À des fins éducatives uniquement ; ne constitue ni un conseil en investissement ni une recommandation d’investissement. Les investissements peuvent entraîner des pertes.
Réponse directe
L’hypothèse d’efficience des marchés (HEM) est une famille d’hypothèses sur la manière dont l’information se reflète dans les cours. Elle n’affirme pas que chaque cours est juste, mais qu’une stratégie utilisant un ensemble d’informations donné ne devrait pas produire durablement des rendements positifs ajustés du risque, après coûts réalistes, uniquement parce que ces informations sont déjà accessibles aux concurrents.
L’affirmation doit préciser marché, ensemble d’informations, horizon, modèle de rendement attendu, coûts et instant de décision. Les preuves sont donc conditionnelles et non un verdict universel sur tout actif et toute période.
Fonctionnement
Les formes conventionnelles sont des ensembles d’informations emboîtés :
- Forme faible : Les cours actuels reflètent les cours et volumes passés. Une règle répétable fondée uniquement sur cet historique ne devrait pas produire de surperformance nette ajustée du risque.
- Forme semi-forte : Les cours reflètent les informations publiques, notamment dépôts, communiqués et nouvelles largement diffusées. Cela n’exige pas un ajustement littéralement instantané ou gratuit.
- Forme forte : Les cours reflètent les informations publiques et privées. La prémisse selon laquelle une information importante non publique peut conférer un avantage contredit cette forme. Le droit des initiés et la Regulation FD régissent conduite et diffusion ; ils ne prouvent pas l’efficience forte.
Les cours peuvent fortement varier dans un marché efficient quand une information modifie flux attendus, risque, taux d’actualisation ou distribution des résultats. Chaque investisseur n’a pas à être rationnel. Concurrence, arbitrage et pertes des opérateurs systématiquement erronés peuvent limiter les erreurs prévisibles, même si contraintes de financement, vente à découvert, liquidité, mandat et horizon retardent la correction.
Collecter et interpréter l’information coûte. Si les cours étaient parfaitement informatifs sans rémunérer sa production, les investisseurs auraient peu d’incitation à chercher. Une vision réaliste admet une récompense brute, mais demande si elle résiste aux coûts de données, travail, négociation, financement, fiscalité, capacité et risque de modèle.
Une étude d’événement commence souvent par :
abnormal return on day t = security return on day t - expected return on day t
et agrège la fenêtre choisie comme :
cumulative abnormal return = sum of abnormal returns over the event window
Le rendement attendu peut venir d’un indice ajusté au marché, d’un modèle factoriel ou d’un autre modèle prédéfini. D’où le problème de l’hypothèse conjointe : rejeter un rendement anormal nul peut signaler inefficience, mauvais modèle, mauvaises données ou les deux. La significativité statistique ne garantit pas la négociabilité : la publication peut précéder le prix observable, les cotations bouger avant exécution et coûts ou capacité absorber l’avantage.
Les tests à long terme sont sensibles au choix de l’indice, observations chevauchantes, radiations, survie, tests multiples et petits échantillons. Une stratégie crédible est définie avant évaluation, utilise des données disponibles à chaque date, réserve une période hors échantillon intacte et publie variantes échouées et réussies.
Exemple
Une société publie ses résultats à 4:05 p.m. ET après une clôture régulière à US$50.00. L’ouverture officielle suivante est US$54.00. De clôture à ouverture, le rendement est :
stock event return = (US$54.00 / US$50.00) - 1 = 8.0000%
Un indice large prédéfini progresse de 1.0000% sur le même intervalle. Le résultat ajusté au marché est :
abnormal event return = 8.0000% - 1.0000% = 7.0000 percentage points
L’écart est compatible avec une incorporation rapide de la nouvelle publique, mais une observation ne prouve ni l’efficience semi-forte ni que US$54.00 égale la valeur intrinsèque. Un opérateur informé à 4:05 p.m. ET ne peut supposer une exécution à l’ancienne clôture de US$50.00.
