Le portefeuille GMV

Le portefeuille de volatilité minimale globale, ou portefeuille GMV, est celui qui présente l'écart-type (risque) le plus faible et le rendement le plus élevé pour le niveau de risque donné.

Il est très difficile de prévoir les rendements, mais les volatilités et les corrélations ont tendance à être plus stables dans le temps. Cela signifie que, hors échantillon, le portefeuille GMV surpasse souvent les portefeuilles MSR, même si le MSR surperformerait de façon marquée en échantillon. Évidemment, en finance, ce sont les résultats hors échantillon qui comptent vraiment.

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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 volatilité la plus faible, en ordre croissant.
Multipliez GMV_weights_array par les lignes de StockReturns pour obtenir les rendements pondérés des actions.
Enfin, examinez le graphique des rendements cumulatifs dans le temps.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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

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

# Cast the GMV weights as a numpy array
GMV_weights_array = np.array(GMV_weights)

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

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

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