Analyse de données et machine learning pour la Finance
sur place ou à distance 2 séances de 6h et 2 séances de 3h Semaine 1: Lundi, mardi 9h-12h et 14h-17h et mercredi 9h-12h30 Semaine 2: Mardi, jeudi 9h-12h et 14h-17h et mercredi 9h-12h30
Apprenez à construire des modèles d’analyse et de machine learning pour des données financière. Cette formation couvre la construction de la base de données, le design du modèle mathématique, les techniques de backtesting, les algorithmes d’optimisation, ainsi que la gestion des données manquantes.
Objectif
Savoir construire un modèle mathématique appliqué au secteur financier, qu’il s’agisse d’investissement, de gestion de risque, de trading, etc.
Cette formation vous permettra d’acquérir les compétences nécessaires pour exploiter efficacement les caractéristiques des données financières, en utilisant des techniques de la science des données avancées avec Python.
Public
Cette formation s’adresse aux professionnels de la finance qui souhaitent maîtriser les outils d’analyse de données. Vous développerez des compétences pratiques pour la manipulation de données financières et la construction de modèles mathématiques.
Méthode
La méthode d’enseignement se base sur l’apprentissage par projet (PLB) qui intègre la théorie et la pratique.
Formateurs
Les formateurs sont des experts dans leur domaine et exercent une activité professionnelle en parallèle à leur rôle d’enseignant.
Programme
- Introduction à l’analyse financière et au machine learning
- Collecte, nettoyage et structuration des données financières
- Les séries temporelles financières
- Étude des distributions et simulation de processus stochastiques
- La régression linéaire et techniques avancées (LASSO, RIDGE, Elastic Net)
- Analyse et modélisation de la volatilité
- Optimisation et calibration des modèles financiers
- Évaluation des performances des modèles et sélection des métriques adaptées
- Développement et test de stratégies de trading avec un environnement de backtesting
- Optimisation de portefeuilles avec des stratégies de diversification et gestion des risques
- Algorithmes d’optimisation
- Construction et validation d’un projet de modélisation financière appliqué
- Automatisation et amélioration continue des modèles financiers
- Projet / use case appliqué aux marchés financiers
Prérequis
Des bonnes connaissances du langage Python et en statistiques sont nécessaires.
Prochaine session
02.06.2025 - 12.06.2025Attestation de suivi de cours
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Tarif: CHF 2000 .-
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Formation - Analyse de données et machine learning pour la Finance - en images
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