Prévoir les cours de bourse avec ARCH

Auteur : HL

Prévoir les cours de bourse avec ARCH doit vous permettre de suivre les cours des actions, des trackers, du taux de change des devises sur le Forex, du bitcoin, des indices boursiers comme le CAC 40 ou le Nasdaq, etc. Cette technique complète l’analyse graphique dite analyse technique ou analyse chartiste avec les bandes de Bollinger, les lignes de tendances, les bougies japonaises et les tendances haussières et baissières, une figure de retournement, etc. Elle complète aussi vos indicateurs techniques habituels tels que le MACD, le RSI, les moyennes mobiles, etc. C’est utile à chaque trader.

Cet outil va vous permettre de prévoir les fluctuations, d’anticiper le rebond d’une valeur ou d’un sous-jacent. attention ce n’est pas fiable à 100 %, c’est utilisé pour une analyse boursière complémentaire.

ARCH-GARCH c’est quoi ?

On connaît le modèle ARIMA pour prévoir les ventes par exemple, mais pour autant ils ne sont pas toujours satisfaisants pour prévoir les cours de bourse. En effet ils sont basés sur les moyennes. Or la bourse subit des chocs réguliers Il est préférable, dans ces cas-là, d’utiliser des modèles basés sur les variances et qui sachent gérer les chocs extérieurs. Ces modèles sont particulièrement utiles pour la gestion des actifs de son patrimoine ou pour un chef d’entreprise souhaitant suivre l’évolution du cours de bourse de son entreprise et maîtriser ces outils financiers. 

Cet outil ne va pas vous donner de signal d’achat ou de signal de vente sur les marchés boursiers mais va prolonger la courbe pour vous montrer un marché baissier ou haussier. Ainsi, il peut montrer une cassure dans la tendance du dollar par exemple, un retournement de tendance. Bien entendu, plus la prévision est lointaine, moins elle est précise. Le modèle ne fonctionne pas bien à moyen terme mais plutôt sur les très court terme, quelques jours. Tout dépend de l’unité de temps que l’on utilise mais on peut se baser dur les cours de clôture de séance et faire une projection sur quelques jours.

Le fonctionnement technique du modèle ARCH-GARCH

Le modèle ARCH-GARCH est un modèle économétrique utilisé pour analyser les séries chronologiques financières et pour estimer la volatilité des rendements financiers. 

Il est composé de deux parties principales : le modèle ARCH (AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity) et le modèle GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity).

Le modèle ARCH a été développé pour capturer l’hétéroscédasticité conditionnelle, c’est-à-dire la variation de la volatilité des rendements financiers au fil du temps. Il suppose que la variance des résidus d’une série chronologique est fonction de la variance des résidus précédents. Ainsi, le modèle ARCH utilise une régression autorégressive pour modéliser la variance conditionnelle.

Le modèle GARCH est une extension du modèle ARCH qui prend en compte la possibilité que les chocs de volatilité soient persistants dans le temps. Il est basé sur une combinaison linéaire de la variance ARCH et de la variance GARCH. La variance GARCH modélise l’impact des chocs de volatilité passés sur la variance actuelle.

En utilisant le modèle ARCH-GARCH, les analystes financiers peuvent estimer la volatilité future des rendements financiers, ce qui peut être utile pour la gestion des risques et la prise de décisions d’investissement. La volatilité c’est l’amplitude, le force du mouvement boursier des cours, à la hausse et à la baisse.

Prévoir les cours de bourse

Prévoir les cours de bourse est une tâche difficile qui implique de nombreux facteurs, tels que les fondamentaux de l’entreprise, l’environnement économique et politique, les tendances du marché et les comportements des investisseurs. Cependant, il existe plusieurs méthodes et outils qui peuvent être utilisés pour tenter de prédire les mouvements futurs des cours de bourse.

Voici quelques-unes des méthodes les plus couramment utilisées pour prévoir les cours de bourse.

Analyse fondamentale

Cette méthode implique l’analyse des données financières d’une entreprise pour évaluer sa valeur intrinsèque et déterminer si elle est surévaluée ou sous-évaluée par rapport à son prix actuel.

Analyse technique

Cette méthode utilise des graphiques et des indicateurs techniques pour identifier les tendances du marché et les niveaux de support et de résistance, afin de déterminer les points d’entrée et de sortie pour les transactions.

Modèles économétriques

Les modèles économétriques utilisent des données historiques pour établir des relations entre les facteurs économiques et les cours de bourse, afin de prédire les futurs mouvements des cours.

