Transformez Vos Compétences en Machine Learning Financier
Découvrez comment nos apprenants maîtrisent les algorithmes de backtesting et développent des stratégies de trading basées sur l'intelligence artificielle
Réservez Votre Place - Septembre 2025Parcours de Transformation Concrets
Nos étudiants développent une expertise technique solide qui leur ouvre de nouvelles perspectives professionnelles dans l'analyse quantitative
Analyste Junior Sans Outils Avancés
Dépendance aux analyses techniques traditionnelles, difficultés à évaluer la robustesse des stratégies, manque d'outils pour optimiser les portefeuilles
Expert en Backtesting Algorithmique
Maîtrise des frameworks Python pour l'analyse quantitative, capable de développer et valider des modèles prédictifs, expertise en gestion des risques algorithmiques
Témoignages d'Évolution Professionnelle
Découvrez les parcours de nos anciens étudiants qui ont intégré le machine learning dans leur pratique financière
Maxence Durand
Analyste Quantitatif - BNP Paribas
"La formation m'a permis de passer d'Excel à des modèles sophistiqués. J'ai pu automatiser l'analyse de 15 stratégies simultanément avec une précision inégalée."
Céleste Moreau
Data Scientist - Société Générale
"Le programme couvre parfaitement l'écart entre théorie académique et application pratique. Mes modèles de prédiction ont une performance 40% supérieure maintenant."
Donatien Lefèvre
Consultant Indépendant FinTech
"Grâce aux compétences acquises, j'ai pu créer ma propre activité de conseil en algorithmes financiers. Mes clients apprécient la rigueur méthodologique apprise ici."
Architecture de Formation Progressive
Un cursus structuré en trois phases pour maîtriser progressivement les outils et méthodes du machine learning appliqué aux marchés financiers
Fondamentaux & Environnement Technique
Mois 1-2 | 60 heures
Installation et maîtrise de l'écosystème Python financier, compréhension des marchés et des données de trading, premiers algorithmes de backtesting
- Pandas, NumPy, Matplotlib pour l'analyse
- Acquisition et nettoyage de données financières
- Métriques de performance et de risque
- Premiers backtests simples avec Zipline
Machine Learning & Modélisation Prédictive
Mois 3-4 | 80 heures
Développement de modèles prédictifs avec scikit-learn, feature engineering spécialisé, validation croisée temporelle, optimisation d'hyperparamètres
- Régression, classification, clustering financier
- Ingénierie des caractéristiques techniques
- Walk-forward analysis et validation temporelle
- Gestion du surapprentissage en finance
Stratégies Avancées & Déploiement
Mois 5-6 | 70 heures
Construction de stratégies multi-actifs, gestion de portefeuille algorithmique, tests de robustesse, préparation au déploiement en environnement réel
- Portfolio optimization avec cvxopt
- Risk parity et allocation dynamique
- Monte Carlo pour tests de stress
- APIs de trading et exécution automatisée