Comment faire un Screener en bourse

Comme évoqué dans le dernier article de reporting mensuel, j’ai fabriqué un screener me permettant de classer les différentes actions présentes dans mon portefeuille et dans ma watchlist en leur attribuant un score global.

Réaliser ce genre de screener permet d’avoir un classement le plus objectif possible sur les actions analysées. Cela permet également de sélectionner les meilleures actions à acheter ou à renforcer à l’instant T selon les critères qui sont propres à chacun.

Il est aussi possible de tracer des évolutions quantitatives qui permettent de déceler quels sont les critères qui ont le mieux permis d’expliquer l’évolution des marchés boursiers.

Nous allons donc voir dans cet article comment élaborer un tel screener, puis à titre d’exemple comment cela fonctionne sur mon portefeuille.

Réaliser son screener boursier maison

Généralité

Pour commencer, voici le principe général de fonctionnement de ce screener.

J’utiliser à titre personnel un fichier Excel et je prends mes informations sur ZoneBourse.

Pour chaque action, je rentre diverses données dans le fichier Excel. Certaines données sont brutes, alors que d’autres sont calculées automatiquement sur Excel à partir des données d’entrées.

Pour information, je rentre les données manuellement sur Excel, mais il est tout à fait possible pour quelqu’un ayant suffisamment de connaissances en programmation de faire une macro qui met à jour automatiquement les données.

Les données utilisées correspondent à plusieurs catégories : croissance, valorisation, qualité du dividende, rendement du dividende, momentum, rentabilité, qualité du bilan, confiance personnelle dans la société, sensibilité du business aux cycles économiques, volatilité.

Ensuite, en fonction de ces données, j’attribue un score sur 10 pour chacune de ces catégories (ce score est calculé de manière automatique suivant plusieurs conditions).

Pour terminer, le score global sera la moyenne pondérée des scores de chaque catégorie. Les coefficients choisis pour les pondérations dépendent de chacun.

Par exemple, les gens intéressés par la croissance lui appliqueront un gros coefficient. Ceux intéressés par des dividendes élevés feront de même pour le score dividende etc…

Les catégories pour son screener boursier

Voici les différentes catégories que j’utilise dans mon screener et comment les scores sont calculés.

Score Croissance

Je rentre dans le screener les valeurs des chiffres d’affaires sur les 3 dernières années ainsi que les prévisions des analystes sur les 3 années suivantes.

Je fais de même pour le bénéfice net par action.

Ensuite, Excel calcule automatiquement à partir de ces données la croissance annualisée du CA et du BNPA sur ces années.

J’ai donc en données d’entrée le CA et le BNA, et en données de sortie les croissances annualisées.

À partir de ces valeurs, je peux calculer un Score Croissance noté sur 10.

Dans mon cas, je donne légèrement moins d’importance au BNPA car il est plus facilement manipulable par des artifices comptables.

Score rendement

Je rentre dans le screener le prix de l’action, ainsi que le dividende attendu pour l’année en cours.

Le rendement du dividende est alors calculé automatiquement par dividende/ prix action. Plus le rendement est élevé, meilleur est le score.

Score dividende

Ce score calcule la qualité du dividende et ne s’intéresse pas au rendement contrairement au score précédent.

En ayant déjà rentré le BNPA ainsi que le dividende, le payout ratio (part des bénéfices distribués/bénéfices totaux) se calcule automatiquement.

Plus le payout ratio est faible, plus le dividende sera soutenable pour l’entreprise et a de la marge de progression.

Ensuite, j’indique également si l’entreprise est un Dividend Aristocrats, un « presque aristocrate » ou aucun des deux.

Score value

Je rentre ici le PER moyen (price earning ratio = prix/BNPA) selon ZoneBourse sur les dernières années. Comme évoqué plus haut, le prix et les BNPA sont également déjà rentrés, je calcule donc le PER de l’année en cours.

Le score value est constitué d’une note où plus le PER est faible et plus la note est élevée.

