Comment comprendre ce portefeuille ?
Depuis plusieurs années, je m'intéresse à la finance quantitative. Chaque fois que je découvre un nouveau sujet, je me demande comment je pourrais en tirer parti pour construire des outils qui m'aident à investir. Avec le temps, j'ai construit un outil de suivi qui me permets de générer un panneau de contrôle. La démarche constitue une approche d'allocation stratégique, ou d'allocation tactique. basée sur des ETF. La première étape pour profiter des outils que j'ai mis en place, c'est de savoir quels sont les ETF évalués pour mon portefeuille La seconde étape nécessite de comprendre les algorithmes quantitatifs que j'ai reproduits:
- Voici une série d'articles qui décrivent mon approche: Trading algorithmique, retour d'expérience, Approche de backtesting, Selection des variables prédictives, Mesure de la performance.
- Le portefeuille de Markowitz et le Critical Line Algorithm (CLA).
- Le portefeuille Global Minimum Variance Portfolio (GMVP).
- Le portefeuille Minimum Correlation Algorithm (MCA).
- L'algorithme d'optimisation Hierarchical Risk Portfolio (HRP).
- Le portefeuille Most Diversified Portfolio (MDP).
- Pour plus d'information sur ce qu'est l'investissement Momentum voir ici.
Considérations générales
La baisse se poursuit sur les actions émergentes et sur les valeurs technologiques. Sur les 5 derniers jours, L'indice MSCI Emerging Market a perdu 1.59% et cette baisse est prolongée aujourd'hui. Aussi impactées, les valeurs technologiques auraient perdu plus de 60 Milliards de dollar hier sur le NASDAQ, sans compter les valeurs asiatiques du même secteur. Ce matin seul l’Europe et la Russie s'en sortent bien. Pour cette dernière, la stabilité du pétrole est certainement en jeu.
Je suis actuellement surpondéré sur les valeurs émergentes, dont la valorisation est considérablement plus attrayante que celle des pays développés, et donc ces derniers jours ont été assez difficiles. Je me suis interrogé pour réduire mon exposition notamment au Hang-Seng. Toutefois, Les dernières prédiction ML tablent sur un retour à la moyenne de cette valeur et des valeurs technologiques. Si la croissance reprend, elle sera spectaculaire.
Prédiction ML sur un horizon 20 jours
Les chiffres affichés pour l’exercice de Machine Learning sont à comprendre comme des prévisions de rendement à 20 jours.
Score Momentum
Les chiffres affichés pour l’exercice de Momentum sont à comprendre comme un score, qui ne correspond pas à des rendements prévisionnels ou des poids de portefeuilles. Ce score permet juste d’obtenir un ordre de préférence des investissement.
Portefeuille optimisé CLA
Pour cet exercice, les chiffres affichés sont à comprendre comme des poids d’un portefeuille hypothétique. La somme des poids individuelles est égale à 1. Les poids négatifs sont des shorts.
Portefeuille optimisé GMVP
Pour cet exercice, les chiffres affichés sont à comprendre comme des poids d’un portefeuille hypothétique. La somme des poids individuelles est égale à 1. Les poids négatifs sont des shorts.
Portefeuille optimisé MDP
Pour cet exercice, les chiffres affichés sont à comprendre comme des poids d’un portefeuille hypothétique. La somme des poids individuelles est égale à 1. Les poids négatifs sont des shorts.
Portefeuille optimisé MCA
Pour cet exercice, les chiffres affichés sont à comprendre comme des poids d’un portefeuille hypothétique. La somme des poids individuelles est égale à 1. Les poids négatifs sont des shorts.
Portefeuille optimisé HRP
Pour cet exercice, les chiffres affichés sont à comprendre comme des poids d’un portefeuille hypothétique. La somme des poids individuelles est égale à 1. Les poids négatifs sont des shorts.
Conclusion: notre indicateur synthétique
Cet indicateur agrège les préférences des algorithmes Momentum, Machine Learning, MDP et CLA. Comme ces chiffres sont de dimensions différentes, Nous procédons à un tri selon le rang de chaque indicateur et nous prenons la moyenne de ces rangs. Le placement de rang moyen le plus haut est à privilégier relativement aux investissement rangs moyens plus bas.
Il y a un mois...
En faisant tourner l'algorithme de ML dans le passé, il est possible de comparer les rendements prédits (uniquement pour le ML) il y a un mois avec les rendements réels réalisés par les marchés sur les 20 jours écoulés depuis.
Disclaimer : Ce message ne constitue pas un conseil d’investissement. J’invite chaque lecteur à construire des portefeuilles équilibrés correspondant à leur préférence de risque si possible avec l’aide d’un professionnel. En particulier, je n’offre aucune garantie que les prévisions construites se révèlent conforme à l’évolution des marchés.
Jeu de briques
Snake
Pacman
Bubble