Formation avancée : machine learning et volatilité des marchés
Maîtrisez l'analyse prédictive appliquée aux marchés financiers avec des méthodes qui fonctionnent vraiment
La volatilité des marchés pose des défis constants. Depuis 2021, on teste des modèles qui aident à mieux comprendre ces mouvements. Pas de promesses miraculeuses, mais des outils concrets que vous pouvez réellement appliquer.
Cette formation commence en septembre 2025. Elle s'adresse aux professionnels de la finance qui veulent ajouter le machine learning à leurs compétences, sans forcément venir d'un background technique avancé.
Votre parcours d'apprentissage
Trois phases qui s'enchaînent sur dix mois. Chaque étape construit sur la précédente, avec des applications pratiques dès le début.
Fondations techniques
Septembre à novembre 2025. Vous apprenez Python pour la finance et les bases statistiques nécessaires. On travaille avec des données réelles dès la deuxième semaine.
Modèles prédictifs
Décembre 2025 à mars 2026. Construction et test de modèles ML pour anticiper la volatilité. Vous créez vos premiers algorithmes fonctionnels sur des cas d'usage réels.
Projet final
Avril à juin 2026. Application complète sur un contexte de marché spécifique. Vous présentez votre analyse à un panel de professionnels du secteur.
Apprenez avec des praticiens actifs
Nos formateurs travaillent toujours sur le terrain. Ils partagent ce qu'ils appliquent actuellement, pas des théories vieilles de dix ans.
Loïc Desmarais
Spécialiste en modélisation quantitative
Quinze ans dans l'analyse de risque. Loïc a développé des systèmes de détection d'anomalies pour des institutions financières majeures. Il vous montre comment construire des modèles robustes qui tiennent compte de l'incertitude inhérente aux marchés.
Séverine Bouchard
Experte en data science financière
Séverine a travaillé sur des projets ML dans trois pays différents. Elle connaît les pièges classiques et vous aide à éviter les erreurs coûteuses. Son approche pragmatique rend les concepts complexes accessibles.
Raphaël Lemoine
Consultant en stratégies algorithmiques
Raphaël a commencé comme trader avant de se tourner vers l'analytique. Cette double perspective est précieuse. Il comprend autant les aspects techniques que les réalités du marché, et ça se ressent dans sa façon d'enseigner.
Émeline Fortier
Analyste en intelligence artificielle
Émeline s'occupe de la partie deep learning du programme. Elle a travaillé sur des réseaux neuronaux appliqués aux séries temporelles financières. Son cours démystifie ces techniques souvent présentées comme trop complexes.
Contenu détaillé du programme
Des modules conçus pour construire vos compétences progressivement, avec beaucoup de pratique
Module 1 : Préparation des données
Vous apprenez à nettoyer et structurer des données financières souvent désordonnées.
- Extraction depuis diverses sources de marché
- Gestion des données manquantes et aberrantes
- Construction de features pertinentes
- Normalisation et transformation
Module 2 : Régression et classification
Les algorithmes essentiels pour prédire des mouvements de marché et classifier des régimes.
- Random forests adaptés à la finance
- Gradient boosting pour la volatilité
- Support Vector Machines appliqués
- Validation croisée temporelle
Module 3 : Séries temporelles
Techniques spécifiques pour traiter la dimension temporelle des données financières.
- ARIMA et GARCH pour la volatilité
- LSTM et réseaux récurrents
- Détection de changements de régime
- Backtesting rigoureux
Module 4 : Déploiement pratique
Comment mettre vos modèles en production et les maintenir dans le temps.
- Pipeline automatisé de données
- Monitoring de performance
- Gestion du model drift
- Documentation et reporting
Prochaine session : septembre 2025
Les inscriptions ouvrent en juin. Le programme est limité à vingt participants pour maintenir une qualité d'accompagnement optimale. Si vous hésitez, contactez-nous pour discuter de votre situation spécifique.
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