Recherche & rapports empiriques
Toutes les stratégies du scanner DataBourse s’appuient sur des méthodologies publiées et des backtests empiriques internes.
Démarche
- Sources académiques publiées — chaque stratégie référence un papier ou une école de pensée précise.
- Univers réel sans biais de survivorship — toutes les actions cotées sur les indices retenus, y compris celles qui ont fait faillite ou été délistées.
- Données factuelles uniquement — fondamentaux, prix, volumes, déclarations 13F et opérations d’initiés (Form 4 SEC).
- Pas de cherry-picking — résultats publiés sur l’ensemble des détections, pas seulement les gagnantes.
Momentum
Jegadeesh & Titman, "Returns to Buying Winners and Selling Losers", Journal of Finance (1993).
Retour à la moyenne
De Bondt & Thaler, "Does the Stock Market Overreact?", Journal of Finance (1985).
Deep Value
Graham, Security Analysis (1934) ; Fama & French, "The Cross-Section of Expected Stock Returns" (1992).
Smart Money 13F
Cohen, Polk & Silli, "Best Ideas" (2010) ; Wermers, "Mutual Fund Performance" (1999).
Achats d’initiés (Cluster Buy)
Lakonishok & Lee, "Are Insider Trades Informative?", Review of Financial Studies (2001).
Avertissement — Les performances présentées dans nos rapports empiriques sont issues de backtests historiques. Elles ne préjugent pas des performances futures. DataBourse est un service d’information qui ne constitue pas un conseil en investissement personnalisé. Investir comporte un risque de perte en capital.