Étendre le modèle à 3 facteurs

Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Fama et French, 1993

L'article fondateur à l'origine de tout :

Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python

Cliff Asness sur le momentum

Un article ultérieur de Cliff Asness, chez AQR :

Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python

Le modèle Fama‑French à 5 facteurs

En 2015, Fama et French ont étendu leur modèle à 3 facteurs en ajoutant deux facteurs :

  • RMW : rentabilité
  • CMA : investissement

Le facteur RMW représente les rendements des entreprises à forte rentabilité d'exploitation par rapport à celles à faible rentabilité d'exploitation.

Le facteur CMA représente les rendements des entreprises aux investissements agressifs par rapport à celles plus prudentes.

Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python

Le modèle Fama‑French à 5 facteurs

Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python

Le modèle Fama‑French à 5 facteurs en Python

En supposant que vous avez déjà les rendements excédentaires du portefeuille et du marché dans l'objet Data :

import statsmodels.formula.api as smf
model = smf.ols(formula='Port_Excess ~ Mkt_Excess + SMB + HML + RMW + CMA', 
                data=Data)
fit = model.fit()
adjusted_r_squared = fit.rsquared_adj
adjusted_r_squared

0.92
Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python

Passons à la pratique !

Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python

Preparing Video For Download...