Calcul du rendement mensuel d'une action

Si vous demandez la performance d'une action en juin, vous obtiendrez des chiffres différents selon les sources, alors qu'ils sont tous corrects. Le rendement mensuel d'une action dépend de choix techniques peu visibles : les deux prix utilisés pour délimiter le mois, l'inclusion ou non des dividendes, et l'ajustement de la série de prix pour les splits. Cette page compare ces différentes conventions sur les données réelles afin d'expliquer l'origine de ces écarts.

Close-to-close : la convention standard

La convention utilisée par les fournisseurs d'indices, les fiches de performance des fonds et la plupart des pages de cotation : le rendement mensuel est calculé entre le cours de clôture de la dernière séance régulière du mois précédent et la clôture finale de ce mois-ci. La dernière clôture de mai constitue le point de départ de juin. Le calcul est simple : (prix de clôture - prix de départ) / prix de départ. Voici un exemple théorique : une action clôturant à 50,00 $ en mai et à 53,50 $ en juin affiche un rendement de (53,50 − 50,00) ÷ 50,00 = 0,07, soit 7 % pour le mois. Chaque convention présentée ici utilise des données différentes pour alimenter cette même formule. Voici l'application sur les données réelles de juin 2026, aux côtés de l'alternative principale :

SELECT ticker,
       round(argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31'), 2) AS may_final_close,
       round(argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01'), 2) AS june_first_open,
       round(argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30'), 2) AS june_final_close,
       round(100 * (argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') - argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31'))
             / argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31'), 2) AS close_to_close_pct,
       round(100 * (argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') - argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01'))
             / argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01'), 2) AS open_to_close_pct,
       round(abs(100 * (argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') - argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01'))
                 / argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01')
             - 100 * (argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') - argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31'))
                 / argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31')), 2) AS convention_gap_points
FROM (
    SELECT ticker,
               toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
               argMinIf(toFloat64(open), window_start, rth) AS op,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth) AS cl
        FROM (
            SELECT ticker, window_start, open, close,
                   toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
                   AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York') AS rth
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker IN ('NVDA', 'SPY')
              AND window_start >= '2026-05-28 04:00:00'
              AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
        )
        GROUP BY ticker, day
)
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker

Le rendement de NVDA pour juin était de -5.39% en close-to-close — mais de -7.4% en mesurant de l'ouverture de la première séance régulière de juin à sa dernière clôture. Même action, même mois, 2.01 points de pourcentage d'écart entre ces deux résultats exacts. La différence provient entièrement de la période entre la clôture et l'ouverture (overnight + week-end) : NVDA a clôturé en mai à 211.15 $ et a ouvert en juin à 215.73 $ — ce saut appartient au calcul "open-to-close" de juin et constitue la limite du calcul "close-to-close". Le SPY présente la même structure de manière plus modérée : -1.33% en close-to-close contre -1.2% en open-to-close.

Aucun de ces chiffres n'est erroné. Le close-to-close répond à la question : « quel rendement un détenteur continu a-t-il réalisé sur la période ? ». L'open-to-close répond à la question : « quel rendement le trading du mois a-t-il généré pour un investisseur ayant acheté à l'ouverture de juin ? ». Ils divergent dès que le marché présente un gap à la clôture — et les gaps overnight sont fréquents.

