning permet d’analyser finement les différents indicateurs afin de mieux évaluer leur contribution à la performance des actions.
Notes

[1] selon certification par les fournisseurs d’indices ESG

[2] selon certification par les fournisseurs d’indices ESG

[3] https://www.im.natixis.com/intl/res...

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