Calculateur de Value at Risk (VaR) [Outil gratuit]
Estimez la perte que votre position pourrait atteindre à un niveau de confiance et un horizon donnés — et la perte attendue au-delà. Le chiffre du gestionnaire de risque, en langage clair.
Avertissement : Le trading d'instruments financiers comporte des risques et tout le contenu de cette page est fourni à des fins éducatives uniquement. Rien ici ne constitue un conseil financier ni une recommandation d'acheter ou de vendre un instrument.
Valeur à risque (VaR)
$3290.00
at 95% confidence over 1 day(s)
CVaR / Perte attendue
$4124.43
Perte moyenne au-delà du seuil de VaR
La CVaR répond : « étant donné que nous dépassons la VaR, quelle est la gravité moyenne ? » Elle est toujours au moins aussi grande que la VaR.
Comment est-ce calculé ?
VaR = Amount × Volatility × z-score × √Days
CVaR = Amount × Volatility × (φ(z) ÷ α) × √Days
φ(z) = densité normale standard au z-score ; α = 1 − confiance. CVaR > VaR toujours.
Lire le guide complet
Chaque paramètre, formule et exemple — la référence complète de cet outil.
Qu'est-ce que la Value at Risk (VaR) ?
La Value at Risk — VaR — condense le danger d'une position en une phrase : « il y a 95 % de chances que cette position ne perde pas plus de X $ au cours des N prochains jours. » C'est le langage que parlent les gestionnaires de risques, réduisant la volatilité, la taille de la position et l'horizon temporel à un seul chiffre comparable. Le hic, c'est que la VaR ne dit rien sur l'ampleur des pertes au-delà de ce seuil de 95 %, c'est pourquoi le calculateur l'associe à la CVaR — la perte attendue lorsque les pires scénarios se réalisent.
Les concepts clés
Niveau de confiance
Le seuil de probabilité — une VaR à 95 % signifie que les pertes ne devraient dépasser la VaR que dans 5 % des cas selon le modèle.
Donnée de volatilité
L'écart-type des rendements détermine l'estimation.
Mise à l'échelle temporelle
La perte évolue avec la racine carrée du temps dans le cadre du modèle normal.
Un exemple chiffré avec des nombres réels
- 1
Saisir la position et la volatilité
Vous détenez une position de 10 000 $ avec une volatilité quotidienne de 2 % et souhaitez une VaR à 95 % sur un jour.
- 2
Appliquer le z-score
Le z-score unilatéral à 95 % est de 1,645, donc la VaR à un jour = 10 000 $ × 2 % × 1,645 = 329 $.
- 3
Mettre à l'échelle pour des horizons plus longs
Pour cinq jours, multipliez par la racine carrée de cinq : 329 $ × √5 ≈ 736 $. Le risque croît plus lentement que le temps dans le cadre du modèle.
- 4
Lire la mise en garde
Les 5 % de résultats au-delà de 329 $ peuvent être bien pires. Le chiffre de la CVaR estime cette perte de queue, c'est le nombre à surveiller.
Comment l'utiliser
Saisir le montant de la position
La taille de la position à risque.
Saisir la volatilité et l'horizon
La volatilité attendue et le nombre de jours.
Choisir le niveau de confiance
90 %, 95 % ou 99 %.
Lire la VaR et la CVaR
Le seuil de perte et la perte attendue au-delà de ce seuil.
La formule, étape par étape
VaR
VaR = Position × Volatility × z-score × √days
Le z-score dépend du niveau de confiance.
Les erreurs que font les traders
✗ Croire que la VaR est une borne supérieure absolue des pertes
✓La VaR est un seuil dans le cadre d'un modèle, pas une garantie. Les 5 % de queue au-delà peuvent être sévères — exactement ce que la CVaR tente de capturer.
✗ Supposer que les rendements suivent une loi normale
✓Les marchés ont des queues épaisses. Les pertes réelles dépassent la VaR du modèle normal plus souvent que le modèle ne le prédit.
✗ Mettre à l'échelle la VaR quotidienne de façon linéaire dans le temps
✓Dans le modèle standard, le risque évolue avec la racine carrée du temps, pas linéairement — mais c'est aussi une commodité de modélisation, pas un fait de marché.
Quand cet outil convient — et quand il ne convient pas
À utiliser quand
- ✓Résumer le risque d'une position unique en un chiffre comparable.
- ✓Comparer le risque de différentes positions ou actifs.
- ✓Fixer un seuil de perte quotidien dans le cadre d'une discipline de risque.
À éviter quand
- ✗S'y fier pour la gestion du risque de queue sans la CVaR.
- ✗Estimer le risque d'un portefeuille sans tenir compte des corrélations.
- ✗Trader une position dont vous n'avez pas pris la peine de mesurer la VaR.
Des conseils vraiment utiles
Toujours associer la VaR à la CVaR
La VaR vous donne la frontière ; la CVaR vous dit à quel point c'est grave au-delà de la frontière. Le second chiffre est le plus précieux.
L'utiliser pour comparer, pas pour prédire
Classer les positions par VaR est défendable ; la citer comme « la perte maximale possible » ne l'est pas.
Réestimer lorsque la volatilité change
La VaR n'est aussi fraîche que sa donnée de volatilité. Après une expansion de la volatilité, l'ancien chiffre sous-estime le risque réel.
Outils liés et prochaines étapes
Questions fréquentes
Quelle est la principale limite de la VaR ?▾
Elle suppose une distribution (souvent normale) et en dit peu sur les pertes extrêmes de queue. La CVaR aide en se concentrant sur les pertes au-delà de la VaR.
Que promet réellement une VaR à 95 % ?▾
Selon les hypothèses du modèle, les pertes devraient rester dans la limite de la VaR 95 % du temps. Elle ne promet pas que les 5 % restants sont bénins — la queue peut être bien plus profonde, ce que la CVaR tente précisément de quantifier.
Pourquoi la VaR évolue-t-elle avec la racine carrée du temps ?▾
Dans le modèle standard, les mouvements quotidiens aléatoires s'annulent partiellement sur des horizons plus longs, donc le risque croît avec la racine carrée du nombre de jours plutôt que linéairement. C'est une commodité de modélisation, pas un fait de marché.
La VaR est-elle destinée à une position unique ou à un portefeuille entier ?▾
Elle fonctionne pour les deux, mais le calculateur ici mesure une seule position. Une version portefeuille nécessiterait aussi les corrélations entre actifs, qui peuvent réduire ou augmenter le risque total.
En quoi la VaR diffère-t-elle du drawdown maximal ?▾
Le drawdown maximal est un extrême historique déjà survenu ; la VaR est une estimation prospective d'un seuil de perte sous une distribution. L'un est rétrospectif, l'autre est une prévision probabiliste.
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La VaR est un modèle statistique avec des hypothèses et ne garantit pas que les pertes réelles resteront dans l'estimation.
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