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Écart type versus variance

Parlons de la différence entre la variance et l’écart type. Comme vous l’avez vu dans la vidéo, l’écart type \(\sigma\) n’est rien d’autre que la racine carrée de la variance. Ces deux mesures sont utilisées en pratique pour évaluer la volatilité d’un marché ou d’une action. Pourquoi choisir l’une plutôt que l’autre ?

Dans le calcul de la variance, on met au carré les pondérations et les variances. À cause de cette mise au carré, la variance n’est plus dans la même unité de mesure que les données d’origine. Prendre la racine de la variance permet de revenir à l’unité de mesure initiale ; l’écart type est donc bien plus facile à interpréter.

Calculons maintenant l’écart type. Vous disposez de weights et de cov_matrix de l’exercice précédent.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en Python

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Instructions

  • Reproduisez le calcul de la variance du portefeuille en utilisant weights et cov_matrix. Cette fois, prenez la racine carrée de tout le calcul pour obtenir l’écart type.
  • Affichez l’écart type, comme nous l’avons fait pour la variance du portefeuille.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Calculate the standard deviation by taking the square root
port_standard_dev = ____.____(np.dot(____.____, np.dot(____, ____)))

# Print the results 
print(str(np.round(____, 4) * 100) + '%')
Modifier et exécuter le code