Le titre clôture la séance suivante à US$52.00, soit de clôture à clôture :
stock close-to-close return = (US$52.00 / US$50.00) - 1 = 4.0000%
Si l’indice gagne 1.5000%, le rendement ajusté est 2.5000%. Cela ne contredit pas les 7.0000 percentage-point clôture-ouverture : fenêtres et prix exécutables diffèrent.
Une règle testée sur de nombreuses annonces produit 9.2000% brut contre 7.5000% pour l’indice. Les frais de négociation valent 0.9000%, les données et le financement 0.3000% :
net pre-tax excess return = 9.2000% - 7.5000% - 0.9000% - 0.3000% = 0.5000%
Si le slippage réel est 0.4000% pire que le backtest, il ne reste que 0.1000% avant impôt et correction factorielle. Une inefficience exploitable exige ajustement du risque, reconstruction point-in-time, correction des tests multiples, preuves hors échantillon et exécution réaliste.
Risques et liste de vérification
- Énoncez l’hypothèse : Nommez forme faible, semi-forte, forte ou ensemble plus étroit testé.
- Définissez la disponibilité : Notez quand chaque cours, dépôt, annonce, estimation et donnée était observable.
- Utilisez des données point-in-time : Conservez les valeurs d’origine, pas les historiques révisés ou complétés.
- Choisissez l’horloge : Identifiez fuseau, horodatage, séance et prix de début et fin.
- Prédéfinissez la fenêtre : Ne la choisissez pas après observation des résultats.
- Modélisez le rendement attendu : Précisez indice ou modèle et son adéquation.
- Reconnaissez le test conjoint : Séparez mauvaise valorisation et erreur de modèle.
- Incluez les distributions : Ajustez dividendes, fractionnements, droits, scissions et opérations.
- Incluez les titres défaillants : Conservez radiations, faillites et inactifs contre le biais de survie.
- Contrôlez la sélection : Expliquez exclusions, données manquantes, filtres de liquidité et changements d’indice.
- Corrigez les tests multiples : Comptez signaux, paramètres, univers, fenêtres et modèles abandonnés.
- Réservez des données holdout : Gardez une période ou un marché véritablement intact.
- Estimez tous les coûts : Incluez spread, commissions, frais, impact, emprunt, financement, données, travail et impôts.
- Utilisez des prix exécutables : Ne négociez pas rétrospectivement à un cours antérieur à l’information.
- Testez la capacité : Mesurez taille, rotation, concentration et liquidité.
- Ajustez le risque : Vérifiez marché, taille, value, momentum, qualité, duration, volatilité et baisse.
- Publiez l’incertitude : Donnez taille, dispersion, intervalles et significativité économique et statistique.
- Testez les régimes : Examinez marchés calmes et tendus sans généraliser une sous-période favorable.
- Séparez droit et théorie : Ne déduisez pas l’efficience forte des règles de diffusion.
- Exigez un mécanisme : Expliquez existence, persistance face à la concurrence et disparition possible.
Idées reçues
- « Les cours efficients égalent toujours la valeur intrinsèque. » L’efficience concerne les profits prévisibles issus d’informations ; la valeur intrinsèque est inobservable et dépend du modèle.
- « Un krach réfute l’HEM. » Un grand mouvement peut refléter une nouvelle information sur flux ou actualisation ; la surréaction exige modèle et preuves prédéfinis.
- « Tout rendement prévisible prouve une mauvaise valorisation. » Il peut rémunérer risque, illiquidité, contraintes ou expositions, et l’indice peut être erroné.
- « L’efficience forte est le droit boursier. » C’est une affirmation informationnelle ; règles sur initiés et diffusion sélective sont des normes juridiques délimitées.
- « La recherche est inutile dans un marché efficient. » Elle aide l’information à entrer dans les cours et peut recevoir une rémunération brute, mais l’avantage doit survivre à concurrence, risque et coût total.
Sujets connexes
Sources
- Étude de Fama, Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work.
- Étude de Grossman et Stiglitz, On the Impossibility of Informationally Efficient Markets.
- Étude de Fama, Market Efficiency, Long-Term Returns, and Behavioral Finance.
- Article de Malkiel, The Efficient Market Hypothesis and Its Critics.
- Document de la SEC, Selective Disclosure and Insider Trading.
- Guide d’Investor.gov, Executing an Order.