Cliquez sur une jauge pour ouvrir sa méthodologie et son historique.
Le Radar analyse 15 signaux disposant d'un historique, calculés à l'identique pour le score live ET le graphe historique. Chaque signal a un type (haussier/baissier/neutre), un poids (1-3) et un horizon (court/moyen/long terme).
Seules les conditions remplies s’affichent dans le radar. Si le marché est calme, ~8 signaux apparaissent. En cas de crash ou d’euphorie, jusqu’à 20+ signaux peuvent se déclencher simultanément.
| Signal | Condition | Type | Poids | Source |
|---|---|---|---|---|
| Funding BTC extreme + | FR > 0.06% | Bear | 3 | Binance premiumIndex |
| Funding BTC élevé | FR > 0.03% | Bear | 2 | Binance premiumIndex |
| Funding BTC négatif fort | FR < -0.03% | Bull | 3 | Binance premiumIndex |
| Funding BTC lég. négatif | FR < -0.01% | Bull | 1 | Binance premiumIndex |
| Funding ETH extreme | FR ETH > 0.06% | Bear | 2 | Binance premiumIndex ETH |
| Funding ETH négatif | FR ETH < -0.03% | Bull | 2 | Binance premiumIndex ETH |
| Funding ETH >> BTC | Δ ETH-BTC > 0.04% | Info | 2 | Binance premiumIndex |
| OI hausse forte | OI 24h > +8% | Info | 2 | Binance openInterestHist |
| OI chute libre | OI 24h < -8% | Info | 2 | Binance openInterestHist |
| Divergence OI↑ / Prix↓ | OI > +5% ET prix < -2% | Bear | 3 | Binance OI + CoinGecko |
| Short squeeze | OI < -5% ET prix > +2% | Bull | 3 | Binance OI + CoinGecko |
| Crowd Long extrême | L/S ratio > 2.5 | Bear | 3 | Binance globalL/SRatio |
| Crowd Short extrême | L/S ratio < 0.6 | Bull | 3 | Binance globalL/SRatio |
| Biais Long élevé | L/S ratio > 1.8 | Bear | 1 | Binance globalL/SRatio |
| Biais Short élevé | L/S ratio < 0.8 | Bull | 1 | Binance globalL/SRatio |
| Pression acheteuse forte | Taker ratio moy > 1.15 | Bull | 2 | Binance takerL/SRatio |
| Pression vendeuse forte | Taker ratio moy < 0.85 | Bear | 2 | Binance takerL/SRatio |
| Signal | Condition | Type | Poids | Source |
|---|---|---|---|---|
| Peur extrême | FNG < 20 | Bull | 3 | CoinMarketCap |
| Peur | FNG < 35 | Bull | 2 | CoinMarketCap |
| Avidité extrême | FNG > 82 | Bear | 3 | CoinMarketCap |
| Avidité | FNG > 65 | Bear | 1 | CoinMarketCap |
| Afflux stablecoins | Supply 30j > +3% | Bull | 2 | DefiLlama stablecoins |
| Fuite stablecoins | Supply 30j < -2% | Bear | 2 | DefiLlama stablecoins |
| Altseason confirmée | Index > 75 | Bull | 2 | CMC Altseason Index |
| Bitcoin Season | Index < 25 | Bear | 2 | CMC Altseason Index |
| BTC -12%+ sur 7j | BTC 7d < -12% | Bull | 2 | CoinGecko BTC |
| BTC +12%+ sur 7j | BTC 7d > +12% | Bear | 2 | CoinGecko BTC |
| ETH/BTC au plancher | ETH/BTC < 0.03 | Bull | 2 | CoinGecko ETH+BTC |
| ETH/BTC élevé | ETH/BTC > 0.08 | Bear | 1 | CoinGecko ETH+BTC |
| Volatilité comprimée | Vol jour < 1.2% | Info | 2 | CoinGecko BTC historique |
| Google Trends euphorie | GT ≥ 80 ou moy4 ≥ 75 | Bear | 2 | Google Trends |
| Google Trends apathie | GT ≤ 15 ou moy4 ≤ 20 | Bull | 2 | Google Trends |
| "Bull run" en tendance | GT "bull run" ≥ 50 | Bear | 2 | Google Trends |
| TVL DeFi hausse forte | TVL 30j > +15% | Bull | 2 | DefiLlama TVL |
| TVL DeFi en chute | TVL 30j < -15% | Bear | 2 | DefiLlama TVL |
| Signal | Condition | Type | Poids | Source |
|---|---|---|---|---|
| BTC très sous 200MA | Dist 200MA < -15% | Bull | 3 | Yahoo Finance BTC |
| BTC sous 200MA | -15% ≤ dist < -5% | Bull | 2 | Yahoo Finance BTC |
| BTC surchauffé vs 200MA | Dist 200MA > +80% | Bear | 3 | Yahoo Finance BTC |
| BTC étendu vs 200MA | Dist 200MA > +40% | Bear | 1 | Yahoo Finance BTC |
| Modèle valo haussier | Score composite ≤ 20 | Bull | 3 | Mayer + ATH + 365MA + Pi |
| Valorisation basse | Score composite ≤ 40 | Bull | 2 | Mayer + ATH + 365MA + Pi |
| Modèle valo baissier | Score composite ≥ 80 | Bear | 3 | Mayer + ATH + 365MA + Pi |
% de la supply stablecoin globale (~$317B) engagée dans des protocoles DeFi yield-bearing (Lending, CDP, Yield, Basis Trading, RWA) vs détenue passivement (CEX, EOA, paiements). Mesure l'appétit yield-seeking dans la crypto — pas du pouvoir d'achat directionnel.
