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#1 26/12/2016 12h01

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bonjour,

Je publie pour la première fois mon portefeuille d’actif financiers. Je laisse de coté mon patrimoine immobilier: 2 studios à Paris (2006 et 2013) + RP (2016).

A cause de mes investissement immobilier, mon portefeuille est très réduit, j’ai du vendre mes actifs  plusieurs reprises. Ces investissements ont étés par ailleurs assez profitables, mais je ne suis pas naïf au point d’imaginer que cela du à mon talent ou quelque sorte de "skill", car il est difficile de se planter quand on investit en fin 2008 ;-)

A cause de mon activité centrée sur la finance (je suis un ex IT en fait), j’ai pas mal investi de temps dans le défrichage des approches quantitatives. A ce stade, la seule chose que je peux conclure, c’est que la performance de mes investissements empiriques est supérieure à celle de mes investissements momentums, mais je ne suis qu’au début de ma démarche.

Je n’investit pas dans les CTO car le matraquage fiscal me semble impossible à surmonter. J’essaie de faire appel au maximum au véhicules réglementaire:
- PEA chez boursedirect
- PEA-PME itou
- Assurance vie Lynxea Evolution (0.6 % de frais, 0% sur les arbitrages): ce contrat a été mis à la casse par Lynxea. il n’a pas de frais de 0.1% sur les aller-retours etfs, mais ce contrat ne bougera plus jamais : pas d’ajout de support…
- Assurance Darjeeling (0.6% de frais): Imbattable au niveau des frais et des supports mais assez mal gérée. Leur plateforme est souvent en rade.

Les deux contrat AV sont dévolus à une approche Momentum concentrée avec une risk parity. Le contrat PEA-PME utilise un screener quantitatif sur Uncle Stock:
- Market cap < 1 G€
- Greenblatt score > 10%
- piotroski > 7
- Altman Z score > 2
- PB < 1.5
- Cost of revenue < 0%

Je réévalue la composition de mon portefeuille PEA-PME selon une fréquence supérieure à 3 mois.

Pour l’approche momentum, je prends en compte la performance 1 mois, 3 mois,6 mois, la volatilité 6 mois et le max draw down 6 mois pour sélectionner un seul actif que je garde 1 mois. j’ai des bons résultats de back tests avec cette démarche. Mais actuellement cette démarche n’a pas battu un simple buy and hold sur le CAC.

Mon reporting sera d’une extrême simplicité. Je n’ai pas vraiment investi dans le suivi de mon portefeuille. Mes performances sont très quelconques. Pour être franc, je poste ce message pour me clarifier les idées, je ne suis pas sûr d’apporter beaucoup à la communauté mais je vous laisse juge…

La performances de mes lignes actuelles cachent le fait que l’année 2016 a été difficile. J’ai du vendre des actifs dans le rouge avant le brexit et avant trump. J’ai notamment investit dans un tracker gold pour hedger la victoire de trump mais l’investissement s’est révélé lamentable avec une perte de -10% sur cette ligne que je n’ai pas close assez rapidement.

A ce titre ma performance 2016 est de +10,2 % pour le PEA Lynxea, -4.76% pour le contrat darjeeling,-2.9 % pour le contrat PEA boursedirect, et 12.8% pour le PEA-PME (même si les lignes actuelles ont l’air profitables, elles font suites à des lignes non profitables)

PEA boursedirect    Prix d’achat     cours actuel    différence %
Amundi Easter Europe Etf    222.41    236.85    6.49%
PEA-PME Boursedirect           
KEYYO    13.27    13.62    2.64%
LEBON    131.77    156    18.39%
MANITOU BF    16.53    18.63    12.70%
AV darjeeling           
Lyxor etf dow-jones    182.14    189.88    4.25%
AV Lynxea           
Lyxor etf dow-jones    182.02    189.88    4.32%

N’hésitez pas à me donner votre avis.

mes excuses à la modération, j’ai créé un doublon par erreur.

Mots-clés : assurance-vie, etf (exchange traded funds), pea (plan d'épargne en actions), portefeuille

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#2 13/02/2017 15h49

Membre (2012)
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Petit point concernant l’évolution du portefeuille depuis le 26/12.


Sur le front des mico-cap françaises sur PEA-PME:


- KEYYO (ALKEY) tarde à payer. l’action achetée il y a 3 mois à 13.27 (PRU) et passée de 13.62 le 26/12 à 14,01 aujourd’hui ne décolle pas, alors que les perspectives de croissances sont maintenues, avec une campagne publicitaire télévisuelle assez intense. Je conserve pour l’instant.

