L’efficience des marchés et l’alpha
L’alpha ((\alpha)) laissé par la régression correspond à une performance inexpliquée due à des facteurs inconnus. Dans un modèle de régression, il s’agit simplement du coefficient de l’ordonnée à l’origine.
Deux grandes approches l’expliquent :
- Le modèle doit simplement être élargi. Une fois tous les facteurs économiques manquants identifiés, on peut expliquer tous les rendements des actions et des portefeuilles. C’est l’hypothèse d’efficience des marchés.
- Il existe un niveau de performance inexplicable qu’aucun modèle ne capturera de façon fiable. Qu’elle soit due à l’habileté, au timing, à l’intuition ou à la chance, les investisseurs devraient chercher à maximiser leur alpha.
Votre régression ajustée de l’exercice précédent a été enregistrée dans FamaFrench_fit.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python
Instructions
- Extrayez le coefficient de l’ordonnée à l’origine et affectez-le à
portfolio_alpha. - Annualisez votre
portfolio_alphaen supposant 252 jours de bourse par an.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Calculate your portfolio alpha
portfolio_alpha = FamaFrench_fit.____
print(portfolio_alpha)
# Annualize your portfolio alpha
portfolio_alpha_annualized = ____
print(portfolio_alpha_annualized)