Maîtrisez les méthodes d'ensemble en finance quantitative
Les marchés financiers deviennent plus complexes chaque année. Les approches traditionnelles montrent leurs limites face à la volatilité actuelle. Nos programmes combinent l'apprentissage automatique et l'analyse financière pour développer des compétences concrètes et adaptées aux défis de 2025.
Des compétences qui répondent aux besoins du secteur
On voit trop souvent des formations théoriques qui laissent les participants démunis face à des situations réelles. Notre approche part des problématiques concrètes rencontrées par les analystes et les gestionnaires de portefeuille.
Chaque module s'articule autour de cas pratiques tirés des marchés européens. Vous travaillez avec des données historiques réelles, identifiez les biais potentiels et construisez des modèles d'ensemble adaptés au contexte actuel.
- Random forests appliqués à la prédiction de volatilité
- Gradient boosting pour l'évaluation du risque de crédit
- Techniques de stacking dans l'allocation d'actifs
- Validation croisée adaptée aux séries temporelles financières
Un parcours qui s'adapte à votre équipe
Chaque organisation a ses propres contraintes et objectifs. Certaines cherchent à améliorer leurs processus de risk management, d'autres veulent développer des stratégies quantitatives ou automatiser certaines analyses.
Nous prenons le temps de comprendre votre contexte avant de démarrer. Les exercices et projets peuvent être ajustés pour refléter vos défis spécifiques. Et si votre équipe a besoin de renforcer certaines bases en statistiques ou en Python, on intègre ces éléments dès le départ.
Le rythme reste flexible — les sessions sont enregistrées et les supports accessibles pendant 18 mois après la formation. Parce qu'on sait bien que les priorités changent en cours de route.
Nos programmes de formation 2025-2026
Des parcours conçus pour développer des compétences durables en machine learning financier, avec un équilibre entre théorie solide et pratique intensive.
Fondamentaux des méthodes d'ensemble
Ce programme introductif couvre les bases essentielles : bagging, boosting, et leur application aux données financières. Parfait pour les équipes qui commencent à explorer ces techniques.
Machine learning avancé en finance
Approfondissement avec XGBoost, LightGBM et techniques de stacking. Vous construisez des systèmes de prédiction robustes et apprenez à les déployer dans un environnement de production.
Masterclass : Stratégies quantitatives
Niveau expert. Construction de stratégies de trading et d'allocation basées sur l'apprentissage d'ensemble. Backtesting rigoureux, gestion des biais et optimisation de portefeuille.