Moyenne mobile 200 jours : règle de Faber, études et code ProRealTime

Qu’est-ce que la stratégie de la moyenne mobile 200 jours ?

La stratégie de la moyenne mobile 200 jours consiste à détenir un indice, un ETF ou une classe d’actifs tant que son cours clôture au-dessus de sa moyenne mobile simple de long terme, et à le vendre pour placer l’argent en bons du Trésor quand il clôture en dessous. Dans sa version la plus étudiée, celle de Mebane Faber, la moyenne est calculée sur 10 mois de clôtures mensuelles et le signal n’est vérifié qu’une fois par mois, le dernier jour de bourse ; dans la version de Jeremy Siegel, elle est calculée sur 200 séances. Faber le rappelle : la moyenne mobile simple de 200 jours est la mesure de tendance de long terme la plus citée par les analystes techniques.

La règle n’a pas pour but de battre le marché en hausse. Faber la présente comme une technique de réduction du risque, qui signale quand sortir d’une classe d’actifs risquée au profit d’un placement sans risque. Elle s’appuie sur un constat qu’il chiffre lui-même : sur les cinq marchés qu’il étudie, les rendements sont en moyenne inférieurs de 60 % et la volatilité supérieure de 30 % quand le cours est sous sa moyenne de 10 mois, les matières premières faisant exception pour la volatilité. Rester à l’écart de ces périodes, c’est éviter le pire de la volatilité, celle qui détruit le rendement composé.

La moyenne mobile 200 jours en résumé

La règle tient en une ligne et ne demande qu’un contrôle par mois, ce qui explique qu’elle soit devenue l’exemple type de l’allocation d’actifs tactique. Sa fiche d’identité :

• Règle de Faber : investi si la clôture mensuelle dépasse la moyenne de 10 mois, au comptant sinon, contrôle le dernier jour du mois
• Règle de Siegel : achat à 1 % au-dessus de la moyenne de 200 séances, vente à 1 % en dessous, testée sur le Dow Jones de 1886 à 2006
• Étude de référence : Mebane T. Faber, The Journal of Wealth Management, vol. 9, n° 4, printemps 2007, p. 69-79, mise à jour en février 2013
• S&P 500, 1901-2012 : 10,18 % par an contre 9,32 %, volatilité de 11,97 % contre 17,87 %, perte maximale de 50,29 % contre 83,46 %
• Temps investi : environ 70 %, moins d’un aller-retour par an
• Hors échantillon, 2006-2012 : 6,01 % par an contre 3,94 % pour cinq classes d’actifs détenues à parts égales
• Outil de test : ProBacktest, le module de backtest de ProRealTime (code ci-dessous)

D’où vient la règle de la moyenne mobile 200 jours ?

La règle de la moyenne mobile 200 jours appartient à la culture des analystes techniques bien avant d’être testée par des universitaires. Faber cite le premier test de référence : dans la cinquième édition de Stocks for the Long Run, parue en 2008, Jeremy Siegel achète le Dow Jones quand il clôture au moins 1 % au-dessus de sa moyenne de 200 jours et le vend pour des bons du Trésor quand il clôture au moins 1 % en dessous, de 1886 à 2006. Il conclut que cette gestion améliore les rendements absolus et ajustés du risque par rapport à la simple détention ; une fois comptés les impôts, la fourchette achat-vente et les commissions, le rendement ajusté du risque reste supérieur, mais le rendement absolu devient inférieur. Sur le Nasdaq Composite, de 1972 à 2006, la règle bat la détention de plus de 4 points par an, tous coûts compris, avec 25 % de volatilité en moins.

Mebane Faber, de Cambria Investment Management, publie en mai 2006 un document de travail intitulé « A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation », paru au printemps 2007 dans The Journal of Wealth Management, puis mis à jour en février 2009 et en février 2013. Il cherche un modèle assez simple pour être suivi sans émotion, et pose trois critères : une logique purement mécanique, le même modèle et les mêmes paramètres pour toutes les classes d’actifs, des signaux fondés sur le seul prix. Il retient une moyenne de 10 mois contrôlée une fois par mois plutôt que la moyenne de 200 séances, et note que la règle de Siegel est deux fois plus active que la sienne.

Quelles sont les règles exactes de la moyenne mobile 200 jours selon Faber ?

La règle de Faber tient en deux ordres : acheter quand le cours mensuel est au-dessus de sa moyenne mobile simple de 10 mois, vendre et passer au comptant quand il est en dessous. Les conditions du test sont précisées : entrées et sorties au cours de clôture du jour du signal, le dernier jour du mois ; aucune attention aux variations du reste du mois ; des séries de rendement total, dividendes et coupons compris ; la trésorerie rémunérée au taux des bons du Trésor à 90 jours ; impôts, commissions et glissement de prix exclus.

