Saisonnalité des contrats à terme : ce que les régularités mensuelles peuvent et ne peuvent pas vous dire

# Saisonnalité des contrats à terme : ce que les régularités mensuelles peuvent et ne peuvent pas vous dire

L'essentiel à retenir : Les moyennes saisonnières sont un historique descriptif construit sur de très petits échantillons (environ dix observations par mois calendaire). Elles offrent un contexte pour comprendre un marché, pas un outil de timing, et sur les 240 cellules que suit Kresmion, certains chiffres d'apparence extrême sont inévitables par le seul fait du hasard.

Quand quelqu'un affirme qu'un marché à terme « a tendance à monter » un mois donné, il veut presque toujours dire une seule chose : la moyenne d'une poignée d'occurrences passées de ce mois était positive. Cet article explique ce que contient réellement cette affirmation, examine trois cellules réelles de l'outil de saisonnalité des contrats à terme de Kresmion, et dit franchement le peu de poids qu'une seule cellule peut porter. Tous les chiffres proviennent de la base de données de prix de production de Kresmion à la clôture du vendredi 2026-07-17.

Points clés

Ce que signifie réellement « a tendance à monter au mois X »

Ces séries sont construites à partir de contrats à terme, de sorte que chacune est une chaîne de mois de livraison plutôt qu'un instrument unique, ce qui explique l'importance de la réserve sur les roulements exposée plus bas. Kresmion construit chaque cellule saisonnière par une simple arithmétique sur les clôtures quotidiennes ; aucun modèle, aucun lissage et aucun test statistique ne sous-tendent les chiffres. Le traitement ramène chaque mois à sa clôture de fin de mois (la dernière clôture quotidienne du mois), puis calcule une variation en pourcentage d'un mois sur l'autre : pour le mois M, le rendement est égal à (clôture de fin de mois de M moins la clôture de fin du mois précédent) divisée par cette clôture précédente, multipliée par 100. Le chiffre est donc une variation sur le mois calendaire mesurée de bout en bout, et non une oscillation intra-mensuelle, et il est rattaché au mois le plus tardif (un chiffre de « janvier » correspond au mouvement entre la fin décembre et la fin janvier). Les définitions figurent dans la méthodologie de Kresmion, section futures et matières premières.

Chaque cellule indique trois éléments : n (le nombre d'observations annuelles tombées dans ce mois calendaire), la moyenne de ces rendements annuels et le taux de réussite (la part strictement positive). Ainsi, « le brut a tendance à monter en juillet » signifie : sur la dizaine de mois de juillet passés de l'échantillon, le rendement moyen de juillet était positif et plus de la moitié étaient en hausse. C'est le résumé d'un petit tas de mois de juillet passés, rien de plus. Kresmion n'affiche la moyenne et le taux de réussite que lorsque n vaut au moins trois ; ce plancher est une garantie d'honnêteté d'affichage, pas un seuil de fiabilité. Trois observations restent beaucoup trop peu pour s'y fier.

Trois cellules réelles, et pourquoi aucune n'est un signal net

L'outil de saisonnalité fait ressortir des cellules comme celles-ci. Toutes trois se vérifient dans la base de données de production. Aucune des trois ne résiste à un examen attentif en tant que signal fiable, et ce pour trois raisons différentes.

Pétrole brut WTI (CL), juillet

Sur les neuf mois de juillet complets de l'échantillon (2017 à 2025), le brut WTI a affiché une moyenne de +1,78 % avec 66,7 % de mois positifs. Si l'on ajoute le mois de juillet 2026 en cours, qui ne comptait qu'environ 12 séances à la clôture du 2026-07-17, la moyenne bondit à +3,47 % avec 70,0 % de mois positifs (7 sur 10), car ce mois partiel affichait +18,69 % (d'une clôture de 69,500 le 2026-06-30 à 82,490). L'historique des mois complets représente environ la moitié du chiffre affiché, et le seul mois inachevé en est le principal contributeur positif. C'est pourquoi le chiffre honnête à mettre en avant est +1,78 %, et non +3,5 %. Aucune des deux versions ne franchit un seuil de significativité conventionnel : le t incluant le mois partiel n'est que de 1,22.

