Tracer la frontière efficiente
Nous pouvons enfin tracer les résultats de nos portefeuilles MPT, ce qui met en évidence la « frontière efficiente ». Il s'agit d'un nuage de points opposant la volatilité aux rendements. Cela nous aide à visualiser les combinaisons risque-rendement possibles pour des portefeuilles. La limite supérieure gauche des points correspond au meilleur compromis possible (rendement maximal pour un niveau de risque donné) : c'est la frontière efficiente.
Pour créer ce graphique, nous utiliserons la date la plus récente dans notre dictionnaire covariances, que nous avons créé il y a quelques exercices. Les dates sont les clés ; nous récupérerons donc les clés triées avec sorted() et .keys(), puis la dernière entrée grâce à l'indexation Python ([-1]). Enfin, nous utiliserons matplotlib pour représenter en nuage de points la variance en fonction des rendements et observer la frontière efficiente pour la date la plus récente des données.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Machine Learning pour la finance en Python</cours>Instructions de l’exercice
- Récupérez la date la plus récente dans le dictionnaire
covariances— rappelez-vous que les dates sont les clés. - Tracez la volatilité par rapport aux rendements (
portfolio_returns) pour la date la plus récente dans un nuage de points, et définissez la valeuralpha(transparence) à0.1.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Get latest date of available data
date = sorted(covariances.____)[____]
# Plot efficient frontier
# warning: this can take at least 10s for the plot to execute...
plt.scatter(x=portfolio_volatility[date], y=____, alpha=____)
plt.xlabel('Volatility')
plt.ylabel('Returns')
plt.show()