Analyse macroéconomique pour le S2 2026

Trois indicateurs macroéconomiques structurent le second semestre : une inflation headline qui accélère face à une inflation core stagnante, des anticipations à long terme quasi inchangées, et un marché de l'emploi qui s'améliore sur une base de comparaison faible. Deux indicateurs de marché ont suivi cette tendance : un aplatissement de la courbe des taux du Treasury sur la partie courte, et un marché actions ne suivant aucune règle macroéconomique précise. Cette page présente ces cinq indicateurs avec leurs données actualisées, puis le calendrier du S2 : les dates de publication et le seuil de variation nécessaire pour modifier la tendance actuelle. Chaque chiffre est le résultat d'une requête stockée ; vous pouvez développer chaque panneau pour afficher la requête SQL exacte.

L'inflation globale s'accélère ; l'inflation sous-jacente progresse lentement

L'indice CPI global reflète l'ensemble du panier de consommation. Le CPI sous-jacent exclut l'alimentation et l'énergie, les deux groupes les plus volatils ; cette comparaison permet d'isoler les variations erratiques de la tendance de fond. Le BLS publie l'indice mensuellement, environ deux semaines après la période mesurée. Le tableau ci-dessous calcule les taux en variation annuelle directement à partir des niveaux de l'indice, et non à partir de champs pré-calculés.

SELECT toString(date) AS period_start,
    round(cpi, 1) AS cpi_index,
    round((cpi / any(cpi_prior) - 1) * 100, 1) AS cpi_yoy_pct,
    round((cpi_core / any(core_prior) - 1) * 100, 1) AS core_yoy_pct,
    round(cpi_yoy_pct - first_value(cpi_yoy_pct) OVER (ORDER BY date), 1) AS accel_since_jan_pts
FROM global_markets.inflation
INNER JOIN (
    SELECT date + INTERVAL 1 YEAR AS match_date, cpi AS cpi_prior, cpi_core AS core_prior
    FROM global_markets.inflation
    WHERE date >= toDate('2025-01-01') AND date <= toDate('2025-06-01')
) AS p ON date = p.match_date
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-01')
GROUP BY date, cpi, cpi_core
ORDER BY date

Le CPI global a progressé de 2.4% en glissement annuel en janvier pour atteindre un pic de 4.2% en mai — soit une accélération de 1.8 points de pourcentage sur cinq publications — avant que la donnée de mi-juillet ne place juin à 3.5%. Le CPI sous-jacent n'est passé que de 2.5% à 2.6% sur les six mois. Un écart croissant entre l'inflation globale et l'inflation sous-jacente indique que les composantes volatiles sont les moteurs de la hausse. Ce tableau ne précise pas quelles composantes sont concernées.

Cette divergence a un point de départ. En janvier et février, les deux séries étaient confondues, l'inflation globale étant légèrement inférieure au sous-jacent. Le croisement a eu lieu en mars — le global est passé à 3.3% contre 2.6% pour le sous-jacent — et l'écart s'est élargi jusqu'en 4.2% contre 2.8% en mai. Juin a rompu cette tendance : l'inflation globale est redescendue à 3.5% tandis que le sous-jacent s'est affaibli à 2.6%, marquant le premier resserrement depuis le croisement.

Un taux en variation annuelle agrège douze mois d'historique ; les variations mensuelles permettent de localiser le mouvement plus précisément :

SELECT toString(date) AS period_start,
    round((cpi / any(cpi_prev) - 1) * 100, 2) AS headline_mom_pct,
    round((cpi_core / any(core_prev) - 1) * 100, 2) AS core_mom_pct
FROM global_markets.inflation
INNER JOIN (
    SELECT date + INTERVAL 1 MONTH AS match_date, cpi AS cpi_prev, cpi_core AS core_prev
    FROM global_markets.inflation
    WHERE date >= toDate('2025-12-01') AND date <= toDate('2026-05-01')
) AS p ON date = p.match_date
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-01')
GROUP BY date, cpi, cpi_core
ORDER BY date

Le mois de mars a enregistré la plus forte variation mensuelle de l'inflation globale avec 0.87%, suivie d'avril à 0.64%. Les variations mensuelles du sous-jacent sont restées faibles, avec un pic à 0.38% en avril. L'accélération printanière se manifeste sur deux publications mensuelles de l'inflation globale et est quasi invisible sur la série du sous-jacent.

