Voisins statistiques
Les voisins statistiques
En bref
Chaque action a des « voisines » : des titres dont le cours évolue presque toujours comme le sien. Quand ces voisines bougent nettement ensemble et que l'action n'a pas encore suivi, elle tend à les rattraper. La stratégie prend position dans le sens de ce rattrapage.
Un signal de voisins statistiques, chiffre par chiffre
Voici à quoi ressemble un signal de voisins statistiques dans PairScanner. Le titre et les chiffres sont fictifs.
Cliquez sur un chiffre pour comprendre son rôle
Mouvement attendu+2,7 %en 20 séances, face au marché et au secteur, frais déduits
Mon rôle : dire ce que ce type de signal a rapporté en moyenne par le passé, une fois les frais payés. Ici +2,7 % sur 20 séances, en plus de ce qu'ont fait le marché et le secteur.
Fourchette 80 %-3,0 % à +8,2 %médiane +2,2 %
Mon rôle : montrer la plage des résultats les plus courants. Huit signaux semblables sur dix ont fini dans cette fourchette. Plus elle est étroite, plus l'issue est prévisible.
Probabilité62 %d'une issue positive
Mon rôle : estimer la chance que ce signal finisse gagnant, frais déduits. 50 % serait pile ou face ; 62 % veut dire qu'environ six signaux semblables sur dix ont fini positifs.
Échantillon402 / 650cas positifs, 2019 à 2026
Mon rôle : dire sur combien de situations passées reposent les chiffres. 650 cas forment une base solide : les chiffres ne tiennent pas à quelques coups de chance.
Pire décile-4,8 %une issue sur dix fait moins bien
Mon rôle : donner l'ordre de grandeur d'une issue défavorable, pour choisir la taille de la position en connaissance de cause.
Validité29.09.2026expire le 27.10.2026
Mon rôle : dater les données utilisées et dire jusqu'à quand le signal compte. Un signal expiré n'est plus suivi.
Ce que fait PairScanner
Chaque mois, l'algorithme cherche pour chaque action les trois titres dont les rendements ont été les plus proches des siens sur l'année écoulée, soit 252 séances. Ce sont ses voisins statistiques, choisis par les données et non par un classement sectoriel.
Chaque soir, il calcule le mouvement moyen des trois voisins sur les cinq dernières séances, en retire ce qu'expliquent le marché, le secteur et le passé récent de l'action, et regarde si ce qui reste est inhabituel. Au-delà de deux écarts-types, un signal apparaît dans le sens des voisins.
Il calcule alors, pour des horizons de 5 et 20 séances, le mouvement attendu frais déduits, la probabilité estimée d'une issue positive, la fourchette des résultats plausibles et l'ordre de grandeur d'une issue défavorable, à partir du rejeu de la même règle sur l'historique.
Vous ne codez rien et ne calculez rien : vous ouvrez l'onglet Voisins statistiques du tableau de bord et lisez le résultat du jour.
L'idée en détail
Deux entreprises peuvent se ressembler en bourse sans appartenir au même secteur officiel : même clientèle, même sensibilité aux taux, même chaîne d'approvisionnement. Plutôt que de deviner ces liens, la stratégie les mesure : les voisins sont les titres dont les cours ont le plus évolué de concert.
Quand les voisins font ensemble un mouvement inhabituel, ils signalent souvent une information qui concerne aussi l'action. Si celle-ci n'a pas encore réagi, l'écart tend à se refermer par un rattrapage.
C'est l'intuition du pair trading, appliquée à un groupe de voisins plutôt qu'à un seul jumeau.
Un exemple chiffré
Trois fabricants de semi-conducteurs sont les voisins statistiques d'une quatrième entreprise. En cinq séances, ils gagnent en moyenne 6 %, alors que le marché et le secteur n'expliquent qu'une hausse de 2 %.
| Étape | Valeur |
|---|---|
| Voisin 1 | +7 % |
| Voisin 2 | +6 % |
| Voisin 3 | +5 % |
| Moyenne des voisins | +6 % |
| Part expliquée par le marché et le secteur | +2 % |
| Mouvement inhabituel des voisins | +4 %, quatre fois l'ordinaire |
| Action cible sur la même période | 0 % |
| Décision | Achat |
La quatrième entreprise n'a pas encore suivi ses voisins : la stratégie parie sur son rattrapage.
Exemple fictif, à but pédagogique. Ce n'est ni un signal ni une recommandation.
Pourquoi ça fonctionnerait
En 2019, Huafeng Chen, Shaojun Chen, Zhuo Chen et Feng Li ont testé sur les actions américaines une stratégie très proche : pour chaque titre, un groupe de titres aux rendements historiquement les plus corrélés. Les actions qui avaient divergé de leur groupe ont en moyenne eu tendance à le rattraper, avec des rendements anormaux importants. Les auteurs relient l'essentiel de ces gains à deux effets que PairScanner calcule aussi : la réversion courte et le momentum sectoriel.
L'explication tient à l'attention limitée des investisseurs : une nouvelle qui touche tout un groupe d'entreprises n'est pas intégrée partout au même moment.
Ce que dit la recherche aujourd'hui
Charles Lee, Stephen Teng Sun, Rongfei Wang et Ran Zhang ont montré en 2019 que les rendements d'entreprises technologiquement proches permettent de prévoir ceux d'une entreprise donnée : des liens invisibles dans les classements sectoriels officiels portent de l'information. Une stratégie long-short fondée sur ces liens a dégagé environ 1,2 % par mois de rendement ajusté du risque dans leur étude.
Lauren Cohen et Andrea Frazzini ont fait le même constat en 2008 pour les liens entre clients et fournisseurs, point de départ de la stratégie avance-retard.
Sources
Études citées dans cette page :
- Huafeng Chen, Shaojun Chen, Zhuo Chen et Feng Li (2019). Empirical Investigation of an Equity Pairs Trading Strategy. Management Science, 65(1), 370-389.
- Charles M. C. Lee, Stephen Teng Sun, Rongfei Wang et Ran Zhang (2019). Technological Links and Predictable Returns. Journal of Financial Economics, 132(3), 76-96.
- Lauren Cohen et Andrea Frazzini (2008). Economic Links and Predictable Returns. The Journal of Finance, 63(4), 1977-2011.
PairScanner ne promet aucun résultat : les chiffres décrivent ce que les stratégies ont fait par le passé. Contenu pédagogique, pas un conseil en investissement ; PairScanner ne passe aucun ordre.
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