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Calculer les rendements moyens

Dans cet exercice, vous allez calculer la performance d’un portefeuille de quatre actions sur la période de janvier 2015 à mars 2019. Le portefeuille est composé des actions Proctor & Gamble, Microsoft, JP Morgan et General Electric. Vous verrez que multiplier le rendement moyen de chaque action par sa pondération dans le portefeuille est une manière rapide et directe de calculer la performance d’un portefeuille sur une période donnée.

Les quatre colonnes du DataFrame data contiennent les prix des quatre actions mentionnées ci-dessus. Examinez data en l’inspectant dans la console.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en Python

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Instructions

  • Calculez les rendements en pourcentage des actions du DataFrame data en comparant le prix du jour avec celui de la veille.
  • Calculez les rendements moyens de chaque action dans le nouveau DataFrame returns.
  • Affectez les pondérations des actions au tableau weights. Les pondérations sont 0.5, 0.2, 0.2 et 0.1.
  • Multipliez les rendements en pourcentage par les pondérations, puis faites la somme totale pour calculer la performance globale du portefeuille et affichez les résultats.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Calculate percentage returns
returns = data.____()

# Calculate individual mean returns 
meanDailyReturns = ____.____()

# Define weights for the portfolio
weights = np.array([____, ____, ____, ____])

# Calculate expected portfolio performance
portReturn = np.____(____*____)

# Print the portfolio return
print(____)
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