Faber applique ensuite la même règle, séparément, à cinq classes d’actifs pondérées à 20 % chacune, actions américaines, actions étrangères, obligations d’État américaines à 10 ans, matières premières et foncières cotées : c’est sa version d’allocation tactique, dite « GTAA ». Chaque classe est soit détenue, soit remplacée par des bons du Trésor ; le portefeuille est investi à 70 % en moyenne et effectue trois à quatre allers-retours par an au total. Pour répondre au soupçon d’optimisation, il montre que des moyennes de 3 à 12 mois donnent des résultats comparables sur 1973-2012.

Que disent les études sur la moyenne mobile 200 jours ?

Sur le S&P 500 de 1901 à 2012, la règle des 10 mois de Faber rapporte 10,18 % par an contre 9,32 % pour la détention, avec une volatilité de 11,97 % contre 17,87 %, un ratio de Sharpe de 0,55 contre 0,32 et une perte maximale de 50,29 % contre 83,46 %. Elle est investie environ 70 % du temps, fait moins d’un aller-retour par an et compte 75,80 % de mois positifs contre 61,58 %. Le gain ne vient pas d’un meilleur rendement moyen, presque identique, 11,22 % contre 11,26 % en moyenne arithmétique, mais d’une volatilité plus faible, qui pèse moins sur le rendement composé : la détention perd près de deux points à cause de la volatilité, la règle environ un.

La règle ne gagne pas souvent. Elle fait moins bien que l’indice environ une année sur deux depuis 1901, surpasse la détention dans environ la moitié des décennies en rendement, dans les deux tiers en rendement ajusté du risque, et réduit la perte maximale dans toutes les décennies sauf deux. Sa valeur se voit sur des cycles entiers : elle sort du S&P 500 en octobre 2000, ce qui ramène la baisse subie de 44,73 % à 16,52 %, puis le 31 décembre 2007, ce qui lui fait éviter la baisse de 50,95 % de 2008-2009. Elle traîne en revanche dans les marchés haussiers prolongés, comme les années 1990.

Le vrai test est postérieur à la publication. Les résultats de 2006 à 2012 sont hors échantillon : sur cette période, le portefeuille GTAA rapporte 6,01 % par an contre 3,94 % pour les cinq classes d’actifs détenues à parts égales, avec une volatilité de 7,27 % contre 14,96 % et une perte maximale de 9,42 % contre 46,00 %, alors qu’il n’a fait mieux que trois années sur sept. Valeriy Zakamulin, dans le Journal of Asset Management en 2014, conteste cependant ces conclusions : en refaisant des tests hors échantillon des règles de moyenne mobile et de momentum, avec des coûts de transaction réalistes, il conclut que la performance des stratégies de « market timing » de ce type est fortement surestimée, du fait d’un biais de sélection des règles et de frictions de marché ignorées.

Comment tester la moyenne mobile 200 jours sur ProRealTime ?

Le code ci-dessous transpose la règle de Faber dans ProBacktest, sur un graphique mensuel : à chaque clôture de mois, il achète si le cours est au-dessus de sa moyenne de 10 mois et revient au comptant s’il est en dessous. Il n’a pas encore été contrôlé à l’écran, et aucun résultat de backtest n’est donné ici.

// Règle de Faber : investi au-dessus de la moyenne mobile de 10 mois, au comptant en dessous
// Code pédagogique pour ProBacktest, graphique MENSUEL (ETF, indice ou action), achat seulement
DEFPARAM CumulateOrders = False
DEFPARAM PreLoadBars = 50

NbMois = 10 // 10 mois, soit un peu plus de 200 séances de bourse
Quantite = 100 // nombre de titres

MM = Average[NbMois](Close)

// Clôture mensuelle au-dessus de la moyenne : investi
IF NOT LongOnMarket AND Close > MM THEN
   BUY Quantite SHARES AT MARKET
ENDIF

// Clôture mensuelle sous la moyenne : retour au comptant
IF LongOnMarket AND Close < MM THEN
   SELL AT MARKET
ENDIF

