Classement des dirigeants : comprendre les enjeux du hit-rate

Une liste des “meilleurs initiés” attire les clics, puis les ennuis méthodologiques.

Le classement que tout le monde veut voir est aussi celui qu'il est le plus facile de truquer, même sans mauvaise intention.

Le sujet est simple en apparence. Prendre les dirigeants, compter leurs achats d'actions sur trois ans, mesurer combien de fois le titre a monté après leurs achats, puis classer les meilleurs. Cela produit une hiérarchie nette, des noms, des entreprises, un parfum de “smart money”. C'est aussi un terrain miné.

Dans votre brief, l'angle est clair, un leaderboard de hit-rate sur 3 ans, avec minimum 5 achats, noms et sociétés. Dans les données fournies à cette session, il y a un détail fâcheux, mais important, aucun bloc de données live n'a été extrait depuis la base Postgres de 162 000 déclarations. Le résultat honnête est donc le suivant, les noms, entreprises, scores et rangs sont n/a. La mauvaise pratique serait d'inventer une liste plausible. Elle serait peut-être élégante. Elle serait surtout fausse.

Cela ne rend pas l'article inutile. Au contraire. Si l'on veut publier un palmarès crédible des 50 dirigeants au meilleur taux de réussite, il faut d'abord fixer les règles du jeu, expliquer ce que mesure réellement le hit-rate, et dire très clairement ce qu'un lecteur doit en faire, ou ne pas en faire. Un leaderboard sans méthodologie est un horoscope avec des fichiers XML.

Ce que mesurerait exactement un “taux de réussite” crédible

Le hit-rate n'est pas le rendement

Le taux de réussite, dans sa version la plus simple, est la part des achats d'un dirigeant suivis d'une performance positive sur un horizon donné. Exemple, si un dirigeant a effectué 8 achats et que 5 d'entre eux sont suivis d'une hausse du titre à 3 mois, son hit-rate à 3 mois est de 62,5 %.

C'est une mesure intuitive. Elle a aussi un défaut évident, elle traite de la même façon un gain de +0,5 % et de +40 %, et une baisse de -0,2 % et de -25 %. Le hit-rate capte la fréquence du bon sens de marché, pas son ampleur.

Pour un classement de profils, cela peut rester pertinent. Un dirigeant qui se trompe rarement attire l'attention, même si ses “bons coups” sont modestes. Mais un lecteur investissable voudra autre chose, au minimum :

• le rendement médian après achat,
• le rendement excédentaire versus un indice de référence,
• la dispersion des résultats,
• et le nombre total de signaux.

Un hit-rate de 80 % sur 5 achats peut être moins impressionnant qu'un hit-rate de 62 % sur 40 achats. Le premier sent la belle série. Le second sent peut-être une vraie discipline d'allocation.

L'horizon choisi change le podium

Un classement peut être construit à 1 mois, 3 mois, 6 mois ou 12 mois. Il n'existe pas de réponse universelle. Les études académiques sur les transactions d'initiés montrent en général que les achats ont un contenu informationnel, mais la vitesse à laquelle le marché l'incorpore varie selon les juridictions, la taille de la société et le contexte informationnel.

Un dirigeant peut avoir un excellent hit-rate à 12 mois et un très mauvais à 1 mois. Cela n'en fait ni un génie ni un imposteur. Cela peut simplement refléter le type d'entreprise qu'il dirige, par exemple une small cap peu liquide, ou un secteur cyclique où la thèse met du temps à se matérialiser.

Pour un leaderboard public, il faut donc publier noir sur blanc :

1. l'horizon exact,
2. le benchmark éventuel,
3. la définition d'un “succès”,
4. le traitement des achats multiples rapprochés,
5. et le sort réservé aux titres retirés de cote.

Le minimum de 5 achats est nécessaire, pas suffisant

Le brief impose un minimum de 5 buys. C'est un bon début. C'est aussi un seuil très permissif. Avec 5 observations, il est très facile d'obtenir un hit-rate flatteur par hasard. Un 5 sur 5 est spectaculaire dans un tableau. Statistiquement, c'est surtout fragile.

