{"id":2063,"date":"2021-06-14T14:15:05","date_gmt":"2021-06-14T12:15:05","guid":{"rendered":"https:\/\/youtrading.com\/fr\/?p=2063"},"modified":"2021-06-14T14:28:39","modified_gmt":"2021-06-14T12:28:39","slug":"variations-des-actions-americaines-et-lois-fondamentales-de-la-bourse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/youtrading.com\/fr\/variations-des-actions-americaines-et-lois-fondamentales-de-la-bourse\/","title":{"rendered":"Variations des actions am\u00e9ricaines et lois fondamentales de la bourse."},"content":{"rendered":"\t\t
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Le graphique ci-dessus reprend l\u2019ensemble des variations journali\u00e8res du Dow Jones depuis janvier 1915. La r\u00e9partition des variations journali\u00e8res est parfaitement r\u00e9guli\u00e8re. Ces variations sont mesur\u00e9es par un coefficient de variation. Ce coefficient est sup\u00e9rieur \u00e0 1 si la variation d\u2019un jour sur l\u2019autre est positive, et inf\u00e9rieur \u00e0 1 si la variation est n\u00e9gative. La parfaite r\u00e9partition des variations de l\u2019indice am\u00e9ricain d\u00e9montre la r\u00e9currence exacte de cycles de march\u00e9. Sur le graphique, plus la figure est cal\u00e9e \u00e0 droite de 1, plus les cycles ont tendance \u00e0 \u00eatre haussiers, et inversement si la figure est d\u00e9cal\u00e9e \u00e0 gauche.<\/p>

\u00a0<\/p>

Ce qu\u2019un si\u00e8cle de statistiques nous enseigne.<\/h1>

\u00a0<\/p>

Performances moyennes \u00e0 court terme.<\/h2>

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Depuis janvier 1915, sur pr\u00e8s de 28\u00a0500 donn\u00e9es journali\u00e8res, la variation journali\u00e8re moyenne est de +0,025% (soit +9% sur un an en moyenne). Si l\u2019on se base sur le d\u00e9but de chaque mois, la variation mensuelle moyenne est de +0,65%. En outre, l\u2019\u00e9cart type est de 0,011. Cela signifie que la plupart des variations journali\u00e8res op\u00e8rent entre +0,014% et +0,036% depuis 1915. La combinaison des donn\u00e9es statistiques montre clairement la persistance de cycles.<\/p>

Le graphique d\u00e9crit une courbe de Gauss (dirions-nous de forme similaire \u00e0 la Burj Khalifa pour la r\u00e9partition des variations journali\u00e8re<\/em>), c\u2019est-\u00e0-dire une courbe sym\u00e9trique \u00e0 droite et \u00e0 gauche, comparable \u00e0 une vague. Cette fonction dite de Gauss traduit \u00e9galement l\u2019existence math\u00e9matique de cycles. La configuration des variations journali\u00e8res montre la r\u00e9currence de mouvements r\u00e9partis de mani\u00e8re ordonn\u00e9e et pr\u00e9cise. Nous pouvons appliquer la m\u00eame logique au niveau mensuel.<\/p>

\u00a0<\/p>

Performances moyennes \u00e0 moyen terme.<\/h2>

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La variation mensuelle du Dow Jones suit les m\u00eames logiques. On s\u2019aper\u00e7oit que plus la s\u00e9rie statistique est \u00e9tendue, plus la courbe de Gauss est exacte. Ce graphique d\u00e9crit donc un manque de variations haussi\u00e8res entre +3% et +4%, ainsi que de variations baissi\u00e8res entre -4% et -5%.<\/p>

En r\u00e9alit\u00e9, on observe que toutes les variations enregistr\u00e9es sur tous les indices, et \u00e0 toutes les \u00e9poques, suivent cette loi de r\u00e9partition. D\u00e8s lors, on ne peut pas rester insensible \u00e0 ces donn\u00e9es sans comprendre que la variation des march\u00e9s n\u2019est jamais le fait du hasard. La r\u00e9partition des variations est parfaitement ordonn\u00e9e. Cette \u00e9tude statistique constitue \u00e0 elle seule une d\u00e9monstration de l\u2019existence des cycles de march\u00e9s.<\/p>