Quelle fraction de la supply stablecoin globale est actuellement déposée dans des protocoles DeFi yield-bearing (en lending sur Aave, en collatéral CDP Sky, en mint USDe Ethena, en T-bills tokenisées BUIDL/USYC, en yield Pendle, etc.) versus simplement détenue sans rendement on-chain (USDT sur Binance, USDC en EOA, stables servant aux paiements/transferts).
C'est un indicateur de chasse au yield / appétit DeFi. Quand l'engagement monte, des détenteurs passifs ont choisi le yield plutôt que le hodling sur CEX. Quand il baisse, ils se retirent vers du cash passif (risk-off).
DefiLlama API. Pour chaque protocole top 60 stable-heavy par TVL > $200M : fetch /protocol/<slug>
et agrégation cross-chain via chainTvls.<chain>.tokensInUsd. Supply totale stable depuis
/stablecoincharts/all. Refresh launchd toutes les 6h (fetch_defi_engagement.py).
Historique : ~485 points hebdomadaires depuis 2020.
-borrowed, -staking, -pool2, -treasury, -vesting (ce sont des liabilities / sous-vues qui doubleraient le comptage).USD|DAI|GHO|LUSD|FRAX|PYUSD|EUR|RLUSD|BUIDL|USYC|CRVUSD|MUSD|FEUSD|USDH sur le symbole.J'utilise la méthode NET only : pour un protocole de lending comme Aave, je compte les stables
présentes dans les contracts (NET = supply - borrowed) et PAS la portion empruntée par les utilisateurs
(qui est partie ailleurs : autre protocole, CEX, EOA). C'est la convention DefiLlama / Token Terminal / Artemis
pour éviter le double-comptage du re-borrowing (un USDC emprunté sur Aave puis déposé sur Ethena serait compté 2× sinon).
Chaque dollar stable est compté une seule fois.
→ Vue alternative "SUPPLY" (NET + borrowed = capital cumulé mediated) donnerait ~$60-70B / ~20% au lieu de ~$45B / ~14% —
lecture défensible mais non comparable aux dashboards publics standard.
Les pools stable-stable sur DEX (Curve 3pool, FRAX/USDC, Uniswap v3 USDC/USDT, Balancer) ne sont pas comptés — la catégorie DEX de DefiLlama est trop large pour filtrer simplement (mélange paires stables et paires volatiles). Sous-comptage estimé : $2-4B.
Les protocoles < $200M TVL sont exclus. Agrégés ils représentent probablement $2-5B supplémentaires. Choix volontaire (perf de refresh) mais documenté.
BlackRock BUIDL et Circle USYC sont parfois détenus en collatéral par d'autres protocoles (Ethena USDe, Sky Lending les utilisent partiellement comme backing). Un même dollar peut apparaître à la fois dans la ligne RWA et dans la ligne Basis Trading / CDP. Surcompte estimé : $1-2B.
Stables non capturés par ma regex : MIM (Magic Internet Money), DOLA, USD0 (Usual), deUSD, alUSD, OUSD, ainsi que GUSD, TUSD, USDP via leur regex. Sous-comptage additionnel estimé : $1-3B.
