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Plan du cours

L'IA dans l'Écosystème du Trading et de la Gestion d'Actifs

  • Tendances du trading algorithmique et basé sur l'IA
  • Aperçu des flux de travail de la finance quantitative
  • Outils, plateformes et sources de données clés

Travail avec des Données Financières en Python

  • Manipulation des données chronologiques avec Pandas
  • Nettoyage des données, transformation et ingénierie des caractéristiques
  • Indicateurs financiers et construction de signaux

Apprentissage Supervisé pour les Signaux de Trading

  • Modèles de régression et de classification pour la prévision de marché
  • Évaluation des modèles prédictifs (par exemple, précision, exactitude, ratio de Sharpe)
  • Étude de cas : conception d'un générateur de signaux basé sur le Machine Learning

Apprentissage Non Supervisé et Régimes de Marché

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

Optimisation de Portefeuille avec des Techniques d'IA

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

Rétrotest et Évaluation des Stratégies

  • Utilisation de Backtrader ou de frameworks personnalisés
  • Métriques de performance ajustées au risque
  • Éviter le surajustement (overfitting) et le biais de prospective (look-ahead bias)

Déploiement de Modèles d'IA en 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

Synthèse et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Une compréhension des statistiques de base et des marchés financiers
  • Une expérience en programmation Python
  • Une familiarité avec les données chronologiques (time series)

Audience Cible

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

Nombre de participants


Prix par participant

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