Après trois jours consécutifs de hausse, le quatrième jour clôt plus souvent en baisse — mais ce piège n’apparaît que pour une séquence de trois jours
Les trois barres de gauche indiquent la proportion de clôtures en hausse le lendemain d’une série de jours en hausse. Après 2 jours consécutifs de hausse : 44,2 %. Après 3 jours : 41,4 %. Après 4 jours : 45,8 %. La ligne pointillée correspond à la référence de 46,2 %, soit la probabilité qu’un jour choisi au hasard parmi les 399 journées complètes des dix actifs se termine en hausse. Les trois barres sont sous la ligne pointillée. Celle du milieu est la plus basse.
Sur 374 cas de « trois jours consécutifs de hausse », le quatrième jour s’est terminé en hausse 155 fois. Le rendement moyen était de -0,334 %, contre -0,150 % pour la référence sur la même période, soit un écart de 0,18 point de pourcentage. À droite, la ventilation montre que neuf actifs sur dix sont sous la référence. ETH, à 54,0 %, est la seule exception ; ADA ferme la marche à 22,7 %. Les 374 cas représentent 9,4 % des 3 990 journées de trading de l’échantillon total : ce n’est pas un événement rare.
Une hausse est définie comme une clôture supérieure à l’ouverture ; la clôture de la veille n’entre pas en compte. Cette définition permet d’exclure les gaps. En recalculant avec la définition « clôture supérieure à celle de la veille », on obtient 44,2 %, 41,3 % et 45,8 % pour les trois groupes, presque exactement les mêmes chiffres que ci-dessus. La définition change, mais pas la conclusion. C’est important : cela montre que le résultat ne découle pas du choix de la définition.
Beaucoup pensent qu’une série de hausses est un signal de momentum : ils voient trois chandeliers haussiers et s’attendent au quatrième. Ces données disent le contraire. Mais ne vous précipitez pas pour autant sur une position vendeuse. Après 4 jours consécutifs de hausse, le lendemain clôt en hausse dans 45,8 % des cas, contre une référence de 46,3 %, soit un écart de 0,5 point de pourcentage : l’effet a disparu. Un piège qui ne se manifeste que pour une séquence de trois jours ressemble davantage à une fluctuation due au découpage des données qu’à une véritable régularité.
J’ai regroupé les dix actifs parce que le nombre d’événements est trop faible quand on n’en examine qu’un seul : avec quelques dizaines de cas, on ne distingue même pas la direction de l’effet. Il faut donc les agréger pour observer la tendance générale, au prix d’un effacement des différences individuelles. Le graphique par actif à droite permet de retrouver ces différences. Neuf des dix barres se situent du même côté de la ligne pointillée : la direction est tout de même cohérente.
Il y a aussi une question de mesure. Le taux de hausse compte les occurrences, tandis que le rendement moyen mesure leur ampleur. 41,4 % contre 46,2 % : un écart de 4,8 points de pourcentage. Mais l’écart de rendement moyen n’est que de 0,18 point de pourcentage. La fréquence est nettement plus faible. La perte, elle, est moindre. Pourquoi ? Les jours où le quatrième jour a clôturé en baisse, les baisses n’ont pas été très fortes. C’est tout. C’est important : ne vous contentez pas de regarder la probabilité en pensant qu’il suffit de vendre.
Précisons aussi que la référence n’est pas de 50/50. Les 46,2 % signifient que, dans cet échantillon, les jours de baisse sont plus nombreux que les jours de hausse : le marché traversait globalement une période plutôt faible. Il faut donc comparer les 41,4 % aux 46,2 %, et non à 50 %. Comparer à 50 % donnerait une impression plus alarmante. Ce serait utiliser la mauvaise règle.
Les 374 événements peuvent sembler nombreux, mais ils ne sont pas indépendants. Les dix actifs déclenchent souvent le signal le même jour ; lors d’une tendance directionnelle, une seule journée peut en fournir sept ou huit. En prenant 374 comme taille d’échantillon, z vaut -1,83 et p est d’environ 0,067 : on ne franchit pas le seuil de 5 %. En regroupant les événements par jour pour éliminer les doublons, l’échantillon tombe à quelques dizaines de cas et z ne peut que diminuer. Mon verdict est donc le suivant : la direction se dessine, mais l’effet n’est pas assez marqué.