L'historique 2020-2026 ne couvre que 1.5 cycle crypto. Pic 2021 = top et creux 2023 = bottom sont une coïncidence narrative, pas une validation statistique. À lire comme indicateur descriptif de sentiment risk-on, pas comme signal de cycle prédictif.
% du patrimoine financier des ménages US investi en actions vs cash / bonds / MMF / assurances / pensions. Série Fed Z.1 trimestrielle depuis 1945. Indicateur lié au papier Philosophical Economics 2013 (formule légèrement différente — détails en méthodologie).
Quelle part du patrimoine financier total des ménages US (deposits + MMF + bonds + équités + assurances-vie + droits sur pensions, hors immobilier) est investie en actions, en valeur de marché. Look-through complet : compte les actions détenues en direct + via mutual funds + via fonds de pension.
Federal Reserve Z.1 Financial Accounts of the United States, série officielle BOGZ1FL153064486Q :
"Households and Nonprofit Organizations; Directly and Indirectly Held Corporate Equities as a Percentage of Financial Assets".
Fréquence : trimestrielle (Q4 1945 → Q4 2025, 303 trimestres). Latence Fed : ~2-3 mois après fin de trimestre.
Refresh local : launchd hebdomadaire (fetch_tradfi_allocation.py).
Cousin, pas identique. L'article "The Single Greatest Predictor of Future Stock Market Returns"
(déc. 2013) utilise une formule différente : equity / (equity + total liabilities of 5 real economic borrowers)
— le dénominateur agrège les dettes des ménages, entreprises non-financières, gouvernement fédéral, gouvernements locaux,
et reste du monde. Ma série Fed Z.1 utilise un dénominateur différent : les actifs financiers des ménages
(donc inclut cash/pensions/assurances, exclut dettes externes). Les deux séries ne sont pas comparables en absolu
— ni leurs niveaux, ni leurs corrélations. Les "52% ATH 2021" que tu peux trouver ailleurs viennent de la
formule PE, pas de la mienne (qui a fait pic à 42% en 2021).
Fit linéaire return_S&P_10y_annualisé = α + β × allocation, sur S&P 500 prix nominal
(dataset Shiller monthly depuis 1871, via multpl.com). r ≈ -0.62, n=265 trimestres (avec overlapping).
Prédiction au niveau actuel : -2.66%/an nominal price-only sur 10 ans, soit ~+0%/an total return nominal
(en ajoutant ~2%/an de dividendes). Donne un ordre de grandeur, pas une prédiction précise.
La métrique monte automatiquement quand le S&P monte, car le numérateur (actions détenues) est valorisé au prix de marché alors que le dénominateur (cash + bonds + pensions) bouge moins. Une grande partie de la hausse 30% → 47% depuis 2010 vient du prix qui monte, pas de flux entrants nets. Lecture juste : "prix élevés → rendements 10y attendus faibles", pas "les ménages ont consciemment chargé leurs portefeuilles en actions". L'effet de prix EST le mécanisme prédicteur.
L'indicateur peut rester en zone extrême plusieurs années avant un retournement. Exemple historique : 1997-2000 a passé 4 ans au-dessus de 30%, avec un pic à 38.7% en Q1 2000, avant le krach dot-com. Au niveau actuel de 47% (ATH), le signal est "rendements 10y forward attendus très faibles", pas "le top du marché est imminent". C'est un indicateur de valorisation long-terme, pas un timing signal court-terme.
La régression utilise des fenêtres 10 ans qui chevauchent à 97.5% (chaque fenêtre trimestrielle partage 39/40 quarters avec la précédente). Le n=265 affiché est trompeur — méthode rigoureuse Hansen-Hodrick : n effectif ≈ n_obs / overlap_lag = 265 / 40 ≈ 6-7 fenêtres indépendantes. Le r = -0.62 reste informatif, mais sa significativité statistique réelle est très inférieure à ce que le n brut suggère (problème classique des overlapping returns, cf. Hodrick / Newey-West).
Les bandes 25 / 35 / 45% sont calibrées sur la distribution historique observée (médiane ~26%, min 9.5%, max 47%). Le papier PE ne définit aucun seuil — il fournit une régression continue. À considérer comme aide visuelle, pas comme règle académique gravée dans le marbre.
Index hebdomadaire publié par la Federal Reserve Bank of St. Louis, centré sur 0 (moyenne historique). Combine 18 séries de marché (taux, spreads de crédit, vol, breakeven). > 0 = stress, < 0 = conditions faciles.
