Lunar Phase Cycle : la lune est-elle un indicateur de trading ?

Ce soir, mercredi 12 août 2026, la Lune passe pile devant le Soleil. Vers 20 h 30, une bande d'ombre de 294 kilomètres balaie le nord de l'Espagne — Oviedo, Gijón, Santander, Bilbao, Burgos, Saragosse. L'Espagne continentale n'avait plus vu ça depuis 1905 : cent vingt et un ans.

Et comme toutes les éclipses de Soleil, celle-ci tombe un jour très précis du calendrier lunaire : la nouvelle lune. Contrainte géométrique, pas coïncidence.

Autrement dit : ce soir, un certain indicateur passe au vert. Il s'appelle le Lunar Phase Cycle, il existe vraiment, il s'installe sur un graphique en deux clics. Alors on a fait ce qu'on fait toujours ici avec un indicateur : on l'a testé. Sur 131 lunaisons, sur deux actifs.

L'essentiel à retenir :

• Le Lunar Phase Cycle ne calcule rien à partir du prix : il pose un calendrier astronomique sur ton graphique.
• La règle classique — acheter à la nouvelle lune, vendre à la pleine — rapporte sur Bitcoin +1 216 % contre +997 % pour la moitié inverse depuis 2016. Autant dire rien.
• Sur le S&P 500, le signal est carrément du mauvais côté : +60 % contre +141 % pour la moitié qu'on est censé éviter.
• Dans les deux cas, ne rien faire du tout écrase largement les deux moitiés.

Le Lunar Phase Cycle, c'est quoi ?

Un indicateur qu'on ajoute à son graphique comme n'importe quel autre, disponible dans les bibliothèques communautaires — TradingView en tête — sous des noms variés : Lunar Phases, Moon Phases, Lunar Phase Cycle.

Il affiche un marqueur à chaque nouvelle lune et à chaque pleine lune, souvent un fond coloré alternant entre les deux, parfois une sinusoïde représentant la fraction éclairée du disque. La règle d'utilisation la plus répandue tient en une phrase : acheter à la nouvelle lune, vendre à la pleine lune.

Et il y a une chose à comprendre tout de suite : cet indicateur ne regarde jamais le prix. Le RSI lit les clôtures, le Volume Profile lit les volumes échangés, le CVD lit l'agressivité des ordres. Le Lunar Phase Cycle, lui, lit un éphéméride.

Il produirait exactement les mêmes signaux sur le Bitcoin, sur le blé ou sur un graphique de températures. C'est un calendrier déguisé en indicateur — ce qui en dit déjà long sur ce qu'on peut en attendre.

Ce qu'il trace, en deux minutes

La Lune n'émet pas de lumière, elle en reçoit. La moitié tournée vers le Soleil est toujours éclairée ; ce qui change au fil du mois, c'est la portion de cette moitié que nous voyons depuis la Terre.

Le tour complet s'appelle la lunaison : 29,530589 jours en moyenne, soit 12,37 lunaisons par an. Quand la Lune se glisse entre la Terre et le Soleil, elle nous montre sa face sombre — nouvelle lune, et seul moment où une éclipse solaire est possible. Retiens le nombre à virgule, il revient plus bas.

On l'a testé sur 131 lunaisons

Le protocole, annoncé avant les résultats — c'est la moindre des choses :

• Actifs : Bitcoin et S&P 500, clôtures quotidiennes, du 1ᵉʳ janvier 2016 au 6 août 2026 — 131 lunaisons complètes.
• Dates des phases : calculées par la méthode de Meeus, précise à la minute — et non par un simple multiple de 29,53 jours, qui dérive de quatorze heures.
• Règle : entrée à la clôture suivant la nouvelle lune, sortie à la clôture suivant la pleine lune. Puis on mesure aussi la moitié inverse, celle qu'on est censé éviter.