Réseaux de neurones artificiels

Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles d’apprentissage automatique qui peuvent être entraînés sur des données historiques pour apprendre des motifs complexes et prédire les futurs mouvements des cours de bourse.

Il est important de noter que la prévision des cours de bourse comporte un certain degré d’incertitude et qu’aucune méthode ne peut garantir des résultats précis à 100 %. Par conséquent, il est essentiel de diversifier les investissements et de limiter les risques pour les investisseurs.

Prévoir la bourse avec ARCH

Le modèle ARCH (AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity) peut être utilisé pour modéliser la volatilité des cours de bourse et pour prédire les mouvements futurs des prix. En utilisant un modèle ARCH, il est possible de capturer les variations de la volatilité des cours de bourse et d’estimer les risques associés à une transaction.

Voici les étapes générales pour modéliser les cours de bourse à l’aide d’un modèle ARCH.

Collecter les données de prix historiques

La première étape consiste à collecter les données de prix historiques pour la période souhaitée. Les données peuvent être quotidiennes, hebdomadaires ou mensuelles, selon la fréquence de négociation des actifs.

Estimer le modèle ARCH

Ensuite, le modèle ARCH est estimé en utilisant les données de prix historiques. Le modèle ARCH est un modèle autorégressif qui modélise la volatilité des cours de bourse en utilisant les résidus des observations précédentes. L’estimation du modèle nécessite de déterminer le nombre de termes autorégressifs (p) et le nombre de termes de variance ARCH (q) pour capturer les modèles de volatilité dans les données.

Évaluer la qualité de l’ajustement

Une fois le modèle ARCH estimé, il est important d’évaluer la qualité de l’ajustement en utilisant des critères tels que le coefficient de détermination (R²), l’erreur moyenne absolue (MAE) ou l’erreur quadratique moyenne (RMSE).

Prédire les mouvements futurs des prix

Une fois le modèle ARCH estimé et évalué, il peut être utilisé pour prédire les mouvements futurs des prix. Les prévisions peuvent être effectuées en utilisant les valeurs passées de l’observation et en utilisant les termes autorégressifs et de variance ARCH pour prédire la volatilité future des cours de bourse.

Il est important de noter que l’utilisation d’un modèle ARCH pour prévoir les cours de bourse comporte un certain degré d’incertitude et qu’il ne peut garantir des résultats précis à 100%. Cependant, l’utilisation d’un modèle ARCH peut aider à évaluer les risques associés à une transaction et à prendre des décisions d’investissement plus éclairées.

Prévoir la bourse avec les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones artificiels (RNA) peuvent également être utilisés pour prévoir les cours de bourse. Les RNA sont des modèles d’apprentissage automatique qui peuvent apprendre des motifs complexes à partir de données historiques et les utiliser pour prédire les mouvements futurs des prix.

Voici les étapes générales pour prévoir les cours de bourse à l’aide des réseaux de neurones.

Collecter les données de prix historiques

La première étape consiste à collecter les données de prix historiques pour la période souhaitée. Les données peuvent être quotidiennes, hebdomadaires ou mensuelles, selon la fréquence de négociation des actifs.

Préparer les données pour l’entraînement

Ensuite, les données doivent être préparées pour l’entraînement du modèle. Cela peut impliquer de normaliser les données, de diviser les données en ensembles d’entraînement et de validation, et de préparer les données pour l’entrée dans le modèle de réseau de neurones.

Concevoir le modèle de réseau de neurones

La conception du modèle de réseau de neurones implique de déterminer le nombre de couches, de neurones et de fonctions d’activation à utiliser dans le modèle. Il est important de concevoir un modèle qui peut capturer les modèles de données importants tout en évitant le surapprentissage.

Entraîner le modèle

Une fois que le modèle est conçu, il est entraîné à l’aide des données préparées. Pendant l’entraînement, le modèle ajuste les poids des neurones en fonction des données d’entrée pour minimiser l’erreur de prédiction.

Évaluer la qualité de l’ajustement

Une fois que le modèle est entraîné, il est important d’évaluer la qualité de l’ajustement en utilisant des critères tels que le coefficient de détermination (R²), l’erreur moyenne absolue (MAE) ou l’erreur quadratique moyenne (RMSE).

Prédire les mouvements futurs des prix

Une fois que le modèle est entraîné et évalué, il peut être utilisé pour prédire les mouvements futurs des prix. Les prévisions peuvent être effectuées en utilisant les valeurs passées de l’observation et en utilisant les poids des neurones pour prédire les futurs mouvements des prix.

