Effet janvier en Bourse : études, déclin et code ProRealTime

Qu’est-ce que l’effet janvier ?

L’effet janvier est la tendance des actions à afficher en janvier une rentabilité supérieure à celle des autres mois, un écart concentré sur les petites capitalisations. Observé dès 1942 par S. B. Wachtel sur le Dow Jones, il a été mesuré en 1976 par Michael Rozeff et William Kinney sur soixante-dix ans de cours de la Bourse de New York : 3,48 % en moyenne en janvier, de 1904 à 1974, contre environ 0,4 % pour les onze autres mois. C’est la plus ancienne des anomalies de calendrier décrites par la littérature financière, et l’une des plus étudiées : ces anomalies associent un rendement anormal à une date plutôt qu’à une information.

L’anomalie a une portée qui dépasse la stratégie. Dans un marché efficient au sens d’Eugene Fama, une hausse prévisible à date fixe devrait être achetée d’avance par les investisseurs, jusqu’à disparaître. L’effet janvier a donc servi pendant un demi-siècle de terrain d’essai à la théorie de l’efficience des marchés : ventes fiscales de fin d’année, habillage des portefeuilles, comportement des particuliers, chaque explication a été testée, et aucune n’a fait l’unanimité.

L’effet janvier en résumé

L’effet janvier est l’anomalie dont l’histoire illustre le mieux la vie d’une régularité de marché : découverte, mesurée, expliquée de plusieurs façons, puis affaiblie. Sa fiche d’identité :

• Première observation : S. B. Wachtel, Journal of Business, 1942, sur le Dow Jones de 1928 à 1940
• Mesure de référence : Rozeff et Kinney, Journal of Financial Economics, 1976, Bourse de New York de 1904 à 1974
• Chiffre clé : 3,48 % en moyenne en janvier, contre environ 0,4 % pour les onze autres mois
• Où il se loge : dans les petites capitalisations (Donald Keim, 1983)
• Persistance : toujours présent sur les petites valeurs américaines de 1927 à 2004 (Haug et Hirschey, 2006)
• Déclin : absent de 31 marchés sur 34 de 1988 à 2010 (Darrat et ses coauteurs, 2011)
• Outil de test : ProBacktest, le module de backtest de ProRealTime (code ci-dessous)

Qui a découvert l’effet janvier ?

S. B. Wachtel est le premier à avoir décrit l’effet janvier, dans un article du Journal of Business paru en 1942, « Certain Observations on Seasonal Movements in Stock Prices », à partir du Dow Jones de 1928 à 1940. Il proposait déjà cinq causes possibles : les ventes destinées à réaliser des pertes fiscales, le besoin d’argent liquide autour de Noël, un effet de fête avant Noël, l’anticipation d’affaires meilleures au printemps et l’optimisme de la nouvelle année. Son article passe presque inaperçu ; il faut attendre trente-quatre ans pour que l’anomalie entre dans la littérature financière.

En 1976, Michael Rozeff et William Kinney publient dans le Journal of Financial Economics « Capital market seasonality : The case of stock returns ». Sur les actions de la Bourse de New York, de 1904 à 1974, la rentabilité moyenne de janvier atteint 3,48 %, loin devant juillet (1,90 %) et août (1,46 %), décembre ne rapportant que 0,47 % ; la moyenne des onze autres mois est de 0,42 %. L’indice utilisé est équipondéré sur la plus grande partie de la période : chaque action y pèse autant que les autres, ce qui donne aux petites sociétés une place bien supérieure à leur poids en Bourse.

Ce détail prend tout son sens en 1983, quand Donald Keim publie dans la même revue « Size-related anomalies and stock return seasonality ». Il montre que l’effet janvier est lié à la taille des entreprises et se concentre sur les plus petites, les small caps. Dès lors, l’effet janvier et la prime des petites capitalisations deviennent deux faces d’une même énigme.

Pourquoi l’effet janvier existerait-il ?

L’explication la plus étudiée de l’effet janvier est la vente fiscale de fin d’année : les investisseurs vendent en décembre les titres en perte pour imputer ces moins-values sur leurs gains de l’année, ce qui déprime les cours, puis les rachats de janvier les font remonter. Les travaux de Reinganum et de Roll, publiés en 1983, vont dans ce sens. L’hypothèse cadrerait avec la concentration de l’effet sur les petites sociétés, plus volatiles, donc plus souvent en perte à la fin de l’année.

