S’exercer avec PyPortfolioOpt : rendements
La théorie moderne du portefeuille est la pierre angulaire de la gestion des risques de portefeuille, car la frontière efficiente est une méthode de référence pour évaluer à la fois l’appétence au risque des investisseurs et les compromis risque-rendement du marché. Dans cet exercice, vous allez développer des outils puissants pour explorer la frontière efficiente d’un portefeuille à l’aide de la bibliothèque Python PyPortfolioOpt pypfopt.
Pour calculer la frontière efficiente, il faut disposer à la fois des rendements attendus et de la matrice de covariance du portefeuille.
Après vous être entraîné à charger les données de prix des banques d’investissement, vous utiliserez la méthode mean_historical_return de pypfopt.expected_returns pour calculer et visualiser les rendements moyens annualisés de chaque banque à partir des prix quotidiens des actifs. L’exercice suivant portera ensuite sur la matrice de covariance.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Gestion quantitative des risques en Python</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Load the investment portfolio price data into the price variable.
prices = pd.____("portfolio.csv")
# Convert the 'Date' column to a datetime index
prices['Date'] = pd.to_datetime(____['Date'], format='%d/%m/%Y')
prices.____(['Date'], inplace = True)