Ex-post est un terme latin qui, traduit littéralement, signifie «après coup». Le contraire d’ex-post est ex-ante, qui, à l’inverse, signifie «avant le fait». Souvent, ces termes sont utilisés pour décrire la méthode et le moment de la collecte des données financières. Lorsque les données sont obtenues et analysées ex post. il est généralement utilisé pour prédire les gains et les pertes futurs.
Le but de la collecte et de l’analyse des données financières est d’établir, de prévoir et d’influencer les tendances du marché. La collecte de données ex post sur les gains et les pertes d’une entreprise ou d’un individu permet d’organiser ces informations afin de créer une feuille de route pour anticiper les tendances futures. Ceci est généralement affiché sous forme de graphique pour faciliter la compréhension.
Par exemple, s’il est établi par l’analyse de ce type de données qu’une entreprise a traditionnellement de mauvaises performances au premier trimestre de chaque exercice, mais qu’elle rebondit au troisième, cette information peut être utilisée pour apaiser les inquiétudes des investisseurs concernant la sous-performance. . Connaître ces tendances peut aider à maintenir les cours des actions stables après un premier trimestre décevant. À l’inverse, si la même société enregistre des bénéfices records au premier trimestre, la connaissance des implications des données ex post disponibles permettra aux investisseurs de prédire que l’entreprise est sur le point de connaître une année de chiffre d’affaires exceptionnelle.
Il est important de comprendre, cependant, que si ces données peuvent être utiles, elles ne fournissent aucune garantie qu’une tendance particulière se poursuivra indéfiniment. Au mieux, la collecte et l’utilisation de données ex post sont utilisées pour formuler des hypothèses éclairées quant aux performances futures d’une entreprise ou d’un secteur. Les données ne garantissent rien. En termes analogues, un professionnel de la finance utilisant des données ex post est un peu comme un météorologue qui prévoit la météo à partir d’informations satellitaires et radar. Ils sont souvent corrects, mais les erreurs ne sont pas seulement possibles, elles sont attendues de temps en temps.
En gardant tout cela à l’esprit, les données ex post sont à leur juste place. Bien qu’indispensable dans la boîte à outils d’une analyse financière, ce n’est pas un outil parfait. En général, plus le marché est volatil, c’est-à-dire plus le niveau de fluctuation et les fluctuations des hauts et des bas sont élevés par rapport aux tendances typiques, moins ce type de données devient utile comme outil pour prédire le comportement futur. Parfois, le marché s’écarte de ses tendances traditionnelles, et la validité des données précédemment collectées devient non pertinente à la lumière des conditions actuelles.