Anticipations : l'ancrage est maintenu

Une anticipation d'inflation représente le taux d'inflation moyen qu'un modèle ou un prix de marché prévoit sur un horizon d'un, cinq ou dix ans. Le terme « ancré » désigne un schéma spécifique : les anticipations à court terme fluctuent selon les dernières publications, tandis que celles à long terme restent stables. La série ci-dessous est basée sur des modèles et est publiée mensuellement.

SELECT toString(date) AS period_start,
    round(model_1_year, 2) AS exp_1y_pct,
    round(model_5_year, 2) AS exp_5y_pct,
    round(model_10_year, 2) AS exp_10y_pct
FROM global_markets.inflation_expectations
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
ORDER BY date

L'anticipation à un an a fortement varié — 2.59% en janvier, 3.54% en mai, 3.02% en juin — mais celle à dix ans a peu bougé : 2.33% à 2.49%. L'anticipation à cinq ans est restée proche de celle à dix ans, avec 2.34% en janvier et 2.54% en juin. Les marchés ont réévalué l'inflation de l'année prochaine sans modifier celle de la décennie à venir.

Le calendrier correspond aux données de l'indice des prix à la consommation (CPI) : le faible taux de 2.29% pour l'anticipation à un an est survenu en mars, et le passage à 3.26% en avril a suivi l'accélération du CPI de mars. Cette page retrace cette séquence. Pour comprendre comment le marché obligataire condense ce pricing en un seul chiffre — et ce qu'est une courbe inversée — consultez l'explication du spread 2s10s.

Que nous dit la courbe sur la Fed ?

Le bill à trois mois est le plus proche du taux directeur actuel de la Réserve fédérale ; le billet à deux ans reflète la trajectoire des taux attendue sur les deux prochaines années ; le billet à dix ans inclut une prime de terme — un rendement supplémentaire pour la durée. Le panel utilise la dernière valeur conjointe des trois titres chaque mois.

SELECT toString(toStartOfMonth(date)) AS period_start,
    round(argMax(yield_3_month, date), 2) AS y3m_pct,
    round(argMax(yield_2_year, date), 2) AS y2_pct,
    round(argMax(yield_10_year, date), 2) AS y10_pct,
    round(argMax(yield_10_year, date) - argMax(yield_2_year, date), 2) AS spread_2s10s_pct,
    round(argMax(yield_2_year, date) - argMax(yield_3_month, date), 2) AS y2_minus_bill_pct,
    round(round(argMax(yield_2_year, date), 2) - first_value(round(argMax(yield_2_year, date), 2)) OVER (ORDER BY toStartOfMonth(date)), 2) AS y2_chg_since_jan,
    round(round(argMax(yield_10_year, date), 2) - first_value(round(argMax(yield_10_year, date), 2)) OVER (ORDER BY toStartOfMonth(date)), 2) AS y10_chg_since_jan
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date < toDate('2026-07-01')
  AND yield_2_year IS NOT NULL AND yield_10_year IS NOT NULL AND yield_3_month IS NOT NULL
GROUP BY toStartOfMonth(date)
ORDER BY period_start

Le bill est resté stable pendant cinq mois — à quelques centièmes de 3.67% à chaque fin de mois jusqu'en mai — avant de passer à 3.87% en juin. Le deux ans a évolué sur toute la période : il est descendu à 3.38% fin février, puis a progressé à chaque fin de mois suivante pour finir à 4.14%, soit 0.62 points de pourcentage au-dessus de janvier. Le dix ans n'a ajouté que 0.18 points sur la même période, le spread 2s10s s'est donc compressé de 0.74 à 0.3 points — son niveau le plus étroit en fin de mois sur les six mois. Analyse approfondie de la courbe au S1 suit ce même spread quotidiennement.

