#1 19-01-2024 17:27:33

Climax

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Variables cachées en finance

Les variables cachées en finance font référence à des éléments qui ne sont pas directement observables ou quantifiables, mais qui influencent de manière significative les marchés financiers et les résultats des investissements.

Ces variables existent souvent sous la surface des analyses financières standard et ont un impact sur la performance des actifs, les mouvements du marché et l'évaluation des risques.

Principaux enseignements

➡️ Les variables cachées de la finance, telles que les politiques des banques centrales et les tendances des médias sociaux, influencent la dynamique des marchés au-delà des mesures financières traditionnelles.

➡️ L'analyse de corrélation entre les cours des actions et ces variables cachées peut révéler leur impact, même si elle n'implique pas nécessairement une relation de cause à effet.

➡️ Se concentrer sur l'ensemble des causes et des effets sur les marchés peut aider à réfléchir et à comprendre ce que sont ces variables cachées et comment elles influencent les prix.

Impact sur la dynamique du marché

La dynamique des marchés est souvent influencée par des facteurs psychologiques, sociopolitiques et environnementaux qui ne sont pas toujours visibles dans les états financiers ou les indicateurs économiques.

Le sentiment des investisseurs, les événements géopolitiques et même les répercussions du changement climatique peuvent agir comme des variables cachées, susceptibles d'affecter la volatilité du marché et le comportement des investisseurs.

Le Covid-19 en est un autre exemple important.

Rôle dans la prise de décision en matière de trading et d'investissement

La prise de décision en matière d'investissement et de négociation dépend souvent de facteurs que les modèles financiers standard ne prennent pas en compte.

Il s'agit notamment de la qualité de la gestion, de la culture d'entreprise et de l'innovation technologique.

Bien qu'ils soient difficiles à mesurer, leur impact sur les performances futures et le profil de risque d'une entreprise peut être très important.

Variables cachées dans l'évaluation des risques

L'évaluation des risques peut être faussée par des variables cachées.

Les modèles de risque traditionnels peuvent ne pas prendre pleinement en compte l'impact des changements réglementaires, des perturbations du marché ou des avancées technologiques.

Cela peut conduire à une compréhension incomplète du véritable paysage des risques.

Crises financières et variables cachées

Les crises financières historiques mettent en évidence le rôle des variables cachées.

Par exemple, la crise financière de 2008 a été en partie alimentée par la sous-estimation du risque systémique et la dépendance excessive à l'égard de modèles financiers défectueux qui ignoraient d'importantes dynamiques de marché.

Stratégies pour découvrir les variables cachées

Pour découvrir les variables cachées, les traders et les analystes doivent aller au-delà des mesures et des modèles conventionnels.

Cela implique une analyse qualitative, l'étude de la psychologie du marché et la prise en compte de tendances socio-économiques plus larges.

• Quels sont les mécanismes de cause à effet qui interviennent sur ce marché ?

• Qui sont les acheteurs, qui sont les vendeurs ?

• Quelle est la taille de chaque acteur ?

• Quelles sont leurs motivations ?

• Comment agissent-ils en réponse à certaines variables (par exemple, les changements dans la croissance actualisée, l'inflation, les taux d'actualisation, les primes de risque) ?

Elle nécessite également un processus continu d'apprentissage et d'adaptation.

Exemple de codage - Variables cachées d'influence sur le cours des actions (valeur réelle vs. valeur théorique)

Par exemple, nous savons que la valeur théorique du prix des actions correspond aux bénéfices (flux de trésorerie) au fil du temps, actualisés au présent.

Mais dans la pratique, le prix d'une action est simplement l'argent et le crédit utilisés pour l'acheter, divisés par le nombre d'actions.

Les variables cachées comprennent donc des éléments tels que les conditions de liquidité fournies par les banques centrales, la promotion d'une entreprise sur les médias sociaux, etc.

La création d'un exemple de codage pour identifier l'influence des variables cachées dans l'analyse financière implique un processus en plusieurs étapes.

Comme nous ne pouvons pas quantifier directement les variables cachées telles que les conditions de liquidité ou l'influence des médias sociaux, nous devons déduire leur impact de manière indirecte.

Une façon d'y parvenir consiste à analyser les corrélations entre les indicateurs financiers connus et les mouvements du marché, puis à les comparer à des facteurs externes tels que les politiques des banques centrales ou les tendances des médias sociaux.