En plus du score, j’applique également un critère go/no go avant d’acheter une action. Si le PER actuel > 15% du PER moyen, un « trop cher » s’affiche en rouge à côté de l’action pour m’avertir. Cela signifie que même si son score global est très élevé, il faut s’abstenir pour le moment car l’action est probablement sur-évaluée.

Voici un exemple ici, on voit que Hermès, Sartorius et Interparfums sont très chères en ce moment même si le score est élevé.

Score qualité du Bilan

J’évalue ici la solidité financière de l’entreprise concernant son endettement.

Le score dépend de si l’entreprise possède de la trésorerie, si elle est endettée mais de manière maîtrisable, ou si la dette est trop élevée.

Score Profitabilité

Je rentre dans Excel la marge nette (bénéfices/chiffre d’affaires) sur l’année en cours. Plus la marge nette est élevée, plus l’entreprise est profitable et donc le score est élevé.

Il aurait été possible d’introduire les notions de ROE ou de marge brute pour ce score mais j’ai choisi au plus simple.

Score Momentum

Je rentre sur Excel la performance à 10 ans et 5 ans de l’action.

Les périodes temporelles permettent de capter les performances moyen et long terme. Le but étant de sélectionner les entreprises qui performent bien et donc d’éviter les canards boiteux.

Score confiance

Ce score est une note sur 10 de la confiance que j’ai en l’entreprise. Cette confiance est valable pour la crédibilité que j’ai des prévisions des analystes, et également dans la régularité des publications des comptes de résultat de l’entreprise.

C’est peut-être la seule notation subjective mais je trouve important de l’introduire car il est logique d’investir dans des entreprises qui nous mettent en confiance plutôt que l’inverse. Ainsi des valeurs comme Hermès aura une bonne notation, alors que ce ne sera pas le cas pour des valeurs bancaires ou des small-caps.

Score défensif

Le score défensif est calculé selon la sensibilité au cycle économique de l’entreprise. Il dépend donc de son secteur d’activité. Par exemple si l’entreprise est du secteur de la santé ou de l’alimentation, le score sera élevé. En revanche, si le secteur est la technologie ou la finance, le score sera faible. Pour plus d’information sur les différents secteurs en bourse et leur sensibilité au cycle économique, vous pouvez consulter cet article.

Score faible volatilité

Le score faible volatilité est calculé selon le beta de l’entreprise. Le beta caractérise la volatilité d’une action par rapport au marché. Un beta > 1 signifie que l’entreprise est plus volatile que le marché (le score sera donc mauvais). Un beta < 1 signifie que l’entreprise est moins volatile que le marché (le score sera donc élevé).

Score Global

Le score global sera la moyenne pondérée de chacun des scores précédents.

À titre personnel, voici les coefficients que j’utilise pour la pondération (vous pouvez bien évidemment les changer selon votre situation) :

Croissance : 4

Bilan : 1

Momentum : 1.5

Value : 1

Rendement : 4

Dividende : 1.5

Profitabilité : 1

Défensif : 1

Faible volatilité : 1

Confiance : 4

J’ai choisi de fortement privilégier la croissance dans le scoring car je suis encore jeune et je pense que c’est le critère principal qui explique la hausse des actions à long terme (on le verra d’ailleurs plus bas dans les analyses quantitatives que je tracerai).

J’ai également choisi de donner une importance pas trop élevée dans le rendement de l’action à l’instant T. Je pense que des dividendes élevés sont des signes d’une société très mature qui progressera lentement par la suite. On verra d’ailleurs plus bas également qu’un rendement élevé est généralement au détriment de la performance boursière (même en total return).

Je pondère également assez peu la value car cela va souvent à contresens du momentum. De plus, les sociétés de très bonne qualité et reconnues comme telles par tout le monde sont très chères. Pourtant, ce sont elles qui performent le mieux. En ne gardant que les faibles valorisations, on risque ainsi de rester toujours à l’écart des plus belles valeurs, ce que je ne souhaite pas. Cela n’a pas beaucoup d’importance car en plus de score value il y a un critère go/no go basé sur la valorisation

Application du Screener à mon portefeuille et ma watchlist

Voici les scorings que j’obtiens sur mon portefeuille et ma watchlist :

Portefeuille

Watchlist

Analyses quantitatives en bourse

Avec toutes ces données, il est possible d’essayer de trouver quel critère corrèle le mieux avec les performances boursières.

