MAJEURE FINANCE & INGÉNIERIE QUANTITATIVE

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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

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Le tryptique 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 : La combinaison de l’intelligence artificielle et des réseaux automatisés de services / données distribués (« 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. La Majeure Finance et Ingénierie quantitative a donc introduit de nouveaux enseignements et remplacé les deux tiers de ses cours depuis deux ans pour anticiper les futurs métiers du secteur financier, allant par exemple des TP / TD de mise en œuvre de distributed ledgers à la programmation d’algorithmes d’apprentissage à récompenses temporisés …

Maths dans le design thinking : alors que les savoir-faire doivent se spécialiser, en même temps, il faut cultiver des capacités d’abstraction de haut niveau et renforcer des capacités scientifiques fondamentales. C’est la meilleure façon de faire face aux changements radicaux : par de la réflexion conceptuelle technologique, au niveau sociétal aussi bien qu’au niveau algorithmique. Des cours tels que le Calcul variationnel élargissent la compréhension des procédures d’optimisation dans tout machine learning ; la manipulation de concepts tels que le hamiltonien ouvre l’esprit sur comment attaquer la dynamique de certains systèmes macroéconomiques de paiements, de règlements, de flux financiers obéissant ou violant des principes de conservation. L’ingénieur quantitatif acquiert ainsi son positionnement unique, avantagé par les techniques mathématiques.

Préservation des points forts traditionnels : les modèles de marchés à sauts, le pricing de dérivés par machine learning, les modèles de risques (crédits, titrisations, liquidités, fraudes, systémique …), les stratégies de trading etc. sont toujours enseignés dans un objectif de savoir-modéliser, savoir-calculer jusqu’à la décimale pertinente. Le partenariat avec le Labo 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 crypto monnaies, est une spécificité de l’ECE.

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