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Montrer le calcul. Nommer la limite.
l0g ne se contente pas d’auditer l’opacité des marchés : le projet évite aussi de devenir lui-même une boîte noire.
Formules, seuils, normalisations, sources et observations point-in-time sont documentés pour comprendre ce qu’un signal mesure, et ce qu’il ne mesure pas.
- fiches d’instrument
- 6
- échelle de lecture
- 0–100
- dernière révision
- 17 juillet 2026
Dernière mise à jour : 17 juillet 2026// cadre normatif
Les formules et limites propres aux instruments sont documentées ici. Les règles transversales de publication, de typage des affirmations, de preuve, de correction et de licence sont fixées par l0g Editorial Protocol 1.0.0. La release stable contient aussi les schémas, un exemple complet et les tests de conformité.
// fiches d'instrument
Chaque outil a maintenant sa fiche de lecture : question couverte, sources primaires, méthode de calcul, limites assumées et cas d'usage. L'objectif n'est pas de promettre un signal parfait, mais de rendre l'instrument auditable.
// historique & backtests
Les signaux publiés ne sont pas seulement des valeurs courantes. l0g conserve un historique d'observations horodatées pour permettre l'audit, le replay et les backtests sans biais de regard vers le futur. La granularité est celle des snapshots disponibles : on teste donc ce qui était exposé publiquement, pas une série reconstruite après coup.
// le tableau de bord consolidé de signaux
Les tableaux de bord indépendants produisent chacun un score, ramené sur une échelle 0-100 où un chiffre plus élevé signale un risque plus marqué dans son propre instrument. Un agrégateur lit les sources, les normalise et écrit un seul fichier. Aucune des applications n'est modifiée : on lit ce qu'elles exposent déjà.
// limite de lecture
Normalisation d’affichage, pas indice unique
Les indicateurs du bandeau utilisent une échelle commune 0-100 pour rendre les signaux lisibles côte à côte. Ils ne mesurent ni le même phénomène, ni la même fréquence, ni le même horizon.
bonne lecturetableau de bord consolidé de signaux de risque
à éviterindice consolidé de risque systémique
- Un score US Macro de 43 n’est pas statistiquement équivalent à un score Yen Carry de 45, Énergie de 47 ou Dette US de 54.
- Le chiffre sert à comparer un instrument à son propre régime, pas à comparer directement les instruments entre eux.
- Le libellé et la fiche méthodologique de chaque dashboard priment sur le chiffre isolé.
// garde-fou
Illusion de précision
Les scores numériques et les badges donnent une impression de rigueur. Cette impression doit toujours être soutenue par des éléments vérifiables.
données complètescalcul reproductiblecouverturefraîcheurincertitudeperformance historique
Sinon, la mise en forme peut devenir plus précise que la connaissance sous-jacente.
Yen · carry tradeMesure le risque de débouclage du carry trade sur le yen. Le score recombine trois composantes, recalculées à la source depuis le positionnement CFTC, le taux USD/JPY et le différentiel de taux directeurs.
risque = 0.45 x surcharge_shorts
+ 0.35 x appréciation_yen_4s
+ 0.20 x compression_différentiel
surcharge_shorts = position nette courte / minimum historique
appréciation_yen_4s = -(variation USD/JPY sur ~28 jours) x 22
compression_diff = (5.25 - (taux_Fed - taux_BoJ)) / 5.25 x 100
bandes : <30 Faible · <55 Modéré · <78 Élevé · sinon Critique
Le positionnement CFTC est dédupliqué par date pour éliminer le double comptage entre contrat standard et micro-contrat, qui sinon fausse la position nette.
Euro · risque macro zone euroScore composite issu d'une trentaine d'indicateurs z-scorés (CISS, spreads BTP-Bund et OAT-Bund, pente de la courbe, M1 réel, ESI, chômage). L'application publie déjà son score global et son régime ; on les reprend tels quels, et la couleur de la pastille suit la couleur native de l'application.
US · risque macro américainMoyenne pondérée de 47 séries FRED z-scorées, calibrée sur les récessions NBER. Le résultat est un z-score signé centré sur 0, pas une échelle 0-100. On le convertit en calant les seuils d'alerte de l'application sur les bornes de couleur du bandeau. La calibration repose sur quatre récessions. Le moteur combine z-score, drift et momentum par moyenne pondérée, puis pénalise les séries qui alertent trop souvent hors fenêtre de récession.
z = moyenne pondérée des stress par série (stress_final x poids)
0 -> 30 (neutre)
1.5 -> 55 (seuil d'alerte de l'app)
2.5 -> 75 (seuil de danger)
interpolation linéaire entre ces points, borné 0-100
Dette US · risque dette souveraineLe bandeau lit le snapshot machine publié par Debt Risk Radar sur latest.json. Le score courant agrège les familles de stress disponibles : solvabilité fiscale, taux et marché, levier privé, liquidité, dette Treasury quotidienne, comparables World Bank, crédit BIS, et prix Massive Market Data. Les projections CBO restent publiées séparément comme vulnérabilité structurelle de long terme.
score_serie = clip(50 + signed_z x 15, 0, 100)
score_famille = moyenne pondérée des séries disponibles
score_cbo = projections CBO long terme, publiées à part
poids : fiscal 22 % · taux/marché 18 % · levier privé 12 %
liquidité 10 % · Treasury daily 10 % · BIS 10 %
World Bank 4 % · Massive 4 %
score_courant = moyenne pondérée hors CBO, familles absentes = 50
valeur bandeau = arrondi(score.current_stress depuis latest.json)
La provenance publiée avec le snapshot conserve le score brut, les buckets, les sources, les signaux les plus tendus et l'heure de génération. Les clés FRED et Massive restent côté serveur ; le navigateur ne lit que le JSON public de synthèse. La copie stable exposée par l0g est /api/v1/debt-risk.json. Les sources manquantes ne renormalisent plus tout le score : les familles courantes absentes sont imputées à 50 et la couverture est publiée avec le snapshot.
Énergie · stress énergétiqueL'application expose directement un score composite et un régime (détendu, normal, tendu, crise). On lit le score, et le régime donne le libellé et la couleur.
Ces indicateurs ne constituent en aucun cas un conseil en investissement. Ce sont des écrans : ils réduisent un univers sur des données vérifiables, l'analyse reste la vôtre.