Sur le Bitcoin, la règle cumule +1 216 %. Impressionnant — jusqu'à ce qu'on regarde la moitié inverse, celle qu'on est censé passer hors marché : +997 %. Soit 3,0 % par demi-cycle contre 2,8 %. Deux dixièmes de point d'écart, sur des demi-cycles qui bougent de dizaines de points. C'est du bruit.

Sur le S&P 500, c'est plus embarrassant : la moitié « nouvelle → pleine » rapporte +60 %, celle qu'on est censé éviter +141 %. Le signal ne se contente pas d'être faible, il pointe dans la mauvaise direction.

Et le chiffre qui clôt le débat : sur la même période, ne rien faire — acheter et conserver — rapporte +14 696 % sur le Bitcoin et +284 % sur le S&P 500. Les deux moitiés lunaires perdent contre l'inaction, mécaniquement, puisque chacune ne passe que la moitié du temps en position.

Honnêteté oblige, puisque c'est tout le sujet : ce test ne prouve rien non plus. Deux actifs, une période, une convention d'entrée, ni frais ni slippage. Il illustre, il ne démontre pas. Si le résultat avait été spectaculaire dans l'autre sens, il aurait mérité exactement la même méfiance.

Et pourtant, des études sérieuses trouvent un effet

C'est vrai, et c'est ce qui rend le sujet amusant.

En 2001, Ilia Dichev (Michigan) et Troy Janes (SUNY Buffalo) publient Lunar Cycle Effects in Stock Returns : les rendements sur les quinze jours entourant une nouvelle lune valent environ le double de ceux entourant une pleine lune, sur un siècle d'indices américains et vingt-quatre autres pays. Deux nuances, tout de même : le papier a fini dans le Journal of Private Equity, une revue de praticiens et non une revue académique de premier rang ; et l'écart annualisé qu'on lui prête varie de 4,8 % à 9,4 % selon qui le cite. Quand un même papier produit quatre chiffres différents dans quatre reprises, c'est déjà une information.

La contribution la plus solide vient de Kathy Yuan (London School of Economics), Lu Zheng et Qiaoqiao Zhu, en 2006, dans le Journal of Empirical Finance — cette fois une vraie référence. Sur 48 pays, ils mesurent des rendements inférieurs autour de la pleine lune, avec un écart de 3 à 5 % par an. Et ils vérifient que ce n'est pas autre chose déguisé : l'effet survit aux contrôles pour l'effet janvier, l'effet jour-de-semaine, l'effet fin-de-mois et les jours fériés.

Leur hypothèse est psychologique, pas gravitationnelle : la pleine lune dégraderait le sommeil et l'humeur, poussant vers un biais légèrement pessimiste. Cohérent avec le fait que l'effet est plus marqué sur les petites capitalisations et dans les pays à forte détention individuelle. Rien d'ésotérique — c'est de la psychologie de marché, un terrain qu'on prend très au sérieux.

Sauf que la littérature ne s'arrête pas là.

En 2007, Anthony Herbst reprend le Dow Jones dans le Journal of Bioeconomics et conclut : aucune influence lunaire cohérente et prévisible, ni sur les rendements, ni sur la volatilité. En 2011, Keef et Khaled testent 62 indices sur vingt ans dans ce même Journal of Empirical Finance : l'effet nouvelle lune survit, l'effet pleine lune disparaît. La moitié du résultat d'origine ne réplique pas.

Et sur les cryptos ? Une équipe turque a publié chez Springer en 2023 une étude dédiée au Bitcoin, test de McNemar à l'appui. Conclusion sans détour : aucun impact statistiquement significatif. On trouve bien des articles annonçant des stratégies lunaires à plus de 30 % annualisés sur le BTC — ils sortent de revues dont le nom figure dans les listes de suivi des éditeurs prédateurs, ces revues qui publient à peu près tout contre paiement. Même question, deux réponses opposées, deux niveaux d'exigence incomparables.

Pourquoi on finit toujours par « trouver » quelque chose

Voilà la seule partie vraiment utile de cet article.

Prends un seuil de significativité à 5 % : « 5 % de chances d'observer ça par pur hasard ». Maintenant teste 20 idées au hasard : la probabilité qu'au moins une paraisse significative sans rien valoir grimpe à environ 64 %. À 100 tests, tu es certain d'en trouver.

