sPortfolio: Stratified Visual Analysis of Stock Portfolios

Quantitative Investment, built on the solid foundation of robust financial theories, is at the center stage in investment industry today. The essence of quantitative investment is the multi-factor model, which explains the relationship between the risk and return of equities. However, the multi-factor model generates enormous quantities of factor data, through which even experienced portfolio managers find it difficult to navigate. This has led to portfolio analysis and factor research being limited by a lack of intuitive visual analytics tools. Previous portfolio visualization systems have mainly focused on the relationship between the portfolio return and stock holdings, which is insufficient for making actionable insights or understanding market trends. In this paper, we present sPortfolio, which, to the best of our knowledge, is the first visualization that attempts to explore the factor investment area. In particular, sPortfolio provides a holistic overview of the factor data and aims to facilitate the analysis at three different levels: a Risk-Factor level, for a general market situation analysis; a Multiple-Portfolio level, for understanding the portfolio strategies; and a Single-Portfolio level, for investigating detailed operations. The system's effectiveness and usability are demonstrated through three case studies. The system has passed its pilot study and is soon to be deployed in industry

Visualisation de l'information appliquée à l'analyse et à l'attribution de performances financières

Croesus Finansoft développe depuis 28 ans un logiciel intégré de gestion de portefeuille pour les firmes de courtages et les conseillers indépendants. Leur application est présentement utilisée par la plupart des grandes firmes au pays, incluant les financières CIBC, Banque Nationale, Valeurs Mobilières Desjardins et TD. L’application développée par l’entreprise doit donc gérer des tables de données contenant souvent plus d’un milliard de transactions. Pour l’entreprise, le défi est de taille. L’application doit offrir une vue cohérente des portefeuilles des investisseurs, en plus de guider les gestionnaires quant aux nouvelles possibilités d’investissement, au suivi des objectifs de placement, des calculs de rendement, de performance, etc. Malgré les différentes avancées technologiques, certaines de ces tâches sont encore très difficiles à effectuer, principalement à cause de la quantité de données impliquées. L’analyse des performances des portefeuilles d’investissements est particulièrement problématique dans ces circonstances. L’analyse de performances ne se limite pas simplement à comparer des rendements obtenus à différents moments dans le temps. Il s’agit d’un processus complexe qui demande la corrélation d’une multitude d’informations afin d’obtenir une vue complète de la situation. Les performances des investissements sont toujours évaluées par rapport à une référence, par exemple un indice de marché. L’attribution de performances tente d’expliquer d’où proviennent les écarts de rendement par rapport à cette référence. Est-ce explicable par le fait que les investisseurs ont choisi des titres ayant offert des rendements supérieurs à ceux de l’indice ? Ou encore parce qu’ils ont investi davantage dans les obligations à long terme, limitant ainsi leur exposition au risque ? L’outil développé par Croesus permet facilement de mesurer les performances d’un seul portefeuille ou d’un petit groupe de portefeuilles. Effectuer cette analyse pour tous les clients d’une succursale simultanément devient beaucoup plus complexe. Croesus ne supporte pas non plus l’attribution de performances. Pour les gestionnaires de l’entreprise, offrir ces fonctionnalités s’avère un enjeu de taille, surtout à cause de la quantité de données impliquées. Comment présenter ces informations à l’expert sans créer une surcharge d’information ? Comment permettre d’identifier facilement les problèmes dans les données, les tendances générales, les écarts par rapport aux références, de façon à ce que des actions concrètes puissent être mises en place afin de corriger la situation ? La visualisation permet de tirer profit de la capacité humaine à interpréter des images beaucoup plus rapidement et efficacement que des données numériques ou textuelles. Elle vise à augmenter les capacités de traitement de l’humain, de façon à ce qu’il soit conservé dans le processus d’analyse, contrairement aux processus de décisions automatisés. Bien que la visualisation soit un domaine actif de recherche depuis de nombreuses années, très peu de solutions adaptées à la réalité de la finance, et encore moins à l’analyse des