Dividendes : price return vs total return

La seconde option : les liquidités versées par une action durant le mois sont-elles comptabilisées ? Le price return les ignore ; le total return les réintègre. Pour la plupart des mois isolés, l'écart est faible — un versement trimestriel distribue environ un quart de son rendement par trimestre — mais cet écart se transforme en un gouffre sur plusieurs années, et juin 2026 correspondait à un mois de versement pour le SPY :

WITH px AS (
    SELECT argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31') AS may_close,
           argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') AS jun_close
    FROM (
        SELECT ticker,
               toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
               argMinIf(toFloat64(open), window_start, rth) AS op,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth) AS cl
        FROM (
            SELECT ticker, window_start, open, close,
                   toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
                   AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York') AS rth
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker IN ('NVDA', 'SPY')
              AND window_start >= '2026-05-28 04:00:00'
              AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
        )
        GROUP BY ticker, day
    )
    WHERE ticker = 'SPY'
),
dv AS (
    SELECT sum(cash_amount) AS div_per_share
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND ex_dividend_date >= '2026-06-01'
      AND ex_dividend_date <= '2026-06-30'
)
SELECT round(may_close, 2) AS may_final_close,
       round(jun_close, 2) AS june_final_close,
       round(div_per_share, 4) AS june_dividend_per_share,
       round(100 * (jun_close - may_close) / may_close, 2) AS price_return_pct,
       round(100 * div_per_share / may_close, 2) AS dividend_contribution_pct,
       round(100 * ((jun_close + div_per_share) - may_close) / may_close, 2) AS total_return_pct
FROM px CROSS JOIN dv

Le price return du SPY en juin était de -1.33% ; en ajoutant la distribution de 1.9035 $ par action passée ex-dividend durant le mois, le total return s'élève à -1.08% — soit une contribution de 0.25% provenant du cash. Les familles d'indices publient les deux versions (le « S&P 500 » que vous voyez cité est généralement l'indice price), les pages de performance des fonds doivent afficher le total return, et les screeners mélangent librement les deux. Lorsque deux sources divergent de quelques dixièmes sur le mois d'un versement de dividende, le dividende est le premier suspect — la date ex-dividend détermine le mois auquel appartient un paiement.

Un seul mois de juin représente quelques dixièmes de pourcent. L'horizon temporel est ce qui sépare les deux conventions — voici le même calcul étendu sur cinq ans :

WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
           argMaxIf(toFloat64(close), window_start,
               toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
               AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York')) AS cl
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND ((window_start >= '2021-06-28 04:00:00' AND window_start < '2021-07-01 08:00:00')
        OR (window_start >= '2026-06-26 04:00:00' AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'))
    GROUP BY day
),
px AS (
    SELECT argMaxIf(cl, day, day <= '2021-06-30') AS start_close,
           argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') AS end_close
    FROM daily
),
dv AS (
    SELECT round(sum(cash_amount), 2) AS divs_per_share,
           count() AS payments
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND ex_dividend_date >= '2021-07-01'
      AND ex_dividend_date <= '2026-06-30'
)
SELECT round(start_close, 2) AS june_2021_close,
       round(end_close, 2) AS june_2026_close,
       divs_per_share AS dividends_paid_per_share,
       payments AS dividend_payments,
       round(100 * (end_close - start_close) / start_close, 2) AS five_year_price_return_pct,
       round(100 * ((end_close + divs_per_share) - start_close) / start_close, 2) AS five_year_return_with_divs_pct,
       round(100 * divs_per_share / start_close, 2) AS dividend_points_added
FROM px CROSS JOIN dv

De sa clôture de juin 2021 à 428.07 $ à sa clôture de juin 2026 à 746.32 $, le price return sur cinq ans du SPY est de 74.35%. Sur la même période, il a versé 20 distributions totalisant 34.07 $ par action ; l'inclusion de ce cash porte le chiffre à 82.3% — soit un écart de 7.96 points avant le réinvestissement d'un seul dividende. Un véritable indice total-return réinvestit chaque paiement à sa date ex-date, et le réinvestissement des actions accentue encore davantage l'écart. Pour un émetteur mature, l'expression « marges importantes » n'est pas une métaphore ; c'est le résultat automatique de plusieurs années de cash trimestriel.

