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00:00 Salut à tous et bienvenue dans cette nouvelle émission. Alors je pense que certains d'entre
00:15 vous ont déjà entendu parler de SBF qui est Sam Bankman-Fried, on comprend mieux pourquoi
00:20 on l'appelle SBF, qui est la personne qui a créé la plateforme de crypto-monnaie FTX
00:24 qui a fait faillite avec un grand scandale en 2022. Mais peut-être que vous savez moins
00:29 qu'avant de créer FTX, SBF a travaillé comme trader chez Jen Street, une société
00:34 qui fait du trading quantitatif. Alors le trading quantitatif c'est quand on utilise
00:38 des modèles mathématiques et statistiques pour identifier des opportunités. Et justement
00:42 en 2016, à l'époque où SBF travaillait chez Jen Street, c'était pendant l'élection
00:47 américaine entre Hillary Clinton et Donald Trump, les analystes de Jen Street avaient
00:51 remarqué que les bourses mondiales avaient tendance à baisser dès que Trump montait
00:56 dans les sondages. Et c'était vrai apparemment sur la bourse américaine, mais c'était
01:00 d'autant plus vrai sur la bourse mexicaine. Et ils se sont dit que les bourses allaient
01:04 s'effondrer en cas de victoire de Trump. Donc les dirigeants de Jen Street ont demandé
01:09 à SBF de développer un système pour prévoir le plus tôt possible les résultats du vote.
01:14 Alors si vous êtes intéressé, c'est Michael Lewis qui raconte ça dans son livre "Going
01:17 Infinite". Je ne sais pas si vous vous souvenez, mais pendant quasiment toute la durée de
01:22 la campagne, c'est Hillary Clinton qui était en avance sur Trump. Mais on le sait maintenant,
01:28 l'élection s'est passée bien différemment. Dans la nuit du 8 novembre 2016, donc au moment
01:32 où les résultats commencent à être connus, le modèle développé par SBF a très bien
01:36 marché. En fait, état après état, ils arrivent à avoir des prévisions qui sont
01:40 justes et donc ils obtiennent le bon nombre de votes. On sait, ils arrivent à savoir
01:44 qui a gagné chaque état. Ils ont donc quelques minutes, voire quelques heures d'avance
01:48 sur CNN et les résultats officiels. Et en fait, le plus marquant, ça a été sur la
01:52 Floride où il y avait une grande incertitude quand James Sweed a prévu le résultat en
01:57 faveur de Trump cinq minutes avant CNN, ce qui a fait basculer, en tout cas dans le modèle
02:02 de James Sweed, ça a fait basculer la probabilité que Trump soit président de 5% à 60%. Et
02:08 à chaque fois que la probabilité que Trump soit président augmentait, les traders de
02:12 James Sweed, ils vendaient à découvert des actions, des indices. Donc, ils pariaient
02:16 sur la baisse si vous voulez. Et à la fin de l'élection, au moment où Trump est effectivement
02:20 devant Clinton, James Sweed a une position vendeuse de plusieurs milliards de dollars
02:25 sur l'indice américain, sur la S&P 500 et d'à peu près 250 millions de dollars sur
02:30 l'indice mexicain et puis d'autres indices d'autres pays. Donc, tout ça vente à découvert
02:34 pour parier sur la baisse du marché. Et quand le nom de Trump est sorti, donc plus tard
02:38 dans la nuit, après la clôture du marché, les futurs sur S&P 500, les contrats qui sont
02:43 traités en dehors du marché ont baissé de 3%. Et donc, James Sweed était assis sur
02:49 un profit théorique d'environ 300 millions de dollars sur ses positions, ce qui était
02:52 probablement le trade le plus profitable de son histoire. Mais le lendemain matin, le
02:57 marché avait changé d'avis et s'est complètement retourné. Et SBF explique que ce qui devait
03:01 être un trade gagnant de 300 millions de dollars est devenu un trade perdant de 300
03:05 millions de dollars. Donc, on est passé du meilleur trade de James Sweed à son pire
03:09 trade. Qu'est-ce qui s'est passé ? Comment est-ce que James Sweed a réussi à faire
03:13 le plus dur finalement, c'est-à-dire savoir en avance, avant tout le monde, qui allait
03:17 gagner l'élection de 2016 et pourtant perdre de l'argent ?
