Mesurer le risque d’un portefeuille

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Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en Python

AvancéNiveau de compétence

4.9+

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Dans ce premier chapitre, vous verrez comment un portefeuille est constitué d’actifs individuels et de pondérations associées. Le chapitre explique également comment calculer les principales caractéristiques d’un portefeuille : rendements et risque.

Exercise 1: Bienvenue dans l’analyse de portefeuille !Exercise 2: Pourquoi investir dans des portefeuilles Exercise 3: L’effet de la diversification Exercise 4: Rendements du portefeuille Exercise 5: Pertes de portefeuille et rattrapage Exercise 6: Calculer les rendements moyens Exercise 7: Rendements cumulés du portefeuille Exercise 8: Mesurer le risque d’un portefeuille

Exercice en cours

Exercise 9: Variance de portefeuille Exercise 10: Écart type versus variance

Le chapitre 2 approfondit la mesure précise des rendements et du risque. Les deux mesures de rendement les plus importantes, les rendements annualisés et les rendements ajustés du risque, sont abordées dans la première partie. Dans la seconde, vous apprendrez à envisager le risque sous différents angles. Cette partie met l’accent sur l’asymétrie (skewness) et l’aplatissement (kurtosis) d’une distribution, ainsi que sur le risque de baisse.

Exercise 1: Rendements annualisés Exercise 2: Annualiser les rendements du portefeuille Exercise 3: Comparer des taux de rendement annualisés Exercise 4: Rendements ajustés du risque Exercise 5: Interpréter le ratio de Sharpe Exercise 6: Ratio de Sharpe du S&P500 Exercise 7: Ratio de Sharpe du portefeuille Exercise 8: Distribution non normale des rendements Exercise 9: Asymétrie du S&P500 Exercise 10: Calculer l’asymétrie et la kurtose Exercise 11: Comparer les distributions de rendements d’actions Exercise 12: Mesures alternatives du risque Exercise 13: Ratio de Sortino Exercise 14: Portefeuille à drawdown maximal

Au chapitre 3, vous découvrirez les facteurs d’investissement et leur rôle dans la dynamique du risque et du rendement. Vous étudierez le modèle factoriel de Fama-French et l’utiliserez pour décomposer les rendements d’un portefeuille en facteurs communs explicatifs. Ce chapitre présente également Pyfolio, un outil public d’analyse de portefeuille.

Exercise 1: Comparer à un indice de référence Exercise 2: Rendement actif Exercise 3: Attribution sectorielle Exercise 4: Facteurs de risque Exercise 5: Facteur taille Exercise 6: Facteur momentum Exercise 7: Facteur value Exercise 8: Modèles factoriels Exercise 9: Corrélations des facteurs de Fama-French Exercise 10: Modèle de régression linéaire Exercise 11: Modèle factoriel de Fama-French Exercise 12: Outils d’analyse de portefeuille Exercise 13: Fiche de performance Exercise 14: Expositions sectorielles avec Pyfolio

Dans ce dernier chapitre, vous apprendrez à créer des pondérations de portefeuille optimales à l’aide du cadre d’optimisation de portefeuille de Markowitz. Vous verrez comment trouver les pondérations optimales pour un niveau de risque ou de rendement donné. Enfin, vous explorerez des approches alternatives pour estimer le risque et le rendement attendus en utilisant uniquement les données les plus récentes.

Exercise 1: Théorie moderne du portefeuille Exercise 2: Comprendre la frontière efficiente Exercise 3: Calcul du risque et du rendement attendus Exercise 4: Fonctions de risque PyPortfolioOpt Exercise 5: Performance du portefeuille optimal Exercise 6: Ratio de Sharpe maximal vs. volatilité minimale Exercise 7: Optimisation de portefeuille : Sharpe maximal Exercise 8: Optimisation à volatilité minimale Exercise 9: Comparer le max Sharpe au min vol Exercise 10: Optimisation de portefeuille alternative Exercise 11: Rendements et risque à pondération exponentielle Exercise 12: Comparer les approches Exercise 13: Modifier la période (span)Exercise 14: Récapitulatif