L’utilisation des réseaux de neurones pour prévoir les cours de bourse comporte un certain degré d’incertitude et qu’elle ne peut garantir des résultats précis à 100 %. Cependant, l’utilisation de réseaux de neurones peut aider à évaluer les risques associés à une transaction et à prendre des décisions d’investissement plus éclairées.

Prévoir la bourse : la précision des modèles

La précision des modèles pour les cours de bourse dépend de nombreux facteurs, notamment de la qualité des données, de la qualité de la conception du modèle et de la pertinence des variables utilisées pour prédire les mouvements futurs des prix.

Les modèles de prévision des cours de bourse peuvent utiliser différentes approches et techniques telles que les modèles statistiques, les modèles basés sur l’apprentissage automatique, les réseaux de neurones, etc. Chacune de ces approches a ses avantages et ses limites en termes de précision.

Les modèles statistiques comme ARCH/GARCH sont bien adaptés pour modéliser les données de série temporelle et sont relativement simples à interpréter. Cependant, ils peuvent avoir du mal à capturer les modèles complexes et non linéaires présents dans les données de cours de bourse.

Les modèles basés sur l’apprentissage automatique et les réseaux de neurones peuvent mieux capturer les modèles non linéaires et complexes des données de cours de bourse. Cependant, ils peuvent nécessiter des quantités de données plus importantes et des compétences techniques plus avancées pour leur mise en œuvre et leur interprétation.

En général, la précision des modèles pour les cours de bourse peut être améliorée.

 Utilisation de données de haute qualité

Les modèles basés sur les données nécessitent des données de haute qualité pour fournir des résultats précis. Les données de cours de bourse doivent être propres, précises et fiables.

Utilisation de plusieurs modèles

Utiliser plusieurs modèles de prévision différents et combiner leurs résultats peut améliorer la précision globale des prévisions.

Réévaluation régulière des modèles

Les modèles doivent être constamment réévalués et ajustés pour garantir leur pertinence et leur précision. Les variables utilisées pour la prévision doivent être mises à jour régulièrement en fonction des tendances du marché.

Évaluation de la précision des prévisions

Il est important de mesurer la précision des prévisions pour évaluer l’efficacité des modèles. Les mesures de précision telles que l’erreur moyenne absolue (MAE), l’erreur quadratique moyenne (RMSE) et le coefficient de détermination (R²) sont couramment utilisées pour évaluer la précision des modèles de prévision des cours de bourse.

Les autres méthodes de prévision boursière

Il existe plusieurs autres méthodes de prévision boursière, en plus des modèles statistiques et des modèles basés sur l’apprentissage automatique ou les réseaux de neurones. En voici quelques-unes.

Analyse technique

L’analyse technique est une méthode de prévision boursière qui se concentre sur l’étude des graphiques de cours de bourse pour identifier les tendances et les modèles de mouvement de prix. Cette méthode est souvent utilisée pour prédire les mouvements de prix à court terme.

Analyse fondamentale

L’analyse fondamentale est une méthode de prévision boursière qui se concentre sur l’examen des données financières des entreprises pour évaluer leur valeur fondamentale. Cette méthode est souvent utilisée pour prédire les mouvements de prix à long terme.

Sentiment du marché

La méthode du sentiment du marché utilise des données provenant de sources telles que les réseaux sociaux et les forums pour analyser les opinions et les attitudes des investisseurs envers les titres et les marchés financiers. Cette méthode peut être utilisée pour prédire les mouvements de prix à court terme.

Modèles économétriques

Les modèles économétriques utilisent des données économiques telles que le taux d’inflation, le taux de chômage, les taux d’intérêt et les indicateurs économiques pour prévoir les mouvements futurs des prix.

Analyse de la concurrence

L’analyse de la concurrence consiste à examiner les entreprises concurrentes dans le même secteur pour prédire les mouvements futurs des prix. Cette méthode est souvent utilisée pour prédire les mouvements de prix à long terme.

Chaque méthode de prévision boursière a ses avantages et ses limites, et aucune méthode n’est infaillible. Les investisseurs et les traders doivent utiliser une combinaison de méthodes pour obtenir des prévisions plus précises et fiables des mouvements futurs des prix.

méthode de prévision boursière a ses avantages et ses limites, et aucune méthode n’est infaillible. Les investisseurs et les traders doivent utiliser une combinaison de méthodes pour obtenir des prévisions plus précises et fiables des mouvements futurs des prix.

Références

https://www.economie.gouv.fr/facileco/determinants-des-cours-bourse

https://www.boursorama.com/bourse/

https://hal.science/cel-01770037/document