Gaz naturel (NG), décembre

Décembre sur le gaz naturel affiche une moyenne de -12,35 % sur dix mois de décembre complets, avec une médiane de -11,09 % et seulement 20,0 % (2 sur 10) de mois positifs. Selon un test naïf, c'est la seule des trois cellules qui franchit un seuil conventionnel (t -2,38 contre un seuil bilatéral de 5 % proche de 2,26 pour neuf degrés de liberté), et le gaz naturel est la matière première dont la saisonnalité physique de la demande est la plus nette. Même ainsi, deux mises en garde s'imposent avant de parler d'un signal saisonnier net.

Premièrement, la moyenne est tirée par une seule année extrême. Décembre 2018 a reculé de -36,25 %, le plus fort mouvement de la colonne, tandis que le meilleur mois de décembre a progressé de +11,10 % (2016). Cette seule année tire la moyenne bien en dessous du niveau des autres mois de décembre. Mais la régularité survit à son retrait : sans décembre 2018, les neuf mois de décembre restants affichent encore une moyenne d'environ -9,7 %, un recul saisonnier net plutôt que du bruit. La valeur aberrante exagère donc l'ampleur de la baisse de décembre sans en être la cause ; la fragilité liée au petit échantillon porte ici sur l'ampleur exacte, pas sur la réalité du sens.

Deuxièmement, le mécanisme est plus subtil que le simple récit « le froid fait monter les prix », et il vaut la peine d'être précis sur ce point, car la version naïve inverse la logique. Selon la méthode de fin de mois à fin de mois de Kresmion, la cellule de décembre mesure le mouvement entre la clôture de fin novembre et la clôture de fin décembre. Sur la quasi-totalité de cette fenêtre, le contrat de front est le contrat de janvier : le contrat à livraison décembre a déjà expiré fin novembre, et celui de janvier n'expire que dans les tout derniers jours de décembre. Le -12,35 % correspond donc principalement à la baisse du prix du contrat de front de janvier lui-même au cours du mois, un véritable mouvement du mois le plus proche, et non un artefact de raccordement ou de roulement. Le roulement de janvier vers février n'intervient que dans les deux derniers jours de la fenêtre, et ce spread calendaire représente en général un faible pourcentage à un chiffre et peut jouer dans les deux sens, de sorte qu'il ne peut expliquer qu'une petite part du chiffre. Pourquoi un contrat d'hiver baisserait-il tout au long de décembre alors même que la demande de chauffage augmente ? L'interprétation la plus plausible est que le marché passe des mois à intégrer une prime de risque dans les livraisons du cœur de l'hiver, et qu'à mesure que la météo et la situation des stocks de cet hiver se précisent réellement, cette prime tend à se dégonfler. La logique naïve de la demande (plus de demande de chauffage devrait signifier des prix plus élevés) va dans le sens inverse de ce que fait le chiffre du mois le plus proche, et c'est précisément pourquoi ce chiffre saisonnier est si facile à mal interpréter. Ainsi, même le gaz naturel, la matière première saisonnière par excellence, n'offre pas à un détenteur un rendement mensuel net et captable.

Essence RBOB (RB), mars

Mars sur l'essence RBOB affiche une moyenne de +10,88 % avec une médiane de +14,42 % et 90,0 % de mois positifs (9 sur 10). Deux éléments rendent cette moyenne peu fiable en tant que signal.

Premièrement, la série de Kresmion est une série continue du mois le plus proche, et au passage de février à mars le contrat de front bascule vers une essence de spécification estivale plus chère (le RBOB de qualité estivale du NYMEX, soumis à une exigence de mélange plus stricte et moins volatile, commence avec le contrat d'avril). Dans les données de 2026, la série saute d'une clôture de 2,078 le 2026-02-27 à une clôture de 2,371 le 2026-03-02, soit environ +14 % en une nuit sans aucune séance entre les deux. Un saut aussi important sans séance entre les deux clôtures ne peut être qu'une différence de spécification de contrat, et non un rendement que le détenteur d'une position unique aurait pu capter.