Mais l’explication fiscale a trois failles. Jones, Pearce et Wilson montrent en 1987, avec des données remontant à 1871, que l’effet janvier existait aux États-Unis bien avant l’impôt sur le revenu. Au Royaume-Uni, où l’année fiscale finit en avril, Cherry Zhang et Ben Jacobsen datent son apparition des années 1830, à une époque sans impôt sur le revenu ni sur les plus-values. Enfin, Mark Haug et Mark Hirschey notent qu’aux États-Unis, la réforme fiscale de 1986 a obligé les fonds communs à calculer leurs distributions sur une période de douze mois close au 31 octobre, ce qui aurait dû avancer les ventes fiscales des institutions à l’automne ; l’effet janvier des petites valeurs n’en a pas moins persisté.

Les autres explications sont comportementales ou institutionnelles. L’habillage des portefeuilles, défendu par Haugen et Lakonishok dans leur livre The Incredible January Effect, veut que les gérants vendent en fin d’année, avant de publier leurs positions, les titres perdants qui feraient mauvaise figure, puis les rachètent une fois la publication passée. Haug et Hirschey y ajoutent le comportement des particuliers, acheteurs nets de petites valeurs au tournant de l’année. Cherry Zhang, dans sa thèse de 2013, constate que l’effet naît au Royaume-Uni et aux États-Unis à peu près quand Noël y devient une fête officielle, et juge que l’hypothèse de Noël avancée par Wachtel mérite plus d’attention qu’elle n’en a reçu.

L’effet janvier existe-t-il toujours ?

L’effet janvier s’est nettement affaibli depuis sa publication, sauf, selon certaines études, sur les petites capitalisations américaines. Mark Haug et Mark Hirschey, dans le Financial Analysts Journal de septembre 2006, le retrouvent sur les petites valeurs américaines avec des données de 1802 à 2004 en pondération par la capitalisation et de 1927 à 2004 en équipondération, et le jugent « remarquablement constant » dans le temps. Mais Darrat et ses coauteurs, qui ont repris en 2011 les saisonnalités mensuelles de 34 marchés, dont les États-Unis et le Royaume-Uni, de 1988 à 2010, ne trouvent d’effet janvier qu’au Danemark, en Irlande et en Jordanie.

Les très longues séries invitent à la même prudence. Sur plus de trois siècles de cours britanniques, Zhang et Jacobsen montrent dans la Review of Finance, en 2013, que janvier passe d’un mois significativement négatif à un mois significativement positif selon la période de cent ans retenue ; avant 1830, c’était plutôt un mauvais mois. Dans l’étude de Bouman et Jacobsen sur 37 marchés, de 1970 à 1998 pour les plus anciens, janvier testé seul ne ressort significativement que dans 16 d’entre eux. Ce déclin n’a rien d’exceptionnel : David McLean et Jeffrey Pontiff, qui ont suivi 97 anomalies du marché américain, mesurent des rendements inférieurs de 58 % en moyenne après leur publication.

Comment tester l’effet janvier sur ProRealTime ?

Le code ci-dessous teste l’effet janvier dans ProBacktest, le module de backtest de ProRealTime : sur un graphique en données quotidiennes, il achète à l’ouverture de la séance qui suit la première séance à partir du 27 décembre, et revend à l’ouverture de la deuxième séance de février, de façon à couvrir tout le mois de janvier et le tournant de l’année. Aucun résultat de backtest n’est donné ici : le code n’a pas encore été contrôlé à l’écran.

// Effet janvier : investi de la fin de décembre au début de février
// Code pédagogique pour ProBacktest, graphique en données quotidiennes
// Exemple : indice de petites capitalisations (Russell 2000) ou son future
DEFPARAM CumulateOrders = False

// Paramètres
JourEntree = 27 // première séance à partir du 27 décembre
Quantite = 1 // nombre de contrats

// 1. Entrée : à la clôture de la première séance à partir du 27 décembre,
// l'ordre part à l'ouverture de la séance suivante
IF NOT LongOnMarket AND Month = 12 AND Day >= JourEntree THEN
   BUY Quantite CONTRACT AT MARKET
ENDIF

// 2. Sortie : à la clôture de la première séance de février
IF LongOnMarket AND Month = 2 THEN
   SELL AT MARKET
ENDIF

Chaque instruction suit le manuel officiel de ProBacktest et celui de ProBuilder (version 6.1.0 du 1er décembre 2025). Month donne le mois de la clôture de chaque barre, de 1 à 12, et Day son jour dans le mois, de 1 à 31. Le code est évalué à la clôture de chaque barre et un ordre AT MARKET part à l’ouverture de la barre suivante : l’achat a donc lieu le lendemain de la première séance à partir du 27 décembre. DEFPARAM CumulateOrders = False et la condition NOT LongOnMarket empêchent de racheter chaque jour jusqu’à la fin du mois. SELL AT MARKET, sans quantité, ferme toute la position longue dès que la première séance de février est close.

