Méthodologie

Calibration figée, observation en temps réel

Chaque stratégie a une date de calibration affichée en haut de sa page. Au-delà de cette date, aucun paramètre n'est modifié : tout ce qui s'y passe est observé en conditions réelles. On appelle cette zone « hors-échantillon ». C'est celle qui valide la robustesse réelle, par opposition à la période « d'entraînement » où les règles ont été ajustées.

Une stratégie qui surperforme pendant la période d'entraînement mais déçoit hors-échantillon est probablement surajustée à des données passées. C'est le risque principal des tests historiques. Les performances présentées ici juxtaposent les deux périodes, de sorte que vous puissiez juger vous-même.

Discipline SPX & Gold

SPX & Gold est la stratégie centrale du dispositif : c'est elle qui pilote l'allocation entre actions, or et obligations. Naturellement, c'est aussi celle qui a été soumise à la batterie la plus complète de garde-fous. Neuf tests statistiques indépendants y ciblent chacun une forme spécifique de surajustement. Aucun mécanisme n'est adopté tant qu'il ne les a pas tous franchis.

• Validation croisée imbriquée. Plutôt qu'évaluer la performance sur l'ensemble des données (qui ont servi à choisir les paramètres), on découpe l'historique en cinq périodes indépendantes. Pour chaque période, la stratégie est ajustée sur les quatre autres et évaluée à l'aveugle sur celle-ci. La performance retenue est la moyenne des cinq évaluations à l'aveugle, pas le meilleur ajustement.
• Évaluation conditionnelle aux régimes de crise. Une stratégie qui protège du risque doit montrer son avantage pendant les crises, pas seulement en moyenne. La performance est mesurée séparément sur cinq régimes de stress historiques (bulle dot-com 2000-2002, crise financière 2007-2009, volatilité Q4 2018, COVID Q1 2020, marché baissier 2022). Pour passer la validation, au moins quatre régimes sur cinq doivent montrer une surperformance vs un indice de référence passif.
• Coûts de transaction inclus. Toutes les performances affichées intègrent un modèle de coût de cinq points de base par aller-retour, pondéré par le taux de rotation effectif. Évite d'optimiser une stratégie qui ne tient plus en réalité une fois les frais de courtage appliqués.
• Contrôle des comparaisons multiples. Quand on teste des centaines de candidats, certains passeront les seuils statistiques par pur hasard. La procédure Romano-Wolf step-down contrôle le family-wise error rate à 5 % : la probabilité d'accepter ne serait-ce qu'un seul faux positif sur l'ensemble des théories est plafonnée à 5 %.
• Test sur multiples fenêtres hors-échantillon. La candidate doit performer sur huit fenêtres hors-échantillon glissantes non chevauchantes (2003 → aujourd'hui, décalées de dix-huit mois). Évite le piège du surajustement à une période hors-échantillon unique : si la stratégie ne tient que sur une ou deux de ces fenêtres, elle est rejetée.
• Test « leave-one-crash-out » (LOCO). Pour chaque krach historique, la stratégie est ré-entraînée en excluant ce krach spécifique des données d'entraînement, puis évaluée à l'aveugle sur la fenêtre exclue. Si la performance se maintient sur les krachs non-vus, c'est la preuve directe que la stratégie n'est pas surajustée aux cinq krachs spécifiques connus.
• Vérification sur quatre marchés étrangers. Les mêmes signaux sont appliqués à quatre indices étrangers (Royaume-Uni, Allemagne, France, Japon). Si la stratégie tient sur des marchés qu'elle n'a jamais vus pendant la calibration, c'est un signal fort que les mécanismes captent un phénomène économique général et non une particularité du S&P 500.
• Sondes anti-surapprentissage indépendantes. Plusieurs tests diagnostiques sont menés en parallèle du processus principal, par exemple en générant des candidats sans accès aux dates des crises historiques connues. Si les conclusions divergent entre les sondes et le processus principal, le mécanisme est considéré comme suspect.
• Mode aveugle vs canonique. La moitié des théories candidates sont générées sans référence à des périodes historiques nommées (mode « aveugle »), l'autre moitié en accès complet. Si les deux ensembles convergent sur des mécanismes similaires, c'est un signal fort que la stratégie capture un phénomène économique réel et non un motif ad hoc.

Discipline Actions

La stratégie Actions ne s'appuie pas sur un test historique paramétrique mais sur de l'analyse fondamentale, action par action. La rigueur passe par un périmètre étroit, une séparation stricte des étapes d'analyse, et un dispositif de remise en question continu. Voici les principaux garde-fous.

