Formation intensive de 2 jours (14 heures) – Approche théorique et études de cas concrets

◆ Certification en Finance Quantitative ◆

◉ Contexte actuel

Dans un environnement de complexité croissante des produits structurés, cette formation répond aux enjeux clés :

• ► Volatilité accrue des marchés financiers
• ► Évolution rapide des réglementations (FRTB, Basel IV)
• ► Besoin croissant en compétences quantitatives avancées
• ► Complexification des produits dérivés et structurés

Analystes Quantitatifs Traders Produits Dérivés Gestionnaires de Risque Étudiants en Finance Consultants Financiers

Apports concrets par métier

◉ Formation présentiel/distanciel ◉ Supports pédagogiques fournis ◉ Attestation de formation ◉ Cas pratiques réels

Foire aux questions

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I. Introduction et Fondements

• Définition de la Finance Quantitative : Comprendre ses objectifs et ses applications dans les marchés financiers.
• Les Différents Profils de « Quants » : Trading, gestion des risques, recherche quantitative et développement d'algorithmes.
• Concepts Mathématiques Essentiels :
  • Calcul différentiel et intégral : fondements et applications en finance.
  • Algèbre linéaire : matrices, déterminants et vecteurs propres.
  • Probabilités : lois fondamentales, espérance conditionnelle et indépendance.
  • Statistiques : régressions, tests d'hypothèses et estimation des paramètres.

Étude de Cas Pratique :

Résolution d'un système d'équations pour déterminer le rendement attendu de 3 actifs distincts.

II. Introduction au Calcul Stochastique

• Marche Aléatoire Symétrique, Mouvement Brownien, Processus Stochastiques et Lemme d'Itô : Comprendre les bases des processus aléatoires continus.
• Modèle de Black-Scholes et Arbre Binomial :
  • Explication des hypothèses et de la formule de Black-Scholes.
  • Méthodologie des arbres binomiaux pour la valorisation des options.

Étude de Cas Pratique :

• Utilisation du lemme d'Itô pour résoudre l'équation aux dérivées partielles de Black-Scholes.
• Construction d'un arbre binomial pour évaluer une option européenne.

III. Modèles de Taux d'Intérêt

• Modèle de Vasicek – Application aux marchés obligataires et prévision des taux.
• Modèle de Cox-Ingersoll-Ross (CIR) – Évolution des taux sous volatilité variable.
• Modèle de Hull-White – Incorporation de termes déterministes dans les modèles de taux d'intérêt.
• Modèle de Heath-Jarrow-Morton (HJM) – Modélisation complète de la courbe des taux.
• Modèle de Marché Libor (LMM) – Applications dans la valorisation des dérivés de taux d'intérêt.

Étude de Cas Pratique :

Utilisation du modèle de Vasicek pour estimer l'évolution des taux d'intérêt.

IV. Gestion des Risques

• Mesure et Gestion des Risques : Identification des différents types de risques (marché, crédit, contrepartie, liquidité).
• Value at Risk (VaR) et Conditional VaR (CVaR) : Outils pour mesurer les pertes potentielles extrêmes.
• Tests de Résistance et Analyse de Scénarios : Anticiper et simuler des chocs extrêmes sur les marchés financiers.

Étude de Cas Pratique :

Calcul de la VaR et de la CVaR.

V. Gestion de Portefeuille

• Frontière Efficiente et Ligne d'Allocation de Capital – Fondements de la théorie moderne du portefeuille.
• Ratio de Sharpe et Optimisation – Maximisation des rendements ajustés au risque.
• Modèle d'Évaluation des Actifs Financiers (CAPM) et Modèles Multi-Facteurs – Explication et mise en œuvre des modèles de valorisation des actifs.
• Optimisation Moyenne-Variance (MVO) et Modèle de Black-Litterman – Approches traditionnelles et avancées de l'optimisation de portefeuille.
• Introduction à l'« Entropy Pooling ».

Étude de Cas Pratique :

Construction d'un portefeuille d'actifs à l'aide de différents modèles.

VI. Valorisation et Pricing

• Options Exotiques :
  • Comprendre les options complexes et leur volatilité.
  • Développement de stratégies de couverture sur mesure.
• Pricing des Options Exotiques :
  • Modèles analytiques : arbres binomiaux, Black-Scholes.
  • Modèles numériques : Monte Carlo, différences finies.
• Pricing et Valorisation des Dérivés de Crédit :
  • Introduction à la corrélation, aux structures de dépendance et aux distributions marginales.
  • Modèles de copules, CDO et « first to default ».
  • Techniques de couverture des risques extrêmes.

Étude de Cas Pratique :

Utilisation de pricers basés sur Excel avec des modèles de copules.

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