Acheter une action au plus haut est-ce vraiment une mauvaise idée ?
▲ 24 r/francetrading+1 crossposts

Acheter une action au plus haut est-ce vraiment une mauvaise idée ?

« Elle est à son plus haut, j'attends qu'elle redescende. » On le lit dans à peu près chaque fil sur une action qui a monté. Je voulais savoir si ça tenait face aux chiffres, donc j'ai mesuré.

La méthode, en bref

  • 2 114 actions ordinaires cotées à Paris, Francfort, Amsterdam, Bruxelles, Madrid, Lisbonne, Vienne et Helsinki, dont 626 radiées depuis (sinon on n'étudie que les survivants).
  • Janvier 2000 → mai 2026 : bulle internet, 2008, crise de l'euro, Covid, 2022.
  • Seulement des titres liquides (cours ≥ 1 €, ≥ 100 k€ échangés par jour, ≥ 1 an d'historique).
  • « Plus haut » = clôture au-dessus de toutes celles des 12 derniers mois. Achat à la clôture du lendemain, dividendes réinvestis.
  • Chaque cas est comparé au marché du même jour (moyenne de toutes les actions éligibles sur la même période).

Un an après l'achat, en moyenne

Achat… Perf à 1 an Écart vs marché A battu le marché
un jour quelconque +9,6 % — 45,6 %
après un plus haut 52 sem. +13,5 % +4,3 pts 50,8 %
après un plus haut historique +15,2 % +5,7 pts 53,0 %
après un plus bas 52 sem. +5,3 % −4,5 pts 41,0 %

https://preview.redd.it/2eet37iihmuh1.png?width=2400&format=png&auto=webp&s=22cd64b7bc570622900e9ab12ee3607542bf6555

L'écart après un plus haut est positif 25 années sur 26 (mais 2003 et 2005 sont à peine au-dessus de zéro ; seule 2020 est négative, à −0,3 pt). Après un plus bas, il est négatif 23 années sur 26.

Le plus surprenant : le risque

La vraie peur, c'est d'acheter juste avant la chute. J'ai donc regardé la pire baisse subie depuis le prix d'achat dans l'année qui suit :

Achat… Perdre ≥ 20 % dans l'année Perdre ≥ 50 % dans l'année
un jour quelconque 40 % 10 %
après un plus haut 52 sem. 31 % 4 %
après un plus bas 52 sem. 54 % 17 %

https://preview.redd.it/2johdx2mhmuh1.png?width=2400&format=png&auto=webp&s=a40fded330f975a7e59ca41f3032f06be4db7e18

Une action achetée à son plus bas a été divisée par deux plus de 4 fois plus souvent qu'une action achetée à son plus haut.

Et ce n'est pas tout ou rien : plus le cours est proche de son plus haut annuel, meilleure a été la suite, de façon presque parfaitement ordonnée.

https://preview.redd.it/u27qxwgshmuh1.png?width=2400&format=png&auto=webp&s=232d1a5be47287d814b8a0f4704370ee73dd5d69

Deux précisions

  • L'effet est plus fort sur les petites valeurs (+5,3 pts) que sur les grandes (+1,2 pt).
  • Rien à court terme : à 1 semaine ou 1 mois, l'écart est quasi nul. Ce n'est pas un signal pour trader.

Ce n'est pas nouveau, et c'est ce qui me rassure : George et Hwang (Journal of Finance, 2004) l'ont montré sur les actions US. L'explication la plus citée est l'ancrage (Tversky et Kahneman) : le plus haut annuel sert de repère, les gens trouvent « déjà cher » et vendent trop tôt, et le cours rattrape son retard dans les mois qui suivent.

Les limites, honnêtement

  • L'avantage typique est faible : l'action médiane ne bat le marché que d'un demi-point après un plus haut. La moyenne vient surtout de moins de catastrophes et de quelques très fortes hausses.
  • Même après un plus haut, près d'une action sur trois a perdu 20 % dans l'année.
  • Environ un quart des radiées n'ont pas pu être identifiées, et pour les autres je garde le dernier cours connu. Comme les faillites sont plutôt du côté des plus bas, ça les avantage : le vrai écart est probablement un peu plus large.
  • Pas de Milan (absent de mes données), pas de nordiques (devises).
  • Frais et fiscalité ignorés. Le passé ne dit pas l'avenir, et ce n'est un conseil ni sur une action ni sur une méthode.

Ce que j'en retiens : le réflexe qui a coûté cher sur 26 ans, ce n'est pas d'acheter ce qui monte, c'est d'acheter ce qui baisse parce que ça « paraît moins cher ».

Curieux de vos retours, notamment si vous voyez un biais que j'ai raté.

EDIT : Un mot de contexte : je développe une appli. Pour la construire, je paie un accès aux cours quotidiens de toutes les actions. C’est ce qui m’a permis de faire cette étude, et je peux en faire d’autres de la même façon. Donc est ce qu'il y a d'autres études qui vous intéresserait ? Vous pouvez l'écrire en commentaire

reddit.com
u/Chinoky777 — 5 days ago

Un outil pour suivre et conseiller des investissements. Intéressant ou non ?

J'ai passé quelques mois à coder un outil d'investissement PEA où il est impossible de mentir sur ses performances. Je viens chercher vos avis — surtout les critiques.

