Comment protéger votre portefeuille d’investissement suisse face aux incertitudes géopolitiques actuelles ?

Dans un monde où chaque jour apporte son lot de tensions géopolitiques, l’investisseur suisse est confronté à une question fondamentale : comment préserver la valeur de son patrimoine ? Le réflexe, presque ancestral, est de se tourner vers les bastions de la sécurité helvétique : l’or, solide et tangible, et le franc suisse, incarnation de la stabilité économique et de la neutralité. Ces stratégies, transmises de génération en génération, ont longtemps constitué le socle de toute gestion de fortune prudente.

Pourtant, ces piliers montrent des signes de fragilité. L’alignement de la Confédération sur les sanctions internationales écorne l’image d’une neutralité absolue, tandis que la force même du franc pénalise le rendement des actifs internationaux. Se contenter d’accumuler des actions du Swiss Market Index (SMI), en croyant s’abriter derrière des noms familiers comme Nestlé ou Roche, revient souvent à ignorer que 98% de leurs revenus dépendent de ces mêmes marchés étrangers que l’on cherche à fuir. Alors, que faire ?

Et si la véritable sécurité, en 2024, ne résidait plus dans une posture défensive et passive, mais dans une approche de protection active ? Si la clé n’était plus de subir les événements, mais de les anticiper en utilisant des outils plus sophistiqués ? Cet article propose un changement de paradigme. Nous verrons pourquoi les refuges traditionnels sont nécessaires mais insuffisants, comment déjouer les biais psychologiques qui coûtent cher, et de quelle manière les nouvelles technologies, notamment le Machine Learning, offrent des opportunités de surperformance et de sécurisation inédites pour le portefeuille suisse.

Ce guide est conçu pour vous fournir des clés de lecture et des stratégies concrètes pour naviguer dans la complexité actuelle. Il explore les options qui s’offrent à vous pour construire un portefeuille non seulement résistant, mais également capable de transformer l’incertitude en performance.

Pourquoi l’or et le franc suisse ne suffisent plus comme seules valeurs refuges en période de crise ?

Le réflexe de se tourner vers l’or et le franc suisse en temps de crise est profondément ancré dans la psyché de l’investisseur helvétique. Ces deux actifs incarnent la stabilité et la préservation du capital. Historiquement, l’or a prouvé sa capacité à performer après des chocs géopolitiques majeurs. En effet, une étude d’Investors Observer sur les valeurs refuges a montré un gain moyen de 8,98% sur le métal précieux dans les périodes suivant de tels événements. Cependant, s’en remettre exclusivement à ces deux piliers aujourd’hui relève d’une vision incomplète des risques.

Le statut du franc suisse comme refuge ultime est lui-même nuancé. Trois facteurs principaux érodent sa suprématie :

• L’érosion de la neutralité perçue : L’alignement systématique de la Suisse sur les sanctions internationales, bien que politiquement compréhensible, affecte l’image d’un havre de paix totalement décorrélé des conflits mondiaux.
• Le coût de la force monétaire : La vigueur structurelle du CHF, qui s’est apprécié en moyenne de 6,6% par an depuis 1971 face aux autres devises, constitue un frein direct à la performance des portefeuilles investis en actions internationales. Chaque gain réalisé en dollar ou en euro est mécaniquement réduit une fois converti en francs.
• La relativité de son statut : Le rôle de valeur refuge n’est pas immuable. Durant la crise financière de 2007-2009, par exemple, le franc suisse a été moins performant que le dollar américain et le yen japonais, démontrant que le choix du refuge dépend de la nature de la crise.

Ces éléments ne disqualifient pas l’or ou le franc suisse, qui demeurent des composantes essentielles de la diversification. Néanmoins, ils soulignent l’impératif de ne plus les considérer comme une assurance tous risques, mais plutôt comme une première ligne de défense devant être complétée par des stratégies de protection active plus sophistiquées.

Comment exposer ses avoirs aux marchés émergents sans subir la volatilité des changes ?

