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CAC40 réinvesti

CAC40 réinvesti

Le CAC40 TR (Total Return) ou GR (Gross Return) est tout simplement le CAC40 avec dividendes réinvestis. L’indice CAC40 connu de tous ne prend en compte dans son calcul que l’évolution du cours de bourse des sociétés… sans les dividendes. Le DAX allemand est par exemple calculé dividendes réinvestis. Comparer le DAX et le CAC40 “classique” n’a donc pas de sens.

Concrètement, cela change beaucoup l’allure des courbes.

Voyez plutôt les performances des deux indices:

Si on s’amuse à regarder les performances mensuelles moyennes, voilà ce que cela donne. Globalement le CAC TR a de meilleures perfs (logique). On remarque aussi qu’en mai et juin le CAC TR arrive à bien se maintenir tandis que le CAC40 est négatif.

cactrperf

Corrélation WTI – S&P500

Corrélation WTI – S&P500

Voici une étude de corrélation entre le pétrole (WTI crude oil) et l’indice S&P500. Il s’agit d’une corrélation journalière, c’est-à-dire que l’on compare les variations quotidiennes des deux actifs, afin de savoir:

  • si les deux actifs évoluent dans le même sens (corrélation positive) ou pas (corrélation négative)
  • et dans quelle proportion: 100% de corrélation signifie que les actifs ont des variations identiques tandis qu’une corrélation de 0% veut dire que les actifs ne sont pas du tout corrélés!

Afin de lisser les résultats, une moyenne de ces corrélations journalières est effectuée sur 3 mois, 6 mois et 1 an.

Voici ce que l’on obtient sur une période de près de 30 ans:

correlation wti s&p500

Observation #1: ça monte!

La corrélation WTI – S&P500 augmente avec le temps! Cela est représenté par la moyenne linéaire globale (trait rouge foncé).

En date de début mars 2016, voici les corrélations moyennes sur 3 mois, 6 mois, 1 an, 2 ans et totale (30 ans):

correl_wti_sp

On remarque ainsi l’accélération sur 2 ans (de 30% à 47%) et globale.

Observation #2: trois phases

 

  • Pendant près de 20 ans, de 1988 à 2008, la corrélation oscillait entre -20% et +20%
  • Durant la période 2009-2013, on était dans la zone [40%, 60%] avec des incursions vers les 80%
  • Depuis 2013, la corrélation a baissé dans les 20% avant de repartir à la hausse

 

Observation #3: volatilité

Dans toutes les périodes, on remarque une forte volatilité de la corrélation WTI – S&P500. La moyenne sur 3 mois (courbe bleue claire) le montre bien. Même si sur un an on est dans les 20%, la moyenne sur 3 mois peut aller à 0% ou être fortement négative comme en 2011.

 

correlation wt s&p500

 

A quoi ça sert?

Tout cela est bien joli mais à quoi cette corrélation peut-elle bien nous servir?

  • Portfolio management/Risk Management

Avec une corrélation positive, les deux actifs “vont dans le même sens”, quand l’un monte, l’autre monte aussi. Si nous sommes SHORT sur le pétrole par exemple (vente à découvert), et que nous avons également une position vendeuse sur l’indice S&P500, cela va augmenter notre risque, nous serons doublement exposé en cas de corrélation positive. Dans ce cas, pour se couvrir, il vaut mieux être LONG un des actifs et SHORT de l’autre.

Vous allez me dire, “Oui mais je pense que les deux vont descendre” (ou monter)… Certes, j’entends bien. Mais si le marché va contre vous, il ira contre vos deux positions.

En revanche, si l’on se place dans le cas d’une corrélation négative (si un actif monte, l’autre descend) alors il faudra acheter les deux ou vendre les deux afin de se couvrir.

  • Diversification

Imaginons que vous vouliez investir 1000 euros. Vous voulez acheter le S&P500. Mettre la totalité de votre investissement sur un actif est risqué. Pour le trading, idem. En cas de corrélation positive, il est préférable de mettre une partie du capital sur le S&P500 et le reste sur un actif corrélé, le pétrole par exemple.

Ces stratégies de diversification et d’étalement du risque sont largement employées par les gérants de portefeuille.

Voici un article de Morningstar qui reprend des exemples de corrélation.

 

ATTENTION!

Ces corrélations sont lissées, ce sont des moyennes sur plusieurs mois, plusieurs années… Afin de baser des stratégies d’investissement ou de trading sur ces corrélations, il faudra se positionner sur des horizons de temps plus ou moins longs!

Corrélation EURUSD – DAX

Corrélation EURUSD – DAX

Ces derniers temps nous avons pu observer une corrélation négative entre l’EURUSD et le DAX. Mais ça n’a pas toujours été le cas. Etudions un peu cette corrélation eurusd dax.

