« Concevoir, modéliser et quantifier les moteurs et les dangers de la finance dans la société digitale aux fins d’optimiser l’utilisation de l’intelligence humaine. »
Duc PHAM-HI
Responsable de la Majeure Finance & Ingénierie quantitative
Majeure Finance & Ingénierie Quantitative
Anticiper les futurs métiers du secteur financier
- Durée : 2 ans
- Rentrée : Septembre
- Campus : Paris
- Crédits ECTS : 120
- Langue d’enseignement : Français
- Rythme : Temps plein
Présentation du Cycle Ingénieur Majeure Finance & Ingénierie Quantitative
La combinaison de l’intelligence artificielle et des réseaux automatisés de services / données distribuées (« blockchains ») amène une transfiguration des métiers bancaires, financiers et assurantiels. Parallèlement, notre structure sociétale est passée d’un état d’esprit de possession matérielle à un mode de fonctionnement de partage virtualisé et de mise à jour continue.
Le triptyque Enseignement – Apprentissage – Projets dans la Majeure Finance et Ingénierie quantitative à l’ECE suit les lignes directrices suivantes : cours et matières repensés pour une finance digitale, maths dans le design thinking, préservation des points forts traditionnels.
Les objectifs du Cycle Ingénieur Majeure Finance & Ingénierie Quantitative
Maîtriser les avantages et les dangers de la vie par des approches mathématiques
Dompter les maths par l’analyse numérique et les techniques de simulation stochastique
Transformer les craintes en modèles multidimensionnels traitables
Apprendre à cadrer les risques par la pensée quantitative et analytique
Le Programme du Cycle Ingénieur Majeure Finance & Ingénierie Quantitative
Le partenariat avec le laboratoire de recherche (avec ses modèles macroéconomiques à agents hétérogènes autonomes), qui permet d’enseigner – et de faire de la recherche sur – la pratique des prévisions stratégiques autour des cryptomonnaies, est une spécificité de l’ECE.
- Equations différentielles stochastiques
- Langage VBA
- Intelligence artificielle
- Courbe des taux
- Macroéconomie quantitative
- Machine learning applied
- Droit de la cryptomonnaie
Les débouchés du Cycle Ingénieur Majeure Finance & Ingénierie Quantitative
- Trader produits exotiques
- Développeur « commando » salles de marchés
- Risk manager
- Middle officer dans les banques
- Maître d’ouvrage de progiciels de salles de marchés
- Data scientist
- Ingénieur blockchain
- Stratège cryptomonnaies
- Consultant transformation digitale
Le responsable de la Majeure -Duc Pham-Hi
Classes prépa Louis Le Grand ; Centrale Paris (promo 80) ; Licence Sciences économiques Paris-Sorbonne (79) ; Sciences Po Paris (promo 81), Thèse de Doctorat au CNRS (Equations Hamilton-Jacobi,1985)
Adjoint de Direction à la Banque de France, responsable de l’IA appliquée au Diagnostic des PME ; Responsable de passage à l’Architecture Client-Serveur des 1200 agences du Groupe Victoire Assurances ; Chef de Service au Crédit National ; Trader propriétaire sur réseaux de neurones, et directeur R&D chez Natexis Banque ; Directeur Global Risk Management Solutions chez PricewaterhouseCoopers ; Chargé de mission Bâle II à la Commission Bancaire (ACPR)
Professeur associé école Centrale Paris ; Maitre de Conférences Sciences Po Paris (1983-1988) ; Visiting professor Aalborg University (Danemark 2014) Visiting professor Kyung Pook National University (Corée du Sud 2015)
Le programme
2ème année du cycle ingénieur (S7 et S8)
| Blocs | Cours | Heures |
|---|---|---|
| Mathématiques | ||
| Calcul variationnel | 12h | |
| Analyse multivariable | 10h | |
| Calcul stochastique | 14h | |
| FinTechnologies | ||
| Intelligence artificielle | 32h | |
| Pricing Risques de marché | 20h | |
| Blockchain en pratique | 16h | |
| Machine learning Algorithms | 20h | |
| Economie & Finance | ||
| Microéconomie bancaire & MAF | 30h | |
| Pricing Risques de marché | 20h | |
| Blockchain en pratique | 16h | |
| Machine Learning Algorithms | 20h | |
| Ingénierie | ||
| Calcul stochastique | 15h | |
| Microéconomie bancaire | ||
| Macroéconomie quantitative | 15h |
3ème année du cycle ingénieur (S9)
| Blocs | Cours | Heures |
|---|---|---|
| Mathématiques | ||
| Théorie des graphes | 12h | |
| Contrôle optimal & hamiltonien | 16h | |
| Maths des systèmes évolutifs | 18h | |
| Marchés & Produits | ||
| Dérivés financiers | 16h | |
| Techniques de prévision | 20h | |
| Gestion de portefeuilles | 22h | |
| Domaines avancés | ||
| MOOC Semestre 9 | 30h | |
| DSGE | 14h |
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