Available at: http://hdl.handle.net/2078.1/thesis:25863 [Downloaded 2023/05/11 at 06:41:08 ]
"Construction d'un portefeuille d'actions sur
base d'un modèle de Machine Learning"
Brancart, Jérémy
ABSTRACT
Ce mémoire a pour but de construire des portefeuilles d'actions sur base d'un modèle de Machine
Learning utilisant un algorithme de classification avec aspect probabiliste. Afin de remplir cet objectif, une
méthodologie a été créée, en partant des prédictions fournies par le modèle de Machine Learning pour
arriver aux poids w, représentants la composition d'un portefeuille. Ensuite, une analyse de la performance
de ces portefeuilles, ainsi créés, a été réalisée à l'aide du bien connu "Ratio de Sharpe". De plus, ce
mémoire cherche également à comprendre quelle influence aura une période économique troublée (dans
le cas de ce mémoire, la crise économique et financière de 2008) sur la performance de nos portefeuilles
construits et ce, en comparaison avec la performance de portefeuilles construits en période économique
normale.
CITE THIS VERSION
Brancart, Jérémy. Construction d'un portefeuille d'actions sur base d'un modèle de Machine
Learning.Louvain School of Management, Université catholique de Louvain, 2020. Prom. : Vrins, Frédéric.
http://hdl.handle.net/2078.1/thesis:25863
Le répertoire DIAL.mem est destiné à l'archivage
et à la diffusion des mémoires rédigés par les
étudiants de l'UCLouvain. Toute utilisation de ce
document à des fins lucratives ou commerciales
est strictement interdite. L'utilisateur s'engage à
respecter les droits d'auteur liés à ce document,
notamment le droit à l'intégrité de l'oeuvre et le
droit à la paternité. La politique complète de droit
d'auteur est disponible sur la page Copyright
policy
DIAL.mem is the institutional repository for the
Master theses of the UCLouvain. Usage of this
document for profit or commercial purposes
is stricly prohibited. User agrees to respect
copyright, in particular text integrity and credit
to the author. Full content of copyright policy is
available at Copyright policy