03:20 Avec du recul, ce qu'ont fait les traders, c'est qu'ils se sont concentrés sur le
03:24 mauvais problème. C'est-à-dire qu'ils ont passé énormément d'énergie parce qu'ils
03:28 avaient trouvé un bon système, énormément d'énergie à prévoir l'élection américaine
03:32 et très, très peu d'énergie à savoir quel va être l'impact de l'élection américaine
03:36 sur les bourses mondiales et notamment sur la bourse américaine. En fait, ils ont pris
03:39 la vision très simpliste que Trump = mauvais = baisse du marché américain. Ce n'est
03:44 pas du tout ce qui s'est passé. S'ils avaient eu une analyse plus fine de cette partie du
03:48 problème qui était finalement le creux, le plus complexe quasiment, s'ils avaient vraiment
03:53 passé leur temps là-dessus, ils auraient pu comprendre que peut-être Trump, ça va
03:57 booster l'économie américaine, mais être beaucoup plus protectionniste, etc. et donc
04:00 mauvais pour les autres bourses mondiales. Donc, prendre peut-être un pari long/short,
04:04 haussier sur les États-Unis et baissier par exemple sur le marché mexicain, ce qui
04:07 aurait été un carton total. Et c'est ce qu'a vu SBF, il dit qu'on s'est trompé de
04:11 problème. En fait, on n'a pas passé assez de temps à analyser l'impact sur les marchés.
04:16 Et Albert Einstein l'avait bien compris quand il disait, alors je me méfie toujours des
04:19 citations d'Einstein, on ne sait jamais si c'est vraiment lui qui les a dit, mais en
04:22 tout cas, celle-ci, elle est sympa. Il dit "si j'avais une heure pour sauver le monde,
04:25 je passerais 59 minutes à définir le problème et une minute à trouver des solutions".
04:30 Et dans le même genre, on peut paraphraser Maslow qui disait "si le seul outil que vous
04:34 avez c'est un marteau, vous tendez à voir tout problème comme un clou". Je vais vous
04:38 donner un autre exemple de cas où on peut se tromper de problème, et je suis sûr que
04:41 si vous cherchez de votre côté, vous allez en trouver des milliers. C'est le cas du e-commerce
04:46 et notamment des taux de retour. Parce que vous le savez, les taux de retour dans les
04:50 sites de e-commerce, c'est vraiment énorme. Et selon une étude qui a été faite en France,
04:54 le retour produit provenant des sites web, ça représente en moyenne 20 à 30% des
04:59 achats, contre 8% pour les achats effectués en magasin. Et pour résoudre ce problème,
05:04 il y a beaucoup de sites de e-commerce qui ont essayé d'améliorer ce qu'on appelle la
05:07 reverse logistique. Donc le fait que vous avez les retours gratuits, que vous téléchargez une
05:12 étiquette facilement, vous réutilisez le carton d'origine même s'il est abîmé, etc. Voire même,
05:17 je crois que c'est Amazon qui fait ça, vous n'avez même pas besoin de carton, vous scannez,
05:22 vous l'amenez à un point relais, ils s'occupent de tout. Donc tout ce côté où on facilite au
05:26 maximum le retour, c'est finalement la solution qui a été trouvée par la plupart des sites de
05:33 e-commerce pour résoudre les problèmes de retour. Et d'ailleurs, ils le savent bien,
05:38 ils ne font pas ça pour rien, ils savent bien que c'est un bon argument de vente.
05:40 Et l'une des principales raisons pour lesquelles le mauvais problème est résolu, c'est qu'on a
05:44 tendance à se précipiter en mode solution. Et c'est souvent le cas quand on est pressé,
05:47 on pense que tout le temps qui n'est pas passé à trouver une solution, c'est du temps de perdu.
05:51 On a tendance à penser que le problème est simple, mais que c'est la solution qui est
05:55 complexe. Or c'est souvent l'inverse. Par exemple, vous avez mal au dos et on va vous faire une
06:00 opération extrêmement complexe du dos, alors que peut-être il vaut mieux passer énormément de
06:04 temps sur le diagnostic pour finalement dire "voilà, c'est un problème de posture, il faut
06:07 faire plus d'abdos, plus de lombaires, etc.". Et ça, c'est un grand classique en médecine,
06:11 médecine occidentale notamment, où on a tendance à plus traiter les symptômes que les causes.