Deuxièmement, l'échantillon contient deux valeurs énormes de signe opposé et d'ampleur comparable : mars 2020 à -58,93 % (le krach du COVID) et mars 2026 à +59,41 %. Comme elles sont importantes et se compensent à peu près, elles influent peu sur la moyenne mais beaucoup sur la dispersion. C'est pourquoi l'erreur type atteint un niveau considérable de 9,09 % et que la statistique t n'est que de 1,20 : les deux queues gonflent la dispersion, pas la tendance centrale. La valeur de +59,41 % de mars 2026 mérite d'être examinée plutôt qu'écartée comme une anomalie. Lue au regard des clôtures quotidiennes, elle résulte de deux effets superposés : l'écart de roulement d'environ +14 % de février à mars décrit plus haut, plus une progression réelle et continue de l'essence tout au long du mois, d'une clôture de 2,371 le 2026-03-02 à une clôture de 3,312 le 2026-03-31, soit environ +40 % gagnés de façon ordonnée, jour après jour, sur les quelque 21 séances de mars, avec des volumes soutenus, sans autre écart ni pic sur une seule séance. Le chiffre est donc authentique, et non une erreur de données. Mais ce n'est toujours pas un rendement saisonnier net : une part significative de la valeur affichée tient au changement de contrat plutôt qu'à un prix qu'une position unique aurait pu conserver, et une seule année spectaculaire comme celle-ci élargit la dispersion de la colonne de mars bien plus qu'elle ne déplace son centre. La lecture honnête de la moyenne de +10,88 % est qu'elle repose sur un important écart de roulement et sur une paire d'années violentes qui se compensent, et qu'elle ne mérite donc qu'un très faible poids en tant que prévision.

Le problème des 240 cellules

Kresmion suit 20 contrats actifs, chacun avec une ligne de 12 mois, soit 240 cellules. C'est le fait central de tout le sujet. Quand vous parcourez 240 cellules à la recherche de celles qui « ont tendance à monter », vous effectuez 240 examens distincts, et c'est précisément pourquoi certaines cellules paraissent spectaculaires même si aucun effet saisonnier réel n'existait nulle part.

Une illustration pédagogique (et non une lecture de la base de données) : supposons qu'aucun marché ne présente de véritable saisonnalité, de sorte que la moyenne réelle de chaque cellule soit nulle. Le seul bruit d'échantillonnage ferait malgré tout paraître certaines cellules importantes. Si vous signaliez toute cellule franchissant un seuil d'une chance sur vingt, vous vous attendriez à ce qu'environ 0,05 fois 240, soit une douzaine de cellules, franchissent ce seuil par hasard. Trouver une poignée de cellules frappantes est donc le résultat attendu d'un balayage de la grille, et non la preuve qu'une régularité donnée est réelle.

La même logique affaiblit les étiquettes « meilleur mois » et « pire mois ». Le maximum de douze estimations bruitées est biaisé à la hausse, si bien qu'un meilleur mois ainsi étiqueté surestime l'avantage réel dont ce mois dispose. Lisez-le comme « le mois qui a obtenu le meilleur score dans cet échantillon », et non comme « le mois réellement le plus fort ».

Les taux de réussite appellent le même scepticisme. Un taux de réussite de 70 % sur dix ans correspond simplement à 7 années en hausse sur 10. La fourchette autour d'une proportion de 7 sur 10 est large ; un intervalle binomial standard s'étend d'environ le haut des 30 % au bas des 90 % (illustratif, pas une sortie de l'outil). « En hausse 70 % du temps » est compatible avec une fréquence réelle allant d'un tirage à pile ou face à la quasi-certitude, et ce n'est pas la probabilité que l'année suivante soit en hausse.

Là où une cause physique existe, et pourquoi ce n'est toujours pas un outil de timing

L'approche honnête ne consiste pas à dire que la saisonnalité n'est que du bruit. La demande de certaines matières premières varie réellement avec le calendrier, et le gaz naturel est le cas d'école côté demande. Les stocks de gaz utile américains se constituent d'avril à octobre (la saison d'injection) et se vident de novembre à mars (la saison de soutirage), car la production reste assez stable tandis que la demande varie avec la météo (US EIA). Les stocks tendent donc à culminer vers la fin de la saison d'injection, à la fin de l'automne, et à atteindre leur point bas à la fin de l'hiver. La consommation de gaz américaine connaît deux pics de demande, et non un seul : un pic hivernal plus important lié au chauffage, lorsque les livraisons résidentielles dépassent environ 30 Bcf par jour, et un pic estival plus modeste lié à la climatisation et aux centrales électriques au gaz (US EIA).

