11. Contributions de lecteurs
Merci d'envoyer vos propres propositions

1a. Catégories et profils d'investisseur

Merci à Jan, Nemo et Seervas pour leur contribution à cette piste de recherche qui
paraît prometteuse. Etudier, par exemple :

pour un investisseur donné, ses traits de personnalité par rapport à l'argent,

pour chaque segment d'opérateurs, sa composition (types d'institutions, de
   particuliers...), sa motivation (prudent, joueur...), et sa puissance financière
   relative

comment ces groupes d'opérateurs peuvent être plus ou moins reliés aux
   différentes catégories d'images

la succession dans le temps des interventions de chacun, et leur interaction

peuvent éclairer les origines des images, leur "cycle de vie&", et aussi les phases de
"distribution"et d'"accumulation" affectant le marché.

Cela peut aussi aider à construire des modèles de simulation basés sur les "agents"
(acteurs de la bourse) et, last but not least, aider chaque investisseur à savoir ce qui
le motive.

1b. Image et manipulation

Sans voir des complots à chaque coin de rue, nous ne vivons pas dans un monde idéal.

La tentation de manipuler la bourse est forte. Elle peut déformer les cours, en jouant
sur à la fois la VEE et l'image, à petite ou grande échelle.

Voir la contribution de  jdddescript', et mon commentaire.

1c. Image et sélection d'actions

Jan (Leif Ericssen) nous dit comment son Modèle Proto-momentum sélectionne
les actions par les filtres successifs des fondamentaux, de l'analyse technique et
du potentiel d'image.

1c2. Degré d'efficience des marchés

Leif Ericssen montre encore son talent en initiant une étude (les deux premiers
chapitres sont déjà en ligne dans ce site) sur la théorie de l'Efficience des marchés,
opposée à la Finance Comportementale.

 

1c3. Durable ou simple mode, la finance comportementale ?

Martin Sewell nous montre que la finance comportementale n'est pas si nouvelle,
situant sa naissance avec le papier de De Bondt & Thaler publié en 1985.

Il pense qu'elle est là pour durer, utilisant des comparaisons avec l'AT et l'HEM
(là avec une très pittoresque projection dans le temps). D'un autre côté, il explique
brillamment comment l'attraction est qu'elle reste la seule solution stochastique
"stable".

1c4. Les biais comportementaux des investisseurs se compensent-ils ?

Certains disent que même si les investisseurs ont des biais psychologiques, le marché
reste efficient, car leurs actions tendent à se compenser.

Peter Greenfinch essaye de montrer que les biais collectifs apportent des anomalies
de prix qui sont durables, et font même dévier les cours de plus en plus loin du "juste
prix".

1d. Anticipations miméto-rationnelles

Les marchés (phénomène de réflexivité) s'inspirent souvent de leur propre
comportement plutôt que des réalités (fondamentaux).

Ce comportement d'imitation a un côté rationnel et peut permettre de gagner.
Sauf bien sûr si par usure ou suite à un événement brutal, il finit par être remis en
cause.
Alexandre Delaigue a pris sur le vif un exemple de ces anticipations miméto
rationnelles en observant un jeu télévisé.

1e. Finance et systèmes de pensée

Nous voici sans doute dans le thème le plus iconoclaste. Je pourrais sous-titrer
"utilité et nuisance des maths et de la philo, dans la finance, les sciences, et la vie".
Otium nous livre à ce sujet ses convictions sur le rôle des mathématiques et des
systèmes de pensée dans la finance

2a. Prix de marché et attentes floues

Dans le monde réel, les choses sont rarement vraies ou fausses à 0 ou 100 %,
tout étant question de degré. Les mathématiques du blanc ou noir / vrai ou faux, et
même les "lois" de probabilité (telle que la distribution "normale") n'en donnent
qu'une approximative représentation.

Pour déterminer le prix "normal" d'un actif, un modèle linéaire, probabiliste,
monovalent donne le plus souvent un résultat (un peu, ou très largement) différent
du prix de marché. Le vrai prix est l'un d'une fourchette de nombreux prix possibles
(multivalence).

Paul Victor Birke nous montre l'intérêt des évaluations à résultats multiples
et des attentes "floues "de marché.

C'est le domaine de la Finance Floue (multivalente). Elle se base sur la logique
des ensembles flous (FL / fuzzy logic / logique floue), une mathématique de pointe
utilisée aussi dans la régulation, les réseaux neuronaux, l'intelligence artificielle...

2b. Calcul Souple dans l'analyse fondamentale et technique

Doug Elias élargit le concept de flou en finance par l'approche dite su calcul
souple , basée sur l'utilisation sélective de divers outils "souples"

tirés de la logique floue et des réseaux neuronaux, probabilités imprécises,
algorithmes génétiques, théories de l'apprentissage et des croyances, et autres.

Les signaux faibles sont des évènements petits, souterrains, non repérés, négligés,
pouvant annoncer de grosses évolutions économiques et financières.

Le premier, à partir d'une contribution de Helge Loekke, concerne la

3a. Chaîne de valeur Internet

. Nouveaux actifs financiers (et leurs contrats dérivés),

. Produits composites actifs + dettes (sortes de "futures" synthétiques)

. Etc.

Premier exemple :

4a. Obligations indexées sur le PIB

Un outil d'investissement qui serait à mi chemin des actions et des obligations.

5a. La valeur imaginaire (humour)

Où Winnie - Le Spéculateur Cuisinier saute de l'image à la "valeur imaginaire"

 6 Contribution sur la gestion de portefeuille
        (Osez être ennuyeux, par Allan Roth)

Allan Roth nous expose un aspect de la psychologie appliquée qui fait
ressortir le danger pour les investisseurs de trop s'exciter, et de multiplier
les achats et ventes, quand ils gèrent leur argent durement gagné.

Autrement dit, la leçon de bon sens de Allan est que si vous vous amusez
trop et cherchez trop les émotions il y a de fortes chances que vous preniez
les mauvaises décisions.

Une contribution importante sur les sujets  de la gestion de portefeuille
et des profils d'investisseurs.

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