La question utile n’est pas de savoir si janvier monte, mais s’il monte plus que le reste de l’année, et plus sur les petites valeurs que sur les grandes. Le même code se lance donc sur deux historiques, un indice de petites capitalisations comme le Russell 2000 et un indice de grandes valeurs comme le S&P 500, et chaque résultat se compare à la simple détention de l’indice. Sur un future trimestriel comme le Micro E-mini Russell 2000, le contrat de décembre expire le troisième vendredi du mois, avant l’entrée, et la position se tient sur celui de mars ; sur un contrat à échéances mensuelles, elle traverse celle de janvier, et il faut alors un historique ajusté aux changements d’échéance, que règle l’interrupteur « Rollovers » de ProRealTime. JourEntree se règle à votre convenance, mais chaque essai de paramètre sur le même historique est un pas de plus vers la sur-optimisation.

Que change l’effet janvier pour un trader ou un investisseur ?

Pour un investisseur, l’effet janvier a surtout une conséquence de méthode : une performance mesurée sur un indice équipondéré ou sur des petites valeurs doit être lue mois par mois, car un seul mois peut en porter une bonne part. Pour un trader, il désigne une fenêtre où le comportement des petites capitalisations peut différer de celui des grandes, et c’est là, plutôt que sur un indice phare comme le CAC 40, que les études l’ont trouvé. Sur ProRealTime, le manuel de ProBacktest cite par exemple le Micro E-mini Russell 2000 (M2K), dont le point vaut 5 dollars, et le Micro E-mini S&P 500 (MES), 5 dollars aussi. La version la plus proche de ce que mesurent les études est un écart, achat des petites valeurs et vente des grandes, qui neutralise la direction du marché ; elle demande deux positions, donc deux fois les frais. Les futures sont des produits à effet de levier, qui peuvent faire perdre plus que le dépôt de garantie.

Le tournant de l’année reste par ailleurs une période où se concentrent des flux que les études associent à l’effet : ventes fiscales, habillage des portefeuilles avant les rapports annuels, retour des particuliers sur les petites valeurs en janvier. Qu’ils créent ou non un avantage exploitable après frais, ils rendent les derniers jours de décembre et les premiers de janvier différents d’une séance ordinaire, et c’est une raison suffisante pour ne pas y appliquer sans précaution une méthode réglée sur le reste de l’année.

Ce que j’en disais sur le forum

« Des dizaines de raisons notamment les primes de fin d’année. […] Nettoyage des portefeuilles des gérants qui rachètent les actions les plus performantes pour préparer 2021. Ils ne vont pas commencer en janvier c’est trop tard. »

Benoist Rousseau sur le forum, le 16 décembre 2020, sur les raisons de la hausse des marchés en fin d’année

Quelles sont les limites de l’effet janvier ?

La première limite de l’effet janvier est sa décroissance. Une anomalie publiée en 1976, enseignée dans les cours de finance et reprise chaque hiver par la presse, a pu être achetée d’avance par ceux qui la connaissaient, et l’étude de Darrat et de ses coauteurs suggère qu’il en reste peu dans la plupart des marchés depuis 1988. Un backtest sur un long historique mêle donc des décennies où l’effet était fort et des décennies où il ne l’est plus : seul un test sur la période récente dit ce qu’il vaut aujourd’hui.

La deuxième est statistique. Une stratégie qui ne trade qu’une fois par an accumule trente trades en trente ans, trop peu pour distinguer un avantage d’une suite de bonnes années, comme le rappelle la loi des petits nombres. Josef Lakonishok et Seymour Smidt l’écrivaient en 1988 : même avec quatre-vingt-dix ans de données, un mois particulier ne se distingue que s’il dépasse les autres de plus d’un point. Les très longues séries de Zhang et Jacobsen montrent en outre que le signe de l’effet change selon le siècle retenu.

La troisième tient au marché où l’on trade. L’effet a été mesuré sur des indices équipondérés et des petites valeurs américaines, où les écarts entre prix d’achat et de vente sont plus larges que sur les grandes valeurs ; les études ne déduisent pas toujours ces coûts. Les explications fiscales dépendent enfin du calendrier fiscal de chaque pays, ce qui interdit de transposer sans test un résultat américain à la Bourse de Paris.

Questions fréquentes sur l’effet janvier