- Idem pour LEBON pas d’évolution, le titre passe de 156 le 26/12 à 157,2 aujourd’hui dans un manque d’information assez tenace. Je garde l’espoir, la valorisation du groupe est liée à l’immobilier parisien, pas vraiment d’inquiétude à avoir dans ce secteur pour l’instant.

- MANITOU BF: Grosse surprise pour l’entreprise malmenée par le contexte international. La société a bénéficié de perspectives plus optimiste sur la construction a l’international. On a vu des investisseurs monter au capital (Lazard Frères Gestion passé au dessus des 5% de capital) et l’impact sur le titre a été fort, depuis le 26/12 on est passé de 18.63 à 22.28.

Ayant beaucoup de dépense ce dernier temps, je dois repousser l’chat d’un nouveau titre ce mois-ci dans le meilleur des cas vers le mois prochain.

Portefeuille Momentum Tracker ETF:


Le mois de Janvier a été difficile pour mes portefeuilles ETF. J’ai du rendre une partie de mes gains sur le Dow jones dans un contexte de retournement sur le dollar.

Cette dernière semaine a revu une croissance sur le marché américain, mais d’autre cibles attirent mon attention:
- Lyxor etf Hang Seng Index (ASI): des nouvelles rassurantes sur l’activité en Chine ont relancé le momentum sur l’Asie avec de très bonne performance sur les 2 derniers mois roulants. Je place un pari important sur le Hang-Seng. Achat à 135 euros tout rond.

- LYXOR ETF SX6 Basic ressources (BRE): redémarrage de l’économie chinoise dit tension sur le marché des matières premières. Les inquiétudes géopolitiques disent renforcement sur l’or. Dans tous les cas, les géantes minières et industrielles européennes (GLENCORE,TINTO) sont prêtes pour leur comeback. Achat à 49.30 euros.

- Lyxor ETF Russia (RUS) : Grosse déception sur ce front, avec un scepticisme sur le secteur energetique. Je revends à perte ma position: achat a 31.69 et revente à perte à 31 euros. Zone géographique sous observation.

- AMUNDI ETF eastern europe Ex-Russia (CE9): belle surprise sur ce titre avec une montée presque régulière et une volatilité très réduite. Nous passons de 236.85 le 26/12 à 266.40 aujourd’hui. Sans essayer de jouer aux oracles, les valorisations au raz du plancher de cette zone géographique en font une bon  choix pour du buy&hold/Value sur le moyen terme.

pas de nouvel investissement sr les etf pour l’instant pour les raisons évoquées plus haut.

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#3 24/05/2017 22h20

Membre (2017)
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J’ai aussi pris des parts de CE9. À ce sujet, je remarque que son équivalent en USD CE9U fait encore mieux sur les derniers mois, et ce, en dépit de la baisse récente du Dollar US? Comment l’expliquer?

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#4 24/05/2017 22h51

Exclu définitivement
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LEBON est une tres belle holding familiale que je suis depuis 30 ans ;mis à part une belle boulette d’investir chez luxalpha il y a quelques années(fonds MADOFF……) ils ont toujours très bien géré leurs paricipations et la décote malgré la hausse recente reste attrayante
Je pense que c’est de loin votre plus belle ligne,Manitou  c’est pas mal mais tres cyclique,Keya j’ai regardé une fois …pas emballé
Quant aux produits ETF pas ma tasse de thé !

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1    #5 09/12/2017 13h45

Membre (2012)
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Bonjour,

Je vais détailler ici mon allocation d’actif. L’allocation est partagée sur 2 contrats d’assurance vie (Linxea et Darjeeling) et un PEA (boursedirect). Les supports des mes contrats sont limités, et les supports compatibles PEA le sont aussi, donc mon univers de sélection de titres n’est pas complétement libre. Mais avec le temps, je compte étoffer mes classes d’actifs avec d’autres ETFs.

Pour arriver à cette allocation d’actif, j’utilise des outils quantitatifs open source en python, ainsi que les librairies de machine learning Keras et scikit-learn. Pour les outils quantitatifs, il s’agit d’un ensemble de variations sur l’optimisation Moyenne/Variance. Je suis avec intérêt les niveaux de corrélations (estimateur de shrinkage pour ceux qui sont attirés par ces truc).

