Efficience des marchés et Méthodes de Monte Carlo : Peut-on réaliser des profits anormaux au moyen de l'Analyse Technique ?

ANNEXES

Calculs réalisés à l'aide du logiel R http://www.u707.jussieu.fr/biostatgv/tests.ph

p(1) p(2)

Résultats Résultats

Student, t : 0.01 83 Student, t : 0.0715

Degre de liberte : 4779.996 Degre de liberte : 4777.99

P value = 0.9854 P value = 0.943

Intervalle de confiance à 95% : Intervalle de confiance à 95% :

-0.0008935384 0.0009103957 -0.0008687800 0.0009345941

Statistique de la variable 1 : Statistique de la variable 1 :

Minimum	1er quartile		Médiane		Moyenne		3ème quartile
-7.73E-03	9.50E-05		-2.30E-04		7.63E-03		1.06E-01
Minimum		1er quartile		Médiane		Moyenne		3ème quartile
-0.007709		0.000108		-0.000216		0.00763		0.1059

n : 2391 n : 2390

Somme : -0.5508471 Somme : -0.5163521

Variance : 0 Variance : 0

Ecart type : 0.02 Ecart type : 0.02

Statistique de la variable 2 : Statistique de la variable 2 :

Minimum	1er quartile		Médiane		Moyenne		3ème quartile
-0.008	0		-0.000239		0.008		0.106
Minimum		1er quartile		Médiane		Moyenne		3ème quartile
-0.008		0		-0.000249		0.008		0.106

n : 2391 n : 2390

Somme : -0.571 Somme : -0.595

Variance : 0 Variance : 0

Ecart type : 0.02 Ecart type : 0.02

p(3) p(4)

Résultats Résultats

Student, t : 0.0801 Student, t : 0.0662

Degre de liberte : 4775.99 Degre de liberte : 4773.987

P value = 0.9362 P value = 0.9472

Intervalle de confiance à 95% : Intervalle de confiance à 95% :

-0.0008651862 0.0009389095 -0.0008718485 0.0009327983

Statistique de la variable 1 : Statistique de la variable 1 :

Minimum	1er quartile		Médiane		Moyenne		3ème quartile
-0.007709	0.000121		-0.000214		0.007631		0.1059
Minimum		1er quartile		Médiane		Moyenne		3ème quartile
-0.007719		0.000108		-0.000221		0.007627		0.1059

n : 2389 n : 2388

Somme : -0.51 09376 Somme : -0.5272259

Variance : 0 Variance : 0

Ecart type : 0.02 Ecart type : 0.02

Statistique de la variable 2 : Statistique de la variable 2 :

Minimum	1er quartile		Médiane		Moyenne		3ème quartile
-0.008	0		-0.000251		0.008		0.106
Minimum		1er quartile		Médiane		Moyenne		3ème quartile
-0.008		0		-0.000251		0.008		0.106

n : 2389 n : 2388

Somme : -0.599 Somme : -0.6

Variance : 0 Variance : 0

Ecart type : 0.02 Ecart type : 0.02

p(5)

Résultats

Student, t : 0.0271

Degre de liberte : 4771.989 P value = 0.9784

Intervalle de confiance à 95% :

-0.0008898970 0.0009148066

Statistique de la variable 1 :

Minimum	1er quartile	Médiane	Moyenne	3ème quartile
-7.73E-03	9.50E-05	-2.29E-04	7.63E-03	1.06E-01

n : 2387

Somme : -0.5462703 Variance : 0

Ecart type : 0.02

Statistique de la variable 2 :

Minimum	1er quartile	Médiane	Moyenne	3ème quartile
-0.008	0	-0.000241	0.008	0.106

n : 2387

Somme : -0.576 Variance : 0

Ecart type : 0.02

Code Excel de l'implémentation du mouvement brownien

Une version commentée du code est jointe au mémoire au format Excel :

Option Explicit

Dim n As Integer, i As Integer, k As Byte

Dim m as Double, sigma As Double, S0 As Double

Function W()

W = Sqr(-1 * 2 * Log(Rnd)) * Cos(2 * Application.Pi * Rnd) Randomize

End Function

Function MBG()

m = Cells(2, 4)

sigma = Cells(2, 5)

S0 = Cells(i - 1, 3)

MBG = S0 * Exp(m + sigma * W) End Function

Sub TrajectoireBrownienne () n = 2400

For i = 9 To n

k = 1

Do

Call MBG

k = k + 1

Loop Until k = 50
Cells(i, 3) = MBG

Next

End Sub