Calcul du Ratio Prospect

Ce script définit la macro %Prospect_Ratio. Elle implémente la théorie des perspectives de Watanabe en pénalisant les rendements négatifs (multiplication par 2.25) avant de calculer la performance. Le ratio final est obtenu en divisant la moyenne des rendements ajustés (moins le rendement minimum acceptable MAR) par le risque baissier (calculé via une dépendance externe %downside_risk).

Analyse des données

Type : EXTERNE

Les données sont fournies dynamiquement via le paramètre 'returns' lors de l'appel de la macro. Le script attend des colonnes numériques représentant des rendements.

1 Bloc de code

MACRO DEFINITION

Explication :
Définition de la macro, déclaration des variables locales et identification des colonnes numériques via la macro utilitaire externe %get_number_column_names.

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1	%macro Prospect_Ratio(returns,
2	MAR= 0,
3	dateColumn= DATE,
4	outData= ProspectRatio);
5
6	%local vars temp stat_n down_std i;
7
8	%let vars= %get_number_column_names(_table= &returns, _exclude= &dateColumn);
9	%put VARS IN Prospect_Ratio: (&vars);
10
11	%let temp= %ranname();
12	%let stat_n= %ranname();
13	%let down_std= %ranname();
14
15	%let i = %ranname();

2 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Transformation des données : pénalisation des pertes. Les rendements négatifs sont multipliés par 2.25.

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1	DATA &temp(drop=&i &dateColumn);
2	SET &returns;
3	array ret[*] &vars;
4
5	DO &i= 1 to dim(ret);
6	IF ret[&i]<0 THEN ret[&i]=2.25*ret[&i];
7	END;
8	RUN;

3 Bloc de code

PROC MEANS Data

Explication :
Calcul de la somme des rendements ajustés et du nombre d'observations.

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1	PROC MEANS DATA=&temp sum n noprint;
2	OUTPUT out=&temp(keep=&vars) sum=;
3	OUTPUT out=&stat_n(keep=&vars) n=;
4	RUN;

4 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Ajustement de la somme par le MAR (Minimum Acceptable Return) et calcul de la moyenne ajustée.

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1	DATA &temp (drop= &i);
2	SET &temp;
3	array ret[*] &vars;
4
5	DO &i= 1 to dim(ret);
6	ret[&i]=ret[&i]-&MAR;
7	END;
8	RUN;
9
10	DATA &temp(drop=&i);
11	SET &temp &stat_n(in=last);
12	array ret[*] &vars;
13
14	DO &i= 1 to dim(ret);
15	ret[&i]= lag(ret[&i])/ret[&i];
16	END;
17	IF last;
18	RUN;

5 Bloc de code

MACRO CALL Data

Explication :
Appel à la macro externe %downside_risk pour calculer la composante de risque (dénominateur).

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1	%downside_risk(&returns, MAR= &MAR, option=RISK, group= FULL, dateColumn= &dateColumn, outData= &down_std);
2

6 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Calcul final du ratio : Division de la moyenne ajustée par le risque baissier.

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1	DATA &outData (keep= _stat_ &vars);
2	FORMAT _STAT_ $32.;
3	SET &temp &down_std(in=last);
4
5	array ret[*] &vars;
6
7	DO &i= 1 to dim(ret);
8	ret[&i]= lag(ret[&i])/ret[&i];
9	END;
10	_STAT_= 'Prospect Ratio';
11	IF last;
12	RUN;

7 Bloc de code

PROC DATASETS

Explication :
Suppression des tables temporaires.

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1	PROC DATASETS lib=work nolist;
2	delete &temp &down_std &stat_n;
3	RUN;
4	QUIT;

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Le Conseil de l'Expert

Stéphanie

Spécialiste Machine Learning et IA.

« Le Ratio Prospect est l'un des meilleurs prédicteurs du comportement des portefeuilles en période de crise. Un actif peut afficher un bon ratio de Sharpe mais un Ratio Prospect médiocre s'il subit des pertes rares mais extrêmes. Utilisez cet indicateur pour identifier les stratégies de "cygne noir" qui masquent leur risque réel derrière une faible volatilité quotidienne. »