Évaluation in-sample vs out-of-sample

Introduction à l’analyse de portefeuille en R

Kris Boudt

Professor, Free University Brussels & Amsterdam

Mauvaise nouvelle : erreur d'estimation

  • Limite de l'allocation de portefeuille fondée sur les données :

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Introduction à l’analyse de portefeuille en R

Mauvaise nouvelle : erreur d'estimation

  • Limite de l'allocation de portefeuille fondée sur les données :

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Introduction à l’analyse de portefeuille en R

Mauvaise nouvelle : erreur d'estimation

  • Limite de l'allocation de portefeuille fondée sur les données :

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Introduction à l’analyse de portefeuille en R

Bonne nouvelle : des opportunités

  • Ne pas ignorer l'erreur d'estimation
  • Utiliser une analyse par échantillons séparés pour évaluer réellement la performance du portefeuille

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Introduction à l’analyse de portefeuille en R

Bonne nouvelle : des opportunités

  • Ne pas ignorer l'erreur d'estimation
  • Utiliser une analyse par échantillons séparés pour évaluer réellement la performance du portefeuille

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Introduction à l’analyse de portefeuille en R

Bonne nouvelle : des opportunités

  • Ne pas ignorer l'erreur d'estimation
  • Utiliser une analyse par échantillons séparés pour évaluer réellement la performance du portefeuille

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Introduction à l’analyse de portefeuille en R

Bonne nouvelle : des opportunités

  • Ne pas ignorer l'erreur d'estimation
  • Utiliser une analyse par échantillons séparés pour évaluer réellement la performance du portefeuille

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Introduction à l’analyse de portefeuille en R

Pas de biais d'anticipation dans les poids optimisés

  • La conception par échantillons séparés correspond à l'investisseur qui :

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Introduction à l’analyse de portefeuille en R

Pas de biais d'anticipation dans les poids optimisés

  • La conception par échantillons séparés correspond à l'investisseur qui :

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  • Fonction window() pour réaliser une analyse par échantillons séparés en R
Introduction à l’analyse de portefeuille en R

Passons à la pratique !

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