Contenu du Cours : Analyse de Portefeuille en R : Projet Pratique Complet de A à Z
Introduction
- Présentation du cours : Objectifs, ce que vous apprendrez.
- Aperçu des types de portefeuilles à analyser : actions, obligations, matières premières.
- Introduction aux actifs choisis : AAPL, JNJ, MSFT, GLD, WEAT, S&P 500, taux sans risque.
Module 1 : Contexte et Présentation des Actifs
- Importance de l’analyse de portefeuille.
- Explication des actifs :
- AAPL (Apple) : action technologique à fort potentiel.
- JNJ (Johnson & Johnson) : action stable dans le secteur de la santé.
- MSFT (Microsoft) : représentatif des obligations de haute qualité.
- GLD (Gold) : valeur refuge pour couvrir l’inflation.
- WEAT (Wheat) : stabilité et protection contre l’inflation alimentaire.
- Indice du marché global : S&P 500.
- Taux sans risque : importance et utilisation.
Module 2 : Préparation de l’Environnement de Travail dans R
- Installation des packages :
quantmod,PerformanceAnalytics,PortfolioAnalytics. - Mise en place du répertoire de travail et téléchargement des données financières.
Module 3 : Nettoyage et Préparation des Données
- Extraction des prix ajustés des actifs.
- Calcul des rendements journaliers et nettoyage des données.
Module 4 : Introduction au Taux Sans Risque et Rendements Excédentaires
- Explication du taux sans risque et conversion en taux journalier.
- Calcul des rendements excédentaires pour comparer les actifs au marché.
Module 5 : Analyse avec le Modèle CAPM
- Définition et explication du CAPM.
- Calcul des métriques : bêta, alpha, rendement attendu.
Module 6 : Calcul des Métriques de Performance des Portefeuilles
- Explication des ratios de Sharpe, Treynor, et de l’alpha de Jensen.
- Interprétation des résultats et comparaison entre portefeuilles.
Conclusion
- Résumé des principaux résultats.
- Recommandations pour approfondir l’analyse et prendre des décisions éclairées.
Course Features
- Lectures 2
- Quiz 0
- Duration 6 heures
- Skill level Tous niveaux
- Language Français
- Students 5
- Assessments Yes
Prérequis
- Connaissances de base en programmation R : Familiarité avec les concepts de base de R et l'utilisation de RStudio.
- Notions de finance : Compréhension des concepts financiers tels que les actions, les obligations, les matières premières et les indices de marché.
- Accès à R et RStudio : Installation des logiciels nécessaires pour suivre le cours et exécuter les scripts.
- Connexion Internet : Pour le téléchargement des packages et des données financières en ligne.
Fonctionnalités
- Téléchargement et préparation des données financières : Apprentissage de l'utilisation de quantmod pour récupérer les données directement à partir de sources fiables comme Yahoo Finance.
- Calcul et analyse des rendements : Transformation des données brutes en rendements journaliers et excédentaires.
- Application du modèle CAPM : Calcul de métriques clés telles que le bêta, l'alpha et le rendement attendu des actifs.
- Calcul des ratios de performance : Analyse des ratios de Sharpe, de Treynor et de l'alpha de Jensen pour comparer la performance des portefeuilles.
- Comparaison entre différents portefeuilles : Évaluation de portefeuilles d'actions, d'obligations et de matières premières.
- Visualisation et interprétation des résultats : Présentation des résultats d'analyse avec des graphiques et des tableaux.
Public ciblé
- Étudiants en finance et en économie : Souhaitant renforcer leurs compétences pratiques en analyse de portefeuilles avec R.
- Analystes financiers et gestionnaires de portefeuille : Cherchant à optimiser leurs techniques d'analyse et de gestion des portefeuilles.
- Professionnels de la data science : Intéressés par l'application de R dans le domaine de la finance.
- Investisseurs individuels et passionnés de finance : Désireux de mieux comprendre comment évaluer et analyser leurs investissements.