Cette régularité physique de la demande est réelle. La traduire en un rendement mensuel précis sur les contrats à terme est plus délicat, pour trois raisons.

Premièrement, c'est la courbe à terme, et pas seulement le prix spot du jour, qui porte l'anticipation saisonnière. Comme le cycle de constitution et de soutirage des stocks et le coût de portage des stocks sont bien compris, la courbe des contrats à terme intègre déjà l'offre et la demande saisonnières anticipées : les contrats à livraison hivernale se négocient généralement avec une prime par rapport aux contrats d'intersaison bien avant l'arrivée de l'hiver. Une tendance saisonnière visible de tous est en grande partie déjà intégrée dans la courbe ; c'est donc un contexte, et non un avantage gratuit.

Deuxièmement, il est utile de bien distinguer deux idées différentes sur la forme de la courbe, car elles sont faciles à confondre. « Contango » et « backwardation » décrivent la forme actuelle de la courbe, le contrat de front étant coté en dessous ou au-dessus du suivant ; le service de courbes de Kresmion qualifie le spread entre le premier et le deuxième mois de contango au-dessus de +0,25 % et de backwardation en dessous de -0,25 %. Ces états découlent de l'économie du stockage et du portage. C'est une idée différente de la « normal backwardation » de Keynes, une théorie de la prime de risque selon laquelle les contrats à terme se situent en dessous du prix spot futur anticipé, de sorte que les hedgers versent aux spéculateurs une prime pour porter le risque de prix (normal backwardation). La normal backwardation porte sur les primes de risque, ne bénéficie que d'un soutien empirique nuancé et n'explique en rien la forme saisonnière d'une courbe ; la forme saisonnière provient de l'offre et de la demande saisonnières anticipées ainsi que du stockage et du portage, comme indiqué plus haut. Traiter une forme de courbe saisonnière comme si elle était produite par la théorie de Keynes est une erreur courante.

Troisièmement, l'ampleur est impossible à connaître à partir de dix points de données, et une régularité visible de tous tend à s'affaiblir à mesure que davantage d'intervenants la négocient. Comme le montre la cellule de décembre du gaz naturel ci-dessus, même la matière première dotée d'un véritable cycle physique de demande n'offre pas de rendement mensuel net et isolable : son chiffre saisonnier le plus cité est un recul du mois le plus proche qui va à l'encontre de la logique naïve de la demande de chauffage, qui est amplifié par une année extrême et qui est en grande partie anticipé dans la forme de la courbe à terme avant même l'arrivée de l'hiver. Cause physique réelle, mais toujours pas un outil de timing.

