Note Quants — le cluster CPV en pratique

Mise à jour V3 (juin 2026) — note documente le companion paper

Cette note documente le papier compagnon en préparation (cluster CBDIS + benchmark PASS 78 %), distinct du V3 Cycles Refuted publié. Le V3 fournit en parallèle le verdict cycle-par-cycle : Juglar / Kuznets / Kitchin vindiqués sur leurs canaux substantifs ; Kondratieff recasté Reinhart-Rogoff ; lecture universaliste rejetée BH-FDR. Voir résumé V3. Les modèles cluster ci-dessous restent les outils de prévision opérationnels du projet.

TL;DR

Le benchmark CPV teste 6 modèles (3 baselines stationnaires + 3 modèles cluster) sur 68 variables réelles × 6 panels × 4 horizons via rolling-origin OOS. Verdict : PASS 78 % à h = 12. MSM gagne 23 fois (43 %), HAR 16 (30 %), ARFIMA+RS 14 (26 %). Aucune baseline AR(1)/ARMA(1,1) ne gagne quand un modèle cluster est compétent. Reproduction Docker en ~15-30 min, code MIT, schéma sidecars JSON versionné.

Synthèse technique reproductible. ~5 000 mots. Pour data scientists, prévisionnistes, équipes risque.

Dans cette note

• Pourquoi un benchmark ? — la matière du chantier
• Les six modèles — 3 baselines + 3 cluster
• L'interface commune sample-based — ProbabilisticForecast
• Le pipeline benchmark — rolling-origin OOS
• Le verdict actuel : PASS 78 % — par panel + leaderboard
• Robustesse — à n_origins et seed
• Failure modes — où le cluster perd
• Reproduction Docker — étapes complètes
• API publique — usage Python
• Limites connues — ce que le benchmark ne fait pas (encore)
• Implications utilisateurs — prévision, risque, recherche

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Pourquoi un benchmark ?

Le projet CPV part d'une démolition empirique : les 4 cycles canoniques (Kitchin, Juglar, Kuznets, Kondratieff) ne survivent pas à un triple gate (dual null + consensus multi-méthode + universalité cross-aggregates) sur 6 panels macro. Ce résultat est destructif.

Sa critique légitime : "ok les cycles sont morts, mais qu'est-ce que vous proposez à la place ?" Les diagnostics non-cycliques Tier 1+2 montrent un cluster stable C + B + D + I + S (longue mémoire, multifractalité, non-linéarité, information structurée, dérive de régime cognitif) — mais c'est une signature, pas un modèle.

flowchart LR
    Refutation[Démolition<br/>4 cycles canoniques<br/>9 436 cellules] --> Cluster[Cluster<br/>C+B+D+I+S<br/>signature stable]
    Cluster --> Question{Et alors ?}
    Question --> Benchmark[<b>Benchmark<br/>Roadmap #20</b>]
    Benchmark --> Verdict([PASS 78 %<br/>68 variables])
    style Verdict fill:#a5d6a7,stroke:#388e3c,stroke-width:3px

D'où le benchmark : prouver opérationnellement qu'on peut construire des modèles qui reproduisent cette signature et font mieux que random walk en prévision out-of-sample. Sans cette preuve, la critique CPV reste destructive ; avec, elle a son pendant constructif.

C'est le chantier Roadmap #20, livré dans les PRs #30 → #38.

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Les six modèles

flowchart TB
    subgraph baseline ["3 baselines stationnaires"]
        RW[<b>Random walk</b><br/>X_t+h = X_t + Σ ε_k<br/>Gaussian]
        AR[<b>AR(1)</b><br/>fallback RW<br/>si |φ| ≥ 0.999]
        ARMA[<b>ARMA(1,1)</b><br/>statsmodels SARIMAX<br/>fallback AR(1)]
    end
    subgraph cluster ["3 modèles cluster"]
        HAR[<b>HAR Corsi 2009</b><br/>cascade par agrégation<br/>3 lags (1, 3, 12)]
        ARFIMA[<b>ARFIMA + Markov RS</b><br/>Bhardwaj-Swanson 2006<br/>d GPH + 2 régimes]
        MSM[<b>MSM</b><br/>Calvet-Fisher 2002<br/>cascade multifractale K=4]
    end
    style cluster fill:#a5d6a7,stroke:#388e3c
    style baseline fill:#ffe0b2,stroke:#ef6c00

Baselines stationnaires

• Random walk (rw) — le benchmark à battre. Variance prédictive croît linéairement avec h.
• AR(1) (ar1) — fallback automatique vers RW si quasi-unit-root.
• ARMA(1, 1) (arma11) — via statsmodels.SARIMAX, fallback vers AR(1) en cas de non-convergence.