La colonne "deux ans moins bill" permet de lire les intentions de la Fed : une valeur négative signifie que le taux directeur moyen anticipé pour les deux prochaines années est inférieur au taux actuel — ce qui implique mathématiquement des baisses de taux. Elle s'est établie à -0.15 et -0.29 points en janvier et février, puis est passée en territoire positif en mars — le même mois où l'inflation (CPI) a accéléré — pour finir le semestre à 0.27 points. Le marché a commencé le semestre en anticipant une trajectoire de taux plus basse et l'a terminé en anticipant une trajectoire plus haute, parallèlement à l'accélération du CPI et au bond des anticipations à un an en avril.

Le marché du travail : un titre de presse positif sur une base réduite

Le taux de chômage représente la part de la population active en recherche d'emploi ; le taux d'activité est la part de la population adulte travaillant ou en recherche d'emploi. Ces deux indicateurs proviennent de l'enquête mensuelle auprès des ménages du BLS et doivent être analysés conjointement : une baisse du taux de chômage peut résulter d'une sortie de la population active — le dénominateur joue ici un rôle clé. Le salaire horaire moyen provient de l'enquête auprès des employeurs et est exprimé en dollars par heure.

SELECT toString(date) AS period_start,
    unemployment_rate,
    labor_force_participation_rate AS participation_pct,
    round(avg_hourly_earnings, 2) AS avg_hourly_earnings,
    toString(toDate(_ingest_time)) AS arrived_here
FROM global_markets.labor_market
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
ORDER BY date

Le chômage a terminé le semestre à 4.2 — son niveau le plus bas sur les six mois — mais le taux d'activité a reculé de 62.1 à 61.5 sur la même période : le taux s'est amélioré alors que la part mesurée de la population active diminuait. Ce tableau enregistre la corrélation entre ces deux variables. Le salaire horaire moyen est passé de 37.17 $ à 37.64 $.

La trajectoire a été marquée par des variations extrêmes : 4.3 en janvier, le sommet du semestre à 4.4 en février, puis trois relevés printaniers supérieurs au minimum de 4.2 en juin. La baisse du taux d'activité ne s'est pas manifestée par un chiffre spectaculaire, mais par de légères diminutions presque chaque mois.

Les actions ont-elles suivi les indicateurs macroéconomiques ?

Pas de manière cohérente. Le tableau ci-dessous calcule le rendement mensuel du SPY durant les sessions régulières — de l'ouverture de la session à la clôture, selon l'heure de New York.

WITH bars AS (
    SELECT toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS m,
           window_start, open, close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
)
SELECT toString(m) AS period_start,
       round(argMin(toFloat64(open), window_start), 2) AS month_open,
       round(argMax(toFloat64(close), window_start), 2) AS month_close,
       round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 2) AS spy_return_pct
FROM bars
GROUP BY m
ORDER BY m

Mars — le mois présentant la plus forte inflation CPI mensuelle du semestre et le croisement du taux à deux ans au-dessus du bill — a été le pire mois pour le SPY avec -4.19%. Avril, marqué par un bond des anticipations d'inflation à un an, a été son meilleur mois avec 9.87%. Ces deux lignes montrent que l'inflation élevée combinée à la hausse des taux courts n'entraîne pas systématiquement une baisse des actions. Juin a affiché un rendement de -1.2% de l'ouverture à la clôture, terminant à $746.32 ; le bilan complet du semestre par indice et par secteur est disponible dans le récapitulatif du marché du H1.

État des données lors de la rédaction de cette page

SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.inflation WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_cpi_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.inflation WHERE date = toDate('2026-07-01')) AS july_cpi_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.labor_market WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_labor_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.inflation_expectations WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_expectations_rows,
    (SELECT toString(toDate(max(_ingest_time))) FROM global_markets.labor_market WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_labor_arrived

Les données macroéconomiques sont publiées selon un calendrier précis. Au moment de la génération, les trois indicateurs de juin étaient disponibles : l'emploi (ligne 1, publiée 2026-07-02, soit APRÈS la fin du mois de juin, conformément au calendrier habituel), les anticipations (ligne 1) et l'IPC (ligne 1, publié à la mi-juillet). La colonne de l'IPC de juillet est le prochain indicateur de mise à jour : une valeur de 1 déclenchera le rafraîchissement de la page.