En effet, la r\u00e9partition des variations, positives et n\u00e9gatives, n\u2019est possible que par la r\u00e9currence de phases baissi\u00e8res et haussi\u00e8res. Les cycles permettent la diversit\u00e9 des variations de cours et leur r\u00e9partition \u00e9gale dans le temps. Si les cycles de march\u00e9 n\u2019\u00e9taient pas pertinents, la courbe des variations aurait \u00e9t\u00e9 asym\u00e9trique, voire compl\u00e8tement discontinue. On en d\u00e9duit la pr\u00e9sence de force fondamentales sur les march\u00e9s qui occurrent avec une parfaite pr\u00e9cision intensive.<\/p>

\u00a0<\/p>

Performances \u00e0 long terme.<\/h2>

\u00a0<\/p>

\u00c0 long terme, la courbe de r\u00e9partition des variations annuelles est sensiblement identique et suit une loi de Gauss. La figure suivante montre les performances annuelles des actions am\u00e9ricaines depuis 1825. L\u00e0 encore, la courbe est l\u00e9g\u00e8rement d\u00e9cal\u00e9e \u00e0 droite, ce qui signifie que les performances sont plus proches de 10% par an que de 0% par an, en moyenne. La pire performance des actions am\u00e9ricaines sur les deux derniers si\u00e8cles remonte \u00e0 1931 avec une baisse annuelle de 54%. \u00c0 l\u2019inverse, les meilleures performances (entre +50% et +60%) ont \u00e9t\u00e9 enregistr\u00e9es en 1862, 1879, 1885, 1933, 1962. On notera la r\u00e9currence de r\u00e9gularit\u00e9s complexes[1]<\/a>. Ce graphique nous montre par ailleurs un manque de variations annuelles entre -10% et -30%, ainsi que certaines variations entre 40% et 50%.<\/p>

[1]<\/a> Les p\u00e9riodes s\u00e9parant chacune des dates de surperformance sont li\u00e9s par des coefficients r\u00e9guliers (1.66 \u2013 1\/3), apr\u00e8s classement par ordre croissant. On notera par ailleurs la pr\u00e9sence de surperformances avant ou apr\u00e8s des krachs.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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En clair, les performances annuelles sont comprises en moyenne entre +5% et +10% sur l\u2019historique de variation des actions am\u00e9ricaines depuis 1825.\u00a0 Cependant, il semblerait que les variations soient surrepr\u00e9sent\u00e9es dans certains intervalles positifs. Statistiquement, si des corrections importantes doivent prendre effet dans les prochaines d\u00e9cennies, elles seront de nature interm\u00e9diaire. C\u2019est-\u00e0-dire que nous pourrions assister dans les prochaines d\u00e9cennies \u00e0 la r\u00e9currence de phases correctives tr\u00e8s fortes (sup\u00e9rieures \u00e0 -10%), sans pour autant constituer des krachs significatifs.<\/p>

\u00a0<\/p>

En d\u00e9finitive, ces simples avanc\u00e9es de dates et de r\u00e9partitions permettent de mettre en avant la r\u00e9currence de cycles longs. Ces cycles longs ont pour particularit\u00e9 d\u2019amplifier les variations sur une faible \u00e9chelle de temps (afin de r\u00e9partir la s\u00e9rie statistique sur ses extr\u00eames). C\u2019est ce que le statisticien Nassim Nicholas Taleb d\u00e9crit comme le ph\u00e9nom\u00e8ne du Cygne Noir<\/em>. En clair, d\u2019un point de vue cyclique, il n\u2019existe aucune forme d\u2019\u00e9v\u00e8nement improbable. Une \u00e9tude aboutie de la structure cyclique des march\u00e9s permet de r\u00e9v\u00e9ler le rythme de r\u00e9partition des variations d\u2019une variable.<\/p>

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