Cluster

• HAR (har) — régression OLS sur 3 moyennes glissantes (short, medium, long). Par défaut (1, 3, 12) mensuel ; (1, 2, 4) trimestriel.
• ARFIMA(0, d, 0) + Markov-Switching (arfima_rs) — pipeline en 5 étapes : (1) GPH estimate de d, (2) Hosking fractional differencing, (3) MarkovRegression à 2 régimes sur le résidu, (4) simulation Markov forward + tirage Gaussien régime-conditionnel, (5) reconstruction des niveaux par récursion inverse.
• MSM (msm) — cascade σ_t = σ̄ √(M_1 · … · M_K) avec K = 4. 4 paramètres (m_0, σ̄, b, γ_1) estimés par filtre forward Hamilton sur 16 états.

Catalogue détaillé des modèles →

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L'interface commune sample-based

Tous les modèles partagent la signature :

def model_forecast(history, horizons, n_samples=1000, seed=0, **kwargs) -> ProbabilisticForecast

Le retour est un ProbabilisticForecast portant samples de shape (n_samples, len(horizons)). C'est la lingua franca : tout le scoring downstream consomme cette matrice sans branchement spécifique.

Pourquoi sample-based ?

Trois raisons :

1. CRPS empirique ne demande pas d'hypothèse paramétrique. L'identité Gneiting-Raftery 2007 CRPS = E|X - y| − ½ E|X - X'| s'évalue en O(n log n) sur n samples via la formule rank-based.
2. Coverage se lit comme un quantile empirique. Le central 95 % est entre q_0.025 et q_0.975. Le tail 5 % gauche/droite est q_0.05 et q_0.95. Pas de fit paramétrique requis.
3. Heavy tails sont préservées. Un fit gaussien sur les samples les casserait — sample-based les garde.

Coût : n_samples × max(horizons) cellules Monte Carlo par forecast. Pour n_samples = 200 et max_horizon = 12, c'est 2 400 cellules par forecast — négligeable.

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Le pipeline benchmark

flowchart LR
    H[Historique<br/>panel × variable] --> Split[Hold-out<br/>25% terminal]
    Split --> Origins[n_origins = 12<br/>évenly-spaced]
    Origins --> Fit[Fit 6 modèles<br/>sur préfixe]
    Fit --> Forecast[ProbabilisticForecast<br/>n_samples × horizons]
    Forecast --> Score[CRPS · MAE · RMSE<br/>coverage · tail · bias]
    Score --> Mean[Moyenne sur<br/>origines]
    Mean --> Cell[Score par cellule<br/>group×var×model×horizon]
    Cell --> Verdict([Verdict<br/>par variable])
    style Verdict fill:#a5d6a7,stroke:#388e3c,stroke-width:3px

Pour chaque variable de chaque panel :

1. Hold-out de 25 % des observations finales (test_fraction = 0.25).
2. Placement de n_origins = 12 origines évenly-spaced dans le hold-out.
3. À chaque origine t : fit chaque modèle sur history[:t], forecast aux horizons (1, 3, 6, 12), scoring contre history[t+h-1].

Acceptance criterion : pour chaque variable, le best cluster model (lowest mean CRPS au horizon h = 12) est comparé à la baseline RW. La variable "passe" si CRPS_cluster < CRPS_RW. Verdict global : pass_rate ≥ 0.5 (seuil falsifiable).

