Développement de systèmes d’investissement basés sur l’analyse de la saisonnalité des titres boursiers

Brault, David (2024). Développement de systèmes d’investissement basés sur l’analyse de la saisonnalité des titres boursiers. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Ce travail explore la saisonnalité du marché boursier américain et présente le développement de systèmes d’investissement graphiques et automatisés pour tirer avantage de sa profitabilité. Dans les deux approches, les récurrences saisonnières sont détectées et évaluées selon leurs retours historiques, leurs retours actuels et leurs fiabilités en tant d’indicateurs boursiers. Une approche graphique à base de fréquences fixes est utilisée pour valider des périodes saisonnières célèbres et pour déterminer les récurrences saisonnières émergentes des 20 dernières années. On constate la perpétuité de certains, tel que l’omission du mois de septembre, mais une performance réduite pour d’autres, comme le Cycle de Hirsch. Une approche graphique de courbe de saisonnalité en termes des jours de trading de l’année est testée sur la même période. Celle-ci est aussi modulée utilisant une moyenne pondérée favorisant les années récentes, une extraction de la tendance et en la combinant avec l’indicateur technique MACD. Ensuite, utilisant un outil de détection de saisonnalité automatisé, plusieurs récurrences saisonnières performantes sont identifiées pour le SPY et une sélection de titres. Cette analyse automatisée est ensuite effectuée sur les plus de 500 titres du S&P500 pour 10 périodes d’analyse consécutives de 10, 15 et 20 années. Ces résultats sont groupés et traités pour identifier les caractéristiques communes aux périodes saisonnières les plus fiables en termes de leurs prédictions boursières. Finalement, l’utilisation d’ETF est aussi étudiée comme alternative à l’analyse exhaustive. Ceux-ci produisent des résultats favorables, particulièrement pour le secteur de la Santé.

Titre traduit

Development of trading systems based on the analysis of stock market seasonality

Résumé traduit

This thesis explores US stock market seasonality and the development of graphical and automated trading systems to leverage its profitability. In both cases, seasonal patterns are detected and examined in terms of their historical returns, current returns, and their reliability as stock market indicators. A fixed frequency graphical tool is used to evaluate certain wellknown seasonal periods and to identify emerging seasonal patterns over the last 20 years. Certain of these patterns are found to still provide consistent results, such as exiting the market in the month of September, whereas others are no longer as reliable, such as the Hirsch Cycle. A graphical approach using seasonality curves based on trading days of the year is also tested over the same period. This method is then modulated using a weighted average favouring recent years, by detrending the seasonality curve, and by combining it with the MACD technical indicator. Next, using an automated seasonality detection tool, several high-performance seasonal patterns are identified for the SPY and a selection of stocks. This same automated seasonal analysis is then applied to the over 500 stocks making up the S&P500 for 10 consecutive analysis periods of 10, 15 and 20 years. These results are then grouped and processed in order to identify the characteristics that are shared by the most reliable seasonal patterns in terms of their stock market forecasting. Finally, the use of ETFs is also studied as an alternative the previous exhaustive analysis. These produced favourable results, notably for the Health sector.

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 avec concentration personnalisée en génie financier". Comprend des références bibliographiques (pages 153-155).
Mots-clés libres:	saisonnalité boursière, périodes saisonnières, récurrences saisonnières, prédictions saisonnières, analyse de récurrences temporelles, cycles boursiers, prédictions boursières
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Miresco, Edmond T.
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	23 avr. 2024 18:28
Dernière modification:	23 avr. 2024 18:28
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3443

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