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Cours

Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 04/2026

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PythonApplied Finance

4 h

13 vidéos

51 Exercices

4,250 XP

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Certificat de formation

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Description du cours

Ce cours vous apprendra à évaluer les risques et les rendements de base d’un portefeuille comme un analyste quantitatif de Wall Street. C’est l’étape la plus cruciale pour pouvoir automatiser entièrement la construction et la gestion de votre portefeuille. Découvrez les facteurs qui pilotent les rendements de votre portefeuille, construisez des portefeuilles d’actions pondérés par la capitalisation boursière et apprenez à prévoir et couvrir le risque de marché via la génération de scénarios.

Prérequis

Introduction to Financial Concepts in Python Manipulating Time Series Data in Python

1

Risque et rendement d’investissement univariés

Découvrez les fondamentaux du risque d’investissement et des distributions de rendements financiers.

Rendements financiers

Données de séries temporelles financières

Calcul des rendements financiers

Distributions de rendements

Moyenne, variance et loi normale

Premier moment : Mu

Deuxième moment : variance

Annualiser la variance

Asymétrie et kurtosis

Troisième moment : l’asymétrie

Quatrième moment : Kurtosis

Tests statistiques de normalité

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2

Investir en portefeuille

Approfondissez votre compréhension de l’investissement en construisant des portefeuilles d’actifs pour améliorer vos rendements ajustés du risque.

Composition de portefeuille et backtesting

Calcul des rendements d’un portefeuille

Portefeuilles équipondérés

Portefeuilles pondérés par la capitalisation boursière

Corrélation et covariance

La matrice de corrélation

La matrice de co-variance

Écart-type du portefeuille

Portefeuilles de Markowitz

La frontière efficiente

Ratios de Sharpe

Le portefeuille MSR

Le portefeuille GMV

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3

Investissement factoriel

Découvrez les principaux facteurs qui influencent les rendements de vos portefeuilles et comment quantifier l’exposition de votre portefeuille à ces facteurs.

Le modèle d’évaluation des actifs financiers (CAPM)

Rendements excédentaires

Calcul du bêta à partir de la co‑variance

Calcul du bêta avec le CAPM

R² ajusté

Alpha et modèles multifactoriels

Le modèle à 3 facteurs de Fama-French

p-values et coefficients

Intuition économique dans la modélisation par facteurs

L’efficience des marchés et l’alpha

Développer le modèle à 3 facteurs

Le modèle à 5 facteurs

Alpha vs R-squared

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4

Value at Risk

Dans ce chapitre, vous apprendrez deux méthodes pour estimer la probabilité de subir des pertes et la valeur attendue de ces pertes pour un actif donné ou un portefeuille d’actifs.

Estimer le risque de queue

Drawdown historique

Value at Risk historique

Perte moyenne conditionnelle historique

Extensions de la VaR

Modifier les quantiles de VaR et de CVaR

VaR paramétrique

Mise à l’échelle des estimations de risque

Marches aléatoires

Une simulation de marche aléatoire

Simulations de Monte-Carlo

VaR de Monte-Carlo

Comprendre le risque

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Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python

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