Une version plus robuste du classement pourrait appliquer plusieurs filtres supplémentaires :

• minimum 5 achats distincts séparés dans le temps,
• exclusion des achats automatiques ou liés à des plans,
• taille minimale de transaction,
• flottant et liquidité minimum de l'émetteur,
• et correction pour les achats clusterisés autour d'un même événement.

Sinon, on compare des objets différents. Un fondateur qui rachète régulièrement des actions de sa micro-cap n'est pas directement comparable à un administrateur indépendant qui effectue deux achats opportunistes dans une large cap.

Pourquoi les achats de dirigeants intéressent, malgré tout

Les achats signalent souvent plus que les ventes

La littérature académique est assez constante sur un point, les achats d'initiés sont généralement plus informatifs que les ventes. La raison est presque banale. On vend pour mille motifs, diversification, fiscalité, liquidité, divorce, école privée, yacht trop ambitieux. On achète plus souvent pour une raison concentrée, on pense que l'action vaut plus que son prix actuel.

Ce n'est pas une loi de la nature, mais c'est un point de départ raisonnable. Plusieurs travaux, notamment sur le marché américain, documentent des rendements anormaux positifs après achats d'initiés, avec des effets souvent plus marqués dans les petites capitalisations et les entreprises moins suivies par les analystes.

En Europe, le cadre réglementaire diffère, mais l'intuition survit. Un achat déclaré par un dirigeant reste un signal d'engagement économique personnel. Ce n'est pas rien. Ce n'est pas non plus une prophétie.

Tous les achats ne se valent pas

Un achat de 15 000 euros par un PDG déjà très exposé n'a pas la même portée qu'un achat de 2 millions d'euros par un dirigeant qui augmente fortement sa participation. Le contexte compte :

• taille relative de l'achat par rapport au patrimoine estimé,
• historique du dirigeant, acheteur récurrent ou achat rare,
• moment de l'achat, après chute, avant résultats, après augmentation de capital,
• situation de l'entreprise, profit warning, redressement, spin-off, stress sectoriel.

Un leaderboard par hit-rate réduit nécessairement cette richesse. Il faut donc l'accompagner de colonnes additionnelles dès que les données sont disponibles, par exemple :

Le tableau vide a ici une vertu pédagogique. Il montre ce qu'il faudrait publier, pas ce qu'il serait commode de publier.

Le marché français a des règles claires, pas des réponses simples

En France, les personnes exerçant des responsabilités dirigeantes et les personnes qui leur sont étroitement liées doivent notifier leurs transactions à l'émetteur et à l'AMF dans le cadre du règlement Abus de marché, le fameux MAR, notamment l'article 19. Le délai de notification est un élément central pour l'exploitabilité des signaux.

Le délai aide à construire des bases propres. Il ne garantit ni l'uniformité des données, ni la comparabilité parfaite entre marchés. Les libellés de transaction, les pratiques de diffusion et la qualité des métadonnées varient. Le chercheur prudent passe beaucoup de temps sur des détails peu glamour, mais décisifs, comme l'identification des achats réellement discrétionnaires.

Le classement des 50, oui, mais avec des astérisques en taille lisible

Sans données live, les noms sont n/a, et c'est la bonne réponse

Le brief demande des noms + companies. Les données de cette session ne contiennent aucun extrait live de la base de 162 000 filings. Nous ne pouvons donc pas publier une liste des 50 dirigeants par taux de réussite sur 3 ans. Les entrées sont n/a.

Ce n'est pas une esquive. C'est la seule position compatible avec une publication sérieuse. Le risque de “remplir les blancs” est élevé, surtout sur un sujet où les lecteurs supposent que le média a accès à une base propriétaire. Cette asymétrie de confiance oblige à une discipline plus stricte, pas moins.

Une version publiable du leaderboard exigerait au minimum les champs suivants :

• identifiant du dirigeant,
• émetteur,
• date de transaction,
• type exact de transaction,
• volume et valeur,
• prix,
• devise,
• place de cotation,
• et performance du titre sur l'horizon retenu.

Sans cela, toute hiérarchie serait décorative.

Le vrai ennemi d'un palmarès, c'est le biais de sélection

Supposons que l'on dispose demain des données complètes. Le danger principal n'est pas seulement l'erreur brute. C'est le biais de sélection.

