Informatique pour la finance quantitative
Formation
À Paris
Avez-vous besoin d'un coach de formation?
Il vous aidera à comparer différents cours et à trouver la solution la plus abordable.
Description
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Typologie
Séminaire intensif
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Niveau
Niveau intermédiaire
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Lieu
Paris
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Heures de classe
12h
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Durée
2 Jours
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Dates de début
Dates au choix
La formation d’Informatique pour la finance quantitative aborde les thèmes importants de la valorisation et des calculs de risque d’un point de vue informatique et algorithmique.
C’est une formation d’une durée de 2 jours et s’adresse à des personnes qui travaillent comme ingénieurs risques, qui exercent le métier d’analyste quantitatif ou qui utilisent MOA for Business and Finance.
Le programme du cours de finance quantitative propose une formation de niveau intermédiaire qui demande des connaissances de base en finances.
Vous verrez les grands thèmes de la finance de marché et avec les bases que vous allez acquérir vous pourrez accéder au métier de IT mais est également utile aux ingénieurs ou analystes quantitatifs qui veulent élargir leurs champ de vision.
Le programme inclut des notions sur la valorisation, comment décrire un instrument financier les différents paradigmes DOM, SAX, Xpath, la séparation entre les donnes de marché et les données intrinsèques à un deal.
Vous étudierez le calcul de risques, avec différentes méthodes définies, les problématiques de performances et la complexité temps ainsi que les calculs statistiques.
Précisions importantes
CIF: Formation éligible au CIF (Congé individuel de Formation)
DIF: Formation éligible au DIF (Droit individiuel à la Formation)
Pôle Emploi: Formation éligible au financement Pôle Emploi
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
À propos de cette formation
Connaisssances de base en finance
Les Avis
Les matières
- Instrument financier
- Document XML
- Différents paradigme
- DOM
- SAX
- Xpath
- Polymorhisme dans l’interface économétrique
- Design patern
- Calculs de risques
- Problématiques de performance
- Choix des bons conteneurs
- Complexité temps
- Calculs statitistiques
- Calibration des moments de loi statistique
- Estimation
- Approche Monte Carlo
- Diffusion
- Réduction de variance
Professeurs
Emmanuel Vaie
Professeur
Le programme
Introduction
• La valorisation
- Description arborescente d’un instrument financier
- Le document XML : un modèle de données approprié
· Les différents paradigme : DOM, SAX, Xpath
- La séparation entre l’interface de données de marché et les données intrinsèques d’un deal
- Le polymorhisme dans l’interface économétrique : pur ou design pattern ?
• Les calculs de risques
- Le calcul des grecques et stress tests
- La méthode des différences finies
- L’enregistrement de l’arbre des dépendances des variables de marché
- Le rejeu des scenarri de déformations
• Les problématiques de performance
- Le problème de la mémoire dans le calcul
- La complexité temps
- Le choix des bons conteneurs
• Les calculs statitistiques
- La calibration des moments de loi statistique
· L’estimation et les estimateurs
· L’estimation supervisée et non-supervisée
- L’estimation par l’approche Monte Carlo
· Grands principes
· Problématiques de la réduction de variance
- La diffusion : l’utilisation des lois
- La génération de nombres aléatoires
· Qualité du générateur de nombres pseudo-aléatoires
· Pourquoi préférer les nombres pseudo-aléatoires au nombres aléatoires ?
· Générer à la volée ou stocker ?
• Conclusion
Informations complémentaires
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