Certains vont faire du sudoku (comme mon voisin du dessous) sur la plage en matant le postérieur de la vendeuse de journaux … Mais on peut essayer de réfléchir sur ce qui peut sortir de la situation présente (genre les gros embètements de Freddie et Fannie), vu que Bernanke n’a pratiquement plus de marge de manoeuvre sur le plan monétaire. A gauche, on observe l’indice élargi sur 480 jours avec 20 jours d’extrapolation: celle-ci me semble presque optimiste puisqu’il semble que la descente doive filer sur les 1200 points avant de rebondir tout de suite (le tube en rouge a l’air de se retourner aussitot les 1200 touchés). Il est vrai qu’à part en début d’année 2008, les plus-bas du S&P ont toujours été brefs.
La fluctuation restante (ci-contre) nous montre un peu mieux pourquoi on a encore des chances de descendre avant d’espérer un ch’tit rebond. Le graphique de droite visualise l’indice diminué de la tendance (la courbe parabolique concave en vert ci-dessus): on voit clairement que par rapport aux précédents bottoms, on a encore une possibilité de baisse pour (hypothèse optimiste) une petite cinquantaine de points, voire (hypothèse pessimiste, cf. mars 2008) une centaine (personnellement, je n’y crois pas). On est en été, et j’imagine mal les barons de Wall Street laisser W. repartir dans son ranch avec un S&P à 1100 points. Déjà que son bilan est piteux …
Les oscillations à moyenne fréquence sont affichées dans la figure ci-contre. Elles correspondent à la partie utile du spectre de Fourier diminué des plus longues oscillations: au total, cela représente moins de 10% du spectre (c’est assez incroyable, mais 90% de la décomposition de Fourier correspond à du « bruit de marché » inutilisable). En bas, à droite, j’ai indiqué en 3 couleurs les différentes composantes dans le spectre en fonction des fréquences croissantes. Comme les abscisses sont en échelle logarithmique, la partie verte (le bruit) est clairement majoritaire.
La partie « bruit » est représentée à gauche: l’idée est de controler si celui-ci se répartit approximativement selon une probabilité gaussienne. Pour cela, on superpose une gaussienne de meme moyenne et meme écart-type (en bleu) à la répartition empirique (en noir): voir le graphique de droite. La comparaison est plutot satisfaisante.
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