Niveau global de stress des marchés financiers US, agrégé sur 18 séries hebdomadaires couvrant : taux interbancaires (TED, OIS spread, LIBOR-OIS), spreads de crédit (Baa-Aaa Moody's, High Yield), volatilité (VIX), breakeven inflation 5y/10y, term spreads (2-10y, 3m-10y), spreads swaps. Calibration par PCA (1ère composante principale), moyenne 0 sur la période complète de calibration.
fetch_fred_stress_indicators.py + API officielle api.stlouisfed.org.Cette 4e version (2022) a remplacé les composants supprimés (TED notamment, depuis le retrait du LIBOR). Les niveaux ne sont pas strictement comparables aux versions STLFSI/STLFSI2/STLFSI3 même si les pics restent reconnaissables. Pour comparaison long terme, FRED maintient STLFSI3 en parallèle.
STLFSI4 · zones colorées : rouge stress, vert conditions faciles · ligne 0 = moyenne historique · Overlay S&P 500 en log à droite (Shiller via multpl.com)Règle empirique de Claudia Sahm (ex-Fed, 2019). Différence entre la moyenne 3m du taux de chômage US et son minimum 12m. ≥ 0.5 = récession US en cours. Coïncident historiquement parfait depuis 1970.
Détecte qu'une récession US est déjà commencée sans attendre la confirmation officielle du NBER (qui arrive avec 6-12 mois de retard). Calcul : MA3(taux de chômage U-3) − minimum sur 12 mois précédents de cette même MA3. Quand l'écart franchit 0.5, le marché de l'emploi se dégrade suffisamment pour signaler une récession active.
La version realtime utilise les données vintage (telles que publiées le mois M par le BLS), pas les révisions ultérieures. C'est le comportement le plus honnête pour signaler en temps réel — la version "rétrospective" basée sur les valeurs révisées peut subtilement déformer les seuils historiques.
En juillet 2024, Sahm Rule a franchi 0.5 (atteint ~0.53) sans récession confirmée par le NBER. Claudia Sahm elle-même a publié des commentaires expliquant que les patterns d'emploi post-COVID (rebond de la participation, immigration, normalisation post-Great Resignation) ont pu déformer le signal cette fois. Premier potentiel faux positif depuis 1970 — débat encore ouvert.
Avant 2024, toutes les récessions US (NBER) ont vu Sahm Rule franchir 0.5 (récessions 1969-70, 73-75, 80, 81-82, 90-91, 2001, 2007-09, 2020). Zéro faux négatif. Quelques faux positifs très brefs (juste au-dessus de 0.5 puis retour) lors de chocs d'emploi non récessifs (ex: 1959). C'est un coïncident (= se déclenche au début de la récession, pas en avance).
SAHMREALTIME · ligne rouge horizontale = seuil 0.5 (récession) · zone rouge = récession active · Overlay S&P 500 en log à droite (Shiller via multpl.com)Montant notionnel échangé chaque jour (cours × volume, en milliards $) sur l'ensemble des ETF à effet de levier & inverses cotés aux États-Unis. Baromètre de l'appétit spéculatif à levier (surtout retail). Reproduit le graphe Goldman Sachs Global FICC & Equities.
Le volume notionnel quotidien traité sur les ETF à levier (2x, 3x) et inverses (-1x, -2x, -3x) cotés aux US :
pour chaque produit, cours de clôture × volume du jour, le tout sommé sur tout l'univers. C'est la
définition exacte de Goldman (volume notionnel = nombre d'actions échangées × prix). Un proxy direct de la
quantité de paris à effet de levier passés chaque jour par le marché.
fetch_levered_etf_volume.py.L'explosion des ETF single-stock à levier (premiers lancés mi-2022, généralisés 2023-2025) a démultiplié l'univers et les volumes. La montée de la courbe est donc en partie un phénomène réel d'offre de produits — pas seulement de l'euphorie ponctuelle. Les produits inexistants avant leur lancement contribuent 0 (pas de biais rétroactif).
Goldman agrège la totalité des ~400 LETF/inverses US ; ici on prend les ~140 les plus liquides, qui captent la quasi-totalité du notional. Le niveau et la forme suivent de très près la série Goldman, mais des écarts de quelques % sur les pics sont attendus.