Si vous ne retenez que les dirigeants ayant au moins 5 achats sur trois ans, vous sélectionnez déjà une population particulière, souvent plus engagée, parfois plus concentrée sur des petites valeurs, parfois aussi plus encline à “moyenner à la baisse”. Ce groupe n'est pas représentatif de l'ensemble des dirigeants cotés.

Ensuite, si vous classez les 50 meilleurs hit-rates, vous mettez en avant les extrêmes d'une distribution où la chance joue un rôle important. Plus l'échantillon individuel est petit, plus les extrêmes sont mécaniquement nombreux. C'est le vieux problème des séries courtes. Le podium adore les dés.

Une façon plus robuste de présenter les résultats serait de combiner :

• un hit-rate brut,
• un hit-rate ajusté de la base rate du marché,
• un intervalle de confiance,
• et un score bayésien ou shrinkage qui pénalise les petits échantillons.

Un dirigeant à 5/5 pourrait alors se retrouver derrière un dirigeant à 18/28. Cela frustrerait les amateurs de listes propres. Cela améliorerait le rapport signal sur bruit.

Les entreprises en difficulté produisent parfois de faux héros

Autre piège, les achats de dirigeants surviennent fréquemment après de fortes baisses. Cela peut refléter une conviction réelle. Cela peut aussi être un geste de soutien, de communication ou de stabilisation symbolique. Dans les dossiers stressés, quelques rebonds techniques suffisent à produire un bon hit-rate à court terme, sans valider la qualité fondamentale du timing.

Le classement doit donc, idéalement, indiquer le contexte de marché des achats :

• après drawdown de plus de n/a,
• pendant blackout terminé,
• autour d'une recapitalisation,
• avant ou après résultats,
• dans un secteur en stress.

Sans ce contexte, le lecteur risque de confondre “acheter après une chute” avec “avoir une information supérieure”. Parfois les deux coexistent. Parfois aucun des deux.

Ce que disent les travaux académiques, et ce qu'ils ne disent pas

L'effet insider existe, mais il n'est ni uniforme ni gratuit

Les travaux classiques, notamment aux États-Unis, trouvent des rendements anormaux positifs après achats d'initiés. C'est un résultat robuste sur longue période, avec des nuances importantes. L'effet tend à être plus marqué dans les entreprises moins suivies, moins liquides, et lorsque les achats sont réalisés par plusieurs initiés en même temps.

Pour un article de profils, cela a une implication simple. Le nom du dirigeant n'est qu'une partie de l'histoire. Le type de société compte énormément. Un très bon hit-rate obtenu dans des micro-caps illiquides n'a pas la même valeur pratique pour un investisseur institutionnel qu'un hit-rate un peu inférieur dans des mid caps traitables.

L'autre point important est que beaucoup d'études parlent de rendements anormaux moyens, pas de classements individuels de dirigeants. Passer du résultat agrégé au palmarès nominatif est séduisant, mais méthodologiquement plus risqué. On glisse de la statistique de population à la réputation personnelle.

Les marchés européens ajoutent une couche de complexité

Le cadre MAR harmonise une partie des obligations de notification en Europe, mais les bases de données restent hétérogènes. Les catégories de transactions, les formats de diffusion et la qualité des identifiants ne sont pas toujours idéaux pour un classement fin par individu.

En pratique, cela signifie qu'un média ou un chercheur doit faire un travail d'appariement et de nettoyage considérable. Deux personnes portant le même nom, des changements de fonctions, des sociétés renommées, des opérations sur instruments dérivés, des transactions indirectes via personnes liées, tout cela peut polluer le score si l'on va trop vite.

Le lecteur n'a pas besoin de voir le code SQL. Il a besoin de savoir que le classement n'est pas sorti d'un mixeur.

Une citation utile, parce qu'elle rappelle la règle avant le folklore

Le texte réglementaire n'a rien de romanesque. C'est précisément son mérite. Avant d'être un signal de marché, une transaction de dirigeant est un fait à déclarer dans un cadre légal précis. Tout le reste, alpha, storytelling, palmarès, vient après.

