Formation intensive de 2 jours – Approche théorique et études de cas concrets

◆ Certification en Finance Quantitative ◆

◉ Pourquoi se former à la finance quantitative en 2025 ?

Dans un contexte de volatilité accrue et de complexité croissante des produits structurés, cette formation répond aux besoins essentiels :

• ► Maîtriser les modèles quantitatifs pour produits dérivés (options, swaps, CDS...)
• ► Comprendre les méthodes de valorisation des instruments complexes
• ► Anticiper les évolutions réglementaires (FRTB, Basel IV)

1. Programme de formation en Finance Quantitative

2. Compétences Acquises

3. Public Concerné par cette Formation

Analystes Quantitatifs - Quants

Approfondissez vos connaissances en modélisation stochastique et pricing d'options exotiques. Maîtrisez les techniques avancées de calibration et de développement de modèles.

Traders Produits Dérivés

Comprenez les limites des modèles utilisés et optimisez vos stratégies de couverture. Analysez l'impact des hypothèses de modélisation sur vos positions.

Gestionnaires de Risque

Développez des méthodes quantitatives pour mesurer l'exposition aux risques de modèle et implémentez des contrôles robustes.

Étudiants en Finance

Acquérez des compétences recherchées par les banques et fonds d'investissement pour vos premiers emplois en finance quantitative.

Consultants Financiers

Renforcez votre expertise en modélisation pour conseiller efficacement vos clients sur des produits structurés complexes.

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.

Niveau mathématique requis

La formation est conçue pour des professionnels de la finance souhaitant acquérir les bases de la finance quantitative sans expertise mathématique avancée. Les concepts sont présentés de manière progressive avec des illustrations concrètes.

Prérequis nécessaires

Des notions élémentaires en probabilités et statistiques sont utiles mais non obligatoires. Un esprit analytique et une curiosité intellectuelle constituent les seuls véritables prérequis.

Suite logique de formation

Ce module constitue effectivement une excellente introduction aux formations avancées en modélisation financière, pricing des produits dérivés, ou implémentation quantitative avec Python.

Public concerné

Professionnels des marchés financiers, du risk management, de la conformité, ainsi qu'aux jeunes diplômés souhaitant consolider leurs fondamentaux quantitatifs.

Compétences acquises

• • Maîtriser les notations probabilistes fondamentales en finance quantitative
• • Analyser la dynamique des actifs financiers via les processus stochastiques
• • Comprendre les principes d'arbitrage et de valorisation neutre au risque
• • Appréhender les mécanismes de pricing et modélisation des options
• • Acquérir les bases nécessaires pour aborder les modèles avancés : Black-Scholes, Hull-White...