Les habitudes professionnelles des analystes techniques -et la coutume veut qu’elle soient tenaces- reposent sur l’utilisation des moyennes mobiles. Celles-ci sont simples, exponentielles, pondérées ou encore triangulaires, variables voire ajustées. Elles permettent de déterminer la valeur moyenne du cours d’un titre négociable, et ce sur une certaine période.
Certaines moyennes mobiles prendront en compte une même importance à chaque prix, d’autres pondéreront un prix moyen pour chaque séance, et d’autres encore privilégieront la volatilité voire l’incidence des volumes. Elles seront utilisées telles quelles et, suivant que les cours se situent au-dessus ou en-dessous d’elles, on en tirera un certain nombre d’enseignements pour l’exercice, toujours difficile, de la prédiction.
Depuis une vingtaine d’années, il est devenu commun d’utiliser des indicateurs dont la construction repose sur une combinaison de ces moyennes mobiles, le plus célèbre d’entre eux restant le MACD.
A nos yeux, le reproche essentiel que l’on peut adresser aux moyennes mobiles réside dans le fait que, par définition, elles ne livrent leurs enseignements qu’avec retard. Ainsi, une moyenne mobile en hausse donne un signal de hausse. Néanmoins, ce signal intervient tardivement, de sorte qu’en
période de forte volatilité, il devient rapidement obsolète, et ainsi perd de sa fiabilité, voire induit en erreur sur l’évolution des cours. Il en est de même, a fortiori, des indicateurs basés sur les moyennes mobiles. Les signaux lancés ne seront donc fiables que pour une tendance forte. En quelque sorte, on entre dans le mouvement avec retard, et ceci n’est pas grave si ce dernier est pérenne. En revanche, des mouvements courts risquent de laminer l’investisseur qui intervient toujours trop tard, en le prenant à contrepied de façon permanente.
Plutôt que de résoudre cette problématique, et face à une volatilité de plus en plus présente, nous essaierons d’en sortir en utilisant des outils basés sur la statistique, au rang desquels se situe en toute première place la droite de régression linéaire. Définie sommairement, elle relie des points formés par l’application de la méthode des “moindres carrés”. Elle tend, de ce fait, à prévoir un prix objectif assez proche du dernier cours affecté d’un biais haussier ou baissier. Entrer plus avant dans le calcul d’une droite de régression linéaire dépasserait le cadre de ces quelques lignes et nous confinerait dans un rôle de mathématicien que nous ne saurions assumer, car nous atteindrions rapidement notre seuil de compétence ! Retenons que la formule de base du calcul prend en compte une période courante, un nombre total de périodes et une série de données (par exemple les cours de clôture). Ainsi, une droite de régression linéaire peut se construire sur autant de séances que l’on veut, à l’instar d’une moyenne mobile.
Une présentation des droites de régression linéaires et des indicateurs construits à partir de ces dernières peut s’avérer utile, mais il semble plus intéressant de les inclure dans le cadre d’une approche globale de tentative de prédiction des cours.
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