Deux idées derrière :

1) Des performances qu'on ne peut pas maquiller.
Quand tu ajoutes une position, le serveur fige ton prix d'entrée au cours de clôture officiel du jour — impossible de prétendre après coup que tu es rentré au plus bas. Les ventes sont enregistrées définitivement. But : un classement de portefeuilles où le track record veut vraiment dire quelque chose.

  1. Tu peux recommander une action en expliquant pourquoi ET expliquer les règles de sorties. Entrer sur de bonnes actions au bon moment, c'est bien mais savoir sortir au bon moment, c'est mieux.

3) Une aide à la décision par Machine Learning.
3 modèles (défensif/dividende, qualité/cash-flow, momentum) passent au crible ~1 300 actions éligibles PEA et sortent, chaque mois, quoi renforcer selon ton budget et ce que tu détiens déjà (avec des plafonds de concentration). Pensé pour du DCA, pas du trading.

Transparence : projet solo, pas encore ouvert au public (l'abo aux données boursières coûte cher, donc j'attends d'avoir assez de gens intéressés avant d'ouvrir). Je ne vends rien ici, je cherche des retours de gens qui connaissent le sujet. Je détaille la métho en commentaire si besoin.

Merci d'avance — même si c'est pour me dire que c'est une mauvaise idée.

u/Chinoky777 — 3 months ago

Stock-picking PEA via 3 modèles ML calibrés walk-forward — retour méthodo et demande de feedback

Voici les actions recommandées :

https://preview.redd.it/d5nobeugom9h1.png?width=1249&format=png&auto=webp&s=975b9f8f422274a58a602ba8b702a1aa46f88d6f

Salut à tous,

Je suis data Analyst/scientist et investisseur PEA depuis quelques années. Je ne trouvais pas évident de lire tous les chiffres d'une entreprise et de vraiment comprendre quelles chiffres (ou ensemble de chiffres) qui faisaient qu'une action avait plus de chance de réussir qu'une autre. On peut se rendre compte qu'une action a du potentiel mais peut-être que tout le marché l'a déjà vu avant. J'ai fini par coder mon propre outil de sélection quantitative pour l'univers PEA. Ça tourne depuis quelques mois en bêta avec des amis, et avant d'envisager d'ouvrir plus largement, j'aimerais des retours critiques — c'est probablement ici que je trouverai les avis les plus utiles.

L'outil fonctionne en DCA mensuel et combine 3 modèles complémentaires sur l'univers PEA européen :

  • Fortress (qualité/FCF) : génération de cash, ROIC élevé, bilan sain. Domine historiquement les régimes calmes.
  • Anchor (défensif/dividende) : aristocrates du dividende, faible volatilité, couverture des intérêts solide. Le socle qui tient en marché tendu.
  • Odyssey (momentum sectoriel) : capte les marges et la croissance qui accélèrent vs secteur.

Ensuite, chaque "régime" à un DCA différent

https://preview.redd.it/6xd4d53umm9h1.png?width=882&format=png&auto=webp&s=2f66dec0783186c24d586339f112afbc92bb9592

Chaque modèle combine règles empiriques + ML (proba de surperformance) calibrés walk-forward sur 2007-2023 (données EODHD).

Trouvez vous les actions intéressantes ? Avez vous des remarques sur la méthodologie ?

reddit.com
u/Chinoky777 — 4 months ago

Stock-picking PEA via 3 modèles ML calibrés walk-forward — retour méthodo et demande de feedback

Salut à tous,

Je suis data Analyst/scientist et investisseur PEA depuis quelques années. Je ne trouvais pas évident de lire tous les chiffres d'une entreprise et de vraiment comprendre quelles chiffres (ou ensemble de chiffres) qui faisaient qu'une action avait plus de chance de réussir qu'une autre. On peut se rendre compte qu'une action a du potentiel mais peut-être que tout le marché l'a déjà vu avant. J'ai fini par coder mon propre outil de sélection quantitative pour l'univers PEA. Ça tourne depuis quelques mois en bêta avec des amis, et avant d'envisager d'ouvrir plus largement, j'aimerais des retours critiques — c'est probablement ici que je trouverai les avis les plus utiles.

L'outil fonctionne en DCA mensuel et combine 3 modèles complémentaires sur l'univers PEA européen :

  • Fortress (qualité/FCF) : génération de cash, ROIC élevé, bilan sain. Domine historiquement les régimes calmes.
  • Anchor (défensif/dividende) : aristocrates du dividende, faible volatilité, couverture des intérêts solide. Le socle qui tient en marché tendu.
  • Odyssey (momentum sectoriel) : capte les marges et la croissance qui accélèrent vs secteur.

Voici les actions recommandées :

https://preview.redd.it/v80wnarymm9h1.png?width=1249&format=png&auto=webp&s=e0b14e89df18a3483b213b84c252dda0ceb670ee

Vous semblent elles pertinentes ?

Ensuite, chaque "régime" à un DCA différent

https://preview.redd.it/6xd4d53umm9h1.png?width=882&format=png&auto=webp&s=2f66dec0783186c24d586339f112afbc92bb9592

Chaque modèle combine règles empiriques + ML (proba de surperformance) calibrés walk-forward sur 2007-2023 (données EODHD).

Trouvez vous les actions intéressantes ? Avez vous des remarques sur la méthodologie ?

reddit.com
u/Chinoky777 — 4 months ago