Au grand regret des investisseurs, l’existence de modèles de valorisation parfois complexes et sophistiqués ne suffit pas à refléter la valeur réelle des actifs cotés sur les marchés financiers. Les analystes financiers ont beau ajouter un nombre croissant de paramètres à leurs modèles, rien n’y fait, les prix de marché aiment différer de leurs valeurs théoriques. Symptôme du manque d’efficience des marchés financiers, le besoin d’expliquer ces “anomalies de marché” a donné naissance à une nouvelle méthode d’analyse : l’analyse comportementale.
L’hypothèse d’efficience des marchés
En 1900, le mathématicien français Louis Bachelier publie sa thèse de doctorat et introduit pour la première fois l’hypothèse d’efficience des marchés financiers (EMH pour Efficient Market Hypothesis). Selon cette hypothèse, largement reprise par les économistes dès 1960, le prix de marché d’un instrument financier intègre et reflète l’ensemble des informations. En d’autres termes, le prix de marché correspond au juste prix de l’instrument au vu de l’information disponible. Dans un tel marché, il est impossible pour les investisseurs d’acheter des instruments sous-évalués ou de vendre des instruments surévalués. L’hypothèse d’efficience des marchés implique l’impossibilité de surperformer le marché.
En dépit de son succès en économie, de nombreuses observations passées contredisent l’EMH. Le fait que Warren Buffet superforme le marché pendant plusieurs années s’oppose par exemple à l’EMH, tout comme les mouvements baissiers brusques (-20% en un seul jour) auxquels furent exposés les prix des actions lors du krach boursier de 1987. En règle générale, moins l’information est uniformément distribuée, moins l’hypothèse d’efficience sera pertinente pour expliquer les fluctuations du marché. Fondée sur les découvertes des sciences cognitives et psychologiques, l’analyse comportementale apporte des éléments d’explication complémentaires.
Quelques exemples de biais cognitifs
Le biais de confirmation privilégie l’information favorable et sous-estime l’information défavorable. Ce biais est à l’origine d’une répartition hétérogène de l’information en fonction du point de vue des investisseurs, il renforce l’inertie des opinions communautaires.
Le biais d'auto-attribution se manifeste lorsqu’un investisseur attribue ses réussites à son expertise personnelle et qu’il attribue ses échecs à la malchance ou à des évènements fortuits. Dans des proportions importantes, de tels comportements incitent des individus ou des communautés entières à ne pas accepter les revirements de tendance en leur défaveur et à agir obstinément.
À l’instar des biais précédents, les phénomènes de groupe jouent un rôle important dans le processus de décision des investisseurs. Moins ces derniers seront informés, plus ils seront enclins à suivre les tendances populaires. Ce penchant pour le groupe est particulièrement corrélé aux moments de stress, d’anxiété et d'excitation. Il est souvent utilisé pour expliquer l’ampleur des mouvements de panique responsables des krachs boursiers modernes.
Des notions comme l’aversion au risque, l’effet de disposition ou encore le biais de familiarité contribuent, eux aussi à documenter une approche psychologique des marchés financiers et mettent à mal l’hypothèse d’efficience des marchés financiers dans laquelle aucune place n’est laissée à l'irrationalité. Les travers comportementaux utiles à l’analyse comportementale des marchés financiers se déclinent en cinq grandes catégories : biais cognitifs, biais émotionnels, automatismes, mimétismes et prophéties auto-réalisatrices.
La compréhension du cerveau et de ses mécanismes internes ne cesse de progresser et accroît notre capacité à expliquer des mouvements de marchés considérés jadis comme aléatoires ou parasites. Richard Thaler, auteur de “The Making of Behavioral Economics”, œuvre phare de la finance comportementale, démocratise cette approche psychologique. Prix Nobel d’économie en 2017, son œuvre ouvre des perspectives grandissantes à l’analyse comportementale des décisions économiques.
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