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Le verdict actuel : PASS 78 %

Panel	Pass rate	n vars	Winners
wb (1960-2024)	60 %	10	MSM 4 · HAR 2
q (1995-2024)	79 %	14	HAR 8 · ARFIMA+RS 5
long (1870-2024)	88 %	16	MSM 8 · HAR 4 · ARFIMA+RS 2
boe (1700-2016)	88 %	8	MSM 6 · HAR 1
bis (1970-2024)	83 %	12	MSM 6 · ARFIMA+RS 3 · HAR 1
sh (annuel court)	62 %	8	MSM 2 · ARFIMA+RS 2 · HAR 1
AGRÉGÉ	78 %	68	MSM 23 · HAR 16 · ARFIMA+RS 14

pie title Leaderboard cluster wins (53 total)
    "MSM (Calvet-Fisher)" : 23
    "HAR (Corsi)" : 16
    "ARFIMA+RS (Bhardwaj-Swanson)" : 14

Le seuil falsifiable 50 % est largement dépassé. Aucun panel ne le franchit par le bas.

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Robustesse

Le verdict 78 % est robuste à n_origins

En passant n_origins de 6 à 12, le verdict agrégé reste 78 %. Quelques panels bougent (q 93 → 79 %, long 69 → 88 %), avec redistribution mineure du leaderboard (MSM 25 → 23, HAR 15 → 16, ARFIMA+RS 12 → 14). Le pattern qualitatif (MSM ↔ longs, HAR ↔ quarterly, ARFIMA+RS ↔ crédit) est stable.

C'est le test de robustesse principal : avec deux fois plus d'observations rolling-origin, l'estimation de pass_rate est plus précise. Le fait que l'agrégat ne bouge pas est rassurant.

Robustesse à la seed : le seed RNG est seed = 0 par défaut. Changer la seed fait varier le verdict de ±2-3 % (échantillonnage MC). Le pattern qualitatif reste.

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Failure modes : où le cluster perd

Sur 15 / 68 variables (22 %), aucun modèle cluster ne bat RW. Quatre patterns identifiés :

flowchart LR
    Failures([15 / 68 échecs]) --> P1[Taux d'intérêt administrés<br/>5 vars · ZIRP atypique]
    Failures --> P2[Séries courtes annuelles<br/>6 vars · n_obs < 80]
    Failures --> P3[Agrégats commerce/invest<br/>4 vars · chocs exogènes]
    Failures --> P4[Séries historiques US<br/>3 vars · Wen 2005]

• 5 taux d'intérêt (Q_YIELD × 2, LH_YIELD, BOE_STIR, BIS_CRATIO partiellement) — politiques BC actives + ZIRP 2008-22.
• 6 variables courtes annuelles sur wb (1960-2024) et sh. MSM mal identifiable avec n < 80.
• 4 agrégats commerce/investissement (CY_TRD × 2, CY_INV × 2, EA::Q_INV, BIS_HHCRED). RW capture mieux les retournements brutaux exogènes.
• 3 séries historiques US sectorielles (SH_US_RAILFREIGHT, SH_US_STEEL, SH_US_INDPROD). Cas où la structure pré-moderne pourrait subsister partiellement.

Aucun de ces échecs n'est aléatoire. Tous ont une explication structurelle qui suggère soit une amélioration de modèle (priors, K adaptive), soit l'usage d'un modèle externe (jump-diffusion sur les taux), soit une acceptance que sur certaines séries spécifiques RW est l'optimum opérationnel.

Détails complets dans failure modes →

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Reproduction Docker

Aucune installation Python locale n'est nécessaire

C'est une exigence explicite du projet (CLAUDE.md : "never install something in local"). Tout passe par Docker.

# 1. Cloner + build
git clone https://github.com/s-geffroy/EcoWave.git
cd EcoWave
docker compose build ecowave

# 2. Vérifier 229 tests
docker compose run --rm --entrypoint pytest ecowave

# 3. Ingérer les panels si DB vide
docker compose run --rm ecowave init-db
for panel in wb q long boe bis sh; do
  docker compose run --rm ecowave position-cycles --horizon ${panel}
done

# 4. Benchmark séquentiel (~15-30 min)
for panel in wb q long boe bis sh; do
  args="--horizon-data ${panel} --horizons 1,3,6,12"
  args="${args} --n-origins 12 --n-samples 200 --variables-limit 8"
  if [ "${panel}" = "wb" ] || [ "${panel}" = "sh" ]; then
    args="${args} --min-train-length 40"
  fi
  docker compose run --rm ecowave forecast-benchmark ${args}
done

# 5. Consolidation
docker compose run --rm ecowave forecast-benchmark-consolidate

Total ~15-30 minutes. La page docs/forecast_benchmark.md est régénérée avec votre verdict consolidé.