Je suis conscient que cette approche peut paraître un peu fumeuse ou trop théorique pour refléter la réalité. Mais on va le voir, mon allocation ne s’éloigne pas vraiment beaucoup de ce que le bon sens semblerait dicter. Qui plus est, j’ai des backtests qui sont plutôt positifs, mais je me méfie des backtests, car ils donnent une vision trop optimiste des choses. A terme, je compte mettre en place un live test (Out of sample test…). Mais il faut que j’automatise tout ça.

Vous noterez, que par la suite de ce message, je vais donner mon avis à moi, et pas celui de la machine, parce que les AI ne nous dominent pas encore, et que j’en ai envie.

Et donc tadaaa!:


ASI : Lyxor China Enterprise (HSCEI) UCITS ETF C-EUR
BRE : Lyxor Stoxx Europe 600 Basic Resources UCITS ETF
CAC : Lyxor UCITS ETF CAC 40 (DR) D-EUR
CE9 : Amundi ETF MSCI Eastern Europe ex Russia UCITS ETF EUR
DJE : Lyxor Dow Jones Industrial Average UCITS ETF D-EUR
GLDM : Lyxor MSCI ACWI Gold UCITS ETF - C-EUR
INR : Lyxor MSCI India UCITS ETF C-EUR
LEM : Lyxor MSCI Emerging Markets UCITS ETF C-EUR
MSE : Lyxor Euro Stoxx 50 (DR) UCITS ETF D-EUR
MTF : Lyxor EUROMTS 15+Y Investment Grade (DR) UCITS ETF - C-EUR (EUR)
NRGW : Lyxor MSCI World Energy TR UCITS ETF - C-EUR (EUR)
RIO : Lyxor Brazil (Ibovespa) UCITS ETF C-EUR
RUS : Lyxor Russia (Dow Jones Russia GDR) UCITS ETF C-EUR
SP5 : Lyxor S&P 500 UCITS ETF - D-EUR (EUR)
TSX : Lyxor MSCI Canada UCITS ETF - D-EUR (EUR)
UST : Lyxor Nasdaq-100 UCITS ETF D-EUR
WLD : Lyxor MSCI World UCITS ETF D-EUR

Non alloués pour l’instant (<2%) ou à alléger: Or, Canada, Brésil, Europe de l’est ex-Russia.

Dans l’ordre:
- S&P et Dow Jones: J’imagine que vous n’êtes pas surpris, qui dans son portefeuille n’a pas de dow ou de S&P ? Pourquoi ce manque d’originalité pathétique? Et bien, parce que le ratio Performance/risque des marchés US est simplement imbattable depuis 4 ans au moins.  Maintenant, je ne suis pas naïf, Je sais que les arbres ne montent pas jusqu’au ciel, mais les marchés actions peuvent s’éloigner très loin et très longtemps de leur fair value, avant d’avoir un retour de bâton. Si quelqu’un arrive à vous vendre qu’il peut prédire quand le marché va chavirer, et bien je dirai que c’est un meilleur commercial qu’investisseur. Comme disait Warren B. "Forecasts may tell you a great deal about the forecaster; they tell you nothing about the future".
- MSCI World: la encore pas de surprise. Pourquoi conserver le MSCI World, quand par ailleurs on a toutes les régions qui le composent dans des etf séparés ? Et bien parce que le MSCi WLD, c’est 18% d’exposition a de marchés non majeurs (Israel, Suisse, Nouvelle Zélande). Mais bon, j’aurais préféré avoir dans mes assurances vies, quelque chose qui reflète plus des marchés exotiques
- Obligations Europe Investment Grade: ce n’est pas vraiment folichon, mais c’est ce qui se fait de plus décorrélé avec le marché US.
- Hong Kong Hang Seng (9.1%): Un algorithme d’optimisation Moyenne/Variance ne choisirait pas cet actif. Trop dde volatilité. Mais un algorithme ML et momentum, si. La région a le vent en poupe. C’est risqué, mais on est face à un portefeuille dynamique.
- Petrôle (NRGW 2.4%) et Commo (BRE 4.7%): Ces thèmes d’investissement étaient plus populaire quand le baril faisait 200 $. A cette époque on entendait beaucoup plus parler du peak oil. Le thème est passé de mode, on préférè le bitcoin. Mais, le calcul est simple, il  y de plus en plus d’humain, de moins en moins de ressources, et l’économie du secteur primaire est en croissance.
- Technologiques US (UST 5.8%): Ben oui, juste avant la fin du monde et l’apocalypse, tous les terriens seront dominé par l’organisation FANG. Vous ne croyez pas au complot ? Qu’es ce qui vous  prouve que InvestisseurHeureux est un humain et pas un google bot ¯\_(⊙︿⊙)_/¯ ?
- Russie (RUS: 5.3%) et Inde (INR:3.5%): La russie est un des pays avec la valorisation la plus basse des grands marchés. Quand à l’Inde, c’est l’un des plus sur-évalués, mais c’est aussi un univers à part, et un potentiel puis de croissance. De toute façon,  avec moins de 5% d’allocation, on peut prendre ce risque.
- Stoxx 60 (2.8%) et CAC 40 (5%): Les grands perdants de ce classement. Peut-être que le retour de la croissance est à venir, avec un CAC au dessus de son maximum de 2001, mais personnellement je ne le vois pas…

