Étude des fluctuations boursières de court terme : opportunités et limites d’une stratégie de retour à la moyenne

Details

Supervisors

Parienté, William

Faculty

Faculté des sciences économiques, sociales, politiques et de communication

Degree label

Master [60] en sciences économiques, orientation générale

Abstract

frCette recherche étudie les opportunités et les limites d'une stratégie de retour à la moyenne (mean reversion) appliquée à 480 actions du S&P SmallCap 600 sur la période 2020-2025. La stratégie développée repose sur cinq paramètres : un seuil de baisse déclencheur d'achat, une fenêtre d'observation, un objectif de revente, un seuil de protection et une durée maximale de détention. Ces paramètres ont été optimisés sur un échantillon d'entraînement (ou train) avec des données de 2015 à 2019, puis appliqués sans réoptimisation à l’échantillon de test de 2020-2025, couvrant le crash COVID, la bulle 2021, la hausse des taux 2022 et la concentration sectorielle des Magnificent 7. La valeur optimale pour chacun des paramètres est la suivante : achat après une chute de 5 % sur 10 jours, revente à +15 % de gain, stop-loss à −10 %, détention maximale de 120 jours, ce qui génère sur la période de test un rendement médian de +25,0 % par action, avec 64,4 % d'actions profitables et un facteur de profit médian de 1,30. Ces résultats confirment l'existence d'un signal exploitable, conforme aux prédictions théoriques de De Bondt et Thaler (1985) et Jegadeesh (1990). Cependant, cette performance est nettement inférieure à celle d'une stratégie passive sur la même classe d’actifs. Notre benchmark, l'ETF de référence « IJR » génère +59,5 % sur la même période, soit 34,4 points de pourcentage de plus que la médiane de notre stratégie. Seules 34,0 % des actions battent ce benchmark passif. Si l’on compare cela avec d’autres principales classes d'actifs accessibles à un investisseur tel que le S&P 500, le Nasdaq 100, l’or ou les obligations souveraines américaines, la sous-performance se confirme et la stratégie ne dépasse que les obligations, qui ont elles-mêmes traversé une période exceptionnellement défavorable. L'analyse sectorielle révèle une forte hétérogénéité. Les secteurs cycliques comme l’industrie et les services financiers génèrent des rendements médians supérieurs à 45 %, tandis que les télécommunications affichent une médiane de −40,8 %. Cette dispersion suggère qu'un filtrage par secteur pourrait améliorer la performance globale. La conclusion principale de ce travail est qu'une anomalie statistiquement détectable n'est pas nécessairement une anomalie économiquement exploitable. La stratégie de mean-reversion capture un signal réel, mais d'une amplitude insuffisante pour dépasser, sur la période étudiée, les rendements proposés par différentes allocations passives.