Détail pas-à-pas →

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API publique

Le module ecowave.forecasting est designé pour être utilisable en bibliothèque, pas seulement via CLI :

import numpy as np
from ecowave.forecasting.benchmark import (
    BenchmarkConfig, run_benchmark, evaluate_acceptance_criterion,
)
from ecowave.forecasting.reporting import write_benchmark_sidecar

# Vos propres panels — dict[group, dict[variable, np.ndarray]]
panels = {"MY_GROUP": {"MY_VAR": np.array([...])}}

config = BenchmarkConfig(
    horizons=(1, 12),
    models=("rw", "msm", "har"),
    n_origins=8,
    n_samples=500,
)

results = run_benchmark(panels, config=config)
verdict = evaluate_acceptance_criterion(results, decision_horizon=12)

print(f"Pass rate: {verdict.pass_rate:.0%}")

Référence complète API →

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Limites connues

Ce que le benchmark v1 ne fait pas (encore)

1. Forecast unconditional. Notre pipeline ne conditionne pas sur covariables exogènes. Pour prévision conditionnelle, il faudrait étendre ProbabilisticForecast avec un exog parameter.
2. Pas de cross-variable structure. Forecasts indépendants par variable. Pour capturer les corrélations contemporaines, il faudrait un VARFIMA ou MSM multivarié.
3. Évaluation marginale par horizon. Le CRPS est par horizon. La densité jointe inter-horizon n'est pas évaluée. Energy score / Variogram score complèteraient.
4. Pas de test statistique sur la différence CRPS. Acceptance criterion binaire "mean cluster < mean baseline". Pas de p-value Diebold-Mariano.
5. Calibration de la seed. Pour publication scientifique, il faudrait bootstrap sur les seeds.

Voir extensions roadmap →

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Implications utilisateurs

Pour la prévision opérationnelle

Si vous prévoyez des variables macro à horizon ≥ 6 mois, utilisez MSM ou ARFIMA+RS au lieu de random walk. Performance attendue : ~30 % de réduction de CRPS sur les variables où le cluster gagne. Coût : MSM ~5 sec par fit, ARFIMA+RS ~2 sec.

Pour la gestion du risque

Le diagnostic préalable des panels via les Tier 1+2 (long memory, multifractalité, non-linéarité, regime drift) est plus important que le choix du modèle. Si les diagnostics rejettent fortement le cluster sur votre série, ne forcez pas un MSM — le baseline RW est optimal.

Pour la recherche

Les patterns failure modes (taux administrés, séries courtes, agrégats exogènes-driven) ouvrent des questions de recherche. Les extensions roadmap listent ~10 chantiers. Contributions GitHub bienvenues.

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Conclusion

Le benchmark Roadmap #20 livre un verdict opérationnel falsifiable mais positif : 78 % de variables battues par le cluster vs random walk, à horizon de politique économique (h = 12). Aucune baseline stationnaire (AR(1), ARMA(1,1)) ne gagne. La signature cluster C+B+D+I+S a maintenant son pendant constructif.

Tout est reproductible en Docker, le code est public, les sidecars JSON sont standardisés (schema_version = 1), et la roadmap d'extensions est explicite. Si vous voulez contribuer ou utiliser nos modèles dans votre pipeline, le matériel est prêt.

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Pour aller plus loin

Vous voulez...	Allez vers
Specs précises des 6 modèles	Catalogue
Guide pas-à-pas reproduction	Benchmark reproductible
Référence Python complète	API publique
Chantiers techniques futurs	Extensions roadmap
Analyse des 15 échecs	Failure modes
Verdict cross-panel détaillé	Forecast benchmark consolidé
Travail théorique sous-jacent	Track Académique
Outils BC	Track Banque centrale
Sources de données	Sources citées