First Finance

Machine learning pour la finance

Par First Finance

Objectifs

  • Connaître les différents types d’algorithmes de machine learning utilisables en finance
  • Connaître une méthodologie pour gérer un projet de Machine Learning
  • Pratiquer des outils de machine learning adaptés à la finance
  • Etudier des cas réels et concrets appliqués au secteur financier
  • Acquérir une « boîte à outil » concrète et facilement réutilisable

Programme

Le déroulé d’un projet de Machine Learning

  • Introduction
  • Présentation des outils et des bases de données
  • Checklist d’un projet de Machine Learning

Cas pratique

  • Checklist pour gérer un projet de machine learning

Les outils de base

  • La régression linéaire multivariée
  • Les modèles linéaires régularisés
  • La régression logistique
  • Le Naive Bayes
  • Les k plus proches voisins
  • Les k moyennes
  • La réduction de dimension

Cas pratiques

  • Première boîte à outil de base pour analyser un jeu de données
  • Présentation d’exemples

Les outils avancés

  • Les arbres de décisions
  • Les forêts aléatoires
  • Les séparateurs à vastes marges (SVM) linéaire
  • Les SVM non linéaires à noyau

Cas pratiques

  • Présentation des outils avancés avec les limites et les pièges
  • Présentation d’exemples

Les réseaux de neurones

  • Le perceptron multicouche
  • Les réseaux de neurones profonds
  • Réseaux de neurones avancés

Cas pratique

  • Présentation détaillée des réseaux de neurone

L’apprentissage par renforcement

  • Le principe de base et l’équation de Bellman
  • Le Q learning
  • La méthode acteur/critique

Cas pratiques

  • Introduction à l’apprentissage par renforcement
  • Présentation d’exemple

Exemple d’application

  • Le trading
  • Le stock picking et la gestion de portefeuille
  • Les produits dérivés actions
  • M&A
  • Le risque crédit

Cas pratiques

  • Présentation de cas réels avec les opportunités associés

Pédagogie

  • Mise en perspective des différentes méthodologies de machine learning avec leurs avantages et leurs limites
  • Aucune connaissance en informatique requise
  • Exclusivement basé sur des cas réels, récents, connus et pleinement adaptés au niveau des participants
  • Cas et supports avec corrigés détaillés
  • Terminologie en anglais fournie dans le pack
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