Premier moment : Mu

Vous pouvez calculer le rendement moyen historique d'une action en utilisant la fonction mean() de numpy.

Lorsque vous calculez le rendement quotidien moyen d'une action, vous estimez essentiellement le premier moment ( $ \mu $ ) de la distribution des rendements historiques.

Mais à quoi servent des estimations quotidiennes pour un investisseur de long terme ? Vous pouvez utiliser la formule ci-dessous pour estimer le rendement annuel moyen d'une action à partir du rendement quotidien moyen et du nombre de jours de bourse dans une année (on compte généralement environ 252 jours de bourse par an) :

$$ \text{Average Annualized Return} = ( ( 1 + \mu ) ^ {252}) - 1 $$

L'objet StockPrices de l'exercice précédent est stocké dans une variable.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python

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Instructions

Importez numpy sous le nom np.
Calculez la moyenne de la colonne 'Returns' pour estimer le premier moment ( $ \mu $ ) et affectez-la à mean_return_daily.
Utilisez la formule pour obtenir le rendement annualisé moyen en supposant 252 jours de bourse par an. Rappelez-vous que les exposants en Python se calculent avec l'opérateur **.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import numpy as np
import ____ as ____

# Calculate the average daily return of the stock
mean_return_daily = ____(StockPrices['Returns'])
print(mean_return_daily)

# Calculate the implied annualized average return
mean_return_annualized = ((____+____)**____)-____
print(mean_return_annualized)

Modifier et exécuter le code