Maîtrisez l'apprentissage automatique pour décrypter la volatilité des marchés
Les fluctuations de marché ne sont pas du hasard pur. Notre programme vous enseigne comment construire des modèles prédictifs qui détectent les signaux faibles dans le chaos apparent des données financières. Prochaine session : automne 2025.
Découvrir le programmeTrois piliers pour comprendre les marchés autrement
On vous montre comment les algorithmes peuvent identifier des patterns dans des situations où l'intuition humaine atteint ses limites. Pas de promesses miraculeuses, juste une approche méthodique.
Séries temporelles et réseaux neuronaux
Vous apprendrez à traiter des données historiques avec des LSTM et des transformers. On commence par les bases statistiques avant de plonger dans l'architecture des modèles.
Modélisation de la variance conditionnelle
Les modèles GARCH ont leurs limites. On explore comment le machine learning peut capturer des non-linéarités que les approches classiques manquent systématiquement.
Validation rigoureuse et gestion du risque
Un modèle qui performe sur le passé peut échouer demain. On vous forme aux techniques de backtesting robustes et à la détection du surapprentissage.
Une pédagogie ancrée dans la pratique réelle
Chez niturarialium, on ne croit pas aux formations théoriques déconnectées du terrain. Chaque concept est illustré avec des données de marché réelles et des cas d'étude documentés.
Vous travaillez sur des projets qui ressemblent à ce que vous rencontrerez en entreprise : données bruitées, contraintes de calcul, nécessité d'expliquer vos choix à des non-techniciens. C'est moins glamour que les tutoriels en ligne, mais infiniment plus utile.
Nos formateurs ont tous une expérience significative en finance quantitative. Ils connaissent les pièges courants et peuvent vous montrer pourquoi certaines approches qui semblent élégantes sur le papier échouent systématiquement en production.
Apprendre avec des praticiens expérimentés
Notre équipe pédagogique combine expertise technique et expérience terrain. Pas de consultants occasionnels : ces personnes vivent quotidiennement les défis qu'elles vous enseignent.
Solène Marchand
Responsable pédagogique - Machine Learning Quantitatif
Après sept ans en desk de trading algorithmique, Solène a basculé vers l'enseignement en 2022. Elle a développé des systèmes de prédiction de volatilité pour des fonds utilisant des stratégies options. Sa spécialité : rendre accessibles les concepts mathématiques complexes sans les diluer. Elle insiste particulièrement sur la validation statistique rigoureuse et déteste les raccourcis qui mènent au surapprentissage.
Votre parcours sur 8 mois
Fondations mathématiques et statistiques
Révision intensive des concepts probabilistes et des séries temporelles classiques. On s'assure que tout le monde maîtrise les prérequis avant d'attaquer le machine learning proprement dit.
Apprentissage supervisé appliqué à la finance
Introduction aux réseaux de neurones, arbres de décision et méthodes ensemblistes. Vous construisez vos premiers modèles prédictifs sur des données historiques de volatilité.
Architectures avancées pour séries temporelles
LSTM, GRU, attention mechanisms et transformers. On explore comment ces architectures capturent des dépendances temporelles complexes que les méthodes classiques ignorent.
Projet final et validation rigoureuse
Vous développez un système complet de prédiction de volatilité. L'accent est mis sur la robustesse, la validation croisée temporelle et la documentation des limites de votre modèle.
Prêt à développer vos compétences en ML quantitatif ?
Les inscriptions pour la session d'automne 2025 ouvrent en juin. Le programme est intensif et demande un investissement réel en temps. Si vous cherchez une formation sérieuse plutôt qu'un survol superficiel, parlons-en.