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Décomposer la crise financière

Dans la vidéo, vous avez vu la frontière efficiente du portefeuille de banques d’investissement sur l’ensemble de la période 2005 - 2010, qui inclut l’avant, le pendant et l’après de la crise financière mondiale.

Ici, vous allez décomposer cette période en trois sous‑périodes, ou epochs : 2005-2006 (avant), 2007-2008 (pendant) et 2009-2010 (après). Pour chaque période, vous calculerez la matrice de covariance efficiente et les comparerez entre elles.

Les prices du portefeuille pour 2005 - 2010 sont disponibles dans votre espace de travail, tout comme l’objet CovarianceShrinkage de PyPortfolioOpt.

Cet exercice fait partie du cours

Gestion quantitative des risques en Python

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Instructions

  • Créez un dictionnaire epochs : ses clés sont les sous‑périodes, et ses valeurs sont des dictionnaires de dates 'start' et 'end'.
  • Pour chacune des clés de sous‑période dans epochs, définissez sub_price comme l’intervalle de prices correspondant à cette sous‑période.
  • Utilisez sub_price et l’objet CovarianceShrinkage pour obtenir une matrice de covariance efficiente pour chaque sous‑période.
  • Affichez et comparez les matrices de covariance efficientes obtenues pour les trois sous‑périodes.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create a dictionary of time periods (or 'epochs')
epochs = { 'before' : {'start': '1-1-2005', 'end': '31-12-2006'},
           'during' : {____: '1-1-2007', 'end': '31-12-2008'},
           'after'  : {'start': '1-1-2009', ____: '31-12-2010'}
         }

# Compute the efficient covariance for each epoch
e_cov = {}
for x in epochs.keys():
  sub_price = prices.loc[epochs[x][____]:____[x]['end']]
  e_cov[x] = CovarianceShrinkage(____).ledoit_wolf()

# Display the efficient covariance matrices for all epochs
print("Efficient Covariance Matrices\n", e_cov)
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