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Gare à la pente : pourquoi les courbes des contrats à terme jouent un rôle important

Publié le 13 janvier 2026

Luca Berlanda
Luca Berlanda

Associate Director, Quantitative Research at WisdomTree in Europe

Ayush Babel
Ayush Babel

Director, Quantitative Research

Il existe une anecdote, sans doute en partie apocryphe, à propos de Thalès de Milet, philosophe du VIᵉ siècle avant J.-C. Selon Aristote, Thalès était raillé pour sa pauvreté et son attachement excessif à la philosophie. Afin de démontrer que la sagesse pouvait aussi être lucrative, il aurait anticipé, dès l’hiver, une récolte d’olives exceptionnellement abondante.

Disposant de peu de capital, il versa de modestes acomptes lui permettant de réserver la capacité des pressoirs en vue de la prochaine récolte. Il ne s’agissait pas d’acheter les pressoirs, mais d’en sécuriser le droit d’usage prioritaire à un coût préalablement fixé et relativement faible. En hiver, ce droit était peu onéreux, l’ampleur de la récolte restant incertaine. Lorsque la récolte s’avéra effectivement abondante, la capacité de pressage devint rare. Thalès, en ayant déjà réservé la majeure partie, se retrouva en position de force : les retardataires durent passer par lui, et il put sous-louer ces capacités à un prix nettement supérieur.

Cette anecdote est souvent présentée comme une forme primitive des contrats à terme. Mais l’enseignement est ailleurs : Thalès s’est positionné précisément là où la rareté allait émerger. C’est à cet endroit que se concentre la création de valeur. Dans l’investissement en matières premières, une manière courante de rechercher un avantage comparable consiste à analyser la forme et l’évolution des courbes des contrats à terme.

L’information dissimulée dans la courbe

Après avoir examiné le fonctionnement des tendances sur le marché des matières premières, nous poursuivons l’étude de notre récente analyse financière, « Commodity Investing 3.0: The Rise of Factor and Curve-Aware Strategies ». Dans cet article, nous nous concentrons sur deux des indicateurs les plus déterminants sur le marché des matières premières : le report et le momentum de pente. Là encore, nous avons testé ces trois indicateurs à la fois en approche transversale et temporelle. En analyse transversale, nous classons les matières premières en fonction du niveau de l’indicateur afin d’identifier les gagnants et les perdants relatifs. Elles sont ensuite réparties en terciles représentant des niveaux d’indicateur élevés, intermédiaires et faibles. Dans une approche temporelle, chaque matière première est évaluée par rapport à sa propre performance passée, et non par rapport à ses pairs. Cette méthode génère un signal directionnel : une position longue lorsque le facteur est positif, et une position courte lorsqu’il est négatif.

Le report, défini comme le rendement implicite de roulement extrait de la courbe des contrats à terme, constitue l’une des sources de performance les plus robustes empiriquement sur le marché des matières premières. Il reflète l’équilibre entre les niveaux de stocks, les coûts de stockage, les pressions inhérentes à la couverture et le rendement de commodité. La principale explication théorique de ce facteur1 repose sur la dynamique des stocks. Lorsque leur niveau est bas, le rendement de commodité augmente, ce qui fait basculer la courbe en déport2 et procure aux détenteurs de positions longues sur contrats à terme un rendement de roulement attendu positif. À l’inverse, lorsque le niveau des stocks est élevé, le report devient négatif. Dans ce contexte, les investisseurs subissent ce que l’on désigne communément par le terme de « coût du roulement », à savoir la perte de performance associée à une courbe en report.3 Lors du roulement des positions, l’investisseur achète de manière récurrente des contrats plus chers et revend des contrats moins onéreux, générant un rendement négatif qui amoindrit progressivement la performance globale.

Nous testons le report selon deux définitions distinctes :

  • Report à 12 mois : la pente entre le contrat à terme à échéance le premier mois et celui expirant 12 mois plus tard, ce qui permet d’atténuer les déséquilibres liés à la saisonnalité.
  • Report à échéance rapprochée : la pente entre le contrat à échéance le premier et celui expirant en second, offrant la meilleure approximation de la dynamique de la courbe des taux au comptant et intégrant les tensions à court terme.

