Le ratio de Sharpe (annualisé)

Introduction à l'analyse de portefeuille en R

Kris Boudt

Professor, Free University Brussels & Amsterdam

Évaluer la performance par rapport à un étalon

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Introduction à l'analyse de portefeuille en R

Évaluer la performance par rapport à un étalon

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Introduction à l'analyse de portefeuille en R

Le compromis risque-rendement

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Le compromis risque-rendement

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Le compromis risque-rendement

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Le compromis risque-rendement

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Le compromis risque-rendement

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Le compromis risque-rendement

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Droite d'allocation du capital

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Droite d'allocation du capital

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Droite d'allocation du capital

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Droite d'allocation du capital

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Le ratio de Sharpe

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Le ratio de Sharpe

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Le ratio de Sharpe

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Le ratio de Sharpe

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Statistiques de performance en action

library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)

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Statistiques de performance en action

library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
mean(sample_returns)

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Statistiques de performance en action

library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
mean.geometric(sample_returns)

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Statistiques de performance en action

library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
StdDev(sample_returns)

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Statistiques de performance en action

library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
(mean(sample_returns)-0.004)/StdDev(sample_returns)

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Annualiser la performance mensuelle

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  • Moyenne arithmétique : moyenne mensuelle * 12
  • Moyenne géométrique, si $R_i$ sont des rendements mensuels :
    • $[(1+R_1)\cdot(1+R_2)\cdot...\cdot(1+R_T)]^{12/T} -1$
  • Volatilité : volatilité mensuelle * sqrt(12)
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Statistiques de performance en action

library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)

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Introduction à l'analyse de portefeuille en R

Statistiques de performance en action

library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Return.annualized(sample_returns, scale = 12, geometric = FALSE)

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Statistiques de performance en action

library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Return.annualized(sample_returns, scale = 12, geometric = TRUE)

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Statistiques de performance en action

library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Std.Dev.annualized(sample_returns, scale = 12)

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Statistiques de performance en action

library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Return.annualized(sample_returns, scale = 12)/
    Std.Dev.annualized(sample_returns, scale = 12)

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Passons à la pratique !

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