Ce chapitre vous proposera un bref rappel de la théorie moderne du portefeuille et vous présentera le package PortfolioAnalytics en résolvant quelques problèmes d’optimisation de portefeuille.

Bienvenue dans le cours !

Charger le package PortfolioAnalytics

Résoudre un problème simple d’optimisation de portefeuille

Visualiser les résultats

Objectif de la théorie moderne du portefeuille

Définir le risque

Les défis de l’optimisation de portefeuille

Utilité quadratique

Maximiser une fonction d’utilité quadratique

Introduction à PortfolioAnalytics

Objectifs de conception clés

Introduction et théorie du portefeuille

Ce chapitre propose un aperçu détaillé du flux de travail recommandé pour résoudre des problèmes d’optimisation de portefeuille avec PortfolioAnalytics. Vous apprendrez à créer une spécification de portefeuille, ajouter des contraintes et des objectifs, lancer l’optimisation, puis analyser les résultats de la sortie d’optimisation.

Spécification du portefeuille, contraintes et objectifs

Créer une spécification de portefeuille

Ajouter des contraintes

Ajouter des objectifs

Lancer des optimisations

Optimisation sur une seule période

Optimisation avec rééquilibrage périodique

Solveurs globaux

Analyser les résultats de l’optimisation

Valeurs des mesures d’objectif

Pondérations optimales

Flux de travail d’optimisation de portefeuille

Dans ce chapitre, vous verrez comment estimer les moments et décrire les caractéristiques de la distribution des rendements des actifs, ainsi que définir des fonctions objectif personnalisées.

Introduction aux moments

Estimations des moments empiriques

Estimations avancées des moments

Méthode d’estimation des moments

Fonctions de moments personnalisées

Définir une fonction de moments personnalisée

Optimisation avec une fonction de moments personnalisée

Fonctions objectif

Fonction d’objectif personnalisée

Optimisation avec une fonction objectif personnalisée

Fonctions objectif et estimation des moments

Dans le dernier chapitre du cours, vous résoudrez un problème d’optimisation de portefeuille qui reproduit un exemple réaliste de construction d’un portefeuille de stratégies de hedge funds avec différentes définitions de style.

Mise en pratique

Calculer les rendements de l’indice de référence

Définir le problème d’optimisation de portefeuille

Benchmark

Backtest d’optimisation

Backtest avec rééquilibrage périodique

Affiner les contraintes et les objectifs

De meilleures estimations mènent‑elles à de meilleures performances ?

Analyser les résultats et comparer au benchmark

Félicitations !

Application

Portfolio specifications object I

Portfolio specifications object II

Set of random portfolios I

Set of random portfolios II

Ce cours s’appuie sur les notions essentielles du cours Introduction à l’analyse de portefeuille en R et explore des concepts avancés du processus d’optimisation de portefeuille. Il est crucial, pour un analyste ou un gestionnaire de portefeuille, de maîtriser toutes les facettes du problème d’optimisation afin de prendre des décisions éclairées. Dans ce cours, vous apprendrez une approche quantitative pour appliquer les principes de la théorie moderne du portefeuille afin de spécifier un portefeuille, définir des contraintes et des objectifs, résoudre le problème et analyser les résultats. Ce cours utilise le package R PortfolioAnalytics pour résoudre des problèmes d’optimisation de portefeuille avec des contraintes et des objectifs complexes, similaires aux problématiques réelles.

Introduction to Portfolio Analysis in R

Apprenez à appliquer la théorie moderne du portefeuille pour définir, résoudre et analyser un portefeuille.

Analyse de portefeuille intermédiaire en R

Développez vos compétences en finance pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.

Principes fondamentaux de la finance en R

Analyste quantitatif  en R

Objectif de la théorie moderne du portefeuille

Exercice interactif pratique