Pire : en 2011, Simmons, Nelson et Simonsohn ont montré qu'en combinant seulement quatre petites libertés méthodologiques — choisir ses variables après coup, retirer deux valeurs aberrantes, arrêter la collecte au bon moment, tester deux mesures et garder la meilleure — on fait passer le taux de faux positifs de 5 % à plus de 60 %. Sans tricher consciemment une seule fois.

La finance connaît très bien le problème. En 2016, Campbell Harvey (Duke) et ses coauteurs recensent dans la Review of Financial Studies 316 facteurs publiés entre 1967 et 2014, tous censés expliquer les rendements boursiers. Trois cent seize. Leur conclusion : à ce niveau de fouille collective, le seuil habituel (t-stat supérieur à 2) ne veut plus rien dire, et il faut relever la barre à t-stat supérieur à 3.

Et que deviennent ces anomalies une fois publiées ? McLean et Pontiff, dans le Journal of Finance, ont suivi 97 variables prédictives : leur rendement chute de 26 % hors échantillon et de 58 % après publication. Les anomalies s'usent dès qu'on s'en sert.

Le meilleur antidote reste visuel. Tyler Vigen a bâti un site entier de corrélations absurdes générées automatiquement : le nombre de films de Nicolas Cage par an corrèle à 0,666 avec les noyades en piscine aux États-Unis ; la consommation de fromage par habitant corrèle à 0,947 avec le nombre de personnes mortes empêtrées dans leurs draps. Des coefficients dont rêverait n'importe quelle stratégie.

Personne ne va trader le fromage. Mais « la lune », ça sonne assez mystérieux pour qu'on y croie — et c'est exactement le piège. Si le sujet t'intéresse sous l'angle probabiliste, notre article sur le poker et le trading creuse la même idée avec des cartes plutôt qu'avec des astres.

Le défaut de conception : trois horloges qui ne se recalent jamais

Reste un obstacle purement arithmétique. La lunaison dure 29,53 jours, le mois calendaire moyen 30,44 : 0,91 jour d'écart par mois, qui s'accumule. Une pleine lune traverse donc tout le calendrier au fil de l'année.

Pire : 29,53 divisé par 7 donne 4,2186 semaines. Pas un nombre entier. Un signal lunaire se promène donc sur tous les jours de la semaine — week-ends compris, quand les marchés actions sont fermés. D'où une asymétrie savoureuse entre nos deux actifs : le Bitcoin cote sept jours sur sept et encaisse tous les signaux, là où le S&P 500 en perd deux sur sept.

Les indicateurs qui, eux, mesurent quelque chose

Si tu es venu chercher un indicateur de cycle, en voilà de vrais. Leur point commun : ils décrivent ce que font les participants maintenant, pas la position d'un satellite naturel.

Côté positionnement et flux, les données les plus difficiles à truquer :

• Le Cumulative Volume Delta mesure qui, des acheteurs ou des vendeurs, va chercher le prix agressivement.
• L'Open Interest dit combien de positions sont réellement ouvertes : une hausse sans OI n'a pas la même signification qu'une hausse financée.
• Le funding rate révèle le coût de rester positionné, donc l'excès de complaisance d'un côté du marché.
• Les COT Reports détaillent le positionnement hebdomadaire des grands intervenants, et l'order flow donne la même information à la seconde près.

Côté structure de prix : le Volume Profile et le Market Profile montrent où le marché a réellement échangé, le VWAP sert de référence à des milliers d'exécutions institutionnelles, l'Average True Range calibre un stop loss sans le poser au hasard, et le Chop Index tranche entre tendance et range. Pour une porte d'entrée courte, notre sélection des trois indicateurs préférés du Captain fait le tri à ta place — les classiques gardent leur place aussi : RSI, bandes de Bollinger, moyennes mobiles.

