L'analyse de portefeuille par apprentissage automatique commence ici
On démystifie le machine learning appliqué aux marchés financiers. Pas de promesses irréalistes, juste des méthodes concrètes pour comprendre comment les algorithmes peuvent structurer vos analyses de clustering de portefeuille.
Découvrir le programme
Pourquoi le clustering en finance devient incontournable
Les marchés produisent des volumes de données que personne ne peut vraiment traiter manuellement. Le clustering aide à regrouper des actifs par comportements similaires, ce qui peut révéler des corrélations cachées.
Nos formations démarrent en septembre 2025 et s'étalent sur 9 mois. On aborde des cas réels d'allocation d'actifs, de gestion du risque et d'optimisation de portefeuille sans vous vendre du rêve.
Ce qu'on couvre dans nos modules
Algorithmes de segmentation
K-means, DBSCAN et clustering hiérarchique appliqués aux séries temporelles financières. On travaille sur des jeux de données réels pour que vous compreniez comment choisir la bonne méthode.
Analyse de covariance
Évaluer les relations entre actifs et identifier les groupes qui se comportent ensemble lors de variations de marché. Techniques de réduction dimensionnelle incluses.
Validation et backtesting
Tester vos modèles sur des périodes historiques pour vérifier si les clusters détectés auraient réellement apporté une valeur ajoutée dans vos décisions de placement.
Optimisation multi-objectifs
Équilibrer rendement et risque en intégrant les résultats de clustering dans des stratégies d'allocation. On examine comment ajuster les pondérations de manière cohérente.
Traitement de données massives
Gérer des milliers d'actifs et plusieurs années de cotations. On utilise Python et bibliothèques spécialisées pour maintenir des performances acceptables.
Visualisation interactive
Créer des graphiques qui permettent d'explorer vos clusters de manière intuitive. La visualisation aide à communiquer vos résultats et à prendre des décisions éclairées.
