Programmation R et gestion portefeuille

Il y a de fortes chances que personne ici n'utilise. Mais si c'était le cas peut-on vraiment tirer profit de la programmation R pour optimiser la Gestion de portefeuille ou éventuellement de fichier excels.
J'ai suivi la 1ère semaine du cours chez coursera.org (c'est gratuit: "Introduction to Computational Finance and Financial Econometrics by Eric Zivot") et ce n'est qu'à la semaine 8 que la Gestion de portefeuille est abordée mais dans le même temps il faudrait aussi se familiariser avec la programmation R qui prend aussi du temps. Bref je n'arrive pas à évaluer si cela vaut la peine d'y investir du temps.
Si par hasard un membre peut m'aiguiller....

Hi,

Le R c'est gentil mais comme tu le souligne ce n'est pas le langage le plus abordable.

Après tout dépend de ton objectif.
Si tu veux traiter des données Excel, peut très bien faire l'affaire pour une première approche.
Ensuite le R te donne des functions orientées finance donc tu n'as pas à les recoder mais dans l'absolue tu peux utiliser n'importe quel langage.

Le choix d'un langage de programmation n'est pas la bonne questioncar c'est le même débat que Essence/gasoil alors que t'a question était voiture ou vélo.
Tu vois ce que je veux dire ?

La langage de programmation n'est qu'un moyen pas une fin en soit.

D'ou ma question : que veux-tu faire comment traitement de donnée ?

Merci Falex pour ta réponse.
Edit: Pourquoi R en tout premier lieu car c'est un programme développé depuis longtemps en Open source avec beaucoup de modules créés par des passionnés et le tout gratuit. De plus il y a en ce moment un cours sur coursera.org qui donne accès à un site universitaire et site web qui facilite l'enseignement de la programmation R. Alors bien sûr il y a plusieurs autres options mais en général payante e.g. matlab

Le 2ème point est qu'il était difficile d'exposer plus clairement ma question sans savoir ce qui est possible.
J'avais vu des graphes representant "portfolio frontier" et tangency portfolio avec 2 fonds/actions/bonds. Je me demandais si dans un procédé d'optimisation du portefeuille (augmenter le retour sur investissement en diminuant les risques) on pouvait appliquer ce concept à 6 ou 7 "equities" dans un portefeuille et donc s'il fallait en passer par la programmation R pour obtenir des solutions.
J'ai suivi le séminaire 8 et oui cela est possible, mais cela l'est aussi avec Excels et le module solver, mais de là à dire avec certitude que cela va améliorer le rendement d'un portefeuille, c'est autre chose.
Je vais prendre le temps de lire "Financial risk modelling and portfolio optimization with R" de B Pfaff et je ferai un nouveau bilan.

Je suis tombé sur ce blog en complément du cours et liens chez coursera.org qui donne les modules de R à télécharger pour se lancer dans l'optimisation de portefeuille.
h**p://blog.streeteye.com/blog/2012/01/portfolio-optimization-and-efficient-frontiers-in-r/


Edit la semaine 9 chez coursera est corsée et traite aussi des problématiques et des techniques pour programmer la gestion des portefeuilles
"In week 9 we continue our study of portfolio theory. We will consider some examples where we have an arbitrary number of risky assets and use matrix algebra to perform the necessary computations. We will discuss how to use R and Excel for practical computations for finding efficient portfolios. Then we will discuss portfolio theory where we disallow the possibility of short sales. This is an important restriction in practice since many assets are not allowed to be sold short. This restriction complicates the computation of efficient portfolios using matrix algebra and the solution must now be found numerically. We will explore how to do this using the solve.QP() function in R and the Solver in Excel.
Next we will move into a discussion of the statistical analysis of portfolios. It is important to recognize that the inputs to portfolio theory (expected return, standard deviation, covariance, etc) are estimates and are subject to error. This means that the efficient portfolios we compute are also subject to error. We will see how we can use the bootstrap method we discussed earlier to compute standard errors for efficient portfolios. We will conclude this discussion by looking at the stability of efficient portfolios over time."

Hello,

tu peux tout à fait te contenter d'Excel pour créer ta frontière efficiente avec 10,20, 50 titres si le tu veux. Après, honnêtement, est-ce que ces concepts de markowitz, Roll, etc. sont vraiment utilisés en Gestion de portefeuille..je ne l'ai jamais vu, il y a pas mal de contraintes sous-jacentes tout de même. Mais peut-être que dans des boîtes vraiment orientées gestion quantitative, elles suivent ces concepts de plus près (mais qui commencent à dater quand même!).

Et pour R, tu sais aussi que tu peux le lier directement avec tes fichiers Excel. Il existe un module qui s'appelle "RExcel" et qui te permet d'utiliser R et ses fonctions directement dans Excel via des formules sur les feuilles de calcul ou via des macros.

Merci pour ta réponse et tes infos Aarnii, je regarderai cela. J’ai reclassé ce topic avec une priorité plus basse pour moi, car certes cela peut apporter un plus, mais dans l’immédiat par exemple le sujet que j’ai ouvert sur les rotations sectorielles me parait avoir un rapport bénéfice/temps consacré plus important.
Je suis aussi sur Coursera un cours intitulé « Computational Investing part 1 » qui figure dans les archives et qui lui utilise Python 2.7. J’ai aussi trois livres de portfolio management à lire (je dois même déterminer par lequel commencer…(The complete guide to portfolio construction and management de L Snopek ; Active portfolio management Grinold Kahn et Modern portfolio theory and investment Elton, Gruber)
Je vais donc aussi donner la priorité au programme le plus facile à utiliser. Je vais donc explorer Matlab et les outils financiers, si cela ne convient pas je me pencherai sur R et lirai le livre que j’ai indiqué sur R.