S2 2026 : les points de vigilance

Le second semestre suit un calendrier connu ; les évolutions dépendront du calendrier et de l'arithmétique, et non de prévisions.

• L'IPC de juin est publié à la mi-juillet et réduit la divergence. En mai, l'inflation headline était de 4.2% contre 2.8% pour l'inflation core. En juin, elle était de 3.5% contre 2.6% pour la core ; la baisse des composantes volatiles a permis un premier resserrement de l'écart depuis février. La prochaine publication, l'IPC de juillet, interviendra à la mi-août.
• Les rapports sur l'emploi, chaque premier vendredi du mois. Le semestre s'est achevé avec un taux de chômage de 4.2% pour un taux de participation de 61.5%. La participation est l'indicateur clé : sa stabilisation ou sa baisse déterminera la part de l'amélioration de l'inflation headline imputable au dénominateur.
• Quatre réunions de la FOMC prévues. Le calendrier 2026 prévoit une réunion en juillet, septembre, octobre et décembre. L'indicateur à surveiller est l'écart entre le taux à deux ans et le bill, qui était de 0.27 points fin juin, et qui est revalorisé à chaque publication de l'IPC et de l'emploi ; son signe indique si la trajectoire pricée est haussière ou baissière.
• L'analyse de l'ancrage. L'attente sur le dix ans était de 2.49% en juin. Un écart important entre le taux à un an et le taux à dix ans caractérise un régime ancré ; une sortie du taux à dix ans de sa zone étroite du S1 constituerait le premier véritable changement macroéconomique du semestre.

FAQ Données Macro

Quel était l'IPC US en glissement annuel en juin 2026 ?

L'IPC headline s'est établi à 3.5% en glissement annuel en juin 2026, calculé par rapport au niveau de l'indice de juin 2025, contre 4.2% en mai. L'IPC core — hors alimentation et énergie — s'est établi à 2.6% sur la même période.

Quel était le taux de chômage US en juin 2026 ?

Le taux de juin 2026 était de 4.2%, le niveau le plus bas du premier semestre, avec un taux d'activité de 61.5% — contre 62.1% en janvier.

Quelle a été l'évolution du spread 2s10s au S1 2026 ?

Le spread s'est aplati sur la partie courte : 0.74 points de pourcentage à la fin du mois de janvier contre 0.3 en juin — le niveau le plus étroit des six mois — avec une hausse de 0.62 points du taux à 2 ans face à une hausse de 0.18 points du taux à 10 ans. Le mouvement a été porté par la partie courte de la courbe.

Les anticipations d'inflation à long terme sont-elles toujours ancrées ?

Selon ces données, oui : l'anticipation à 10 ans était de 2.33% en janvier et de 2.49% en juin, tandis que l'anticipation à 1 an est passée de 2.29% en mars à 3.54% en mai. L'horizon court a été reprécisé ; l'horizon long est resté stable.

Pourquoi l'IPC de juin 2026 est-il absent de ces tableaux ?

Il n'avait pas encore été publié lors de la génération de cette page — les données reçues indiquent 1 lignes d'IPC pour juin dans la base de données, contre 1 lignes de données sur l'emploi pour juin (ingérées 2026-07-02). L'IPC mensuel est publié vers le milieu du mois suivant, et la page se régénère dès la publication des chiffres.

Notes sur les données

Méthodologie

• Période : 1er janvier – 30 juin 2026 — séries macro mensuelles, données Treasury en fin de mois et barres de minutes du SPY en horaires réguliers. Les données comparatives en glissement annuel et mensuel incluent 2025 par construction ; tous les autres éléments sont filtrés sur la période.
• Les rendements des actions sont groupés selon l'horloge de l'ET, sans décalage UTC fixe.
• La génération s'effectue via le chemin de lecture seule sécurisé ; la page publique n'interroge jamais les données en direct. Le panneau des récapitulatifs enregistre les données détenues par le warehouse lors de la génération.

Chaque panneau est un objet stocké — graphique, tableau et SQL. Vous pouvez extraire n'importe quelle série sur le terminal Strasmore.