Le marché efficient et l'alpha
L'alpha (\(\alpha\)) restant après la régression correspond à une performance inexpliquée attribuable à des facteurs inconnus. Dans un modèle de régression, il s'agit simplement du coefficient de l'ordonnée à l'origine (interception).
Deux grandes écoles de pensée expliquent ce phénomène :
- Le modèle doit simplement être élargi. Une fois tous les facteurs économiques manquants trouvés, on peut expliquer tous les rendements des actions et des portefeuilles. C'est ce qu'on appelle l'hypothèse des marchés efficients.
- Il existe une part de performance inexplicable qu'aucun modèle ne parviendra à saisir de façon fiable. Qu'elle soit due à l'habileté, au synchronisme, à l'intuition ou à la chance, les investisseurs devraient chercher à maximiser leur alpha.
Votre modèle de régression ajusté de l'exercice précédent a été enregistré dans FamaFrench_fit.
Cette activité fait partie du cours
Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python
Instructions de l’exercice
- Extrayez le coefficient de l'ordonnée à l'origine et affectez-le à
portfolio_alpha. - Annualisez le rendement de
portfolio_alphaen supposant 252 jours de bourse par année.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate your portfolio alpha
portfolio_alpha = FamaFrench_fit.____
print(portfolio_alpha)
# Annualize your portfolio alpha
portfolio_alpha_annualized = ____
print(portfolio_alpha_annualized)