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Finance

Machine learning pour la finance

Format : Présentiel

Niveau : Maîtrise

Durée : 1 jour

Dates :

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Prix net : 1700€

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Finance

Machine learning pour la finance

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Niveau : Maîtrise

Durée : 1 jour

Langue(s) : Français

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Pré-requis Objectifs | Compétences Atouts Programme Pédagogie – Évaluation

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Pré-requis

Niveau bac+3 ou 3 ans d’expérience en banque finance

Objectifs | Compétences

Connaître les différents types d’algorithmes de machine learning utilisables en finance
Connaître une méthodologie pour gérer un projet de Machine Learning
Pratiquer des outils de machine learning adaptés à la finance
Etudier des cas réels et concrets appliqués au secteur financier
Acquérir une « boîte à outil » concrète et facilement réutilisable

Atouts

Mise en perspective des différentes méthodologies de machine learning avec leurs avantages et leurs limites
Aucune connaissance en informatique requise
Exclusivement basé sur des cas réels, récents, connus et pleinement adaptés au niveau des participants
Cas et supports avec corrigés détaillés
Terminologie en anglais fournie dans le pack

Machine learning pour la finance

Programme

Le déroulé d’un projet de Machine Learning

Introduction
Présentation des outils et des bases de données
Checklist d’un projet de Machine Learning

Cas pratique

Checklist pour gérer un projet de machine learning

Les outils de base

La régression linéaire multivariée
Les modèles linéaires régularisés
La régression logistique
Le Naive Bayes
Les k plus proches voisins
Les k moyennes
La réduction de dimension

Cas pratiques

Première boîte à outil de base pour analyser un jeu de données
Présentation d’exemples

Les outils avancés

Les arbres de décisions
Les forêts aléatoires
Les séparateurs à vastes marges (SVM) linéaire
Les SVM non linéaires à noyau

Cas pratiques

Présentation des outils avancés avec les limites et les pièges
Présentation d’exemples

Les réseaux de neurones

Le perceptron multicouche
Les réseaux de neurones profonds
Réseaux de neurones avancés

Cas pratique

Présentation détaillée des réseaux de neurone

L’apprentissage par renforcement

Le principe de base et l’équation de Bellman
Le Q learning
La méthode acteur/critique

Cas pratiques

Introduction à l’apprentissage par renforcement
Présentation d’exemple

Exemple d’application

Le trading
Le stock picking et la gestion de portefeuille
Les produits dérivés actions
M&A
Le risque crédit

Cas pratiques

Présentation de cas réels avec les opportunités associés

Pédagogie – Évaluation

Une première appréciation globale sous forme de QCM a lieu en amont de la formation pour estimer les attentes et niveaux des participants.
La pédagogie de cette formation s’appuie sur une large variété de situations d’apprentissage : cas pratiques, échanges, défis, études de cas, exercices, travaux en sous-groupes.
Chaque compétence est mesurée par des évaluations formatives (cas pratiques, exercices) tout au long de la formation.
Une évaluation sommative sous forme de QCM est organisée en fin de parcours pour mesurer les acquis de la formation.

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Ce séminaire permet d’avoir une compréhension opérationnelle et actualisée des dernières évolutions sur ce sujet.

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ALM 1 : fondamentaux de la gestion actif / passif bancaire

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Swaps de taux : valorisation et sensibilités

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Produits structurés de taux : montages et utilisations

Change 2 : swaps et options de change, valorisation et sensibilités

Change 1 : produits cash et dérivés de change, mécanismes et utilisations

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