Expositions sectorielles avec Pyfolio
Dans la première vidéo de ce chapitre, vous avez vu comment utiliser une fonction groupby pour créer les pondérations actives par industrie. L'inconvénient, c'est que cela ne donne qu'un instantané. Comme les pondérations d'un portefeuille évoluent, vous pouvez imaginer que les expositions sectorielles évoluent elles aussi dans le temps. Or, la méthode de calcul des expositions sectorielles pour chaque jour de votre portefeuille peut devenir fastidieuse et complexe.
Heureusement, vous pouvez utiliser la « tear sheet » de Pyfolio pour cela. Cette feuille de synthèse présente les expositions dans le temps et résume les principaux titres surpondérés dans votre portefeuille. Les données disponibles sont les rendements de votre portefeuille sous returns, et vos positions quotidiennes en valeur en dollars par titre, sous positions. Allez-y et examinez positions et returns dans la console.
Cette activité fait partie du cours
Introduction à l'analyse de portefeuille en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Define the sector mappings
sect_map = {'COST': 'Consumer Goods',
'INTC': 'Technology',
'CERN': 'Healthcare',
'GPS': 'Technology',
'MMM': 'Construction',
'DELL': '____',
'AMD': 'Technology'}