Voila, je préconise un rééquilibrage tout les mois, voire tout les trimestres. Prochain point sur cette file de message: la semaine prochaine.

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#6 16/12/2017 09h04

Membre (2012)
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Mon Allocation de portefeuille ETF


Je viens de me rendre compte que cette file de message est décrite dans le sujet comme un portefeuille d’action alors que c’est un portefeuille d’ETF. Modération, si vous lisez ce message, pourriez-vous modifier le sujet SVP ?


Mise à jour hebdomadaire de mon allocation.

Comme je l’ai exposé dans mon précédent message, ce portefeuille est une sorte expérience scientifique, un peu comme en physique chimie. Je travaille dans des banques depuis des années, et parmi les fondements théoriques que nous sommes censés apprendre, il y a le portefeuille de Markowitz qui exploite les rendements, la volatilité, et les corrélations de chaque actif pour construire un portefeuille efficient. J’ai voulu tirer parti de cela. J’ai d’abord fait des essais sur la plateforme quantopian pour du paper trading sur une approche naive Momentum:


Et puis à partir de ce point ma curiosité pour le machine learning est venue se greffer à tout le reste.

Et donc quand on mélange tout ça, on obtient:

Allocation: Moyenne-variance, Momentum et machine learning



Au sujet de la promesse d’un suivi de performance fait dans le post précédent, je dois botter en touche, mon outil de suivi de performance n’est pas encore prêt. Je suis conscient que les performances doivent apparaître dans cette file, sinon l’exercice serait limité. Mais je compte faire ça bien, donc je prends mon temps. Tout ce que je produis doit être vu comme un work in progress, rien n’est définitif.

A ce sujet, je compte prendre le MSCI World comme benchmark, même si il y a des obligations dans mon portefeuille,si vous voyez un meilleur benchmark, n’hésitez pas à le préciser en réponse.

Aussi dans le pipeline, supprimer les allocations à moins de 3% du poids total, Il y a des raisons qui font qu’allouer 2% de son portefeuille n’est pas forcément pratique, et ne fait pas forcément de différence. On pourrait penser la même chose de 3%, mais il faut bien fixer un seuil. C’est aussi un souci de clarté.

De toute façon, rien de folichon a attendre cette semaine, le MSCI World affiche -0.03% sur les 5 derniers jours. Il est difficile d’imaginer ce qui pourrait entrainer une hausse des marchés actions pour la semaine à venir.

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#7 16/12/2017 09h50

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 Hall of Fame 

lionelo a écrit :

Il est difficile d’imaginer ce qui pourrait entrainer une hausse des marchés actions pour la semaine à venir.

La réforme fiscale de Trump proche de l’adoption finale avant Noël

L’allocation cible a été pas mal modifiée en une semaine (SP -3 %; RU +2 %, etc.).
Ca va bouger comme ça toutes les semaines ?

Dif tor heh smusma

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#8 16/12/2017 10h21

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Je ne comprends pas la moitiée de comment vous arrivez à cette allocation, mais le principe m’intéresse dans la mesure où je la compare à mon allocation sur un robot advisor.
Je suis curieux de voir ce que vous obtiendrez.
Pour votre Indice de référence c’est peut être d’ailleurs de ce côté que vous devriez regarder.

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#9 16/12/2017 11h04

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@Arnald
Ce n’est pas une recommandation de trading, C’est un portefeuille buy&hold avec des rebalance mensuel. Je le donne par semaine pour donner l’evolution, pour ceux que ca pourrait interesser.

