Le portefeuille MSR

Le portefeuille à ratio de Sharpe maximal, ou MSR, qui se situe au sommet de la frontière efficiente, peut être construit en recherchant le portefeuille ayant le ratio de Sharpe le plus élevé.

Malheureusement, le portefeuille MSR est souvent assez instable. Même si le portefeuille a affiché un ratio de Sharpe historique élevé, cela ne garantit pas qu'il conservera un bon ratio de Sharpe à l'avenir.

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Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python

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Instructions de l’exercice

Triez RandomPortfolios par la valeur de Sharpe la plus élevée, en ordre décroissant.
Multipliez MSR_weights_array par les lignes de StockReturns pour obtenir les rendements pondérés des actions.
Enfin, examinez le graphique des rendements cumulés dans le temps.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Sort the portfolios by Sharpe ratio
sorted_portfolios = RandomPortfolios.____(by=['Sharpe'], ascending=____)

# Extract the corresponding weights
MSR_weights = sorted_portfolios.iloc[0, 0:numstocks]

# Cast the MSR weights as a numpy array
MSR_weights_array = np.array(MSR_weights)

# Calculate the MSR portfolio returns
StockReturns['Portfolio_MSR'] = StockReturns.iloc[:, 0:numstocks].mul(____, axis=1).sum(axis=1)

# Plot the cumulative returns
cumulative_returns_plot(['Portfolio_EW', 'Portfolio_MCap', 'Portfolio_MSR'])

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