Formation ingénieur financier

Leçon 1 • Environnements de programmation et de données

Présente les langages de script et les bibliothèques de traitement des données utilisés en finance quantitative. Prépare les étudiants à mettre en œuvre les modèles de manière computationnelle à partir du chapitre deux.

Leçon 2 • Concepts fondamentaux en finance

Introduit la valeur temporelle de l'argent, les compromis risque-rendement et l'efficacité du marché. Fournit l'intuition économique derrière chaque technique de valorisation et de couverture.

Leçon 3 • Outils statistiques pour la finance

Applique la régression, les tests d'hypothèses et l'analyse de séries temporelles aux données financières. Relie l'inférence statistique à la validation des modèles et à l'estimation du risque.

Leçon 1 • Construction de la courbe des taux

Enseigne les méthodes de bootstrapping et d'interpolation pour extraire les taux zéro-coupon et les taux forward. Relie les cotations de marché à la structure par terme utilisée dans la valorisation des dérivés.

Leçon 2 • Fondamentaux de la valorisation des obligations

Dérive les prix des obligations à partir des flux de trésorerie actualisés et explique le rendement à l'échéance. Ancre la valorisation des titres à revenu fixe dans le cadre de non-arbitrage du chapitre un.

Leçon 3 • Produits structurés à revenu fixe

Examine les mécanismes de titrisation et les cascades de flux de trésorerie dans les produits structurés. Étend les compétences en valorisation d'obligations à des instruments multi-tranches plus complexes.

Leçon 4 • Duration, convexité et sensibilité

Quantifie la sensibilité du prix aux variations des taux d'intérêt à l'aide de la duration et de la convexité. Construit l'intuition de couverture appliquée dans les chapitres ultérieurs sur les dérivés.

Leçon 1 • Mécanique des forwards et des futures

Dérive les prix forward via le coût de portage et explique le système d'appels de marge des futures. Introduit la première classe d'instruments dérivés basée sur la valorisation par non-arbitrage.

Leçon 2 • Introduction à la valorisation d'options

Présente le modèle binomial et la valorisation en situation de risque neutre pour les options européennes. Jette les bases conceptuelles du modèle Black-Scholes du chapitre suivant.

Leçon 3 • Paiements des options et stratégies

Définit les paiements des calls et des puts, la valeur intrinsèque et la valeur temps. Introduit les stratégies de spread et de combinaison comme éléments de base pour les produits structurés.

Leçon 1 • Extensions du modèle Black-Scholes

Adapte le cadre pour les sous-jacents d'actions avec dividendes, de change et de matières premières. Élargit l'applicabilité du modèle à travers les classes d'actifs couvertes dans les chapitres ultérieurs.

Leçon 2 • Dérivation de Black-Scholes-Merton

Dérive l'EDP de Black-Scholes via la couverture delta et la résout pour les options européennes. Relie le cadre en temps continu au modèle binomial du chapitre trois.

Leçon 3 • Volatilité implicite et le sourire

Extrait la volatilité implicite des prix de marché et analyse la surface de volatilité. Révèle les limites du modèle et motive les extensions à volatilité stochastique.

Leçon 4 • Les Grecques et l'analyse de sensibilité

Calcule le delta, le gamma, le vega, le thêta et le rhô pour les options vanilles. Permet la couverture dynamique et la gestion des risques des portefeuilles d'options.

Leçon 1 • Produits de taux exotiques

Valore les swaptions bermudiennes, les range-accrual et les produits CMS à l'aide de méthodes numériques. Étend les modèles calibrés aux dérivés de taux dépendants du chemin et à exercice anticipé.

Leçon 2 • Caps, Floors et Swaptions

Valore les caps, les floors et les swaptions de taux d'intérêt à l'aide de la formule de Black et des modèles de marché. Applique les modèles calibrés à des problèmes réels de couverture et de structuration.

Leçon 3 • Modèles de taux court

Présente les modèles de Vasicek, Cox-Ingersoll-Ross et Hull-White pour le taux court. Relie le calcul stochastique du chapitre quatre à la dynamique de la structure par terme.

Leçon 4 • Modèle de marché LIBOR

Dérive le modèle BGM pour les taux forward discrets et le calibre sur les prix des caplets. Permet la valorisation directe des caps, des floors et des swaptions à partir des données de marché.

Leçon 1 • Risque de crédit de portefeuille et corrélation

Quantifie le risque de défaut conjoint à l'aide de fonctions de copule et de modèles factoriels. Introduit la sensibilité à la corrélation, centrale dans la valorisation des tranches de CDO.

Leçon 2 • Mécanique du contrat d'échange sur défaut de crédit

Explique les flux de trésorerie du CDS, les jambes de prime et de protection, et le calcul du spread par. S'appuie sur la valorisation des obligations risquées du chapitre deux pour introduire le marché des CDS.

Leçon 3 • Modèles de crédit basés sur l'intensité

Modélise le défaut comme un processus d'arrivée de Poisson avec une intensité stochastique. Fournit le cadre de crédit en temps continu analogue aux modèles de taux court.

Leçon 4 • Risque de crédit de contrepartie

Mesure le CVA, le DVA et le FVA pour les portefeuilles de dérivés OTC. Relie la modélisation du crédit aux ajustements de valoration requis par les normes comptables modernes.

Leçon 1 • Mesure du risque de liquidité

Quantifie le risque de liquidité du marché à travers les spreads bid-ask, l'impact sur le marché et la VaR ajustée de la liquidité. Aborde la liquidité de financement et son interaction avec le risque de marché.

Leçon 2 • Expected Shortfall et mesures cohérentes

Introduit l'expected shortfall comme alternative cohérente à la VaR et son rôle réglementaire. Relie la mesure du risque de queue à l'allocation du capital et aux tests de résistance.

Leçon 3 • Tests de résistance et analyse de scénarios

Conçoit des scénarios de stress historiques et hypothétiques pour évaluer la résilience du portefeuille. Fournit l'évaluation prospective des risques requise par les cadres de surveillance.

Leçon 4 • Méthodologies de la valeur en risque

Dérive la VaR à l'aide de la simulation historique, de la variance-covariance et des méthodes de Monte Carlo. Établit la principale mesure de risque utilisée dans les salles de marché et les rapports réglementaires.

Leçon 1 • Optimisation moyenne-variance

Dérive la frontière efficiente et les portefeuilles optimaux à l'aide du cadre de Markowitz. Relie l'estimation du rendement et de la covariance à la construction pratique du portefeuille.

Leçon 2 • Surcouvertures de dérivés et programmes de couverture

Intègre les options, les futures et les swaps dans la gestion de portefeuille pour la réduction du risque et l'amélioration du rendement. Synthétise les compétences en valorisation de dérivés des chapitres précédents dans un contexte de portefeuille.

Leçon 3 • Modèles factoriels pour la gestion de portefeuille

Décompose le risque du portefeuille en composantes systématiques et idiosyncratiques à l'aide de modèles factoriels. Permet l'attribution du risque et la construction de portefeuille basée sur les facteurs.

Leçon 4 • Coûts de transaction et rééquilibrage

Incorpore les coûts de transaction et les contraintes de rotation dans le problème d'optimisation. Fait le pont entre les portefeuilles optimaux théoriques et les stratégies de négociation implémentables.