Nos résultats confirment la robustesse du report en tant que moteur de performance sur les 25 dernières années, principalement dans une approche transversale. Contrairement aux précédentes analyses financières, les résultats temporels apparaissent décevants, tandis que les résultats transversaux sont bons pour les deux définitions du report. Le classement des matières premières en fonction de leur rendement de roulement relatif permet d’identifier de manière récurrente les segments où la rareté est la plus marquée. Les niveaux de performance et de pertinence sont comparables pour les deux indicateurs. La principale différence réside dans le fait que :

  • l’indicateur à 12 mois lisse les déséquilibres inhérents à la saisonnalité et réduit le taux de rotation ;
  • l’indicateur à échéance rapprochée réagit plus rapidement aux fluctuations de marché, mais s’accompagne d’une volatilité plus élevée et d’un taux de rotation nettement supérieur.

Lors de nos tests, les deux approches ont généré une surperformance annualisée des positions courtes/longues dépassant 5 %. Toutefois, le report à échéance rapprochée affiche un taux de rotation hebdomadaire sensiblement plus élevé (15 %) que le report à 12 mois (9 %). Le graphique ci-dessous présente les trois terciles de matières premières classées selon le rendement de roulement à 12 mois, ainsi que la performance des positions longues/courtes (en jaune) d’une stratégie consistant à prendre une position longue sur le premier tercile (report relativement élevé) et une position courte sur le troisième tercile (report relativement faible).

Performances passées du rendement de roulement (analyse transversale fondée sur le rendement de roulement à 12 mois)

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Du 6 janvier 2001 au 21 octobre 2025. Source : WisdomTree, Bloomberg, FactSet. Surperformance en USD. Comporte des données rétrospectives à titre d’exemple. Les performances passées ne préjugent pas des performances futures, et tout investissement peut perdre de la valeur.

Momentum de pente

L’un des investisseurs les plus emblématiques à avoir appliqué avec succès la dérivée seconde (une logique de raisonnement) est Stanley Druckenmiller. Pour faire simple, la dérivée seconde mesure la vitesse à laquelle un phénomène évolue. Elle permet d’identifier si une tendance s’accélère ou ralentit, bien souvent avant que ce changement ne se reflète dans les prix. Dans ce cadre, le report mesure la pente de la courbe des contrats à terme : il indique le degré de déport ou de report. Le momentum de pente, quant à lui, mesure l’évolution de cette pente au fil du temps : il renseigne sur le fait que la courbe devient plus pentue ou, au contraire, plus plate. Cette information est économiquement pertinente. Si le report bénéficie de la persistance d’une courbe en déport, le momentum de pente capte la dynamique d’une courbe qui évolue en déport, un mouvement généralement associé à un resserrement des conditions de marché.

Nous définissons le Momentum de pente comme la variation lissée et ajustée de la volatilité du rendement du roulement quotidien à 12 mois, calculée selon la même méthodologie que celle utilisée pour le facteur de report. L’indicateur permet de déterminer si la courbe d’une matière première évolue en déport (resserrement) ou en report (assouplissement). Un indicateur positif révèle un basculement en déport, tandis qu’un indicateur négatif traduit un basculement en report.

Les résultats empiriques montrent que le momentum de pente présente de bonnes performances tant en approche transversale que temporelle. Dans l’approche temporelle illustrée ci-dessous, les matières premières affichant un momentum de pente positif sont détenues en position longue, tandis que celles présentant un indicateur négatif sont positionnées à la vente.

Performances passées du Momentum de pente (approche temporelle)

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Du 2 avril 2001 au 21 octobre 2025. Source : WisdomTree, Bloomberg, FactSet. Surperformance en USD. Comporte des données rétrospectives à titre d’exemple. Les performances passées ne préjugent pas des performances futures, et tout investissement peut perdre de la valeur.

Le tableau présenté ci-après récapitule les résultats obtenus pour les deux facteurs analysés :

Bilan des performances du Momentum de pente et du report général, et pertinence statistique

Model type

Model

Submodel

Periods

Annualized return

t-stat

p-value

Cross-sectional

Roll Yield

12 months

6727

5.21%

2.75

0.60%

Cross-sectional

Roll Yield

Front

6727

5.46%

3.13

0.18%

Cross-sectional

Slope Momentum

-

6652

4.28%

2.51

1.19%

Time-series

Roll Yield

12 months

6035

-0.62%

-0.28

78.03%

Time-series

Roll Yield

Front

6098

3.26%

1.88

5.99%

Time-series

Slope Momentum

-

6035

3.78%

2.03

4.24%

Source : WisdomTree, Bloomberg, FactSet. Le tableau récapitule les rendements annualisés, les statistiques t ainsi que les valeurs p relatives à chaque approche et variante testées au sein des approches tant transversale que temporelle. La statistique t permet d’apprécier la distance statistique séparant les rendements observés d’une valeur nulle, une valeur élevée de cette statistique traduisant un niveau de confiance accru quant au caractère non fortuit de la performance factorielle. La valeur p représente la probabilité que le phénomène observé procède d’une variation aléatoire ; des seuils faibles témoignent d’une pertinence statistique renforcée. Pour comparaison, les rendements annualisés relatifs aux approches transversales font l’objet d’une division par deux. Les performances passées ne préjugent pas des performances futures, et tout investissement peut perdre de la valeur.