Les instructions suivent les manuels officiels de ProBuilder et de ProBacktest (version 6.1.0 du 1er décembre 2025). Average[N](Close) est la moyenne mobile simple de N barres, soit 10 mois sur un graphique mensuel. Le code est évalué à la clôture de chaque barre et l’ordre AT MARKET est exécuté à l’ouverture de la barre suivante, ici le premier jour de bourse du mois suivant, et non à la clôture du dernier jour comme chez Faber. SHARES désigne des titres ; BUY 1000 CASH permettrait d’acheter pour un montant fixe, mais le manuel réserve cette forme aux actions. Pour tester la version de Siegel, il suffit de passer sur un graphique journalier, de calculer Average[200](Close), et d’acheter au-dessus de 1,01 fois la moyenne, de vendre sous 0,99 fois. Le rapport de backtest donne la perte maximale et, dans la version 13 de la plateforme, le ratio de Sharpe, que la fiche Lire le rapport détaillé d’un backtest ProRealTime explique ligne à ligne ; le reste de la plateforme est décrit dans le guide ProRealTime d’andlil.com.

Deux écarts avec l’étude faussent la comparaison si on les oublie. ProBacktest ne rémunère pas la trésorerie quand la stratégie est hors du marché, alors que Faber la place en bons du Trésor : dans les années de taux élevés, cet écart est considérable. Et un graphique de cours n’inclut pas les dividendes, que Faber compte dans le rendement des actions comme dans celui de la détention ; pour s’en approcher, il faut tester sur un indice de rendement total ou sur un ETF de capitalisation, qui réinvestit ses dividendes.

Que change la moyenne mobile 200 jours pour un investisseur ?

La moyenne mobile 200 jours change d’abord ce que l’on attend d’une règle : non pas un rendement supérieur chaque année, mais une baisse maximale plus supportable. De 1901 à 2012, la détention du S&P 500 aurait fait traverser une baisse de 83,46 % ; la règle, une baisse de 50,29 %, sévère mais moins destructrice, puisqu’il faut un gain de plus de 500 % pour effacer la première et d’environ 100 % pour effacer la seconde. La perte maximale (maximum drawdown) est ici le chiffre qui compte, avant le rendement.

Elle change ensuite le comportement. Une règle qui sous-performe une année sur deux, qui sort trop tôt dans les marchés haussiers et rentre après les rebonds les plus violents, ne protège que celui qui l’applique sans exception. L’un de ses atouts, selon Faber, est de soustraire la décision à l’émotion ; c’est aussi ce qui la rend difficile à tenir quand elle fait perdre le début d’une reprise. Sur un compte imposable, enfin, chaque sortie peut réaliser une plus-value : Faber chiffre la rotation de son modèle à près de 70 % par an, contre environ 20 % pour une allocation classique rééquilibrée, et conseille de l’appliquer dans un compte à fiscalité différée.

Ce que j’en disais sur le forum

« Il y a des gens qui veulent complexifier le trading car ils vendent des logiciels des indicateurs […]. Un gars avec une moyenne mobile peut s’en sortir. La simplicité dans le trading. Mais cela tu ne peux pas le vendre. »

Benoist Rousseau sur le forum, le 7 février 2019, dans la file de scalping et de day trading du jour, à propos des logiciels et des formations qui compliquent le trading pour le vendre

Quelles sont les limites de la moyenne mobile 200 jours ?

La première limite de la moyenne mobile 200 jours est le biais de sélection. La règle est devenue célèbre parce qu’elle a bien fonctionné sur le passé, et c’est précisément ce que reproche Zakamulin aux études qui la mettent en avant : des tests hors échantillon avec des coûts réalistes donnent une performance bien inférieure à celle que publient ses promoteurs. Faber répond par la stabilité des résultats entre 3 et 12 mois et par sept années hors échantillon favorables, une période courte, qui comprend le marché baissier de 2008-2009.

La deuxième est l’écart entre le test et la pratique. Les résultats de Faber excluent impôts, commissions et glissement de prix, supposent une exécution au cours de clôture du dernier jour du mois et rémunèrent la trésorerie au taux des bons du Trésor. Les données d’avant 1971 sont reconstituées par Global Financial Data. Siegel lui-même trouve qu’une fois tous les coûts comptés, sa règle de 200 jours sur le Dow Jones fait moins bien que la détention en rendement absolu.

La troisième est le profil de la règle. Elle n’a pas évité une baisse de 50,29 % sur le S&P 500, elle ne protège pas d’un krach en une séance, puisqu’elle ne regarde le marché qu’une fois par mois, et elle coûte cher dans les marchés en dents de scie, où le cours franchit sa moyenne dans un sens puis dans l’autre. Le document lui-même contient une incohérence mineure, la perte maximale du S&P 500 étant donnée à 83,66 % dans le texte et à 83,46 % dans le tableau : les chiffres retenus ici sont ceux du tableau.

Questions fréquentes sur la moyenne mobile 200 jours