Explorez nos analyses institutionnelles alliant la finance personnelle canadienne (fiscalité REER/CELIAPP, amortissement hypothécaire semestriel, frais RFG des 7 banques et FNB TSX) et l'économétrie de portefeuille (Deflated Sharpe Ratio, CPCV, critère de Kelly et contrôle du drawdown).
Analyse quantitative de l'arbitrage entre le CELIAPP (40 000 $) et le REER via le Régime d'accession à la propriété (RAP bonifié à 60 000 $) : équations du Retour Net Futur (RNF), coût réel du remboursement obligatoire sur 15 ans et tables provinciales.
Analyse quantitative complète du dilemme Acheter vs Louer au Canada : modélisation de la Valeur Nette (Net Worth), décomposition des coûts irrécupérables, amortissement à capitalisation semestrielle et simulation de choc de taux (+200 points de base) au renouvellement quinquennal.
Analyse actuarielle complète de l'article 6 de la Loi sur l'intérêt (L.R.C. 1985, ch. I-15), du taux périodique équivalent, de l'assurance SCHL et de la compression d'amortissement par versements bi-hebdomadaires accélérés.
Analyse quantitative de l'érosion exponentielle des frais de gestion (RFG / MER) entre les fonds communs Série A des 7 grandes institutions canadiennes, les fonds Série F et les FNB cotés au TSX.
Un RFG de 2,05 % sur un fonds bancaire Série A ampute jusqu'à 37,4 % de votre capital final sur 25 ans. Découvrez notre Comparateur de Fonds d'Investissement Canadiens (Big Six) pour auditer vos frais Série A vs Série F et FNB en temps réel.
Depuis 1976, l'inversion de l'écart 10 ans − 2 ans a précédé chacune des six récessions américaines, avec 10 à 24 mois d'avance. Mais l'inversion record de 2022-2024 n'a été suivie d'aucune récession à ce jour. Les données officielles, épisode par épisode.
0,25 % de frais annuels contre 1,5 % : sur 30 ans, l'écart représente 57 100 € sur un capital de 247 454 €, calculé sur un investissement régulier. Ce que fait vraiment un robo-advisor, avec trois calculs réels sur les frais, l'instabilité de Markowitz et le rééquilibrage.
Le 13F publie des positions vieilles d'au moins 45 jours, jusqu'à 136 jours avant le dépôt suivant. Et la volatilité annualisée à 5 ans du S&P 500 (17 %) et du Bitcoin (51,6 %) les classerait respectivement en catégorie 4 et 6 sur l'échelle de risque PRIIPs à 7 niveaux. Ce que le reporting réglementaire révèle vraiment, et ce qu'il protège.
La clôture à 50 % de marge sur un CFD EUR/USD à 30:1 se déclenche dès un mouvement adverse de 1,67 %, arrivé 1,2 % des séances depuis 1999. Sur un CFD actions à 5:1, le seuil de 10 % est franchi bien plus souvent. Calcul de la fréquence réelle de ces clôtures forcées, instrument par instrument.
Appliqué aux vrais prix du bitcoin depuis 2017, le critère de Kelly plein aurait perdu 85,8 % en une seule journée et 99,3 % au pire moment. Nos calculs sur neuf ans de données expliquent pourquoi, et montrent ce qui résiste mieux.
Une stratégie de tendance élémentaire sur le bitcoin affiche 211 % par an dans un backtest naïf, et 41 % une fois corrigée. Nous avons isolé sur données réelles chacun des pièges qui expliquent l'écart : anticipation, frais, funding, plateforme, paramètres.
Tendance, retour à la moyenne, carry : les grandes familles de stratégies quantitatives, puis un premier backtest Python sans biais, commenté ligne à ligne.
Partir d'une hypothèse économique plutôt que des données : la méthode en 6 étapes pour concevoir des stratégies de trading qui résistent au surapprentissage.
Transactions par paramètre, longueur minimale de backtest, plateaux de robustesse : comment savoir si votre stratégie a trop de paramètres pour être crédible.
Données, coûts, validation hors échantillon, walk-forward : la méthode pas à pas pour backtester une stratégie de trading sans se mentir sur ses résultats.
