( Suite au message précédent)
Il est aussi intéressant de calculer omega pour un investissement déjà présent dans le portefeuille.
Si omega est négatif, c’est une invitation à augmenter, si positif, c’est une raison à réduire cet investissement (du point de vue de la volatilité)
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Multiples sources permettent de télécharger des données (il en faut dans mon cas une quantité qui couvre 3 ans). Souvent ce sont des fichiers avec comme ligne typique : date, open, high, low, close, volume et très souvent des fichiers .csv qui sont parfaitement compris par Excel.
Or ces fichiers contiennent trop de lignes : il nous faut seulement les lignes du vendredi ou si le vendredi était un jour férié alors le jeudi.
Ici il y a un petit truc en Excel : ajouter une colonne qui calcule la date de la semaine (de 0 à 6) à partir de la date complète. Ensuite on fait un double tri sur 1) date de la semaine et 2) date complète, ce qui résultera que toutes les lignes avec vendredis seront concentrés. Il suffira de remplir les quelques vendredis manquants (jours fériés) par des jeudis, voir un mercredi dans des cas rares.
On peut également développer son propre logiciel.
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Le choix de données hebdomadaires a une raison.
Avec des données journalières, le décalage horaire entre les continents pèse sur les résultats. 6 heures de différence avec les Etats Unis c’est un quart d’une journée et c’est davantage avec l’Asie.
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Reste à expliquer comment calculer la volatilité du portfeuille.
La méthode 1 consiste à établir un indice pour son portefeuille. J’ai montré comment on peut faire dans un message précédent. C’est intéressant de connaitre la volatilité réelle de son portfeuille, rien que pour ça. Mais le désavantage c’est qu’il faut savoir l’effet de diversification d’un nouveau ajout sur le portefeuille ACTUEL.
La bonne méthode 2 consiste alors à recalculer le comportement du portefeuille avec sa composition actuelle à partir d’un vendredi (weekend) il y a 156 semaines. Il nous faut alors des historiques hebdomadaires de toutes les composantes de notre portefeuille. Ce n’est pas du travail perdu parce que ces mêmes données vont nous apprendre si ces composantes valent la peine de rester dans le portefeuille. Un exemple avec un portefeuille qui possède 25% de A et 75% de B.
On met la valeur du porteuille au début de la période 156 semaines à 100. Si A monte de 2% la première semaine et B de 1%, l’indice du portefeuille après une semaine sera = 100 * (0.25*1.02 +0.75*1.01)
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Les données de finance.yahoo.com sont valeureuses parce que les fichiers contiennent un "adjusted close" qui tient compte des dividendes qui sont partis et les scissions de l’action.
finance.yahoo.com exemple : puis sercher l’action (par exemple BNP donne plusieures possibilités mais BNP.PA est celle cotée à Paris), puis cliquez sur Historical data, choissisez time period 5 ans et cliquez sur DONE, ensuite cliquez sur APPLY et puis download data.
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1 #26 20/03/2019 13h52
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