M7 — Indice équipondéré des Magnificent 7
Indice M7, 2022 = 100 : 260,7 au 2026-10-02.
Performance des Magnificent 7 — Trajectoires de rendement total et dispersion interne des sept géants technologiques depuis une base commune.
La planche
Base 100 au 3 janvier 2022 ; sept membres, poids égaux, dividendes réinvestis. La question à laquelle ce graphique répond : « si vous aviez acheté les sept à parts égales début 2022, où en seriez-vous aujourd'hui — et quel est l'écart entre les membres ? »
Ce que cette page répond
En fixant la base à 100 au 2022-01-03, l'indice équipondéré des Mag 7 s'affiche à 260,7 (2026-10-02). La dispersion interne est spectaculaire : le meneur NVDA s'envole de +680,1 %, alors que le retardataire TSLA ne progresse que de -7,3 % — formant un bloc compact dans la narration indicielle, mais divergeant profondément sur leurs fondamentaux réels.
Base 100 au 3 janvier 2022 ; sept membres, poids égaux, dividendes réinvestis. La question à laquelle ce graphique répond : « si vous aviez acheté les sept à parts égales début 2022, où en seriez-vous aujourd'hui — et quel est l'écart entre les membres ? » Les données sont actualisées par le pipeline de History of Market et publiées sous forme de point d'accès JSON stable, exploitable pour la recherche, la citation et les agents IA.
Performance des composants des Mag 7 depuis la date de référence 2022-01-03
| Mnémonique | Société | Cours de base | Dernier cours | Performance |
|---|---|---|---|---|
| NVDA | NVIDIA Corporation | $29,99 | $233,95 | +680,1 % |
| GOOGL | Alphabet Inc. | $143,62 | $343,50 | +139,2 % |
| META | Meta Platforms, Inc. | $335,33 | $728,08 | +117,1 % |
| AAPL | Apple Inc. | $177,79 | $333,69 | +87,7 % |
| MSFT | Microsoft Corporation | $321,86 | $517,53 | +60,8 % |
| AMZN | Amazon.com, Inc. | $170,40 | $251,52 | +47,6 % |
| TSLA | Tesla, Inc. | $399,93 | $370,59 | -7,3 % |
Historique complet (7 lignes). Série brute : https://historyofmarket.com/api/mag7/index.json
Données et source
GET /api/mag7/index.json — Point d'accès de référence au jeu de données.
Cours de clôture des Bourses · Documents publiés par les sociétés · Robert Shiller · FRED · NBER.
Questions fréquentes
D'où proviennent ces données ?
History of Market combine des jeux de données publics de marché et de macroéconomie, notamment les cours de clôture, les publications d'entreprises, Robert Shiller, FRED, le NBER et l'Annuaire mondial des rendements d'investissement d'UBS (Dimson–Marsh–Staunton). Le point d'accès exact de ce panneau est lié ci-dessous.
À quelle fréquence sont-elles mises à jour ?
Les jeux de données quotidiens sont actualisés après la clôture du marché américain, avec une actualisation hebdomadaire plus large le dimanche. L'horodatage affiché sur cette page provient du fichier JSON lui-même.
Puis-je utiliser ces données ?
Oui, pour la recherche et l'enseignement, avec mention de History of Market. Les sources en amont conservent leurs propres conditions d'utilisation.