Cours de clôture ajusté vs cours de clôture brut : le piège du split

La plupart des outils de graphiques — Yahoo Finance, Google Finance, la majorité des applications de courtage — affichent un cours de clôture ajusté : une série de prix historiques où les cours passés sont divisés par le ratio des splits (et, sur certaines plateformes, ajustés pour les dividendes) afin de permettre la comparaison dans le temps. Notre base de données conserve les données telles qu'elles ont été exécutées. En un mois classique, les deux valeurs concordent. Lors d'un mois comportant un split, elles présentent des résultats radicalement différents — comme pour le split de 1 pour 10 de NVDA effectué le 10 juin 2024 :

WITH px AS (
    SELECT argMaxIf(cl, day, day <= '2024-05-31') AS may_close,
           argMaxIf(cl, day, day <= '2024-06-30') AS jun_close
    FROM (
        SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start,
                   toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
                   AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York')) AS cl
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= '2024-05-29 04:00:00'
          AND window_start < '2024-07-01 08:00:00'
        GROUP BY day
    )
),
sp AS (
    SELECT split_to / split_from AS ratio
    FROM global_markets.stocks_splits
    WHERE ticker = 'NVDA'
      AND execution_date >= '2024-06-01'
      AND execution_date <= '2024-06-30'
)
SELECT round(may_close, 2) AS may_final_close_raw,
       round(jun_close, 2) AS june_final_close_raw,
       toInt32(ratio) AS shares_after_split_per_old_share,
       round(100 * (jun_close - may_close) / may_close, 2) AS raw_price_change_pct,
       round(may_close / ratio, 2) AS may_close_split_adjusted,
       round(100 * (jun_close - may_close / ratio) / (may_close / ratio), 2) AS adjusted_return_pct
FROM px CROSS JOIN sp

En lecture brute, le titre NVDA a « chuté » de $1097.46 à $123.41 en juin — un effondrement de -88.75%. Cette baisse n'a pas eu lieu : à la date d'exécution, chaque ancienne action est devenue 10 nouvelles actions et le prix a été divisé proportionnellement, maintenant la valeur en dollars de chaque détenteur. Si vous divisez la clôture de mai par ce même ratio — soit $109.75 en base ajustée — le mois de juin 2024 affiche une performance de 12.45%, un mois positif. Toute source citant des données ajustées rapportera une valeur proche de la seconde figure ; un calcul naïf sur les cours bruts rapportera la première. Le cours de clôture ajusté est la cause la plus fréquente de divergence majeure entre deux sources concernant un rendement mensuel historique — si un chiffre semble anormalement élevé dans un sens ou dans l'autre, consultez le calendrier des splits avant toute autre vérification.

Quel cours de clôture faut-il retenir ?

Une autre limite réside dans les conventions : le cours de clôture lui-même. Le chiffre utilisé dans chaque fiche technique est le prix officiel de l'enchère de clôture — le prix unique fixé par la closing auction à 16h00 ET. Cependant, les échanges se poursuivent en after-hours, et le dernier cours de la session étendue peut différer de la clôture officielle :

SELECT round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth), 2) AS regular_session_close,
       round(argMax(toFloat64(close), window_start), 2) AS last_extended_print,
       round(100 * (argMax(toFloat64(close), window_start) - argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth))
             / argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth), 3) AS after_hours_drift_pct
FROM (
    SELECT window_start, close,
           toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime('2026-06-30 09:30:00', 'America/New_York')
           AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime('2026-06-30 16:00:00', 'America/New_York') AS rth
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= '2026-06-30 04:00:00'
      AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
)

Le 30 juin, l'écart était de -0.003% — une valeur faible ce soir-là, mais lors d'une publication de résultats sur un titre, la session étendue peut connaître des variations de l'ordre du pourcentage que le rendement mensuel officiel attribuera au mois suivant. Le trading after-hours et premarket détaille cette problématique. Un cas particulier lié : les fins de mois tombent parfois sur des sessions écourtées par un jour férié. Dans ce cas, la journée régulière se termine à 13h00 ET et la clôture officielle est fixée lors d'une enchère de clôture anticipée — le calendrier des jours fériés du marché répertorie ces dates.

