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Plan du cours

L'IA dans le paysage du trading et de la gestion d'actifs

  • Tendances dans le trading algorithmique et basé sur l'IA
  • Vue d'ensemble des flux de travail de la finance quantitative
  • Outils, plateformes et sources de données clés

Travail avec les données financières dans Python

  • Gestion des données de séries temporelles à l'aide de Pandas
  • Nettoyage des données, transformation et ingénierie des caractéristiques (feature engineering)
  • Indicateurs financiers et construction de signaux

Apprentissage supervisé pour les signaux de trading

  • Modèles de régression et de classification pour la prédiction du marché
  • Évaluation des modèles prédictifs (p. ex. précision, exactitude, ratio de Sharpe)
  • Étude de cas : construction d'un générateur de signaux basé sur le ML

Apprentissage non supervisé et régimes de marché

  • Regroupement (clustering) pour les régimes de volatilité
  • Réduction de la dimensionnalité pour la découverte de motifs
  • Applications dans le trading de paniers et le regroupement des risques

Optimisation des portefeuilles avec des techniques d'IA

  • Cadre de Markowitz et ses limites
  • Parité du risque, Black-Litterman et optimisation basée sur le ML
  • Rééquilibrage dynamique avec des entrées prédictives

Backtesting et évaluation des stratégies

  • Utilisation de Backtrader ou de cadres personnalisés
  • Métriques de performance ajustées au risque
  • Éviter le surapprentissage (overfitting) et le biais de prévision (look-ahead bias)

Déploiement des modèles d'IA dans le trading en direct

  • Intégration avec les API de trading et les plateformes d'exécution
  • Surveillance des modèles et cycles de réentraînement
  • Considérations éthiques, réglementaires et opérationnelles

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Des connaissances de base en statistiques et en marchés financiers
  • De l'expérience en programmation Python
  • Une familiarité avec les données de séries temporelles

Public cible

  • Analystes quantitatifs
  • Professionnels du trading
  • Gestionnaires de portefeuille
 21 Heures

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