Analyse et développement d'un outil statistique pour entrer dans un marché boursier survendu

Picard, François (2017). Analyse et développement d'un outil statistique pour entrer dans un marché boursier survendu. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Dans ce travail, nous proposons une manière innovante d’utiliser les outils du génie industriel, soit la méthodologie Six-Sigma, afin de prédire les mouvements boursiers. L’objectif de ce mémoire est donc de valider la pertinence de cette méthodologie afin de maximiser les rendements à court terme, c.-à-d. sur une semaine, deux semaines et un mois. Les différents signaux Six-Sigma ont été appliqué sur plusieurs titres, mais principalement sur le fond négocié en bourse SPY qui suit l’indice S&P500. Après une analyse rigoureuse, en utilisant les tests Z et de Student, nous avons conclu que sur la multitude de signaux Six-Sigma, il y en a deux qui, lorsqu’appliqués, offrent un rendement statistiquement supérieur (intervalle de confiance à 97.5%) au rendement témoin attendu général sur une période d’un mois seulement. Il serait judicieux pour un investisseur d’acheter le SPY lorsque : Premier signal, neuf valeurs de fermetures consécutives sont sous la moyenne mobile simple de 20 jours et/ou, deuxième signal, lorsque six valeurs de fermetures consécutives sont décroissantes. Les deux memes signaux ont été utilisés sur 9 autres classes d’actifs. Pour les neuf valeurs sous la moyenne mobile, le rendement attendu du signal est supérieur au rendement attendu témoin pour GLD, XLE et EEM pour un intervalle de confiance à 75%, XIU et TLT pour 90% et finalement, QQQ et DIA à 97.5%. De la même manière, pour le signal des 6 valeurs décroissantes, le rendement attendu est supérieur au témoin pour IWM, FXE et XLE à 75%, TLT à 90% et DIA à 95%. L’utilisation des deux signaux Six-Sigma utilisés représentent donc un excellent outil de prises de décisions à court terme pour l’investisseur. Il est important pour celui-ci de se rappeler que les indicateurs techniques, et par le fait même leurs résultats, découlent de la probabilité et des statistiques. La possibilité de gain n’est donc jamais assurée et l’investisseur doit en être conscient.

Titre traduit

Identification of entry points in the stock market using the six-sigma methodology

Résumé traduit

In this thesis, we proposed an innovative avenue based on industrial engineering tools, in order to predict the stock market movement: The Six-Sigma methodology. The objective of this thesis will be to verify its validity in order to maximise short term yields (1 week, 2 weeks and 1 month). Variation patterns of this methodology have been tested on various Exchange-Traded funds, but more specifically on SPY, which is correlated with the S&P500 index. After rigorous analysis and with the use of Z and Student tests, we concluded that two patterns offer a yield that is statistically more significant than the 1 month expected average yield (with a confidence intervalle of 97,5%). It would be beneficial for an investor to buy SPY when one of the two following patterns occur, pattern 1: Nine consecutive closing prices are below the 20-day simple moving average and/or, pattern 2, when six consecutive closing prices are in a downward trend. Both variation patterns were then used on 9 other asset classes. For the nine values below the moving average, the yield was significantly higher than the control yield for GLD, XLE and EEM for a confidence intervalle of 75%, XIU and TLT with 90% and finally, QQQ and DIA with 97,5%. As for the six values in the downward trend, yield was significantly above the control for IWM, FXE and XLE with a confidence intervalle of 75%, TLT for 90% and DIA for 95%. On of the most important highlights on technical analysis is that results are based on probabilities. Using those two Six-Sigma patterns would represent an asset of great value for the investor as a decision-making tool. Nevertheless, the investor will understand that the technical analysis methodology and by respect, its results are subject to probability and statistics and that potential gains are not a guaranteed result.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise avec mémoire en génie concentration personnalisée". Bibliographie : pages 91-93.
Mots-clés libres:	Analyse financière Méthodes statistiques. Bourse. Six Sigma. Analyse technique (Analyse financière) Actions (Titres de société) Cours. marché, survendu, ingénierie financière
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Miresco, Edmond T.
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	02 mars 2018 21:44
Dernière modification:	26 juin 2018 15:56
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2013

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