Biais d'anticipation, tests multiples, ordres irréalistes, capacité : les 8 erreurs de backtesting les plus coûteuses, comment les repérer et les corriger.
Le Bitcoin a longtemps été présenté comme un actif décorrélé des marchés actions. Les données depuis 2020 racontent une histoire plus nuancée, particulièrement en période de stress. Ce que cela implique concrètement pour l'allocation d'un portefeuille.
L'ETF sectoriel promet un potentiel de gain plus élevé, mais à quel prix en termes de risque ? Comparaison avec l'ETF indiciel classique.
Entre promesses marketing et usages réels, où en est vraiment l'IA trading algorithmique aujourd'hui ? Un état des lieux sans hype des apports concrets et des limites structurelles.
Le ratio de Sortino corrige un défaut majeur du Sharpe en ne pénalisant que la volatilité négative. Comparaison, calcul et exemple chiffré.
La Value at Risk est l'un des indicateurs de risque les plus utilisés en finance. Comment la calculer, à quoi elle sert vraiment, et pourquoi elle ne dit pas tout.
Détenir vingt lignes ne suffit pas à diversifier un portefeuille si elles montent et baissent ensemble. Voici comment mesurer la vraie corrélation entre vos actifs, et pourquoi elle grimpe justement quand vous en avez le plus besoin.
Un Sharpe élevé peut cacher un drawdown catastrophique ou un pur effet du hasard des essais. Voici les angles morts du ratio le plus utilisé en finance quantitative, et comment les combler.
Comprendre l'échec des backtests, mesurer l'impact du data-snooping sur le ratio de Sharpe et appliquer le Deflated Sharpe Ratio aux modèles quantitatifs.
Le ratio Omega utilise l'intégralité de la distribution des rendements plutôt que la seule moyenne et variance. Explications, exemple chiffré et limites de cette mesure méconnue.
Nous avons testé la règle du chartiste « après 3 baisses, un rebond est probable » sur 55 ans de Nasdaq : le marché monte moins souvent, pas plus (49,4 % contre 52,2 %, p = 0,014). Comment le biais de confirmation transforme un signal inversé en conviction.
Sur 20 000 € investis 20 ans à 6 % brut, le PEA net d'impôt (18,6 % de prélèvements sociaux en 2026) ressort à 55 932 €, contre 50 282 € pour un CTO capitalisant au PFU de 31,4 %, et 49 066 € pour un CTO distribuant. Simulation chiffrée avec les taux 2026, à confirmer avec un professionnel.
Investir à l'international expose mécaniquement à des variations de change qui peuvent amplifier ou effacer la performance des actifs sous-jacents. Décryptage du risque de change portefeuille, avec exemples chiffrés.
Un modèle qui prédit parfaitement le passé et s'effondre en conditions réelles : l'overfitting est le piège numéro un du machine learning appliqué au trading. Comprendre pourquoi, et comment s'en prémunir.
Fixe, proportionnelle, basée sur la volatilité ou règle des 2 % : tour d'horizon des méthodes de position sizing hors critère de Kelly.
Pourquoi votre allocation dérive avec le temps, et comment la règle des 5/25 aide à décider quand rééquilibrer sans sur-réagir.
Tester une stratégie uniquement sur les entreprises et fonds encore actifs aujourd'hui gonfle artificiellement la performance. Voici comment détecter et corriger le biais du survivant.
La walk-forward analysis reproduit la façon dont une stratégie serait réellement ré-optimisée dans le temps. Voici comment elle fonctionne et pourquoi elle détecte mieux le surajustement qu'un simple split in-sample/out-of-sample.
Un drawdown maximum de 25 % est acceptable sur le papier. En pratique, c'est souvent là que les traders abandonnent. Voici pourquoi, et comment s'y préparer.
Le ratio de Calmar rapporte le rendement annualisé au pire drawdown observé. Une métrique brute mais parlante, avec ses forces et ses limites.
Tester 1000 variantes puis garder la meilleure garantit un beau backtest… et une déception en live. Voici comment repérer le data-snooping et s'en protéger avec le Deflated Sharpe Ratio.
Le critère de Kelly est optimal en théorie et ruineux en pratique. Voici pourquoi, et comment le fractionner pour bâtir un position sizing qui survit à l'incertitude réelle.
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