Point supplémentaire : la sélection des contrats

Lors de l’élaboration d’une stratégie sur les matières premières, le choix des expositions (c’est-à-dire les matières premières à surpondérer) ne constitue que la première étape. La décision suivante, tout aussi déterminante, porte sur la sélection des contrats à terme à utiliser, sachant qu’un bon nombre d’échéances sur la courbe sont disponibles. Les indices traditionnels tels que le BCOM ou le GSCI se positionnent en début de courbe. Cette approche permet d’obtenir une liquidité substantielle et une exposition corrélée aux fluctuations des prix au comptant. Elle n’est toutefois pas sans frais. Se positionner en début de courbe implique en règle générale une exposition accrue au coût du roulement, susceptible d’amoindrir progressivement la performance au fil du temps. Notre analyse révèle que la sélection des contrats joue un rôle essentiel. Le positionnement sur des échéances plus éloignées sur la courbe peut générer des améliorations significatives et pérennes.

Il convient à cet égard d’opérer une distinction fondamentale entre deux catégories de courbes de contrats à terme sur matières premières : les marchés saisonniers et les marchés non saisonniers. Les matières premières saisonnières obéissent à des cycles prévisibles d’offre ou de demande, souvent liés aux périodes de semis et de récolte ou à des usages dépendants des conditions climatiques, comme le chauffage ou la climatisation. Leurs courbes de contrats à terme présentent des points hauts et bas clairement identifiables, calés sur l’échéancier et se répétant dans le temps. À l’inverse, les matières premières non saisonnières ne présentent pas ce type de schéma. En raison de leur nature non périssable ou de leur facilité de stockage (par exemple, les métaux industriels), leurs courbes de contrats à terme n’affichent pas de saisonnalité.

Matières premières saisonnières

Name

BCOM contract selection

Seasonal contract selection

Relative return

Relative volatility

RBOB Gasoline

5.90%

7.70%

1.80%

-4.30%

ULS Diesel

4.70%

5.40%

0.70%

-3.00%

HRW Wheat

-7.10%

-4.10%

3.00%

-1.20%

SRW Wheat

-10.00%

-5.90%

4.10%

-2.00%

Soybean

4.80%

6.50%

1.70%

-1.00%

Corn

-6.50%

-4.80%

1.70%

-1.60%

Cotton

-5.20%

-3.00%

2.20%

-1.80%

Sugar

-0.30%

2.20%

2.50%

-3.40%

Lean Hogs

-9.30%

-1.20%

8.10%

-3.60%

Live Cattle

-0.20%

1.90%

2.10%

-1.50%

Natural Gas

-24.50%

-13.90%

10.60%

-8.20%

Soybean Oil

0.90%

2.30%

1.40%

-0.80%

Soybean Meal

8.10%

9.90%

1.80%

-1.20%

Du 25 janvier 2002 au 20 octobre 2025. Source : WisdomTree, Bloomberg. Surperformance en USD. Les performances passées ne préjugent pas des performances futures, et tout investissement peut perdre de la valeur.

Pour les marchés caractérisés par des cycles saisonniers prévisibles de l’offre ou de la demande, tels que le gaz naturel, les céréales ou les produits agricoles, un rendement de roulement élevé reflète fréquemment des effets de saisonnalité plutôt qu’une réelle tension du marché. L’exposition à un contrat saisonnier de référence, par exemple l’échéance de décembre pour le gaz naturel, permet d’intégrer de manière systématique la prime de couverture saisonnière.

Cette approche s’est traduite par une amélioration des performances sur l’ensemble des marchés saisonniers testés, avec des gains annualisés allant d’environ 0,7 % à plus de 10 % dans le cas du gaz naturel, tout en contribuant à une réduction de la volatilité.

