Tracer la frontière efficiente
Nous pouvons finalement tracer les résultats de nos portefeuilles MPT, ce qui met en évidence la « frontière efficiente ». Il s'agit d'un nuage de points de la volatilité par rapport aux rendements. Cela nous aide à visualiser les possibilités risque-rendement des portefeuilles. La bordure supérieure gauche des points correspond au meilleur résultat possible (rendement le plus élevé pour un risque donné), et c'est la frontière efficiente.
Pour créer ce graphique, nous utiliserons la date la plus récente dans notre dictionnaire covariances, que nous avons créé il y a quelques exercices. Les dates y sont les clés; nous allons donc obtenir les clés triées avec sorted() et .keys(), puis récupérer la dernière entrée à l'aide de l'indexation Python ([-1]). Enfin, nous utiliserons matplotlib pour tracer en dispersion la variance par rapport aux rendements et observer la frontière efficiente pour la date la plus récente des données.
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning pour la finance en Python
Instructions de l’exercice
- Récupérez la date la plus récente du dictionnaire
covariances— rappelez-vous que les dates sont les clés. - Tracez la volatilité par rapport aux rendements (
portfolio_returns) pour la date la plus récente dans un nuage de points, et réglez la valeuralpha(transparence) à0.1.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Get latest date of available data
date = sorted(covariances.____)[____]
# Plot efficient frontier
# warning: this can take at least 10s for the plot to execute...
plt.scatter(x=portfolio_volatility[date], y=____, alpha=____)
plt.xlabel('Volatility')
plt.ylabel('Returns')
plt.show()