Score Croissance vs performance

Voici par exemple un tracé de la performance à 10 ans en fonction du score croissance :

Les points bleus représentent les actions en portefeuille, et l’orange les actions en watchlist.

On constate avec la pente de la régression linéaire que plus la croissance est forte, plus l’espérance de gain est élevée (ce qui semble logique mais qui est vérifiée ici).

On remarque également que les pentes des droites sont proches, ce qui signifie que les résultats sont similaires sur le portefeuille boursier et dans la watchlist (donc pour des actions différentes). Ainsi, les résultats sont robustes aux variations de données d’entrée, ce qui les rend plus fiables.

Si l’on regarde la partie en bas au gauche (faible score croissance et faible performance boursière), on voit que beaucoup de points sont rassemblés. Cela signifie que globalement lorsque la croissance est faible, il ne faut pas s’attendre à de bonnes performances.

On remarque d’ailleurs que la partie en haut à gauche est quasiment vide, ce qui signifie qu’il n’y a pas de valeurs à faible croissance mais performances élevées.

On constate également que toutes les valeurs à fortes performances (>350%) sont toutes situées dans le coin supérieur droit (donc zone à croissance élevée).

Score Rendement vs performance

En faisant le même travail avec le score rendement (performance boursière en fonction du rendement) on constate exactement le phénomène inverse. Plus le rendement du dividende est élevé, plus la performance boursière est faible.

Il n’y quasiment aucun point dans le coin supérieur droit (bonne performance et bon rendement).

En revanche, beaucoup de valeurs sont dans le coin supérieur gauche (bonne performance et faible rendement) ou inférieur droit (mauvaise performance et rendement élevé).

Je rappelle que les performances sont en total return (évolution du prix + dividendes réinvestis) donc les valeurs à dividendes élevées ne sont pas défavorisées par le scoring. L’effet aperçu est donc bien réel.

Je n’ai pas fait le travail de vérification, mais je pense que la dispersion et la volatilité est tout de même plus faible pour les valeurs à rendement élevé. Ainsi, on peut s’attendre à une performance correcte pour ces valeurs (peu de chance de performer mais peu de chance d’avoir une très mauvaise performance).

Score Global vs performance

Pour terminer, voici l’étude qui va « valider » le screener puisqu’elle étudie la corrélation entre le score global donné par mon screener à la performance total return de l’action sur 10 ans.

Voici le résultat obtenu :

On remarque, tout comme dans les cas précédents, que les pentes des droites sont très proches entre le portefeuille et la watchlist, les résultats sont donc fiables et robustes en fonction des données d’entrée.

A nouveau, on remarque que si l’on veut faire une performance élevée (>300%), il faut un score >5 (coin supérieur gauche vide). De même, toutes les valeurs à bonne performance sont réunies dans le coin supérieur droit.

Conclusion :

On peut donc conclure avec le dernier graphique que pour réaliser de bonnes performances boursières, il faut détenir des actions avec des scores élevés.

En revanche, on constate que la dispersion est assez forte au niveau des performances avec scores élevés. C’est-à-dire que même avec un score élevé, il est tout à fait possible que certaines actions ne performent pas (voir coin inférieur droit).

La seule manière pour mettre toutes les chances de son côté (et donc les statistiques) est de sélectionner (tout comme je le fais) un grand nombre d’actions à score élevé. Ainsi, en utilisant la loi des grands nombres, on peut être quasiment sûr de réaliser une bonne performance et d’éviter les effets aléatoires.

N’hésitez pas à me faire un retour sur vos avis concernant ce screener et l’analyse que l’on peut en faire !

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