Ces 41,4 % ne sont absolument pas universels ; impossible d’appliquer la même règle à tous les actifs. ETH affiche 54,0 %, soit 7,8 points de pourcentage au-dessus de la référence : la direction est complètement inversée. ADA est à l’autre extrême, avec 22,7 %, soit un écart de 31,3 points de pourcentage. Les dix actifs se répartissent en deux groupes. Cet effet varie beaucoup d’un actif à l’autre. L’utiliser comme une règle générale ? C’est vraiment s’exposer à un piège.
Il y a un autre point que je ne peux pas vérifier. Les données journalières ne conservent que les cours d’ouverture et de clôture : impossible de voir ce qui s’est passé en cours de journée. Je n’ai pas non plus isolé les événements comme les souscriptions et rachats d’ETF ou les publications de données macroéconomiques, alors que les séries de trois jours de hausse surviennent souvent autour de ces dates. Les événements et les journées sont imbriqués ; je ne peux pas les séparer. Je ne peux donc pas affirmer que ces 4,8 points de pourcentage sont « dus à la hausse » : c’est peut-être simplement qu’ils « sont tombés ces jours-là ».
Pour poursuivre l’analyse, il faut faire deux choses : regrouper par jour en éliminant les doublons, puis examiner des fenêtres de 5 et 10 jours. Si la fenêtre de 5 jours est également négative, on pourra dire que la période suivant une série de hausses tend à être faible. Si seule la journée suivante est négative, il s’agit d’un phénomène au jour le jour, sans lien avec la tendance. Ces deux vérifications sont nécessaires.
La seule conclusion pratique de cet article tient en une phrase : après trois jours consécutifs de hausse, la probabilité que le lendemain clôture en hausse est inférieure de 4,8 points de pourcentage à celle d’un jour pris au hasard. Le chevauchement des échantillons, le manque de significativité et les divergences entre actifs : ces trois réserves sont bien réelles. On peut s’en servir comme référence. Pas comme signal.
Les données proviennent de l’interface de données journalières d’api.binance.com (1d, limit=400). Pour chacune des 10 paires au comptant en USDT, 400 bougies ont été récupérées ; celle du 2026-10-24, qui n’était pas encore complète, a été retirée, ce qui en laisse 399. Données brutes : https://api.binance.com/api/v3/klines?symbol=BTCUSDT&interval=1d&limit=400
#连涨 #动量 #数据核查 $BTC $ETH $ADA
Les trois barres de gauche indiquent la proportion de clôtures en hausse le lendemain d’une série de jours en hausse. Après 2 jours consécutifs de hausse : 44,2 %. Après 3 jours : 41,4 %. Après 4 jours : 45,8 %. La ligne pointillée correspond à la référence de 46,2 %, soit la probabilité qu’un jour choisi au hasard parmi les 399 journées complètes des dix actifs se termine en hausse. Les trois barres sont sous la ligne pointillée. Celle du milieu est la plus basse.
Sur 374 cas de « trois jours consécutifs de hausse », le quatrième jour s’est terminé en hausse 155 fois. Le rendement moyen était de -0,334 %, contre -0,150 % pour la référence sur la même période, soit un écart de 0,18 point de pourcentage. À droite, la ventilation montre que neuf actifs sur dix sont sous la référence. ETH, à 54,0 %, est la seule exception ; ADA ferme la marche à 22,7 %. Les 374 cas représentent 9,4 % des 3 990 journées de trading de l’échantillon total : ce n’est pas un événement rare.
Une hausse est définie comme une clôture supérieure à l’ouverture ; la clôture de la veille n’entre pas en compte. Cette définition permet d’exclure les gaps. En recalculant avec la définition « clôture supérieure à celle de la veille », on obtient 44,2 %, 41,3 % et 45,8 % pour les trois groupes, presque exactement les mêmes chiffres que ci-dessus. La définition change, mais pas la conclusion. C’est important : cela montre que le résultat ne découle pas du choix de la définition.
Beaucoup pensent qu’une série de hausses est un signal de momentum : ils voient trois chandeliers haussiers et s’attendent au quatrième. Ces données disent le contraire. Mais ne vous précipitez pas pour autant sur une position vendeuse. Après 4 jours consécutifs de hausse, le lendemain clôt en hausse dans 45,8 % des cas, contre une référence de 46,3 %, soit un écart de 0,5 point de pourcentage : l’effet a disparu. Un piège qui ne se manifeste que pour une séquence de trois jours ressemble davantage à une fluctuation due au découpage des données qu’à une véritable régularité.