• Périmètre défini. La sélection se concentre sur les grandes capitalisations américaines (capitalisation boursière supérieure à 2 milliards de dollars). Pas de moyennes ni petites capitalisations, pas d'actions hors États-Unis, pas de marchés émergents. Ce périmètre garantit la liquidité, la transparence comptable, et un univers analysable en profondeur.
• Analyse en quatre volets séparés. Chaque action est évaluée sur quatre sujets distincts : qualité de l'entreprise, valorisation, risques et catalyseurs, conditions de falsification. Chaque évaluation est faite en autonomie des autres, pour garder un jugement non contaminé. Une étape de consolidation arbitre ensuite.
• Qualité de l'entreprise évaluée sans connaître le prix. L'étape qui juge la qualité de l'entreprise ignore explicitement le prix de l'action, la capitalisation boursière et tous les ratios marché (PE, P/FCF, EV/EBITDA). Sépare le jugement « cette entreprise est-elle bonne ? » du jugement « est-elle à un prix raisonnable ? ». Empêche un cours élevé de rationaliser une entreprise médiocre, ou un cours bas de masquer une entreprise défaillante.
• Double évaluation des actions sous pression thématique. Quand une action est exposée à une tendance défavorable (substitution technologique, disruption sectorielle), la qualité de l'entreprise est évaluée deux fois : une première fois sans connaître la pression, une seconde en la connaissant. L'écart entre les deux notes mesure la robustesse réelle de l'entreprise face à la menace, indépendamment de l'intuition narrative.
• Recommandations en triangulation. Au moment de décider d'agir, deux examens parallèles aux objectifs opposés sont produits : l'un sur les achats potentiels en ignorant les positions actuelles (évite de justifier après coup ce qu'on possède déjà), l'autre sur la revue de chaque position détenue selon des critères stricts de protection du capital. Une étape de synthèse arbitre ensuite les conflits, sans pouvoir empiéter sur le périmètre des deux examens.
• Conditions de falsification explicites. Chaque dossier liste des conditions chiffrées qui invalideraient sa thèse (exemple : « si la croissance du chiffre d'affaires tombe sous 10 % en glissement annuel »). Ces conditions sont re-testées périodiquement, de façon automatique, sur les chiffres frais. Cette discipline évite les biais de rationalisation a posteriori sur les positions détenues.
• Ré-audit conditionnel et requalification automatique. Les dossiers dont les chiffres ne collent plus avec l'analyse initiale sont systématiquement réexaminés. Un mécanisme automatique relit également les actions précédemment écartées : si des signaux positifs convergents apparaissent (reprise de la croissance, retour à la rentabilité, redressement des marges), le dossier est rouvert. Pas de favoritisme, pas d'oubli volontaire.

Discipline Bitcoin

Cette stratégie repose sur une mécanique centrale dont la qualité ne se voit qu'à l'épreuve du temps et des variantes. La discipline consiste à éprouver cette mécanique sur des fenêtres temporelles différentes, à mesurer la dégradation quand on retire un composant, et à recenser les alternatives essayées sans succès.

• Une mécanique centrée sur la notion de bandes. Le moteur de décision repose principalement sur des bandes de tendance adaptatives qui suivent le cours et déterminent les entrées et sorties. Tout le reste (filtres macro, seuils de sortie) est greffé autour de ce squelette.
• Validation walk-forward sur 11 fenêtres. La stratégie est ré-évaluée sur 11 fenêtres glissantes indépendantes (entraînement 24 mois, test 6 mois). Une modification doit améliorer le cumul ET rester stable sur au moins 55 % de ces fenêtres pour être adoptée.
• Tests d'ablation systématiques. Chaque composant macro inséré dans la stratégie a été testé en le retirant individuellement. Tous dégradent les résultats à leur retrait. Chaque composant est donc justifié par sa contribution mesurée.
• Plus de 300 variantes testées. Plus de 300 variantes ont été essayées sur les hyperparamètres, filtres, sorties, échelles temporelles et autres réglages. Aucune ne survit à la validation walk-forward stable. La paramétrisation actuelle est un optimum local solide, pas le meilleur ajustement d'une recherche exhaustive.
• Double moteur de validation. Deux implémentations indépendantes du moteur de décision tournent en parallèle. Aucune modification n'est adoptée tant que les deux moteurs ne convergent pas sur les mêmes signaux. Les divergences signalent un bug ou un artefact numérique avant qu'il ne contamine une décision.

Ce que ces stratégies ne sont PAS

• Ce n'est pas de la spéculation très court terme. Les positions tiennent typiquement plusieurs semaines à plusieurs mois.
• Pas d'effet de levier, pas de ventes à découvert, pas d'options, pas de marges. Que des achats / ventes au comptant.
• Pas de prédictions macro de court terme. Aucune position n'est prise en spéculant sur la prochaine décision de banque centrale ou sur un chiffre macroéconomique à venir.
• Pas de « recette magique » cachée. La méthode est articulée publiquement, sans révéler les paramètres exacts qui constituent l'avantage compétitif.
• Pas une garantie de performance. Ce sont des résultats historiques publiés en transparence, pas une promesse pour le futur.
• Pas de conseil personnalisé, pas d'optimisation fiscale. Ce site présente des stratégies et leurs résultats publics, pas des recommandations adaptées à votre situation.