Écart type versus variance
Parlons de la différence entre la variance et l'écart type. D'après la vidéo, vous savez déjà que l'écart type \(\sigma\) est simplement la racine carrée de la variance. Ces deux mesures servent en pratique à calculer la volatilité d'un marché ou d'un titre. Pourquoi utiliser l'une plutôt que l'autre?
Dans le calcul de la variance, on met au carré les pondérations et les variances. À cause de cette mise au carré, la variance n'est plus exprimée dans la même unité que les données d'origine. En prenant la racine de la variance, l'écart type revient à l'unité de mesure initiale et devient donc beaucoup plus facile à interpréter.
Calculons l'écart type. Vous disposez de weights et de cov_matrix de l'exercice précédent.
Cette activité fait partie du cours
Introduction à l'analyse de portefeuille en Python
Instructions de l’exercice
- Reproduisez le calcul de la variance du portefeuille à l'aide de
weightset decov_matrix. Cette fois-ci, prenez la racine carrée de l'ensemble du calcul pour obtenir plutôt l'écart type. - Affichez l'écart type, de la même façon que nous l'avons fait pour la variance du portefeuille.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate the standard deviation by taking the square root
port_standard_dev = ____.____(np.dot(____.____, np.dot(____, ____)))
# Print the results
print(str(np.round(____, 4) * 100) + '%')