Limites assumées

• Dix ans représentent environ dix observations par cellule. Aucun compartiment ne contient plus de dix rendements annuels (neuf pour juillet sur le WTI, car la série commence le 2016-07-19 sans juin 2016). Le plancher de trois ans minimum est une garantie d'affichage, pas un seuil de fiabilité.
• L'outil est purement descriptif. Il indique la moyenne, le taux de réussite et le nombre d'observations, sans intervalle de confiance, sans test de significativité, sans correction de tendance et sans contrôle des régimes. Toute affirmation de robustesse statistique ici provient du raisonnement de Kresmion, assorti de réserves, et non de l'outil.
• Les moyennes peuvent être gonflées par une seule année. Le -12,35 % de décembre sur le gaz naturel est amplifié par décembre 2018 (-36,25 %) ; si l'on retire cette seule observation, les neuf mois de décembre restants affichent encore une moyenne d'environ -9,7 %, si bien que le sens de la régularité survit tandis que son ampleur est exagérée par la valeur aberrante. Traitez avec une prudence accrue l'ampleur de toute moyenne sur petit échantillon qu'une seule année étire.
• Les séries continues du mois le plus proche comportent des artefacts de roulement. La série est raccordée, et non une position unique détenue, de sorte que certains rendements mensuels intègrent le changement de contrat plutôt qu'un pur mouvement de la matière première. C'est le cas le plus marqué pour le RBOB au passage de février à mars (environ +14 % intégrés dans la série de 2026). Cela s'applique aux contrats énergétiques à échéance mensuelle en général, mais beaucoup moins aux contrats qui n'expirent que trimestriellement (les contrats à terme sur indices actions et sur devises roulent environ quatre fois par an, si bien que la plupart de leurs cellules mensuelles ne comportent aucun roulement). Toutes les cellules énergétiques ne sont pas pour autant dictées par les roulements : décembre sur le gaz naturel, par exemple, est principalement un véritable recul du mois le plus proche, et non un raccordement.
• Les valeurs extrêmes isolées doivent être vérifiées sur les données brutes, et non présumées. Une cellule mensuelle spectaculaire peut être une erreur de base de données, un écart de roulement de contrat ou un véritable mouvement violent, et seul l'examen des clôtures quotidiennes sous-jacentes permet de les distinguer. Le chiffre de mars 2026 sur le RBOB (+59,41 %) en est l'illustration : à l'examen, il est réel (un écart de roulement d'environ +14 % plus une hausse intra-mensuelle continue et ordonnée avec des volumes soutenus), et non une anomalie, mais ce n'est toujours pas un rendement qu'une position unique détenue aurait obtenu en totalité. La leçon est de vérifier une cellule extrême au regard de ses prix quotidiens avant de s'y fier ou de l'écarter.
• 240 cellules garantissent des extrêmes dus au hasard. Balayer 20 contrats multipliés par 12 mois fabrique des chiffres frappants sans cause réelle, et l'outil ne corrige pas les examens multiples. Les étiquettes de meilleur et de pire mois sont biaisées vers les extrêmes par la sélection.
• Les régimes changent. L'échantillon est entièrement postérieur à 2016 et repose largement sur une période inhabituelle qui inclut le krach du COVID de 2020 et le choc énergétique de 2022. Une décennie qui contient 2020 et 2022 n'est pas un échantillon neutre, si bien qu'une moyenne « saisonnière » peut être un artefact de tendance propre à ces années.
• Les mois en cours partiels faussent les résultats. Juillet 2026 ne comptait qu'environ 12 séances écoulées à la clôture de référence, mais il est compté comme un mois de juillet complet ; la moyenne des mois complets est sensiblement plus basse.
• Une corrélation calendaire n'est pas une causalité. Sans mécanisme d'offre et de demande, un effet apparent peut n'être qu'une coïncidence liée à la fenêtre, et les avantages saisonniers connus tendent à s'affaiblir à mesure que davantage d'intervenants les découvrent. Même un praticien qui défend la saisonnalité des matières premières recommande de tester toute régularité hors échantillon, sur papier, pendant au moins un an avant de s'y fier, en particulier en l'absence de cause physique (Ernie Chan).

Méthodologie et sources

Base de données. Base de données de production de Kresmion, table `futures_prices` : clôtures quotidiennes continues du mois le plus proche pour 20 contrats actifs, soit environ 2 511 à 2 521 lignes chacun, du 2016-07-19 au 2026-07-17 (environ dix ans). La saisonnalité repose sur la clôture du dernier jour de bourse de chaque mois calendaire, avec des rendements simples de fin de mois à fin de mois, agrégés par mois calendaire. Dernière clôture de référence : vendredi 2026-07-17 ; note produite le dimanche 2026-07-19. Méthode : méthodologie de Kresmion, section futures et matières premières (méthode de fin de mois, règle des trois ans minimum). Reproduisez les cellules dans l'outil de saisonnalité des contrats à terme de Kresmion.

États de la courbe. Les éventuelles mentions de contango ou de backwardation reprennent les définitions du service de courbes de Kresmion : contango au-dessus de +0,25 % et backwardation en dessous de -0,25 % sur le spread entre le premier et le deuxième mois.

Contre-vérification. Le point d'accès public `futures/curve` a renvoyé as_of 2026-07-17 avec le contrat de front CL (août 2026) à 82,49, ce qui correspond à la clôture continue du mois le plus proche sur CL du 2026-07-17. Cet article utilise cette valeur comme donnée partielle du mois de juillet en cours, et non comme une véritable fin de mois (juillet n'était pas achevé à la date de référence).

