Autrefois, les navigateurs s’orientaient grâce aux étoiles. Quand bien même cela peut sembler courageux et aventureux, nous ne le recommandons pas sur les marchés financiers. Mieux vaut être équipé d'une solide boussole ! Dans un monde en constante évolution, les investisseurs ont besoin d'être guidés dans leurs décisions d'allocation d'actifs. Avec ces prévisions à long terme, nous enrichissons leur boîte à outils pour la construction de portefeuilles.
Nous savons qu'en tant qu'investisseurs, vous cherchez constamment à améliorer vos outils d'allocation d'actifs. Nous avons pensé à vous !
Les hypothèses de rendement et les données de risque sont essentielles pour construire des portefeuilles robustes capables de résister dans les différentes configurations de marché. Depuis 2024, nous publions régulièrement nos prévisions de rendement et de volatilité à moyen et long terme sur les classes d'actifs traditionnelles.
Voici la synthèse de nos prévisions.
Nous vous encourageons à les tester par rapport à vos propres hypothèses, et sommes impatients de recueillir vos commentaires !
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Ces prévisions sont basées sur des estimations et reflètent des hypothèses. Les résultats ont été obtenus à l'aide de calculs mathématiques et ne reflètent pas l'effet d'événements imprévus - facteurs économiques ou de marché - sur la prise de décision. Les prévisions de rendement ne préjugent pas des performances futures, qui pourraient différer de manière substantielle. Les scénarios présentés sont une estimation de la performance future basée sur des données passées sur la façon dont la valeur de cet investissement varie, et/ou les conditions actuelles du marché, et ne sont pas un indicateur exact. Le résultat que vous obtiendrez pourra varier en fonction de l'évolution du marché et de la durée de détention de l'investissement/du produit.
Comme vous le savez, notre mot d’ordre est la transparence.
Notre première publication incluait une explication détaillée de notre méthodologie - similaire pour l’ensemble des classes d'actifs, mais utilisant des données spécifiques pour chacune d'entre elles.
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