Pratique avec PyPortfolioOpt : rendements
La théorie moderne du portefeuille est la pierre angulaire de la gestion du risque de portefeuille, car la frontière efficiente est une méthode standard pour évaluer à la fois l'appétence au risque des investisseurs et les arbitrages risque‑rendement du marché. Dans cet exercice, vous allez créer des outils puissants pour explorer la frontière efficiente d'un portefeuille, à l'aide de la bibliothèque Python PyPortfolioOpt pypfopt.
Pour calculer la frontière efficiente, il faut à la fois les rendements attendus et la matrice de covariance du portefeuille.
Après un peu de pratique pour charger les données de prix des banques d'investissement, vous utiliserez la méthode mean_historical_return de pypfopt.expected_returns pour calculer et visualiser les rendements moyens annualisés de chaque banque à partir des prix quotidiens des actifs. L'exercice suivant portera ensuite sur la matrice de covariance.
Cette activité fait partie du cours
Gestion quantitative des risques en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Load the investment portfolio price data into the price variable.
prices = pd.____("portfolio.csv")
# Convert the 'Date' column to a datetime index
prices['Date'] = pd.to_datetime(____['Date'], format='%d/%m/%Y')
prices.____(['Date'], inplace = True)