Pour l’optimisation de portefeuille, j’utilise le cours de cloture avec un historique de 500 jours. Si 5 nouveaux jours rentrent dans cette fenêtre historique et 5 en partent, on ne parle que de 10 observations sur 500 soit 2% des observations. Si 2% des observations faisaient changer drastiquement mon portefeuille, il ne serait pas trés stable….

Pareillement pour l’approche momentum, les travaux de référence mentionne 12 mois roulants en excluant le premier mois. Ici aussi une certaine stabilité est a prévoir.

Ceci etant dit, le machine learning , que je ne donne pas ici, mais sur mon blog, fait une prédiction a 20 jours. Il bouge beaucoup plus que les autres. C’est un indicateur qu’on peut utiliser comle signal de vente et d’achat. Je donne un track record sur ces predictions. Au dernier exercice, j’ai une erreur moyenne absolue de +/- 1,35%. Mais le degré d’erreur varie beaucoup suivant les périodes.

Ceci dit, vous n’avez pas vu que la composition du portefeuille change quand même un peu: Amundi eastern passe de 0% a 7,7%, ce qui est quand même important.

@Dicat
j’ai un peu regardé ce que yomomi propose comme fondement pour leur démarche. Et ce doit être du risk parity( erc) avec une cible de volatilité pour les niveaux de risque des portefeuilles.  quelque chose d’assez proche de la forme de mean/variance que j’utilise.

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3    #10 22/12/2017 16h17

Membre (2012)
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Allocation d’ETF de Lionelo


Bonjour,

Nous sommes en fin de semaine et bientôt en période de fête et j’en profite pour faire le point sur mon allocation cible.

Ces derniers temps, j’ai eu un regain d’intérêt pour le forum, et j’ai participé à pas mal de discussions concernant l’investissement et comment construire un portefeuille d’ETF, certaines un peu frustrantes. Pour être franc, je ne sais pas d’où vient ce désir soudain de m’exprimer, mais je vais profiter de ce forum ouvert au débat pour lancer pas mal de pistes….

Je ne prétends pas avoir l’exclusivité de la réflexion, il y a beaucoup de méthodes intéressantes sur le forum, et des gens sérieux qui y ont contribué, mais j’aimerais changer un peu les termes du débat pour le porter sur un domaine quantitatif.

Je vais essayer d’exposer comment je structure mon approche d’investissement qui est basée sur la gestion de l’incertitude, d’abord en l’absence totale d’information, et ensuite avec des degrés croissants d’informations accessibles.

Comment structurer un portefeuille en l’absence totale d’information


Ici nous allons faire appel à une allégorie: Imaginons le point de vue d’un marchand flamant du 17eme siècle. A l’époque le commerce avec les Indes bat son plein:
                   

Wikipedia a écrit :

Entre 1598 et 1602, les Hollandais envoient 65 navires divisés en 14 flottes vers l’océan Indien. En 1600, des vaisseaux hollandais arrivent au Japon, puis en Chine l’année suivante. Les flottes qui réussissent à revenir permettent des bénéfices atteignant jusqu’à 265 %, mais ceux-ci pourraient être encore accrus s’il n’y avait une multiplicité de compagnies se faisant une concurrence effrénée en Asie.

Vous disposez d’une cargaison de cuir, et vous affrétez un galion pour apporter ce cuir aux Indes ou il sera échangé contre de précieuses épices. Si ce gallion arrive à traverser les mers sans couler et arrive à bon port, alors vous êtes certains de gagner plus de 100% sur votre mise initiale. Seulement, à cette époque, les naufrages sont fréquents, il vous est impossible de connaître à l’avance quelle sera la probabilité d’un naufrage, et si un naufrage à lieu, vous perdez totalement votre mise.

Prenons un exemple chiffré, supposons que les chances de voir le navire chavirer soient de 1/6. Dans ce cas, votre espérance de gain est de 100%*(5/6)+0%*(1/6) soit 83%. Si par contre, vous partagez votre cargaison entre trois navires,  la probabilité que les trois navires coulent à la fois est de 1/216, tandis que la probabilité que deux navires seulement coulent est de 5/72 (sisi),celle qu’un seul navire coule est 25/72. Dans ce cas, mon espérance de gains est donc: (1/216)*0%+(5/72)*33%+25/72*66%+(1-1/216-5/72--25/72)*100%=87.5%.

