Explorer les rendements mensuels du S&P 500

Dans les prochains exercices, vous examinerez la performance mensuelle du S&P 500. Une image vaut mille mots. C'est pourquoi la plupart des analyses de performance commencent par l'étude du graphique chronologique de la valeur d'un placement.

Un graphique du S&P 500 pour la période de 1986 à août 2016 est affiché à votre droite. Chaque observation sur ce graphique correspond à une valeur de fin de journée. Ce graphique met en évidence plusieurs phases d'expansion et de repli. Regardez-le bien : voyez-vous pourquoi on qualifie souvent les années 2000 de « décennie perdue » pour les placements?

Les ensembles PerformanceAnalytics et xts sont préchargés, et les cours quotidiens du S&P 500 sont disponibles dans votre espace de travail sous la variable sp500. Cette variable est de la classe de séries chronologiques xts. Cela signifie que chaque observation a un horodatage. Votre tâche est de décrire la performance mensuelle du S&P 500. Pour ce faire, vous devrez d'abord agréger les séries de prix quotidiens en cours de fin de mois. Vous calculerez ensuite les rendements mensuels et les visualiserez dans un tableau.

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Introduction à l'analyse de portefeuille en R

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Instructions de l’exercice

Utilisez la fonction to.monthly() avec l'argument sp500 et assignez le résultat à sp500_monthly.
Affichez les six premières lignes de sp500_monthly. Remarquez qu'en agrégeant les données, on obtient un tableau de quatre colonnes indiquant, pour chaque mois, le cours d'ouverture, le plus bas, le plus haut et le cours de clôture de sp500.
Créez sp500_returns en appliquant la fonction Return.calculate() à sp500_monthly en utilisant les cours de clôture (quatrième colonne de sp500_monthly).
Utilisez plot.zoo() pour tracer la série chronologique de sp500_returns.
Utilisez la fonction table.CalendarReturns() de PerformanceAnalytics pour présenter les rendements mensuels sous forme de tableau, année par mois.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Convert the daily frequency of sp500 to monthly frequency: sp500_monthly
sp500_monthly <- 

# Print the first six rows of sp500_monthly


# Create sp500_returns using Return.calculate using the closing prices
sp500_returns <- 

# Time series plot


# Produce the year x month table

Modifier et exécuter le code