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Machine Learning pour la Finance

ENVIRONNEMENT ÉCONOMIQUE ET FINANCIER

Niveau : Maîtrise

Durée : 2 jours

Code web : MACHINE_LEARNING

Prix net de taxes : 3230 €

Montant sur lequel il n'est pas appliqué de TVA.
(Prestation de formation professionnelle continue exonérée de TVA)

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
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 réutil i sable
  • Mise en perspective des différentesméthodologies 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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