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Dans cette vidéo, Mohak Pachisia, Senior Quant chez QuantInsti, présente une perspective plus approfondie sur le rééquilibrage de portefeuille d'un point de vue quantitatif. Il explique la logique derrière le rééquilibrage et comment l'appliquer efficacement en utilisant Python.
Cette vidéo est idéale pour les traders, investisseurs et analystes financiers qui souhaitent aller au-delà des méthodes théoriques et mettre en œuvre des décisions de rééquilibrage dans de véritables portefeuilles.
Mohak s'appuie sur une expérience du monde réel pour montrer que le rééquilibrage est stratégique. C'est un outil puissant qui façonne le risque, le rendement et la réactivité aux conditions du marché, et lorsqu'il est effectué de manière réfléchie, il peut redéfinir la performance d'un portefeuille au fil du temps.
Ce n'est pas juste une discussion théorique. C'est un parcours pratique et axé sur les données qui inclut du codage, de la logique et une évaluation de stratégie.
Ce que vous apprendrez
Le véritable objectif du rééquilibrage de portefeuille
Comment le rééquilibrage impacte la performance et le risque du portefeuille
Mise en œuvre des flux de travail de rééquilibrage en Python
À propos de l'intervenant
Mohak Pachisia est chercheur quantitatif senior chez QuantInsti, spécialisé dans le développement de stratégies de trading, la modélisation financière et la recherche quantitative. Avant de rejoindre QuantInsti, il a travaillé dans la division Risk and Quant Solutions chez Evalueserve, où il a également dirigé la fonction d'apprentissage et de développement pour l'équipe Quant.
Mohak est un ancien élève de l'EPAT et a réussi tous les niveaux du programme Chartered Market Technician (CMT) et deux niveaux du programme CFA. Il poursuit actuellement le Certificat en Finance Quantitative (CQF). Il a également consulté pour des organisations telles qu'Upstox, Motilal Oswal, Spider Software et TradeSmart. Son expertise réside dans la simplification de problèmes quantitatifs complexes et leur transformation en stratégies structurées et exécutables.
En savoir plus avec l'EPAT et Quantra
L'EPAT de QuantInsti est une certification reconnue mondialement pour les professionnels cherchant à construire ou à faire avancer leur carrière en trading algorithmique et en finance quantitative. Le programme couvre Python, les statistiques, l'apprentissage automatique, la conception de stratégies de trading et la gestion des risques. Les participants bénéficient d'un mentorat d'experts du secteur et d'un accès à vie aux ressources d'apprentissage.
Quantra est la plateforme d'apprentissage interactive et autonome de QuantInsti qui couvre des sujets tels que les stratégies de trading, l'optimisation de portefeuille, le trading d'options, les stratégies basées sur la volatilité et le backtesting. La plateforme est conçue pour les débutants et les apprenants avancés qui souhaitent acquérir rapidement des compétences pratiques.
Chapitres
00:00 – Introduction : Ce que la plupart des tutoriels manquent
01:40 – Ce que signifie vraiment le rééquilibrage de portefeuille
03:30 – Rééquilibrage basé sur le calendrier vs basé sur le seuil
07:50 – Le problème avec le rééquilibrage fréquent
09:10 – Allocation basée sur la volatilité expliquée
13:20 – Démonstration de code Python
16:45 – Fréquence de rééquilibrage optimale
19:00 – Évaluation de la performance du rééquilibrage
21:00 – Résumé final et points clés à retenir
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