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Plan du cours
L'IA dans le paysage des Transactions et des Actifs Management
- Tendances de la négociation algorithmique et basée sur l’IA
- Aperçu des workflows en finance quantitative
- Outils, plateformes et sources de données clés
Travailler avec les Données Financières dans Python
- Gestion des séries temporelles grâce à Pandas
- Nettoyage, transformation et ingénierie de données
- Indicateurs financiers et construction de signaux
Supervised Learning pour les Signaux de Négociation
- Modèles de régression et de classification pour la prédiction du marché
- Évaluation des modèles prédictifs (par exemple, précision, rapport de Sharpe)
- Cas d'étude : création d'un générateur de signaux basé sur l'IA
Unsupervised Learning et Régimes du Marché
- Classification pour les régimes de volatilité
- Réduction de la dimensionnalité pour la découverte des motifs
- Applications dans le trading en panier et le regroupement des risques
Optimisation du Portefeuille avec des Techniques d'IA
- Cadre de Markowitz et ses limites
- Répartition du risque, Black-Litterman et optimisation basée sur l'IA
- Rebalancement dynamique avec des entrées prédictives
Benchtesting et Évaluation de la Stratégie
- Utilisation de Backtrader ou de cadres personnalisés
- Métriques de performance ajustées au risque
- Avoiding overfitting and look-ahead bias (ce texte ne peut pas être traduit sans perdre le sens)
Déploiement des Modèles d'IA dans la Négociation en Direct
- Intégration avec les API de négociation et les plateformes d'exécution
- Suivi du modèle et cycles de réentraînement
- Considérations éthiques, réglementaires et opérationnelles
Récapitulatif et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des statistiques de base et des marchés financiers
- Expérience avec Python programmation
- Familiarité avec les données en série temporelle
Public cible
- Analystes quantitatifs
- Professionnels du trading
- Gestionnaires de portefeuille
21 Heures