06:17 Et souvent le plus compliqué, enfin je ne suis pas médecin, mais j'imagine, c'est la partie
06:22 diagnostique. Et donc c'est la même chose pour le commerce en ligne. On a beaucoup de retours,
06:25 donc on simplifie le retour. Et je comprends, c'est un super argument de vente, mais qu'est-ce
06:30 qui va se passer ? Si le retour est trop simple, ça va en fait amplifier le problème, puisque les
06:35 gens vont encore moins regarder les tailles, ils vont encore moins regarder le descriptif produit,
06:39 ils vont encore moins regarder les photos, ils vont se dire "j'attends de recevoir le produit,
06:43 je vais voir si c'est la bonne matière, je vais voir s'il me convient, je vais voir si c'est la
06:46 bonne taille, je vais voir s'il me va, les chaussures, etc. Et ensuite je vais renvoyer,
06:49 vu que de toute façon c'est gratuit, c'est hyper simple, etc." Il aurait fallu passer beaucoup plus
06:53 de temps à se dire "mais peut-être qu'on a beaucoup de retours parce que ça ne correspond
06:58 pas à la description, à ce que le client voulait, peut-être qu'il n'y a pas assez de photos,
07:01 peut-être que les photos ne sont pas en assez bonne définition, qu'elles ne sont pas assez précises".
07:04 Si c'est souvent des problèmes de taille, il faut peut-être que le guide des tailles soit plus
07:10 accessible, qu'il soit plus clair, peut-être même mettre une étape entre le moment où le panier est
07:16 choisi et le paiement pour dire "avez-vous bien vérifié vos tailles ? Voilà comment il faut faire,
07:21 etc." Et au lieu de ça, la plupart des sites de e-commerce ont juste... Alors j'imagine qu'ils
07:25 ne sont pas stupides, ils ont aussi dit les pistes que je vous disais, mais quand même pour avoir des
07:29 taux de 30% et sachant que c'est une moyenne, ça veut dire qu'il y a des magasins qui doivent avoir
07:34 des taux de retour de 40-50% et de traiter le problème du retour uniquement, de faciliter le
07:40 retour, ça ne traite pas la cause du problème. Alors pourquoi est-ce que c'est si coûteux de
07:45 se tromper de problème ? C'est tout simplement parce que soit vous réalisez que vous vous êtes
07:50 trompé de problème à la fin, si on prend le cas du trade de SBF, il y a uniquement à la fin qu'ils
07:55 ont pu constater la perte de 300 millions et se dire "on n'a pas bossé sur le bon problème" ou en
07:59 tout cas il y a un problème qu'on n'a pas vu, qui était comment vont réagir les actions à l'élection
08:03 de Trump, mais certaines fois même on peut ne pas réaliser qu'on se trompe de problème, par exemple
08:07 dans le cas des retours de e-commerce. Si je prends un des pires sites de e-commerce qui a 40% de
08:11 retour et s'il traite le problème du retour, de faciliter le retour, il va pas réaliser qu'il
08:16 s'est trompé de problème, il va juste se dire "j'ai beaucoup de retours mais c'est pas très
08:20 grave parce que moi j'ai un système de reverse logistique, j'ai un système de retour produit
08:24 qui est au top, il est gratuit, les clients n'ont pas besoin de mettre une étiquette etc." Donc le
08:28 fait qu'on découvre le souci uniquement à la fin, c'est ce qui rend le problème vraiment très
08:33 coûteux. Évidemment, l'investissement c'est la même chose. Je suis passé par plein de situations
08:38 où j'ai résolu le mauvais problème. Par exemple, quand j'étais tout jeune et que j'ai commencé la
08:42 bourse il y a très très très longtemps, j'avais bien sûr un tout petit portefeuille et je me
08:45 focalisais sur le fait d'avoir le meilleur rendement possible sur ce portefeuille. Et c'est au bout
08:49 d'un moment où j'ai réalisé que mon premier problème à résoudre c'était d'augmenter la
08:53 taille de mon portefeuille tout simplement. Donc de faire du meilleur boulot, d'avoir des postes
08:58 qui gagnent bien, de beaucoup épargner et ensuite seulement à la fin, une fois que j'ai un portefeuille
09:03 plus gros, de faire le mieux possible pour avoir la meilleure rentabilité. Un autre grand classique,
09:07 et ça j'en parle de temps en temps sur cette chaîne, c'est de passer beaucoup trop de temps
09:11 sur la sélection des titres, ce qu'on appelle le stock picking, choisir est-ce que je vais plutôt
09:16 acheter du Novo Nordisk ou du Elili, plutôt que sur l'allocation d'actifs. Combien est-ce que je
09:21 garde dans ma poche de liquidité ? Combien est-ce que je mets en action, potentiellement en obligation,
09:28 en or, en crypto, en immobilier, etc. Parce que la plupart de la rentabilité d'un patrimoine vient
09:36 de là, vient de l'allocation d'actifs. Après le stock picking c'est important, mais souvent quand
09:41 on est passionné comme moi, comme la plupart d'entre vous, on va passer beaucoup de temps,
09:44 beaucoup de temps, beaucoup trop de temps d'ailleurs sur cette partie stock picking.
