Liquidité nette

Mesure de la liquidité réelle fournie au marché, calculée en soustrayant le compte général du Trésor (TGA) et les soldes de repo inversé (RRP) du bilan de la Fed.

Contexte approfondi

Historiquement, la Liquidité Nette a explosé post-2008 avec le QE, atteignant des sommets inégalés après le COVID. Depuis 2022, le resserrement quantitatif (QT) et l'utilisation des fonds du Trésor américain ont conduit à une contraction progressive. Pour 2026, les projections indiquent une stabilisation ou une légère augmentation, mais le chemin sera volatil, dépendant des stratégies des banques centrales et de la gestion de la dette souveraine. Un assèchement imprévu pourrait précipiter une récession et une crise de financement des marchés.

Le débat du conseil

Géopolitique

Alors que certains se focalisent sur les agrégats monétaires domestiques, la fragmentation géopolitique, notamment les tensions en Mer de Chine et les risques cyber sur les infrastructures financières critiques, peut déclencher une fuite de capitaux ou une crise de confiance imprévisible par les modèles techniques, asséchant la liquidité bien au-delà des prévisions économiques, avec des conséquences systémiques rapides.

Macro

La Liquidité Nette se contracte, signe d'un ralentissement contrôlé par les banques centrales, visant une désinflation douce. Les politiques restrictives portent leurs fruits, permettant un 'atterrissage en douceur' de l'économie. La demande globale de monnaie se normalise après la frénésie pandémique, stabilisant les marchés sans choc majeur, malgré une réduction des bilans bancaires.

Quant

Nos modèles montrent que la corrélation entre la Liquidité Nette agrégée et les prix des actifs s'est affaiblie. La demande de réserves bancaires est plus stable que prévu, et l'impact du QT semble se concentrer sur des segments spécifiques, contredisant une contraction uniforme et systémique. Les flux de marché primaires sont plus déterminants que l'agrégat monétaire pour la volatilité. La narration macro est trop simpliste face aux dynamiques de micro-structure.

Technique

Nous observons des volumes d'échanges en baisse sur certains marchés obligataires et des divergences sur les indices boursiers. Cela suggère un affaiblissement sous-jacent de la liquidité de marché, mais les niveaux de support clés tiennent, indiquant une résilience temporaire. Cependant, une rupture des supports cruciaux pourrait entraîner une cascade vendeuse accélérée, indépendamment des fondamentaux macroéconomiques ou géopolitiques immédiats.

Politique

La Fed et la BCE naviguent un chemin étroit entre la stabilité des prix et la stabilité financière. Un assouplissement quantitatif prématuré risquerait de raviver l'inflation, mais un resserrement excessif pourrait fracturer le marché obligataire. La liquidité réglementaire des banques est scrutée; un choc externe pourrait exiger des ajustements de réserves ou des facilités de liquidité d'urgence, remettant en question la résilience du cadre actuel.

Tech

L'essor des stablecoins et de la DeFi introduit de nouvelles poches de liquidité, mais aussi de nouveaux vecteurs de risque de contagion. L'intégration croissante de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le trading algorithmique peut amplifier ou amortir les chocs de liquidité, selon la programmation et la robustesse des données. La numérisation des monnaies nationales (MNBC) pourrait redéfinir la structure même de la liquidité interbancaire, créant de nouvelles incertitudes.

Impact sur le marché

HAUSSIER

Hausse des prix des actifs risqués (actions, crypto).

BAISSIER

Volatilité accrue et ajustements de valorisation.

Contexte 2026

En 2026, cette volatilité réelle détermine la résilience du marché plus que les taux d'intérêt.

Pertinence OmniMetric

Très élevé. Forme la base du score GMS.

Verified Data Sources (Institutional Grade)

FRED (St. Louis Fed)Yahoo FinanceInvesting.comCBOE

Algorithmic Synthesis Validity: 2026-02-11 Checked

OmniMetric specializes in proprietary algorithmic synthesis (GMS/OGV/OWB) to provide unique macro insights. These metrics are synthesized from raw institutional data to provide predictive signals for professional analysis.