En répartissant également ma mise initiale sur trois navires, j’ai augmenté mon espérance de gain de 4.5%, et surtout ma probabilité de ruine est passée de 1/6 à 1/216. Sur-pondérer l’un des navires par rapport aux autres ne change rien au risque de ruine, mais augmente la dispersion de l’espérance de gain: soit on gagne beaucoup soit on perd beaucoup.Ce principe est vieux comme le monde:

Second Order Risk, Peter Shepard a écrit :

The oldest currently known statement of this principle is due to one Rabbi Isaac bar Aha, who in an Aramaic text from the 4th Century, stated his equal allocation strategy as:A third in land, A third in merchandise, A third in cash (“a third at hand”).

On appelle cette allocation la diversification naïve ou Equal Weighting, et il est incroyablement difficile de la battre.

Utiliser les rendements et le risque


Revenons maintenant au cas concret de notre portefeuille d’ETF. Dans ce cas, nous ne sommes pas aussi démunis que dans le cas précédent, car nous avons accès aux cours passés de nos actifs. Dans ce cas, il nous est possible de calculer le rendement moyen sur de longues périodes pour nos ETF et de la même manière, le risque mesuré par la volatilité (nous y reviendrons). rassemblé dans un même graphique nous obtenons le fameux diagramme du ratio de Sharpe:



En regardant ce graphique, on voit que certains ETF se détachent nettement de leur pairs. Sur toute leur existence, ils ont rapporté plus que les autres et avec moins  de risque. Cela se manifeste par leur position dans le cadrant supérieur gauche du graphique et aussi par la taille de la sphère représentant le ratio/risque rendement du placement. Par exemple, on voit que notre ETF brésil a une toute petite sphère située à droite du graphique, ce qui représente un faible niveau de rendement associé à un risque élevé. Par contraste, les obligations et le S&P eux ont un niveau de risque plus faible pour un rendement élevé.

Pourtant, suivre les indications de ce graphique et tout miser sur le NASDAQ ou le S&P serait une grosse erreur. Tout d’abord, ce graphique cache certaines informations; les rendements les plus forts peuvent cacher des périodes de sous performances pénalisante. Qui plus est, les performances passées ne préjugent pas des performances futures, et il est possible que la situation se renverse.

Ce qui nous amène au principal défaut des approches moyenne variance: Ils ont tendance à créer des portefeuilles trop concentrés, qui favorise des investissements trop peu risqués, et si l’estimation des rendements et risques futurs est biaisée, ils font beaucoup moins bien que la diversification naïve. on dit qu’il amplifient les erreurs. Il existe des techniques pour essayer de lutter contre ces travers de l’optimisation moyenne-variance (estimateurs, Monté Carlo) mais il faudra réserver cette discussion à plus tard… Ces méthodes ont toutefois un avantage caché à ce stade, car elles exploitent la propension des actifs à bouger ensemble ou à bouger au contraire à contretemps. Ce phénomène que l’on essaie d’exploiter avec les mesures de corrélation apporte une grande partie de l’interêt de ces méthodes.

Exploiter les corrélations


Pour illustrer le rôle des corrélations, je vais utiliser une technique de structuration des données appelée clustering. C’est d’autant plus facile que l’un des algorithme que j’utilise, le Hierarchical Risk Parity (HRP Marcos Lopez de Prado  2016) est basé sur une telle transformation. Quand on passe une matrice de covariance dans une librairie de clustering (Python Scipy), on obtient ceci:
       

Quand on regarde ce genre de structure, les relations qui lient les actifs sautent aux yeux. Par exemple dans la zone verte, on voit que le MSCI World est lié avec le S&P. il s’agit d’une relation de causalité plutôt que d’association, car le MSCI world est constitué à plus de 50% de d’actions US. de même, on voit dans la zone jaune, la dépendance des économies de la Russie et du canada au secteur énergétique. Vous pouvez aussi voir ce lien sur ce graphique interactif.

J’aurais peut-être l’occasion de parler des modèles à facteur dans un prochain message. Mais la rédaction de ce message-ci m’a déjà pris trop de temps.

Je donne donc pour finir mon allocation la plus récente:
                   

et les performances du portefeuille du 12 décembre au 21 décembre (il faudra un peu de temps avant que le MSCI WLD et mon ptf se distinguent l’un de l’autre):
                   

au plaisir de continuer la discussion…

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