La diversification vers les marchés émergents est une réponse logique à la concentration des risques sur les économies développées. Toutefois, pour un investisseur basé en Suisse, cette stratégie se heurte à un obstacle majeur : le risque de change. Comment capter la croissance de l’Asie ou de l’Amérique latine si l’appréciation continue du franc suisse annule tous les gains ? Une approche consiste à déléguer cette complexité à des spécialistes locaux, via le private equity. Ces fonds permettent d’investir dans des entreprises non cotées, moins corrélées aux soubresauts des marchés publics.

Au-delà du private equity, plusieurs stratégies de couverture (hedging) s’offrent à l’investisseur pour neutraliser le risque de change. Chacune présente un arbitrage différent entre coût, efficacité et complexité. Le tableau suivant synthétise les principales options.

Ce tableau met en lumière qu’il n’existe pas de solution unique. La stratégie la plus adaptée dépendra de la taille du portefeuille, de l’horizon de placement et de l’aversion au risque de chaque investisseur. L’approche la plus simple pour beaucoup reste celle des ETF « CHF Hedged », qui intègrent la couverture de change directement dans le produit, moyennant des frais légèrement supérieurs.

Le tableau suivant compare les différentes stratégies de couverture du risque de change.

Défense ou Tech : quel secteur privilégier pour un rendement stable sur 5 ans ?

Le véritable enjeu de la Tech n’est plus le B2C mais la souveraineté technologique B2B.

– Analyse sectorielle suisse, Contexte du marché technologique suisse 2024

Face à la montée des tensions géopolitiques, l’investissement dans le secteur de la défense apparaît comme une évidence. La hausse des budgets militaires à travers le monde soutient la croissance de ces entreprises. Cependant, cette approche est à la fois prévisible et, pour certains investisseurs, éthiquement complexe. Une alternative plus subtile et tout aussi stratégique réside dans la Deep Tech suisse, notamment les technologies à usage dual (civil et militaire).

La Suisse abrite un écosystème de PME et de ETI hautement spécialisées, dont les innovations sont cruciales pour la souveraineté technologique des nations. Investir dans ces entreprises revient à parier sur des tendances de fond qui transcendent les cycles économiques et les conflits ponctuels. Leur technologie est indispensable tant pour des applications civiles de pointe (voitures autonomes, industrie 4.0) que pour des systèmes de défense modernes. C’est une manière de jouer le thème de la sécurité de manière plus diversifiée et moins directement exposée.

Plusieurs sociétés suisses cotées sont des leaders mondiaux dans ces niches stratégiques. Elles offrent une exposition à la croissance structurelle de la technologie, tout en bénéficiant indirectement du contexte sécuritaire tendu. Voici quelques exemples de ces champions cachés :

• Kudelski (cybersécurité) : Ses solutions de protection des données et des contenus numériques sont vitales pour les infrastructures critiques, qu’elles soient civiles ou gouvernementales.
• U-blox (positionnement) : Leader des technologies de géolocalisation, ses puces sont au cœur des drones, des véhicules autonomes et de nombreux systèmes logistiques et militaires.
• VAT Group (semi-conducteurs) : En tant que fournisseur mondial de vannes à vide de haute performance, il est un maillon essentiel et incontournable de la chaîne de production des semi-conducteurs.
• Rheinmetall Air Defence (ex-Oerlikon) : Bien que directement dans la défense, son expertise en systèmes de défense aérienne pourrait connaître une nouvelle phase de croissance liée aux discussions sur l’assouplissement des règles d’exportation suisses.

Privilégier ces acteurs de la Deep Tech offre un double avantage : un potentiel de rendement stable sur le long terme, porté par l’innovation, et une résilience accrue face aux chocs géopolitiques, car leur technologie est devenue non-substituable.

L’erreur psychologique qui fait perdre 15% de capital lors des corrections de marché

L’une des erreurs les plus courantes et les plus coûteuses pour l’investisseur suisse est le biais du port d’attache (home bias). Ce biais cognitif nous pousse à surpondérer massivement les actifs de notre propre pays, que nous percevons comme plus sûrs et mieux connus. En Suisse, ce phénomène est particulièrement prononcé en raison de la concentration extrême du SMI. En effet, les trois principales valeurs du SMI (Nestlé, Roche, Novartis) représentent plus de 60% de l’indice. Un investisseur qui pense diversifier son risque en achetant un ETF SMI se retrouve en réalité ultra-concentré sur trois géants de la santé et de l’alimentation.