Malgré que cela ne soit pas ma priorité, cela m'interpelle, tellement je n'arrive à rien...
Peut être suis je enfin sur la bonne voie. Je suis tombé sur ce blog qui explique déjà les procédures pour nourrir la bête que ce soit matlab, R, Python, Excel... et cela peut passer par Quandl. Quandl donne accès à beaucoup de données téléchargeables gratuitement (jusqu'à 500 "API calls per day" quand on s'enregistre) y compris valeurs du cac 40 en format compatible matlab, R. Quoi qu'il en soit cela est décrit (en anglais) ci dessous.
h**p://http://www.quantatrisk.com/2013/12/04/pre-processing-of-asset-price-series-for-portfolio-optimization/
h**p://http://www.quantatrisk.com/2013/11/03/create-a-portfolio-of-stocks-based-on-google-finance-data-fed-by-quandl/
Dès que j'ai le temps je teste...
Edit: Cela va demander bien plus de temps que prévu, je vais d'abord devoir lire la doc et les tutoriaux sur youtu.

Je suis étudiant et j'ai la chance de pouvoir faire ca en cours.

Le language R est à priori plus interessant pour traiter les données et faire de l'analyse.

@Aarnii SI je t'assure que le concept de markowitz est utilisé en entreprise

L'essentiel n'est pas tant d'avoir un langage ou logiciel excellentissime ..mais de comprendre c que l'on fait et pourquoi :musique:
Pas la peine de passer un temps fou à choisir la meilleure bêche dont le mode d'emploi fait 300 pages: avant d'avoir fini le mode d'emploi, avec une bêche de base , tu auras déjà retourné ton potager !!!!! (sur les conseils de mon vieux voisin Marcel)

ps : ceci dit R est un bon langage . Ce dont j'entends le + parlé autour de moi sont R et Matlab . J'ai essayé d'apprendre les 2.....j'ai laissé tombé mes dépenses de Paracetamol chez le pharmacien explosaient

Tout à fait d'accord avec toi. Mais même la partie comprendre ce que l'on fait et pourquoi prend énorment de temps quand on est trader à temps partiel et que l'on a pas étudié la finance à la base
J'ai 3 livres sur les portfolio à lire, mais avant cela il y a aussi microéconomie, Macroéconomie, finance. Et la priorié est aussi l'analyse technique. Donc j'étais preneur de raccourcis.
En attendant je recommande le cours sur Coursera qui donne aussi accès à un autre pour apprendre à programmer en R
https://www.coursera.org/#course/compfinance
"Introduction to Computational Finance and Financial Econometrics" qui commence dans un mois

Edit: Un lien vers d'autres ressources concernant les portfolio
http://www.bogleheads.org/wiki/Using_open_source_software_for_portfolio_analysis
http://www.bogleheads.org/wiki/Using_a_spreadsheet_to_maintain_a_portfolio#Sample_spreadsheets

Je n'ai pas beaucoup progressé sur la question, ni sur la programmation R ni sur la Gestion de portefeuille au sens extraction de données historiques et analyses de performance ou optimisation.
J'ai dévié sur l'aspect pratique et plus urgent en passant au google Sheet portfolio tracker dont j'ai ajusté des fonctions selon mes besoins et qui me permet de suivre très attentivement mes performances et ma répartotoon.

Je signale donc qu'il y a une opportunité de suivre un cours sur la question (sujet de ce topic) chez Datacamp. Une partie est gratuite et sans doute qu'une autre est payante mais à vérifer car ce n'est pas très clair.
https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-portfolio-analysis

Datacamp a collaboré avec Coursera et est très pointu dans tout ce qui est cours sur la programmation R et Python entre autres.

Je vais essayer de faire la partie gratuite. Oups au moment même ou j'écris cela, je vais m'arrêter....En effet après la 1ère vidéo d'introduction et après la 1ère question, vient un exercice simple impliquant de connaître R beaucoup mieux que ce que j'en sais actuellement...Bref il faut vraiment que je reprenne d'abord la programmation R (programme disponible chez eux ou sur Coursera) avant d'aller plus loin

Je serais toi je me concentrerais d'abord sur la Gestion de portefeuille plutôt que sur R. R viendra ensuite, quand tu voudras t'orienter vers un peu plus de gestion quantitative.
Je ne connais pas grand monde qui a "appris" la Gestion de portefeuille, tout en le faisant sur R...On a tous commencé sur le bon vieux Excel, cela suffit amplement; et même de manière professionnelle, pour la plupart des portefeuilles, Excel peut suffire avec quelques macros. La plupart des gérants ne font pas d'étude quantitative extrêmement perfectionnée.

R c'est très bien pour tout ce qui est analyse de données, de time series, de construction de matrice de variance/covariance, de modélisation mais si tu t'orientes vers une gestion traditionnelle, ça ne te sera pas indispensable.
Si en revanche, tu cherches à construire ton portefeuille selon des critères de min var, max diversified, risk parity, smart beta, TEV portfolio, là tu auras besoin de quantitatif et de quelque chose de plus puissant qu'Excel, mais sinon tu peux t'en passer.

Tout dépend quel type de gestion tu veux faire