Evaluer quantitativement le « sentiment du marché » (1/3)

Au cours de vos périgrinations sur la toile, vous allez trouver un nombre incroyable d’articles parlant du « sentiment de marché », notamment de ses sautes d’humeurs, et ce, à travers une variété d’indicateurs plus ou moins ad-hoc. L’idée d’étudier ce thème est donc de voir s’il n’y a pas un moyen de réfléchir quantitativement afin d’établir une méthode rigoureuse de lecture du consensus des investisseurs (on rappelle que pour des petits investisseurs, la stratégie la plus simple est de « suivre les éléphants« ). La première question que l’on peut se poser est: les prix nous donnent-ils directement le sentiment du marché ? Plein de gens débatent parfois de ça sur les forums alors que la réponse a été donnée il y a plus de 40 ans: c’est l’hypothèse des marchés efficients (EMH pour les intimes) qui stipule que toute l’information disponible se reflète pratiquement instantanément dans les prix des actifs cotés. C’est aussi la base de l’analyse technique classique: les lecteurs de graphiques partent du principe que « les prix contiennent tout ». Donc, si vous rencontrez quelqu’un qui fait de l’AT tout en vous disant que les marchés ne sont pas efficients, vous pouvez sérieusement douter de la pertinence de son discours. Or, un consensus anti-EMH est en train de voir le jour en se basant sur l’idée que dans des marchés efficients, des bulles spéculatives ne pourraient pas se développer (puisque les prix devraient intégrer l’information qu’ils sont excessifs, au lieu d’etre exclusivement momentum-driven).

Donc, si l’on rejette les marchés efficients, on admet que les prix peuvent durablement s’écarter du consensus rationnel basé sur toute l’information disponible: voir à ce propos un travail brillant sur la bulle immobilière aux USA. Dans une situation de bulle spéculative, une seule information prime sur toutes les autres, le momentum, c’est-à-dire la positivité de la dérivée temporelle: on dit alors que l’on est dans un momentum-driven market. Et ceci a pour conséquence d’avoir des prix sous forme de fonction croissante convexe.

Plus embétant encore: si les prix ne sont pas efficients, ils ne reflètent donc pas complètement la psychologie des opérateurs et donc, les méthodes construites sur la « psychologie des masses » (très à la mode dans les années 30), genre la décomposition d’Elliott, est susceptible de devenir caduque sur le moyen/long terme. Ceci peut expliquer les discussions sans fin sur la possibilité d’avoir un sommet de cycle en 2001 ou en 2007. Ceci explique aussi pourquoi les manuels elliottistes conseillent de prendre en compte les volumes de transaction, afin de séparer les mouvements de prix pondérés par de grosses sommes, des pics réalisés avec très peu de transactions effectives (genre les jours fériés). On voit donc que pour espérer avoir de l’efficience (c’est-à-dire avoir une quantité reflétant fidèlement l’ensemble du sentiment de marché), il faut aller au-delà des prix, et meme au-delà des marchés au comptant.

Une solution est d’envisager les marchés à terme, notamment les marchés d’options. C’est ce que l’on fait lorsqu’on prend en compte des indicateurs (qui n’en sont pas vraiment) comme le put-call ratio ou le VIX (peu de gens savent exactement ce qu’est le VIX, donc on conseille vivement d’aller le lire en détail sur wikipedia). On pense que si les prix au comptant et les marchés à terme bougent dans le meme sens, alors le mouvement est plus fort que dans le cas contraire. Le VIX est une mesure de la volatilité implicite basée sur la prime que les opérateurs paient pour des options hors de la monnaie pendant une journée de cotations. Il est exprimé comme valeur absolue d’un pourcentage de rendement annuel vraissemblable à 68%. Reprenons l’exemple de wiki: un VIX de 35 signifie qu’à travers le prix des options, les opérateurs anticipent un mouvement d’amplitude + ou – (35/(racine de 12))% dans 30 jours. La racine de 12 étant autour de 3.5, cela nous fait du + ou – 10% sur un mois pour le S&P 500. Bien entendu, comme c’est probabiliste, il faut tenir compte des intervalles de confiance: si on veut une probabilité plus forte (par exemple 95% ou 98%), il faut doubler ou tripler. On obtient alors des variations de + ou -20% ou + ou – 30% toujours avec un VIX à 35. Conclusion provisoire: le VIX mesure l’incertitude sur les évolutions futures du S&P 500 en l’état, c’est-à-dire une absence de consensus au vu des informations actuellement disponibles. En cela, il est assez proche du ratio put/call à ceci près que ce dernier est un nombre sans dimension, pas la valeur absolue d’un rendement probabiliste. On peut donc proposer, afin d’augmenter l’efficience, de considérer non pas les niveaux de prix, mais ces memes niveaux divisés par le VIX ou le ratio put/call. On verra dans les prochains articles que cela mène à bien des observations surprenantes et intéressantes. Cette idée n’est pas de moi: vous allez trouver sur le blog Vix and more toute une série d’article là-dessus, mais pas sous l’angle de l’efficience.

Terminons en expliquant le pourquoi de l’explication naive « le VIX est l’indice de la peur ». Le VIX, en tant que mesure de volatilité, est pris en compte dans le calcul du ratio de Sharpe qui est un nombre sans dimension, quotient de l’excès de rendement par rapport au taux sans risque et de la volatilité. Donc si l’on travaille à ratio de Sharpe constant, lorsque la volatilité monte, il faut aussi augmenter le rendement, et donc baisser le niveau de prix. C’est ce mécanisme qui justifie l’anticipation d’une baisse de prix lorsque le VIX augmente.