Capitalisation des douze mois sur une année

Le rendement annuel n'est pas la somme de douze rendements mensuels, mais leur produit. La formule de liaison consiste à convertir chaque mois en un facteur de croissance (1 + rendement), à multiplier les douze facteurs entre eux, puis à soustraire 1. Un mois à -5 % suivi d'un mois à +5 % donne une somme de zéro, mais un rendement composé de 0,95 × 1,05 − 1 = −0,25 %. Voici la trajectoire mensuelle réelle du SPY sur les douze mois se terminant en juin 2026 :

WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
           argMaxIf(toFloat64(close), window_start,
               toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
               AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York')) AS cl
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= '2025-06-24 04:00:00'
      AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
    GROUP BY day
),
monthly AS (
    SELECT toStartOfMonth(day) AS month_start,
           argMax(cl, day) AS month_close
    FROM daily
    GROUP BY month_start
),
rets AS (
    SELECT month_start,
           formatDateTime(month_start, '%Y-%m') AS month,
           round(month_close, 2) AS month_final_close,
           100 * (month_close / lagInFrame(month_close) OVER (ORDER BY month_start) - 1) AS r
    FROM monthly
)
SELECT month,
       month_final_close,
       round(r, 2) AS simple_return_pct,
       round(100 * log(1 + r / 100), 2) AS log_return_pct
FROM rets
WHERE isFinite(r)
ORDER BY month_start

Douze mois de clôture à clôture, de 2.28% en 2025-07 à -1.33% en 2026-06 — la dernière ligne correspond à la valeur du SPY en juin 2026 mesurée dans le premier panneau. Effectuez le calcul de liaison pour les douze mois et comparez avec la méthode simplifiée consistant à additionner les pourcentages :

WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
           argMaxIf(toFloat64(close), window_start,
               toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
               AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York')) AS cl
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= '2025-06-24 04:00:00'
      AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
    GROUP BY day
),
monthly AS (
    SELECT toStartOfMonth(day) AS month_start,
           argMax(cl, day) AS month_close
    FROM daily
    GROUP BY month_start
),
rets AS (
    SELECT month_start,
           100 * (month_close / lagInFrame(month_close) OVER (ORDER BY month_start) - 1) AS r
    FROM monthly
),
ends AS (
    SELECT argMin(month_close, month_start) AS base_close,
           argMax(month_close, month_start) AS final_close
    FROM monthly
)
SELECT count() AS months_linked,
       round(sum(r), 2) AS simple_sum_pct,
       round(100 * (exp(sum(log(1 + r / 100))) - 1), 2) AS geometric_compound_pct,
       round(100 * (any(final_close) / any(base_close) - 1), 2) AS direct_twelve_month_pct,
       round(100 * (exp(sum(log(1 + r / 100))) - 1) - sum(r), 2) AS compounding_gap_points,
       round(sum(100 * log(1 + r / 100)), 2) AS sum_of_monthly_log_returns_pct,
       round(100 * log(any(final_close) / any(base_close)), 2) AS twelve_month_log_return_pct
FROM rets CROSS JOIN ends
WHERE isFinite(r)

La somme des douze mois est de 19.83% mais le rendement composé est de 20.79% — le calcul direct, de la clôture de juin 2025 à celle de juin 2026, donne 20.79%, ce qui correspond au chiffre composé et non à la somme. L'écart est ici de 0.96 points sur une année relativement calme ; cet écart s'accentue avec la volatilité et l'horizon temporel. Additionner les pourcentages mensuels est une habitude courante sur tableur, mais cette méthode est erronée.