Matières premières non saisonnières

Name

BCOM contract selection

Max roll yield contract selection

Relative return

Relative volatility

WTI Crude

-1.90%

5.30%

7.20%

-5.50%

Brent Crude

4.80%

6.40%

1.60%

-3.00%

Gasoil

5.10%

5.70%

0.60%

-2.50%

Aluminium

-2.00%

-0.70%

1.30%

-1.00%

Zinc

0.90%

2.70%

1.90%

-0.90%

Lead

5.30%

6.00%

0.70%

-0.90%

Nickel

2.40%

4.20%

1.80%

-0.80%

Coffee

-5.70%

-4.40%

1.30%

-1.60%

Copper

5.50%

7.00%

1.50%

-0.70%

Du 3 janvier 2000 au 20 octobre 2025. Source : WisdomTree, Bloomberg. Surperformance en USD. Les performances passées ne préjugent pas des performances futures, et tout investissement peut perdre de la valeur.

Pour les métaux, le pétrole brut et les autres marchés non saisonniers, la courbe reflète les niveaux de stocks, le coût de portage et le rendement de commodité. Dans ce contexte, nous sélectionnons chaque mois, parmi les échéances allant jusqu’à neuf mois, le contrat présentant le rendement de roulement implicite le plus élevé (ou, à défaut, le rendement de roulement implicite le plus faible). Cette approche permet de limiter le rendement de report, de réduire la volatilité et d’améliorer les alpha positifs. L’ensemble des matières premières non saisonnières ont bénéficié de cette règle de sélection, avec des gains annualisés compris entre +0,6 % et +7,2 %, assortis d’une volatilité systématiquement inférieure à celle observée dans les stratégies reposant sur un roulement à échéance rapprochée.

Conclusion

L’anecdote sur Thalès illustre avant tout la capacité à identifier en amont les zones potentielles de tension du marché et à anticiper. Il ne s’agit évidemment pas de revendiquer une telle forme de « sagesse », ni de prétendre prévoir des récoltes. Notre approche est plus pragmatique : elle consiste à extraire l’information déjà contenue dans les prix. Les courbes de contrats à terme condensent, en un seul objet mesurable, les conditions de marché et, dans une certaine mesure, les anticipations actuelles. Le report indique où la tension est déjà présente, le momentum de pente renseigne sur la direction dans laquelle elle évolue, et la sélection des contrats permet d’éviter de surpayer l’exposition lorsque la courbe devient défavorable.

1 La soi-disant Théorie du stockage.
2 Une courbe est dite en déport lorsque les contrats à échéance proche se négocient à un niveau supérieur à celui des contrats (différés) à échéance plus lointaine.
3 À l’inverse, une courbe est en report lorsque les contrats à échéance proche se négocient à un niveau inférieur des contrats à échéance plus lointaine.

À propos des contributeurs

Luca Berlanda
Luca Berlanda

Associate Director, Quantitative Research at WisdomTree in Europe

Luca est directeur associé au sein de l’équipe de recherche de WisdomTree Europe, où il mène des recherches quantitatives pour améliorer ou développer de nouvelles stratégies d’investissement, en particulier dans les matières premières et les actions thématiques. Il se concentre également sur la construction et l’optimisation de portefeuille. Avant de rejoindre WisdomTree en 2022, Luca a travaillé en tant que gestionnaire de portefeuille quantitatif chez Euclidea SIM, une fintech où il a géré quantitativement des portefeuilles multi-actifs et développé et mis en place de modèles statistiques et d’apprentissage automatique pour les stratégies d’investissement et la sélection des fonds. Luca a obtenu un master en finance à l’université Bocconi à Milan.

Ayush Babel
Ayush Babel

Director, Quantitative Research

Ayush Babel est directeur de l’équipe de recherche quantitative et multi-actifs de WisdomTree, ainsi que de l’équipe de recherche sur les indices. À ce poste, il se concentre sur l’élaboration de stratégies quantitatives innovantes dans diverses catégories d’actifs et soutient la gamme diversifiée de produits de WisdomTree. Son domaine d’expertise couvre l’exploration des facteurs, la construction et l’optimisation de portefeuilles, ainsi que le développement de produits.

Ayush compte près d’une décennie d’expérience dans le secteur des services financiers, ayant précédemment occupé des postes dans des équipes de recherche en investissement chez J.P. Morgan et Franklin Templeton. Au sein de ces institutions, il a été responsable du développement et de la gestion de produits smart beta en actions et en obligations, ainsi que de produits de primes de risque multi-actifs destinés aux clients institutionnels et de détail à l’échelle mondiale. Son expérience couvre plusieurs catégories d’actifs et profils d’investissement.

Ayush est titulaire d’une licence et d’une maîtrise en ingénierie physique et nanosciences de l’Institut indien de technologie de Bombay.

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