performances, ont été présentées jusqu’à présent. Cette thèse explore différentes techniques de visualisation permettant de simplifier le processus d’analyse de performances financières dans le contexte de gestion de portefeuilles de l’application développée par Croesus. Elle présente les résultats de trois projets distincts réalisés au cours des dernières années, tous liés à l’analyse des performances financières. Le premier projet présente une technique d’interaction novatrice permettant de simplifier l’analyse des performances sur un graphique linéaire simple (line graph). Que ce soit pour comparer les rendements de plusieurs centaines de portefeuilles simultanément ou pour plusieurs centaines de titres d’un secteur d’activité, les graphiques linéaires sont rapidement surchargés d’information, rendant l’analyse plutôt complexe. L’outil proposé, VectorLens, permet d’explorer les données en offrant des techniques de sélection avancées. La principale contribution concerne la sélection angulaire. Dans la mesure où le graphique présente des rendements, la pente des droites encode l’essentiel de l’information. VectorLens tire profit de cette caractéristique et permet, en un seul mouvement, de sélectionner rapidement et efficacement les éléments en fonction de leur pente, moyennant une marge établie de façon dynamique. L’outil intègre également d’autres outils de sélection, incluant la sélection par zone (pinceau), la sélection par catégories, etc. Il est également possible de combiner plusieurs lentilles VectorLens pour effectuer des requêtes plus complexes. La technique a été comparée aux principales techniques de sélection de courbes dans le cadre d’une expérience contrôlée en laboratoire. Les résultats ont démontré que VectorLens offrait des performances supérieures ou égales dans la plupart des cas, en plus d’être préférée par la plupart des utilisateurs. Le deuxième projet propose une nouvelle technique de visualisation permettant de séparer efficacement les couches d’informations sur un graphique linéaire simple. Cette technique s’avère intéressante pour comparer les rendements de titres de différents secteurs, ou même les rendements de portefeuilles de différents clients, gestionnaires ou même succursales, par exemple. Plutôt que d’utiliser uniquement la couleur pour séparer les différents groupes d’éléments, cette technique consiste à exploiter l’espace inutilisé entre deux valeurs sur l’abscisse en compressant les courbes des différentes couches, de façon à éviter l’occlusion causée par le chevauchement des courbes. Plusieurs variantes tirant profit de ce concept ont été proposées et comparées à l’état de l’art dans le cadre d’une évaluation en laboratoire. Les résultats ont démontré que les techniques de compression, et plus particulièrement la technique superposée, permettaient d’effectuer les tâches de façon plus précise et avec un taux de succès globalement supérieur par rapport à l’état de l’art. Enfin, le troisième projet tente d’adresser le problème d’attribution de performances à grande échelle. Deux nouvelles techniques de visualisation, basées sur un graphique ternaire (ternary plot), ont été proposées afin de représenter sur un seul graphique la relation entre le rendement différentiel avec la référence et les effets expliquant cette différence. Un système complet, sous la forme d’un tableau de bord intégrant les visualisations proposées, a été développé et évalué avec quatre experts du domaine dans un contexte réel d’analyse. Les résultats ont démontré que les outils proposés permettent d’analyser un grand ensemble de portefeuilles, à différents niveaux, de façon simple et efficace. Les outils proposés révèlent clairement les écarts de performance, permettent d’identifier facilement la source du problème, et même la stratégie globale utilisée par les gestionnaires de comptes auprès de leurs clients et les comptes qui dévient de ces stratégies

A Scalable Method for Visualising Changes in Portfolio Data

In this paper techniques from multidimensional scaling and graph drawing are coupled to provide an overview-and-detail style method for visualising a high dimensional dataset whose attributes change over time. The method is shown to be useful for the visualisation of movements within a large set of fund manager's stock portfolios

A Scalable Method for Visualising Changes in Portfolio Data

In this paper techniques from multidimensional scaling and graph drawing are coupled to provide an overview-and-detail style method for visualising a high dimensional dataset whose attributes change over time. The method is shown to be useful for the visualisation of movements within a large set of fund manager’s stock portfolios