Restent les plateformes de données, celles qui produisent ces chiffres. Un indicateur ne vaut jamais mieux que la source qui l'alimente :

• Notre comparatif des cinq outils d'analyse de flux, le meilleur point de départ si tu ne sais pas par où commencer.
• Coinalyze pour l'open interest, le funding et les liquidations agrégés ; Exocharts et Market Monkey pour le footprint ; The Kingfisher pour les zones de liquidation.
• Le CME Group pour les données officielles des futures, et TradingView pour le graphique — celui-là même où tu trouveras le Lunar Phase Cycle, si la curiosité te prend.
• Forex Factory et CoinMarketCal pour le calendrier économique — le seul calendrier qui déplace vraiment les marchés.

Tu remarqueras que la corrélation entre actifs, elle, se mesure et se documente : c'est exactement ce qu'on fait dans notre analyse de la corrélation entre le S&P 500 et la crypto. Une corrélation qui s'explique par des flux de capitaux identifiables n'a rien à voir avec une corrélation qui s'explique par rien.

Et si c'est le mot « cycle » qui t'a attiré : les marchés ont bien quatre phases — accumulation, expansion, distribution, déclin — mais elles se lisent sur le graphique au lieu de se cocher sur un calendrier. C'est l'objet de notre guide sur les quatre phases d'un cycle de marché, sa déclinaison sur le cycle crypto, et de la méthode Wyckoff. Richard Wyckoff n'avait pas d'éphémérides, seulement un ruban de cotations.

Tu veux quand même le tester ? Cinq réflexes

Vas-y, franchement. C'est un bon prétexte pour apprendre à tester quelque chose. Cinq réflexes suffisent, et ils resservent sur tous les indicateurs :

1. Fixe l'hypothèse AVANT de regarder les données. « Acheter à la nouvelle lune, vendre à la pleine » est une hypothèse. « Chercher ce qui marche autour de la lune » n'en est pas une.
2. Mesure toujours la moitié inverse. Le test le plus rentable de tous. Si la règle opposée fait presque aussi bien, tu n'as pas trouvé de signal : tu as trouvé du marché.
3. Compare au « ne rien faire ». Une règle qui gagne 1 200 % mais reste sous le buy and hold n'est pas une stratégie, c'est un détour.
4. Garde un échantillon de côté. Cale la règle sur une moitié de l'historique, vérifie-la sur l'autre. Si elle ne survit pas, elle n'a jamais existé.
5. Compte tes essais. Douze variantes avant celle qui marche ? Alors ce n'est pas elle qui marche, c'est ta patience.

Et note-les quelque part, ces essais — ratés compris. C'est exactement à ça que sert un journal de trading, et le nôtre est gratuit. Le reste de la panoplie sérieuse est là aussi : stratégie, plan de trading, gestion du risque. Rien de lunaire là-dedans.

Ce soir, donc

Vers 20 h 30 heure locale, la totalité traversera les Asturies, la Cantabrie, le Pays basque, la Navarre et l'Aragon. Oviedo profitera de la plus longue durée de la péninsule : 1 minute et 49 secondes de nuit en pleine soirée. Attention à l'idée reçue, Madrid et Barcelone ne sont pas dans la bande de totalité — elles verront une partielle, très forte, mais partielle. Depuis Paris, ce sera 92,1 % du disque masqué vers 20 h 17.

Alors voilà. Le Lunar Phase Cycle ne prédit rien, ne mesure rien, et se trompe même de sens une fois sur deux. C'est probablement l'indicateur le plus inutile jamais installé sur un graphique — et pourtant il est magnifique.

Parce qu'il a un mérite qu'aucun autre n'a : il t'oblige à lever les yeux de l'écran. Ce soir, quelques millions de personnes vont regarder exactement la même chose au même instant, sans se demander une seconde si ça se trade. Lunettes homologuées, et profite.

Demain, les marchés rouvriront exactement comme ils auraient rouvert sans éclipse. Et le delta de volume, lui, sera toujours là.

Questions fréquentes

Qu'est-ce que l'indicateur Lunar Phase Cycle ?

