Z-Score

“Les chocs géopolitiques propulsent souvent le Z-Score à +3 ou plus sur les matières premières. Nous analysons ces événements « fat-tail » en 2026 pour mesurer l'ampleur de l'irrationalité du marché. C'est l'étalon de mesure de l'imprévisibilité statistique des conflits.”

“Nous corrélons le Z-Score des spreads de rendement avec les probabilités de récession. Un Z-Score durablement négatif sur les taux courts vs longs signale des tensions macroéconomiques structurelles. En 2026, nous utilisons le Z-Score pour la détection précoce des crises systémiques.”

“Nos modèles utilisent le Z-Score pour le « pair-trading » en retour à la moyenne. Nous avons noté qu'en 2026, un Z-Score supérieur à 2,5 présente une probabilité de retour vers la moyenne bien plus forte que les oscillateurs classiques. Nous calculons quotidiennement des scores d'extrêmes statistiques.”

“Nous utilisons souvent le Z-Score en remplacement des Bandes de Bollinger pour obtenir une vue mathématique plus précise des excès. Un schéma de retournement (type pin-bar) sur un Z-Score de -2,0 est un point d'entrée statistiquement très valide. C'est le filtre de la précision mathématique.”

“Les banques centrales surveillent les Z-Scores des primes de risque de crédit pour évaluer la stabilité financière. Nous évaluons l'impact des injections de liquidité sur la normalisation des scores extrêmes. La politique agit souvent comme un amortisseur de Z-Score en période de volatilité.”

“Les modèles algorithmiques d'arbitrage statistique reposent presque exclusivement sur les Z-Scores. Nous observons en 2026 une accélération de l'érosion du Z-Score, où les délais de retour à la moyenne sont raccourcis par le trading IA. La technologie accélère la « mean-reversion » statistique.”