La liquidation d'octobre présente des similitudes avec la forte baisse de février, suggérant que les acteurs du marché peuvent découvrir des signaux de trading cachés grâce à l'analyse fractale. Cette technique mal comprise repose sur la tendance du marché à répéter les comportements passés - que ce soit par le biais de retracements mathématiques, du nombre de jours de bourse ou du total des points des hauts aux bas et vice versa.
Commençons par examiner le comportement fractal du SPDR S&P 500 ETF (SPY) entre juillet 2015 et avril 2016. Le marché a dépassé 210 $ en février 2015 et est entré dans une fourchette étroite qui a éclaté à la baisse en août. Les acheteurs engagés ont retourné près de 190 $, déclenchant un rebond en forme de V, suivi d'une deuxième baisse qui a testé le plus bas précédent. Maintien du support, générant un deuxième motif en V qui a complété un retournement à double fond, marquant la fin de la correction intermédiaire.
La première vague de vente a duré 26 jours et porté 31 points. Le fonds a doublé le décompte quotidien pour un nombre presque égal de points lors de l'achèvement du premier schéma de récupération en forme de V. Ce total sur deux jours a parfaitement prédit la durée du ralentissement qui a suivi, qui a enregistré 31 points tout comme la première baisse. Remarquablement, le rallye en avril 2016 a égalé les totaux de points pour la quatrième fois, mais a pris 64 jours, ce qui équivaut presque à une prolongation de 1, 27 Fibonacci.
Cette symétrie est courante dans la structure du marché, en particulier pendant les périodes de volatilité supérieure à la normale, mais les mathématiques se jouent rarement deux fois de la même manière. C'est le principal défi dans l'analyse de l'action des prix du S&P 500 en septembre et octobre par rapport au premier trimestre. Heureusement, d'autres phénomènes de marché sensibles aux mathématiques comme les canaux parallèles offrent souvent des indices sur la façon dont ces modèles se présenteront avec le recul.
Fractales S&P 500 en jeu
La vente en février du SPDR S&P 500 ETF a rapporté 34 points (un nombre de Fibonacci) en 11 jours. La vague de récupération qui a suivi a doublé le total quotidien, tout comme l'incarnation de 2015, mais a calé après 27 points au niveau de retracement de.786 au lieu de terminer un modèle en forme de V. Il a fallu quatre mois de plus pour que le rebond monte à ce niveau, atteignant le plus haut de janvier le 24 août, un peu plus de six mois après le plus bas de février.
Une ligne de tendance haussière place un canal parallèle à 261 $, marquant un objectif potentiel de baisse. La symétrie temporelle parfaite ne semble pas actionnable pour le moment, invitant les acteurs du marché à considérer les octaves du nombre total de jours, comme les modèles 11, 22 et 26, 52. Les techniciens doivent également choisir entre le plus haut absolu du 20 septembre ou du 3 octobre, qui a marqué le point de départ du déclin. La deuxième barre de prix, qui semble plus fiable, compte désormais 10 jours et 23 points.
Le fonds S&P 500 pourrait simplement revenir à son plus haut niveau ici, mais une opportunité d'achat plus puissante peut se présenter à un prix inférieur lorsque les éléments fractals s'alignent directement ou via les ratios de Fibonacci. Par exemple, une étape vers le bas qui atteint le support de canal vers le 22e (ou même le 33e) jour déclencherait des signaux d'achat majeurs, correspondant au nombre de points de la baisse du premier trimestre tout en doublant ou triplant le nombre de jours.
Les traders observateurs peuvent ne pas identifier le fond exact avant que le marché n'augmente, mais la fractale du premier trimestre prédit un rebond vers le niveau de retracement de.786, offrant des informations exploitables sur l'endroit où la vague d'achat pourrait se terminer. L'analyse de la force relative peut également être utilisée pour localiser les creux négociables, les stochastiques quotidiennes et hebdomadaires passant dans les cycles d'achat en synchronisation avec les lectures fractales.
The Bottom Line
L'analyse fractale pourrait permettre aux techniciens du marché d'identifier un fond du quatrième trimestre et une opportunité d'achat bien avant leurs concurrents.