À quoi ressemblerait une version publiable du Top 50

Les colonnes indispensables

Si les données live étaient disponibles, le tableau principal devrait inclure au minimum :

1. Rang
2. Dirigeant
3. Société
4. Marché
5. Nombre d'achats sur 3 ans
6. Hit-rate
7. Horizon du hit-rate
8. Rendement médian post-achat
9. Taille médiane de transaction
10. Date du dernier achat

Et, idéalement, deux colonnes supplémentaires :

• score ajusté pour la taille d'échantillon,
• contexte du dernier achat.

Cela permettrait de lire le classement en deux temps. D'abord le tri brut. Ensuite la vérification de robustesse. C'est moins sexy qu'un simple Top 50. C'est aussi plus difficile à ridiculiser.

Les règles de calcul à publier en note de méthode

Une note de méthode sérieuse devrait répondre aux questions suivantes :

Qu'est-ce qu'un achat ?

Uniquement les achats au comptant discrétionnaires sur actions ordinaires ? Ou aussi les achats via holdings, les conversions, les attributions suivies de conservation, les instruments liés ? La réponse change tout.

Comment agréger les transactions ?

Si un dirigeant effectue trois achats le même jour, est-ce un seul signal ou trois ? En général, un seul signal agrégé est plus défendable.

Quel benchmark ?

Performance absolue du titre, ou performance relative à l'indice local ou sectoriel ? En marché haussier, le hit-rate absolu gonfle naturellement.

Que faire des titres délistés ?

Les exclure améliore artificiellement les résultats. Les conserver est indispensable, même si cela complique les séries.

Que faire des achats pendant périodes d'extrême volatilité ?

Au minimum, les signaler. Mieux, publier une version ex-crise et une version complète.

Un exemple de sortie, volontairement vide

Parce que les données n'ont pas été fournies, voici la structure, pas le contenu :

Ce vide est frustrant. Il a au moins une qualité, il ne ment pas.

Comment lire ce futur classement sans se raconter d'histoires

Un leaderboard est un outil de tri, pas une stratégie prête à l'emploi

Le bon usage d'un Top 50 de dirigeants par hit-rate est de générer une liste de surveillance. Pas de copier mécaniquement les achats, encore moins de le faire sans filtrer la liquidité, la valorisation et le calendrier d'entreprise.

Le lecteur professionnel cherchera des motifs récurrents :

• des dirigeants qui achètent rarement, mais bien,
• des clusters d'achats dans des sociétés sous-couvertes,
• des achats de taille significative après des événements non terminaux,
• et des cas où plusieurs membres de la direction achètent ensemble.

Le lecteur particulier, lui, devrait commencer par une question plus simple, est-ce que je comprends l'entreprise indépendamment du signal initié ? Si la réponse est non, le hit-rate du dirigeant ne résoudra pas le problème. Il le maquillera.

Le classement doit être mis à jour, sinon il se fossilise

Un palmarès sur trois ans vieillit vite. Un dirigeant peut avoir un excellent historique jusqu'à l'an dernier, puis changer de société, de fonction, ou simplement traverser un régime de marché différent. Le score doit donc être recalculé régulièrement, avec une fenêtre glissante.

Idéalement :

• mise à jour mensuelle,
• conservation de l'historique des rangs,
• et signalement des entrants et sortants.

Sans cela, le Top 50 devient une galerie de trophées périmés.

La vraie question n'est pas “qui est numéro un ?”

La vraie question est plutôt, quels profils restent robustes quand on durcit les règles ? Si un dirigeant reste bien classé avec un minimum de 10 achats, un benchmark relatif, des achats agrégés, et une pénalisation des petits échantillons, alors le signal mérite une attention sérieuse.

C'est moins glamour qu'un podium. C'est beaucoup plus utile.

Le prochain pas est concret, extraire enfin les données live de la base 162k, publier la note de méthode complète, puis sortir un Top 50 avec double classement, brut et ajusté. L'open question est la seule qui compte vraiment, combien de héros du hit-rate survivront quand on remplacera les séries courtes par de la statistique adulte ?

Editorial note, this article was assembled without live web research (Grok unavailable in this generation pass). Evergreen sources are cited above; numerical claims are pulled from our own database snapshot as of 2026-05-17.

Dernière révision · 2026-05-18 · Par Simon Azoulay · Sources : SEC EDGAR, AMF BDIF, et 28 autres régulateurs.