Voici un aperçu général de la manière dont nous parvenons à un code qui tente d'atteindre cet objectif :

Collecte des données

Recueillir des données sur les cours des actions, les bénéfices, les mesures de liquidité des banques centrales (comme les taux d'intérêt ou les programmes d'assouplissement quantitatif) et l'analyse des sentiments dans les médias sociaux.

Pour l'analyse des médias sociaux, nous pouvons utiliser des API pour suivre les mentions et le sentiment textuel/NLP concernant des entreprises spécifiques.

Étant donné que nous réalisons un exemple représentatif, nous générerons des données synthétiques dans notre code.

Prétraitement des données

Nettoyer et normaliser les données

Il s'agit notamment de traiter les valeurs manquantes, de convertir les données dans un format cohérent et de normaliser les différentes échelles. (Les choses habituelles).

Analyse des mesures financières

Calculer les mesures financières traditionnelles telles que les ratios cours/bénéfice (P/E) et les comparer aux cours des actions au fil du temps.

Analyse des facteurs externes

Analyser les mesures de liquidité des banques centrales et le sentiment des médias sociaux sur la même période.

Analyse de corrélation

Recherchez des corrélations entre les mouvements de prix des actions et ces facteurs externes, au-delà de ce qui peut être expliqué par les mesures financières traditionnelles.

Visualisation

Tracez les données et les corrélations pour inspecter visuellement les relations.

Le code suivant est réalisé en Python :

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr

# Synthetic data
np.random.seed(86)

# Dates
dates = pd.date_range(start='2010-01-01', end='2024-1-16', freq='B')

# Synthetic stock prices (simulated w/ some noise)
stock_prices = np.random.normal(loc=100, scale=10, size=len(dates))

# Synthetic central bank liquidity measure (e.g., interest rate, QE)
liquidity_measure = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.1, size=len(dates))

# Synthetic social media sentiment (scaled from -1 to 1)
social_sentiment = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=len(dates))

# DataFrames
stock_data = pd.DataFrame({'date': dates, 'price': stock_prices})
liquidity_data = pd.DataFrame({'date': dates, 'measure': liquidity_measure})
social_media_data = pd.DataFrame({'date': dates, 'sentiment': social_sentiment})

# Correlation Analysis
correlation_stock_liquidity, _ = pearsonr(stock_prices, liquidity_measure)
correlation_stock_social, _ = pearsonr(stock_prices, social_sentiment)

# Visualization
plt.figure(figsize=(15, 5))

# Stock Prices and Liquidity Measure
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(stock_data['date'], stock_data['price'], label='Stock Price')
plt.plot(liquidity_data['date'], liquidity_data['measure'], label='Liquidity Measure')
plt.legend()
plt.title(f'Correlation (Stock & Liquidity): {correlation_stock_liquidity:.2f}')

# Stock Prices and Social Media Sentiment
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(social_media_data['sentiment'], stock_data['price'])
plt.xlabel('Social Media Sentiment')
plt.ylabel('Stock Price')
plt.title(f'Correlation (Stock & Social Media): {correlation_stock_social:.2f}')

plt.tight_layout()
plt.show()

Ce code nous permet d'obtenir les graphiques suivants, qui représentent la corrélation entre les cours des actions et la liquidité, d'une part, et les cours des actions et le sentiment des médias sociaux, d'autre part :

Il ne s'agit pas de véritables graphiques montrant les corrélations entre des variables réelles. Il s'agit simplement de données synthétiques à titre d'illustration.

Ce code est très simplifié et sert de cadre conceptuel.

En pratique, l'obtention et l'analyse de ces données nécessitent l'accès à des API financières et de médias sociaux spécifiques, ainsi qu'une analyse statistique plus approfondie pour tirer des conclusions significatives.

Les variables cachées qui influencent le prix des actions ne se limitent pas à la liquidité et au sentiment des médias sociaux.

Il est également important d'être conscient que la corrélation n'implique pas la causalité, et que les facteurs externes dans la finance peuvent être incroyablement complexes et interdépendants.

Conclusion

Les variables cachées et leur nature insaisissable remettent en question les modèles financiers traditionnels et les processus de prise de décision.

Reconnaître et comprendre ces variables permet d'avoir une vision plus complète des marchés sur lesquels vous opérez.

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Le trading de CFD implique un risque de perte significatif, il ne convient donc pas à tous les investisseurs. 74 à 89% des comptes d'investisseurs particuliers perdent de l'argent en négociant des CFD.