Les deux dernières colonnes présentent la convention utilisée pour l'addition : le log return, soit le logarithme naturel du facteur de croissance, ln(1 + rendement). La somme des log returns mensuels est de 18.89% — identique au log return sur douze mois de 18.89%, ce qui explique pourquoi les analystes et les modèles de risque les utilisent. Pour les mois à faible variation, les deux conventions diffèrent peu (2025-11: 0.21% simple, 0.21% log) ; plus la variation mensuelle est importante, plus l'écart se creuse (2026-04: 10.49% simple, 9.97% log). Les fiches de performance des fonds citent les rendements simples ; les log returns sont utilisés dans les publications de recherche et les calculs de volatilité.

La checklist pour réconcilier deux sources de données

Lorsque deux chiffres de rendement mensuel divergent, la cause provient presque toujours de l'un des quatre paramètres suivants :

1. Les endpoints — close-to-close (la norme) ou open-to-close (le trading propre au mois). Les résultats diffèrent dès qu'il y a un gap à la clôture.
2. Les dividendes — price return ou total return. Les chiffres divergent pour tout mois incluant une date ex-dividend.
3. L'ajustement — prix bruts ou série ajustée (adjusted-close). Les écarts sont importants en cas de split.
4. La clôture elle-même — prix officiel de l'enchère (la norme) versus la dernière transaction incluant potentiellement les horaires étendus.

Appliquez les mêmes paramètres aux deux sources pour éliminer la divergence. Une comparaison fund-versus-index n'est valide que si les deux chiffres utilisent les mêmes quatre réglages ; une erreur de paramétrage mesure alors le biais technique plutôt que la performance. Notre récapitulatif de juin 2026 précise sa convention pour cette raison précise : chaque chiffre mensuel est en close-to-close, sur les prix officiels, en price return.

FAQ sur les rendements mensuels

Qu'est-ce qu'un rendement close-to-close ?

Il s'agit de la variation en pourcentage entre le cours de clôture de la séance régulière de la période précédente et le cours de clôture final de la période actuelle. C'est la convention standard pour les rendements boursiers quotidiens, mensuels et annuels dans les fiches techniques et les rapports d'indices.

Pourquoi deux sites web affichent-ils des rendements différents pour un même titre et un même mois ?

Cela est presque toujours dû à l'une des quatre conventions suivantes : des points de référence différents (close-to-close vs open-to-close), l'inclusion ou non des dividendes, l'utilisation de prix bruts ou ajustés pour les splits, ou une source de cours de clôture différente. Pour NVDA en juin 2026, les mesures varient de -5.39% à -7.4% sur le seul changement de convention.

Un split modifie-t-il le calcul du rendement mensuel ?

Il ne devrait pas — un split modifie simultanément le nombre d'actions et le prix, laissant la valeur de la position inchangée — mais il fausse tout calcul effectué sur les prix bruts. Le rendement de NVDA en juin 2024 affiche -88.75% sur les clôtures brutes et 12.45% une fois l'ajustement du split de 10 pour 1 effectué.

Les rendements mensuels des actions incluent-ils les dividendes ?

Seuls les total returns les incluent. Les rendements de prix — incluant le niveau de l'indice S&P 500 — les excluent. En juin 2026, le dividende a ajouté 0.25% au rendement mensuel de SPY, soit l'écart entre son prix et son total return.

Le rendement mensuel de mon portefeuille personnel est-il calculé de la même manière ?

Pas dès lors qu'il y a des mouvements de liquidités (entrées ou sorties). Les rendements sur titres uniques, comme ceux présentés ici, sont pondérés dans le temps (time-weighted) ; un compte avec des dépôts et des retraits nécessite un calcul pondéré par les flux de trésorerie (taux de rendement interne), sinon les flux de liquidités faussent la performance. La plupart des courtiers communiquent un chiffre pondéré dans le temps précisément pour exclure vos dépôts du résultat.

Chaque chiffre ci-dessus est une requête stockée et versionnée sur le flux de marché réel — vous pouvez consulter le SQL de n'importe quel panneau, ou mesurer le mois de n'importe quel ticker selon n'importe quelle convention sur le terminal Strasmore.