Ce biais est dangereux car il conduit à une sous-estimation du risque réel. L’investisseur se sent en sécurité avec des noms familiers, mais son portefeuille est en fait directement exposé aux mêmes chocs mondiaux qu’il cherchait à éviter. Lors d’une correction de marché, cette concentration peut amplifier les pertes, menant à des décisions de vente panique. Reconnaître et quantifier ce biais est la première étape pour construire un portefeuille véritablement robuste.

L’antidote à ce biais n’est pas d’éliminer les actions suisses, mais de les replacer dans une stratégie de diversification globale et consciente, en comprenant leur véritable exposition aux risques internationaux.

Quand réinvestir ses liquidités : les signaux techniques d’un rebond durable

En période de forte volatilité, la tentation est grande de rester en liquidités, en attendant que « l’orage passe ». Cependant, les plus belles performances se réalisent souvent en investissant lorsque le pessimisme est à son comble. La question clé est de savoir distinguer une simple pause dans la baisse d’un véritable point bas de marché. L’analyse technique, combinée à des indicateurs de sentiment spécifiques au marché suisse, offre des signaux précieux pour guider ce timing délicat.

Plutôt que de se fier à son intuition, une approche disciplinée consiste à surveiller un tableau de bord d’indicateurs qui, historiquement, ont signalé des points de capitulation. Lorsque plusieurs de ces signaux s’allument simultanément, la probabilité d’un rebond durable augmente significativement. Il ne s’agit pas d’une science exacte, mais d’une gestion probabiliste du risque d’entrée.

Parmi les indicateurs les plus pertinents pour le marché helvétique, on trouve :

• Le VSMI (indice de volatilité du SMI) : Souvent appelé « l’indice de la peur », un pic du VSMI au-dessus de 35-40 points indique généralement une panique et une capitulation des vendeurs, créant un point d’entrée attractif.
• Les différentiels de taux CHF/EUR : Un écartement brutal supérieur à 200 points de base signale une tension extrême sur le franc, souvent précurseur d’une intervention de la BNS et d’un retour au calme.
• Les volumes d’options ‘put’ sur les blue chips : Une augmentation soudaine de plus de 50% des volumes sur les options de vente (put) des grandes capitalisations suisses trahit une panique des investisseurs locaux.
• Le PMI manufacturier suisse (Procure.ch) : Après plusieurs mois de baisse, une stabilisation de cet indice avancé de l’économie est souvent un signal précoce de la fin de la récession et d’un point bas pour les actions.

L’histoire récente du SMI confirme la pertinence de ces signaux, notamment celle du VSMI, comme le montre le tableau suivant.

Pourquoi l’analyse technique traditionnelle échoue là où le Machine Learning réussit ?

L’analyse technique traditionnelle, basée sur des indicateurs comme le MACD ou le RSI, repose sur l’idée que les configurations passées se répètent. Si cette approche peut être utile dans des conditions de marché normales, elle montre ses limites face à des événements complexes et multifactoriels, dits « cygnes noirs ». Les indicateurs classiques analysent une seule dimension du marché (les prix et les volumes), ignorant un vaste univers d’informations non structurées qui influencent aujourd’hui les cours.

C’est ici que le Machine Learning (ML) représente un saut quantique. Les algorithmes de ML peuvent analyser en temps réel des millions de points de données hétérogènes : sentiment sur les réseaux sociaux, articles de presse, rapports financiers, coût des assurances contre le défaut (CDS), et même des données alternatives comme des images satellites. Ils ne se contentent pas de regarder le passé ; ils cherchent à quantifier le risque et à identifier des schémas prédictifs que l’œil humain ne peut déceler. Des études montrent que certains de ces modèles sont très performants ; par exemple, les systèmes LSTM de suivi de tendance génèrent en moyenne 25% de rendement annuel lors des phases de backtesting.

Le Machine Learning ne remplace pas le jugement humain, mais il l’augmente. Il offre une vision multidimensionnelle du risque, permettant une gestion de portefeuille beaucoup plus réactive et informée. Pour l’investisseur, ignorer cette technologie revient à naviguer dans le brouillard avec une simple boussole, alors que d’autres disposent déjà d’un radar et d’un sonar.

