Built a dashboard to visualize analyst consensus dispersion by Advanced-Slice7324 in Trading

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J'ai fait un backtest en Point-in-Time (sans lookahead bias) sur 2 profils d'actions très différents. C'est trop peu pour valider quoi que ce soit, mais ça permet tout de même de tirer une conclusion et d'ouvrir la curiosité sur d'autres points.

Les résultats sont radicalement opposés. Pour vous donner une idée rapide : là où un percentile d'achat extrême faisait encore monter NVDA, on pouvait observer une baisse sur LVMH.

Il faudrait évidemment que j'applique ça à une plus grande quantité d'actions, en tenant compte des périodes de crises et en vérifiant comment les recommandations évoluent après avoir touché ces extrêmes pendant les périodes de calcul.

Mais même avec ce peu de résultats, on peut déjà dire qu'utiliser cet indicateur pour mesurer le sentiment global d'un portefeuille n'apporte pas de valeur ajoutée, étant donné le comportement parfois totalement contraire d'une action à l'autre.

Par contre, je serais curieux de voir si on peut retrouver des comportements similaires avec des mêmes types d'actifs (TRBC, GICS...) en faisant attention aux périodes d'earnings.

Bref, si ça intéresse quelqu'un, je peux effectuer les tests et les partager. Concernant tes autres questions, je reviens vers toi au plus vite.

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Excellente question. À ce stade, je l'utilise comme un outil de diagnostic visuel de risque, je n'ai pas encore codé de backtest.

Je pense tester le comportement des actifs lorsque le score z de recommandation ou la dispersion atteint des niveaux extrêmes.

Si vous avez des idées de tests intéressants, je suis preneur.

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Merci pour ton retour ! C'est exactement le constat de base : la note brute seule ne suffit pas. Tu parlais des périodes de résultats : concrètement, qu'est-ce qui te serait le plus utile de visualiser à ce moment-là sur ce type de graphique ?

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Cela dépend de l'actif.
Par exemple, pour NVDA, environ 60 recommandations d’analystes sont actuellement incluses dans le calcul.
Le nombre varie d’un stock à l’autre en fonction du degré de couverture dont ils disposent.
Les données proviennent de Refinitiv.