Deux horizons sur une série fictive
Un actif vaut successivement 100, 110, 121 et 108,9. Les deux premiers mouvements sont de +10 %, le troisième de −10 %, et le total sur trois étapes reste +8,9 %. Ce n’est pas un retournement complet de la hausse. Si un autre actif gagne 12 % sur toute la période, le premier gagne en absolu mais perd en relatif. Le gagnant dépend de l’horizon et de la base.
Les prix sont fictifs et ne valident ni stratégie ni probabilité. Conservez les résultats absolus et relatifs.
Ne pas mélanger formation et performance
Si une règle sélectionne les titres selon les rendements récents, ces mois expliquent la sélection et ne sont pas des gains après sélection. La période suivante commence après disponibilité de l’information. Tout délai doit être fixé et déclaré, non modifié pour supprimer les pertes.
Les comparaisons gagnants-perdants exigent règles d’inclusion identiques, corrections comparables et titres sortis. Une moitié long-only et un résultat long-short complet sont différents. Le coût de l’emprunt, la disponibilité et l’exécution doivent être modélisés séparément pour la vente à découvert.
L’histoire ne donne pas un effet unique pour tous les horizons
Poterba et Summers décrivent une dépendance variable selon l’horizon et une puissance statistique limitée. Kim, Nelson et Starz montrent la sensibilité aux sous-périodes. Daniel et Moskowitz étudient des pertes rares mais importantes des stratégies momentum. Une moyenne historique positive n’élimine donc pas les séries défavorables sévères.
Tester les explications
Une cause peut relever de la réaction à l’information, de contraintes de participants ou d’une rémunération du risque. Donnez à chaque cause des conséquences observables différentes. Un mécanisme compatible avec tout résultat est difficile à tester et ne donne ni ampleur nette de frais ni prix actuel.
Comparez des horizons préétablis, le turnover, la concentration, les pires périodes et la sensibilité à l’exclusion de titres. Les intervalles qui se chevauchent sont dépendants ; le nombre de lignes dépasse le nombre de répétitions indépendantes.
Un protocole pédagogique figé
Un processus vérifiable conserve la version de la règle, les erreurs, les tests échoués et le refus de modifier les limites après une perte. Dans une expérience mensuelle fictive, l’univers comprend les actions ordinaires existant à la sélection, y compris celles sorties ensuite. Les 120 dernières observations quotidiennes et un indicateur d’arrêt sont disponibles ; les données manquantes ne reçoivent pas un prix futur. Il faut au moins 100 clôtures, aucune suspension active et un turnover monétaire médian sur 20 jours d’au moins 1 000 000 unités fictives.
Le classement utilise le rendement total sur 100 intervalles se terminant 20 intervalles avant la sélection. On prend les 20 % supérieurs, quantité arrondie à l’inférieur, avec égalités départagées par identifiant stable. « Accélération » signifie que les 20 derniers intervalles dépassent les 20 précédents d’au moins cinq points de pourcentage. « Cassure après compression » signifie clôture supérieure aux 20 précédentes et amplitude des 10 précédentes divisée par leur moyenne inférieure à 0,05.
L’entrée commence au plus tôt à la séance suivante ; l’exécution est distincte du prix du signal. Une sortie intervient après 20 séances, l’autre à la sortie de la liste lors de la revue mensuelle, au plus tard après 40 séances. Un stop de 5 % est une tentative de clôture au prochain prix disponible, pas une perte garantie de 5 %.
Limites d’exécution du portefeuille
Dans un portefeuille pédagogique de cinq titres, chaque poids vaut 0,2, sans emprunt ni position courte. Des rendements de 10 %, 5 %, −5 %, 0 % et −10 % donnent un résultat brut nul. Avec des frais de cycle de 0,4 % du capital, le résultat net est −0,4 %. Le nombre de titres gagnants ne détermine pas le résultat. Une limite sectorielle doit être fixée avant le test.
Le turnover est la somme des variations absolues des poids selon une convention explicite sur les achats et ventes. Testez aussi choc commun, concentration et taille de l’ordre. Le but est de voir ce qui survit à une exécution possible, pas d’autoriser le trading.
Sources et limites
[1] Mean Reversion in Stock Prices: Evidence and Implications, NBER 2343.
[2] Mean Reversion in Stock Prices? A Reappraisal of the Empirical Evidence, NBER 2795.
[3] Kent Daniel et Tobias J. Moskowitz, Momentum Crashes, NBER 20439. Données historiques, pas signal ni recommandation.