Quand les budgets des organisations internationales baissent : l’impact sur les indemnités logement

La protection d’un portefeuille ne se limite pas aux seuls actifs financiers. Pour de nombreux investisseurs suisses, l’immobilier, en particulier dans la région de l’Arc lémanique, constitue une part importante du patrimoine. Or, cet écosystème est fortement dépendant de la présence des organisations internationales (OI) et des multinationales. Une réduction des budgets ou des effectifs de ces entités a un impact direct et mesurable sur le marché immobilier local, constituant un risque de concentration géographique souvent sous-estimé.

Lorsque les OI ou les grandes entreprises réduisent la voilure, les indemnités logement généreuses qui soutiennent les loyers élevés dans certains quartiers diminuent ou disparaissent. Ce phénomène ne se limite pas à une simple baisse des loyers ; il a des répercussions en cascade sur l’ensemble de l’économie locale. Les investisseurs qui ont concentré leurs placements immobiliers dans les zones les plus prisées par les expatriés se retrouvent alors en première ligne.

L’analyse de ce risque spécifique permet d’identifier à la fois des zones de vulnérabilité et, par ricochet, des opportunités. Une réorientation de la demande vers des biens plus abordables ou des PME locales pourrait émerger. Les zones les plus sensibles à une telle correction incluent :

• Grand-Saconnex et Pregny-Chambésy : Ces communes, situées à proximité immédiate des OI, pourraient voir une baisse potentielle de 10 à 15% sur les loyers des appartements et villas de standing.
• Les écoles internationales : Une baisse du nombre d’expatriés entraînerait une pression sur les inscriptions et les frais de scolarité, impactant la viabilité de ces institutions.
• Le commerce de luxe genevois : Le pouvoir d’achat élevé des fonctionnaires internationaux et des cadres de multinationales est un moteur clé pour le retail haut de gamme.

Cet exemple illustre parfaitement pourquoi une approche diversifiée est essentielle, y compris au sein d’une même classe d’actifs comme l’immobilier. Considérer son portefeuille dans sa globalité, en identifiant ces poches de risques spécifiques, est un exercice de gestion de fortune fondamental.

Comment les algorithmes prédictifs permettent-ils de surperformer le SMI de 4% en moyenne ?

La promesse des algorithmes prédictifs n’est pas magique ; elle repose sur leur capacité à traiter une quantité et une variété d’informations inaccessibles à l’analyse humaine. En Suisse, ces modèles exploitent des sources de données alternatives uniques pour construire un avantage informationnel. Plutôt que de se limiter aux cours de bourse, ils intègrent des flux de données qui sont des indicateurs avancés de la santé économique et du sentiment de marché.

Ces modèles ne se contentent pas de prédire. Leur force réside également dans la gestion dynamique du risque. Sur la base des informations collectées, un algorithme peut décider de réduire l’exposition au SMI de 80% à 50% en quelques millisecondes, bien avant qu’un comité d’investissement humain n’ait eu le temps de se réunir. La validation de ces stratégies repose sur des « backtests » rigoureux sur des décennies de données, incluant les crises majeures de 2008 (financière), 2015 (abandon du taux plancher) et 2020 (pandémie), qui ont permis de valider une surperformance moyenne de 4% par rapport à une approche passive sur le SMI.

Le tableau suivant met en perspective les performances et les risques des différentes approches de trading, mettant en évidence la supériorité des stratégies basées sur le Machine Learning, notamment en termes de maîtrise du drawdown (perte maximale).

Intégrer une part de ces stratégies algorithmiques dans un portefeuille ne relève plus de la science-fiction, mais d’une saine diversification des approches de gestion.

En définitive, naviguer dans le paysage géopolitique actuel exige plus que de simples réflexes. Il est impératif d’adopter une vision critique de son propre portefeuille, de questionner le confort des habitudes et d’ouvrir sa stratégie à des outils et des approches qui étaient encore de niche il y a quelques années. L’étape suivante consiste à évaluer la résilience de votre portefeuille actuel face à ces nouvelles réalités et à déterminer quelles stratégies de protection active sont les plus pertinentes pour vos objectifs à long terme.