09:47 Dans le même genre d'erreur que j'ai fait aussi quand j'étais plus jeune, c'est que je passais
09:51 beaucoup trop de temps à essayer de chercher des nouvelles valeurs, parce que j'avais l'impression
09:54 que la pépite était là, plutôt que d'étudier les valeurs que j'avais déjà en portefeuille.
09:58 Dans le même genre d'erreur, qu'est-ce que j'ai fait ? Alors une erreur que j'ai pas fait,
10:02 mais que je vois beaucoup, c'est de passer beaucoup trop de temps à essayer de chercher
10:05 les meilleurs points d'entrée et de vente, plutôt que de chercher à investir dans les
10:10 bonnes entreprises, parce qu'il y a aussi ce côté excitation etc. Moi maintenant j'ai bien compris
10:13 que de toute façon j'achèterais et je vendrais jamais au meilleur moment, donc je passe pas trop
10:17 de temps là-dessus et je fais plein d'erreurs là-dessus, mais le problème que j'essaye de
10:21 résoudre c'est surtout d'investir dans les meilleures boîtes. Une fois que j'ai investi
10:24 dans les meilleures boîtes, même si je les achète un peu tôt, même si je les achète un peu tard,
10:28 pareil pour la vente, un peu tôt, un peu tard, c'est pas si grave parce que j'ai résolu le
10:31 principal problème qui est d'acheter les meilleures boîtes. Une fois qu'on a acheté les meilleures
10:35 boîtes, moi je dors dessus pendant des années, donc c'est finalement beaucoup plus simple et
10:38 beaucoup plus rentable que d'avoir des boîtes de moins bonne qualité, mais d'essayer de savoir
10:43 au pourcent près à quel prix l'acheter ou à quel prix le vendre. Alors je pourrais vous donner
10:45 comme ça des tonnes d'exemples. Dans l'entreprenariat, quand il y a quelqu'un qui monte une boîte,
10:49 alors ça c'est vraiment un des endroits où on peut trouver le plus de cas où on essaie de résoudre
10:55 le mauvais problème. On se pose la question du nom de la boîte, on va passer énormément de temps sur
10:59 le nom de la boîte, on va se poser la question du logo, etc. qui sont des faux problèmes. On va faire
11:03 un site web qui va être vraiment magnifique, mais on n'a pas encore de clients, voire même de
11:06 produits. Donc voilà, c'est vraiment un moment où la manière dont on alloue son temps est important,
11:12 et donc il faut passer beaucoup de temps à définir le problème et beaucoup moins de temps à trouver
11:15 la solution. Donc ce qu'il faut retenir, c'est vraiment de ne pas passer en mode solution tout
11:19 de suite, et pourtant c'est vraiment ce qu'on a tendance à faire. J'ai remarqué qu'on le fait
11:23 même quand on est seul à décider, mais c'est encore pire quand on est deux, quand il y a une
11:27 communication avec quelqu'un, notamment par exemple quand on va chercher un conseil. La personne qui
11:31 donne le conseil, elle va avoir tendance, et ça se passe même dans les couples, il y a juste
11:36 peut-être quelqu'un qui va se plaindre d'une situation juste pour avoir une oreille qui
11:39 veut l'écouter, et très vite on a tendance à sauter sur la solution. Tu devrais faire ci,
11:41 tu devrais faire ça, sans avoir assez écouté la personne. Dans le monde du conseil, c'est encore
11:46 plus vrai. Si vous allez acheter une voiture, si vous allez chez votre banquier pour savoir
11:50 dans quoi investir votre argent, il est très probable que la personne, le vendeur de voiture
11:55 ou votre banquier, va passer 5-10 minutes à vous écouter, à écouter votre besoin, ce qu'il vous
12:00 faut, et va passer 50 minutes à vous vendre les caractéristiques de la voiture, le mode de
12:05 financement, ou bien l'assurance vie, etc. Les différents produits qu'il y a à l'intérieur.
12:10 Donc beaucoup plus de temps passé sur la solution du problème plutôt que la définition du problème,
12:16 et on le voit, ça peut vraiment être très coûteux. Si vous avez d'autres exemples sympas
12:21 comme ça, de cas où on a voulu résoudre le mauvais problème, et ça arrive je pense tout le
12:24 temps à tous les niveaux, des gouvernants des pays, des chefs d'entreprise, etc. Ça m'intéresse
12:28 beaucoup, mettez-moi ça en commentaire. Je remercie énormément les personnes qui m'ont
12:33 mis des critiques positives sur le podcast, des cinq étoiles, et tout, c'est vraiment super sympa,
12:38 j'en ai vu plusieurs passer, donc merci encore. Et puis à bientôt, évidemment, pour une prochaine