📊 Prisme – Analyse ETF pour la Gestion de Patrimoine

🧠 Contexte du projet

Prisme est un projet de data analysis appliqué à la gestion de patrimoine.
Il s’inscrit dans le cadre d’un cabinet fictif de Conseil en Gestion de Patrimoine (CGP) dont l’objectif est d’aider à la prise de décision d’investissement à partir de données financières historiques d’ETF.

Le projet ne cherche pas à prédire les marchés, mais à structurer une stratégie d’investissement rationnelle, cohérente et adaptée au profil de risque du client.

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🎯 Objectifs

• Analyser les performances historiques des ETF
• Mesurer le risque (volatilité, dispersion des rendements)
• Comparer différents marchés (États-Unis, Europe, marchés émergents)
• Segmenter les profils investisseurs (défensif, équilibré, dynamique)
• Proposer des recommandations patrimoniales argumentées
• Mettre à disposition une application Streamlit interactive

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👤 Profil client fictif

Pierre, 33 ans

• Horizon d’investissement : long terme (20–30 ans)
• Objectif : constitution de patrimoine
• Tolérance au risque : modérée à dynamique
• Stratégie privilégiée : investissement via ETF diversifiés

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📁 Données utilisées

• Données financières historiques d’ETF (Open, High, Low, Close, Volume, Date)
• Données descriptives ETF (devise, société de gestion, encours, performance YTD)
• Format de stockage : Parquet

Le format Parquet est particulièrement adapté à l’analyse financière :

• performant
• structuré
• optimisé pour le traitement de volumes importants

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🧪 Méthodologie

1. Collecte et stockage des données financières
2. Nettoyage et normalisation des données
3. Calcul des indicateurs clés :
   • rendements
   • volatilité
   • performance cumulée
4. Analyse comparative des ETF
5. Segmentation des profils investisseurs
6. Restitution via une application Streamlit

⚠️ Les performances passées sont utilisées uniquement comme outil d’analyse, et non comme promesse de performance future.

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⚖️ Analyse du risque

Le risque est évalué principalement à travers :

• la volatilité des rendements
• la régularité des performances
• la corrélation entre ETF (diversification)

Cette approche permet d’adapter les allocations en fonction de la tolérance au risque du client.

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🖥️ Application Streamlit

L’application permet :

• de visualiser la performance cumulée des ETF
• de comparer risque et rendement
• de filtrer les ETF analysés
• de proposer des recommandations selon le profil investisseur
• d’offrir une lecture pédagogique adaptée à un CGP

Lancer l’application

streamlit run src/streamlit-app.py

ou

python main.py