La matrice de co-variance
Vous pouvez facilement calculer la matrice de co-variance d’un DataFrame de rendements avec la méthode .cov().
La matrice de corrélation ne vous renseigne pas vraiment sur la variance des actifs sous-jacents ; elle ne capture que les relations linéaires entre actifs. La matrice de co-variance (également appelée matrice variance-covariance), en revanche, contient toutes ces informations et s’avère très utile pour l’optimisation de portefeuille et la gestion des risques.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python</cours>Instructions de l’exercice
- Calculez la matrice de co-variance du DataFrame
StockReturns. - Annualisez la matrice de co-variance en la multipliant par 252, le nombre de jours de bourse dans une année.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate the covariance matrix
cov_mat = StockReturns.____
# Annualize the co-variance matrix
cov_mat_annual = ____
# Print the annualized co-variance matrix
____