J’ai regroupé les dix actifs parce que le nombre d’événements est trop faible quand on n’en examine qu’un seul : avec quelques dizaines de cas, on ne distingue même pas la direction de l’effet. Il faut donc les agréger pour observer la tendance générale, au prix d’un effacement des différences individuelles. Le graphique par actif à droite permet de retrouver ces différences. Neuf des dix barres se situent du même côté de la ligne pointillée : la direction est tout de même cohérente.
Il y a aussi une question de mesure. Le taux de hausse compte les occurrences, tandis que le rendement moyen mesure leur ampleur. 41,4 % contre 46,2 % : un écart de 4,8 points de pourcentage. Mais l’écart de rendement moyen n’est que de 0,18 point de pourcentage. La fréquence est nettement plus faible. La perte, elle, est moindre. Pourquoi ? Les jours où le quatrième jour a clôturé en baisse, les baisses n’ont pas été très fortes. C’est tout. C’est important : ne vous contentez pas de regarder la probabilité en pensant qu’il suffit de vendre.
Précisons aussi que la référence n’est pas de 50/50. Les 46,2 % signifient que, dans cet échantillon, les jours de baisse sont plus nombreux que les jours de hausse : le marché traversait globalement une période plutôt faible. Il faut donc comparer les 41,4 % aux 46,2 %, et non à 50 %. Comparer à 50 % donnerait une impression plus alarmante. Ce serait utiliser la mauvaise règle.
Les 374 événements peuvent sembler nombreux, mais ils ne sont pas indépendants. Les dix actifs déclenchent souvent le signal le même jour ; lors d’une tendance directionnelle, une seule journée peut en fournir sept ou huit. En prenant 374 comme taille d’échantillon, z vaut -1,83 et p est d’environ 0,067 : on ne franchit pas le seuil de 5 %. En regroupant les événements par jour pour éliminer les doublons, l’échantillon tombe à quelques dizaines de cas et z ne peut que diminuer. Mon verdict est donc le suivant : la direction se dessine, mais l’effet n’est pas assez marqué.
Ces 41,4 % ne sont absolument pas universels ; impossible d’appliquer la même règle à tous les actifs. ETH affiche 54,0 %, soit 7,8 points de pourcentage au-dessus de la référence : la direction est complètement inversée. ADA est à l’autre extrême, avec 22,7 %, soit un écart de 31,3 points de pourcentage. Les dix actifs se répartissent en deux groupes. Cet effet varie beaucoup d’un actif à l’autre. L’utiliser comme une règle générale ? C’est vraiment s’exposer à un piège.
Il y a un autre point que je ne peux pas vérifier. Les données journalières ne conservent que les cours d’ouverture et de clôture : impossible de voir ce qui s’est passé en cours de journée. Je n’ai pas non plus isolé les événements comme les souscriptions et rachats d’ETF ou les publications de données macroéconomiques, alors que les séries de trois jours de hausse surviennent souvent autour de ces dates. Les événements et les journées sont imbriqués ; je ne peux pas les séparer. Je ne peux donc pas affirmer que ces 4,8 points de pourcentage sont « dus à la hausse » : c’est peut-être simplement qu’ils « sont tombés ces jours-là ».
Pour poursuivre l’analyse, il faut faire deux choses : regrouper par jour en éliminant les doublons, puis examiner des fenêtres de 5 et 10 jours. Si la fenêtre de 5 jours est également négative, on pourra dire que la période suivant une série de hausses tend à être faible. Si seule la journée suivante est négative, il s’agit d’un phénomène au jour le jour, sans lien avec la tendance. Ces deux vérifications sont nécessaires.
La seule conclusion pratique de cet article tient en une phrase : après trois jours consécutifs de hausse, la probabilité que le lendemain clôture en hausse est inférieure de 4,8 points de pourcentage à celle d’un jour pris au hasard. Le chevauchement des échantillons, le manque de significativité et les divergences entre actifs : ces trois réserves sont bien réelles. On peut s’en servir comme référence. Pas comme signal.
Les données proviennent de l’interface de données journalières d’api.binance.com (1d, limit=400). Pour chacune des 10 paires au comptant en USDT, 400 bougies ont été récupérées ; celle du 2026-10-24, qui n’était pas encore complète, a été retirée, ce qui en laisse 399. Données brutes : https://api.binance.com/api/v3/klines?symbol=BTCUSDT&interval=1d&limit=400
#连涨 #动量 #数据核查 $BTC $ETH $ADA