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Plan du cours

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

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

Manipulation des données financières avec Python

  • Gérer les données en séries temporelles avec Pandas
  • Nettoyage, transformation et ingénierie de caractéristiques des données
  • Indicateurs financiers et construction de signaux

Apprentissage supervisé pour les signaux de trading

  • Modèles de régression et de classification pour la prédiction de 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

  • Clustering pour les régimes de volatilité
  • Réduction de dimensionnalité pour la découverte de motifs
  • Applications dans le trading de paniers et le groupement des risques

Optimisation de portefeuille avec des techniques d'IA

  • Cadre de Markowitz et ses limites
  • Parité des risques, 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 sur mesure
  • Métriques de performance ajustées au risque
  • Éviter le surapprentissage (overfitting) et le biais prospectif (look-ahead bias)

Déploiement de 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 étapes suivantes

Pré requis

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

Public cible

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

Nombre de participants


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