Chaque chiffre se rattache à une source unique : la table `futures_prices` de Kresmion via des requêtes SQL enregistrées, contre-vérifiée avec le point d'accès public des courbes, ou une illustration arithmétique clairement signalée. Les chiffres 0,05 fois 240 et 7 sur 10 sont des illustrations pédagogiques, et non des lectures de la base de données. Il s'agit d'un contenu descriptif d'éducation aux marchés produit par Kresmion Research ; il ne contient aucun conseil d'achat ou de vente, aucun objectif de cours et aucune prévision sur l'évolution d'un contrat.

FAQ

Une moyenne saisonnière positive signifie-t-elle que le marché va monter cette année ?

Non. Une moyenne positive signifie que, sur environ dix occurrences passées de ce mois calendaire, les rendements ont été en moyenne supérieurs à zéro. Elle ne dit rien de certain sur l'occurrence suivante. Avec seulement une dizaine d'observations par cellule, l'erreur type est élevée (par exemple, la moyenne de +3,47 % de juillet sur le WTI s'accompagne d'une erreur type de 2,84 %, bien à portée de zéro), de sorte que la moyenne est une estimation floue du passé, et non une prévision. Considérez-la comme le « climat » d'un marché, une orientation utile, plutôt que comme une prévision pour le mois à venir.

Pourquoi certaines cellules saisonnières paraissent-elles si fortes si l'effet n'est pas réel ?

Parce que Kresmion suit 240 cellules (20 contrats multipliés par 12 mois), et que parcourir autant d'estimations bruitées garantit que certaines paraîtront spectaculaires par hasard. À titre d'illustration pédagogique, si aucun marché ne présentait de véritable saisonnalité, on s'attendrait malgré tout à ce qu'environ une douzaine de cellules franchissent un seuil d'une chance sur vingt par hasard. Les étiquettes « meilleur mois » correspondent en outre au maximum de douze chiffres bruités (biaisé à la hausse), et les écarts de roulement peuvent gonfler une cellule sans aucun mouvement de prix réel. Une seule cellule frappante est le résultat attendu d'une grille étendue, et non la preuve d'une régularité.

Le gaz naturel connaît un pic de demande hivernal évident. Sa saisonnalité est-elle réelle ?

La régularité physique de la demande est réelle : le chauffage entraîne un pic hivernal important et la climatisation un pic estival plus modeste (US EIA). Mais une régularité réelle de la demande n'équivaut pas à un rendement mensuel fiable sur les contrats à terme. La courbe à terme intègre déjà la constitution et le soutirage saisonniers anticipés avant le début de la saison, et sur une série continue du mois le plus proche, un chiffre comme le -12,35 % de décembre correspond surtout à un véritable recul du prix du mois le plus proche (la prime de risque hivernale qui se dégonfle à mesure que la météo et les stocks de la saison se précisent, ce qui va à l'encontre de la logique naïve de la demande de chauffage), n'est que légèrement affecté par le roulement, et est amplifié par une année extrême (2018, -36,25 %), même s'il reste d'environ -9,7 % sans cette année. La cause est donc réelle, tandis que le chiffre mensuel négociable n'est pas net. Cause physique réelle, mais toujours pas un outil de timing.

Sources

1. Base de données de production de Kresmion, table `futures_prices` (clôtures quotidiennes continues du mois le plus proche, 20 contrats, 2016-07-19 à 2026-07-17), via les requêtes SQL enregistrées ; clôture de référence 2026-07-17. Outil : https://kresmion.com/tools/futures-seasonality 2. Méthodologie de Kresmion, analyses futures et matières premières (méthode de fin de mois, règle des trois ans minimum) : https://kresmion.com/about/methodology#futures-analytics 3. US EIA, Today in Energy id=62724 (injection d'avril à octobre, soutirage de novembre à mars) : https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=62724 4. US EIA, Today in Energy id=22892 (deux pics saisonniers de demande ; livraisons résidentielles hivernales supérieures à environ 30 Bcf par jour) : https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=22892 5. Wikipedia, Normal backwardation (Keynes, A Treatise on Money, 1930) : https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_backwardation 6. Ernie Chan, Are claims of seasonality in commodity futures for real? (2007) : http://epchan.blogspot.com/2007/05/are-claims-of-seasonality-in-commodity.html

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