Un notional élevé signale du levier spéculatif extrême (historiquement proche des tops locaux et de la fragilité de marché), mais peut le rester plusieurs semaines. À croiser avec le Fear & Greed, la Bulle IA et le funding. Les pics correspondent aussi bien à l'euphorie (chasse au levier) qu'à la panique (couverture inverse massive).
Le matelas de liquidités de Berkshire Hathaway = cash & équivalents + bons du Trésor US à court terme. Quand Buffett ne trouve rien à acheter, le cash s'accumule : un niveau record en % des actifs traduit historiquement une posture défensive (marché jugé cher), souvent en fin de cycle.
Source : bilans consolidés 10-Q / 10-K de Berkshire Hathaway (SEC EDGAR, CIK 0001067983),
ligne « Short-term investments in U.S. Treasury Bills » + « Cash and cash equivalents » de tous les segments.
Refresh launchd quotidien (fetch_buffett_cash.py).
Le WTI (noir) est le prix du brut ; le 321 crack spread (rouge) est la marge brute de raffinage : combien un raffineur gagne en transformant 3 barils de brut → 2 essence + 1 distillat. Quand le crack diverge à la hausse pendant que le brut baisse, la demande de carburants reste forte alors que l'offre de brut se détend — signal classique de tension aval.
Le crack spread 3:2:1 est le proxy standard de la rentabilité du raffinage. Il approxime le rendement réel d'une raffinerie : ~2/3 d'essence, ~1/3 de distillats (diesel/kérosène/fioul). Un crack élevé = marges de raffinage grasses = incitation à raffiner davantage. Un crack qui s'écrase = destruction de marge, arrêts de raffineries, tension future sur les carburants.
DCOILWTICODGASNYHDDFUELNYHcrack = ( 2×essence×42 + 1×distillat×42 − 3×WTI ) / 3 → $/baril. Le facteur 42 convertit les $/gallon en $/baril (1 baril = 42 gallons). Chaque valeur est donc traçable : source publique + formule + date.
DCOILWTICO (WTI), DGASNYH (essence), DDFUELNYH (distillat) · crack recalculé (2·ess·42 + dist·42 − 3·WTI)/3 · WTI axe gauche, crack axe droitLa SPR est le stock de brut d'urgence détenu par le gouvernement US (cavités salines du Golfe). C'est un levier géopolitique et de prix : la vider fait baisser le prix à court terme (offre en plus) mais épuise la marge de manœuvre ; la reconstituer crée une demande structurelle. Suivre le niveau et surtout la variation hebdomadaire.
Volume total de brut stocké dans la Strategic Petroleum Reserve, en millions de barils. Créée après le choc pétrolier de 1975, capacité d'origine ~727 Mb. Les ponctions massives 2022 (guerre en Ukraine, ~180 Mb libérés) l'ont ramenée à ~350 Mb, plus bas depuis les années 1980.
WCSSTUS1 — « U.S. Ending Stocks of Crude Oil in SPR » (milliers de barils).fetch_energy_macro.py · API api.eia.gov.WCSSTUS1 · ligne = niveau (Mb, axe gauche) · barres = variation hebdo (axe droit, rouge ponction / vert reconstitution)Les flux retail « Vanda » sont propriétaires (payants) et non auditables. On reconstruit l'appétit retail avec deux séries publiques FRED, opposées : la dette de marge (actions achetées à crédit = risk-on) et les fonds monétaires retail (cash « sur la touche » = risk-off). Quand la marge grimpe et le cash fond, le retail est agressif ; l'inverse signale la capitulation / prudence.
Le graphe original « Retail Net Flows » vient de Vanda Research (données de flux propriétaires, sur abonnement). Il n'existe aucune source gratuite ni auditable reproduisant ces flux. Plutôt qu'un chiffre invérifiable, on mesure l'appétit retail par deux comportements observables et publics : s'endetter pour acheter des actions, et garder du cash.
BOGZ1FL663067003QWRMFNSCe proxy capte le régime d'appétit (risk-on / risk-off), pas le montant exact des flux Vanda. La dette de marge est trimestrielle (retard ~1 trimestre) ; le cash monétaire est hebdo. Les deux ont une corrélation forte et durable avec le comportement d'achat retail, et sont 100% traçables.
BOGZ1FL663067003Q (margin debt) · WRMFNS (retail MMF, axe droit) · mode YoY % = croissance annuelle de la marge (le signal d'appétit, zones seuil affichées) · proxy auditable, pas les flux Vanda