 

Conclusion

correlation_eurusd_dax

 

Sur dix années [2005-2015], on obtient une corrélation moyenne de +20%, en prenant en compte toutes les variations quotidiennes. Corrélation positive donc. Cela signifie qu’en moyenne, il y a plus de chance que la paire EURUSD et le DAX aillent dans le même sens. Quand l’un monte, l’autre monte aussi.

 

Cette “daily” corrélation varie en fonction de l’horizon de temps étudié. Ainsi, la corrélation sur un an (courbe verte) n’est pas la même que celle sur 3 mois (courbe rouge). Cette dernière étant plus volatile.

 

Sur la période [2009-2013], la corrélation eurusd-dax se situait entre +20% et +60%. Depuis, elle a dégringolé vers les -40%.

 

correlation_eurusd_dax

 

Au 22/05/15, les corrélations sur 3 mois, 6 mois, 1 an, 2 ans et globale sont les suivantes:

correl_eur_dax

Il faut bien-sûr faire très attention à l’utilisation qu’on peut faire de cette analyse.

A priori, on pourrait se dire que, en ce moment, et sur un horizon minimum de 3 mois, si l’eurusd baisse, le dax va monter, et vice-versa. On peut en déduire certaines stratégies de couverture.

Mais attention, il se peut très bien que petit à petit cette corrélation eurusd-dax revienne à sa tendance long-terme positive.

 

Méthodologie

 

Données: EURUSD et DAX en pas journalier de 2005 à 2015.

 

Pour chaque actif et chaque jour de marché, on regarde la variation entre le close du jour (J) et le close de la veille (J-1). Cela nous donne une variation pour l’eurusd et une variation pour le DAX. Ces calculs sont effectués sur toute la série de données.

 

On calcule ensuite, pour chaque jour, la corrélation moyenne de ces variations (corrélation entre les variations eurusd et les variations dax) sur différents horizons de temps: 3 mois, 6 mois et un an.

Gold to Oil ratio

Gold to Oil ratio

A quick word on this gold to oil ratio… Juste un petit mot sur ce joli spread Or/Pétrole (WTI).

Il est en ce moment dans les 24-25, niveau assez élevé vu l’historique… Dans les années 70 on l’a vu dans les 32-34, puis quelques fois entre 25 et 30. Puis très rarement au-dessus de 25. La moyenne sur un an est dans les 17 (cf ligne noir sur le 2e graphe).

Attention j’ai pas dit de le shorter! Vous faites ce que vous voulez!

Ratio or/pétrole depuis le début:

Gold_to_Oil_Ratio

[Source: www.macrotrends.net – Vertical grey areas on chart indicate recessions]

Zoom depuis 2007:

EURUSD: corrélation entre le jour et la nuit

EURUSD: corrélation entre le jour et la nuit

…ou plus précisément, corrélation entre les variations de nuit et celles du jour qui suit.

[voir méthodologie ci-dessous]

L’idée est de savoir comment se comporte la paire EUR/USD pendant une journée de trading “européenne” par rapport à ce qu’elle a fait la nuit précédente.

eurusd_correl

 

Conclusion

 

Sur trois années [2012-2015], on obtient une corrélation moyenne de -6.54%, en prenant en compte toutes les variations quotidiennes de jour et de nuit. Corrélation négative donc. Cela signifie qu’en moyenne, il y a plus de chance qu’après une nuit de baisse, la paire EURUSD monte dans la journée qui suit plutôt que l’opposé, et vice-versa.

Cette corrélation varie en fonction de l’horizon de temps étudié. Ainsi, la corrélation sur un an varie entre +2.60% et -20%, tandis que la corrélation sur 6 mois varie entre +15% et -30%, la plupart des données reflétant une corrélation négative.

Au 17/03/15, les corrélations sur 6 mois, 1 an, 2 ans et globale sont les suivantes:

eurusd_correl2

 

Il faut bien-sûr faire très attention à l’utilisation qu’on peut tirer de cette analyse.

A priori, on pourrait se dire que: si tous les jours pendant au moins 6 mois on prenait des positions opposées à la direction nocturne, en exécutant les trades à 8h00 (ouverture) et 22h00 (coupure), alors on serait globalement gagnant!

 Je vous laisse faire l’étude sur des données hebdomadaires!

 

Méthodologie

 

Données: paire EUR/USD en pas horaire de février 2011 à mars 2015.

Nuit: de 22:00 (jour J-1) à 8:00 (jour J), GMT+1.

Jour: de 08:00 (jour J) à 22:00 (jour J), GMT+1.

Je prends donc une journée de trading européenne “allongée”, puisque je vais jusqu’à 22:00. On pourrait alors dire que c’est une journée Europe + US.

Pour chaque nuit, je regarde la variation entre le Close de la veille (J-1) à 22:00, et l’Open du jour J à 8:00.

Pour chaque jour, je regarde la variation entre l’Open du jour J à 8:00, et le Close du jour J à 22:00.

Ces calculs sont effectués sur toute la série de données.

On calcule ensuite la corrélation entre les variations “nuit” et les variations “jour” sur différents horizons de temps (6 mois, 1 an, etc.).