C'est un indicateur de graphique qui affiche les dates des nouvelles lunes et des pleines lunes sur les bougies de prix, souvent avec un fond coloré alternant entre les deux phases. Sa particularité : il ne calcule rien à partir du marché, il superpose un calendrier astronomique. Il produirait les mêmes repères sur n'importe quel actif. On le trouve dans les bibliothèques d'indicateurs communautaires, notamment sur TradingView.

La règle « acheter à la nouvelle lune, vendre à la pleine lune » fonctionne-t-elle ?

Sur nos mesures, non. Du 1ᵉʳ janvier 2016 au 6 août 2026, soit 131 lunaisons, elle cumule +1 216 % sur le Bitcoin contre +997 % pour la moitié inverse : un écart de 0,2 point par demi-cycle, indiscernable du bruit. Sur le S&P 500 elle rapporte +60 % contre +141 % pour la moitié censée être évitée — le signal est inversé. Dans les deux cas, conserver sans rien faire fait nettement mieux.

Le cycle lunaire a-t-il un effet prouvé sur les marchés ?

Non, pas au sens d'un effet établi. Deux études trouvent un écart entre nouvelle et pleine lune (Dichev & Janes en 2001, Yuan, Zheng & Zhu en 2006 sur 48 pays, avec 3 à 5 % par an). Mais Herbst ne retrouve aucun effet cohérent sur le Dow Jones en 2007, et Keef & Khaled ne valident en 2011 que la moitié du résultat sur 62 indices. Un effet que la moitié de la littérature ne réplique pas ne peut pas servir de base à une stratégie.

Combien de temps dure un cycle lunaire ?

Le mois synodique — d'une nouvelle lune à la suivante — dure en moyenne 29,530589 jours, soit 29 jours 12 heures et 44 minutes, à quelques heures près selon la position de la Lune sur son orbite elliptique. Cela fait 12,37 lunaisons par an, ce qui explique que les phases se décalent continuellement dans le calendrier et tombent régulièrement le week-end.

Une éclipse solaire correspond-elle à une pleine ou à une nouvelle lune ?

À une nouvelle lune, toujours : une éclipse de Soleil suppose que la Lune s'interpose entre la Terre et le Soleil, ce qui est la définition même de la nouvelle lune. L'éclipse lunaire, elle, correspond à la pleine lune. Toutes les nouvelles lunes ne produisent pas d'éclipse pour autant, car l'orbite lunaire est inclinée d'environ 5 degrés par rapport au plan de l'orbite terrestre.

La lune influence-t-elle le cours du Bitcoin ?

L'étude académique la plus sérieuse sur le sujet, publiée chez Springer en 2023, applique un test de McNemar aux prix d'ouverture et de clôture du Bitcoin aux bornes des cycles lunaires et conclut à l'absence d'impact statistiquement significatif. Nos propres mesures sur 131 lunaisons vont dans le même sens. Les affirmations contraires proviennent de publications à la crédibilité éditoriale douteuse.

Quels indicateurs de cycle utiliser à la place ?

Ceux qui mesurent le comportement réel des participants : le Cumulative Volume Delta pour l'agressivité acheteuse ou vendeuse, l'Open Interest pour les positions ouvertes, le funding rate pour le coût du positionnement, le Volume Profile pour les zones d'échange, et les COT Reports pour le positionnement des grands intervenants. Pour la lecture des phases de marché elles-mêmes, la méthode Wyckoff et le découpage classique en quatre phases restent les références.

Pourquoi tant d'indicateurs semblent-ils « marcher » dans les backtests ?

Parce que tester beaucoup d'idées produit mécaniquement des résultats positifs par hasard. Avec un seuil de significativité à 5 %, tester 20 hypothèses indépendantes donne environ 64 % de chances qu'au moins une paraisse significative sans rien valoir. La finance académique a recensé 316 facteurs publiés censés expliquer les rendements ; Campbell Harvey recommande pour cette raison de relever le seuil de validation habituel de 2 à 3 écarts-types.