mercredi 29 novembre 2017

Mes recommandations de portefeuille ETF au mercredi 29 novembre 2017

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 rapport. La démarche constitue une approche d'allocation stratégique, ou d'allocation tactique, basé sur des ETFs.
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 reproduit :
Un article qui décrit mon approche de Machine Learning.
Le portefeuille de Markowitz et le Critical Line Algorithm (CLA).
l'algorithme d'optimisation Hierarchical Risk Portfolio (HRP).
Pour plus d'information sur ce qu'est l'investissement Momentum voir ici.

Considérations générales

Alors que la plupart des indices actions ont réalisés des gains importants sur l’année 2017, on a observé une baisse temporaire de régime ces derniers jours. Les résultats prévisionnels pour les 20 prochains jours donnés par l’algorithme de ML sont prudents. Les actions Russes (RUS) et les matières premières sont prévues à la hausse.

Pour la partie optimisation de portefeuille par Mean-Variance (MVO), le S&P 500 est toujours privilégié suite à ses performances exemplaires sur les 500 derniers jours (ratio de sharpe). Il apparait difficile de prédire quand cette tendance arrivera à sa fin. Au début de l’année 2017, beaucoup d’analyses concluaient à l’imminence d’une correction prolongée, mais cette prédiction a couté cher à ceux qui ont fait ce pari en terme d’opportunité manquée.

A noter que l’ETF Amundi Eastern Europe Ex Russia (CE9) continue d’être fortement pondéré, sa corrélation avec les autres indices étant relativement faible.

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

Comme le score final agrège des chiffres de dimensions différentes, il ne peut être interprété comme un poids de portefeuille ou comme une prévision, mais comme un score relatif. Le placement au meilleur score est à privilégier relativement aux scores plus bas.
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.

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