Les problématiques d’exécution jouent un rôle déterminant en finance, notamment dans la mise en œuvre concrète des stratégies : c’est par exemple le cas du market impact. Dans cette Note, nous présentons un modèle simple qui montre comment le market impact, une fois modélisé et pris en compte, peut influencer l’exécution d’une stratégie simple de trading.

Cette publication présente deux nouvelles méthodes de valorisation des options bermudiennes. La première : SGBM (Stochastic Grid Bundling Method) qui peut être une alternative plus rapide et précise que la méthode classique de Monte Carlo des moindres carrés (LSM). La seconde est la quantification qui est basée sur l’approximation des probabilités de transition.

Dans cette publication, nous présentons la méthode de Quasi-Monte Carlo randomisé (RQMC), considérée comme une méthode hybride utilisant à la fois la méthode Monte Carlo (MC) classique et la méthode de Quasi-Monte Carlo (QMC). L’objectif de cette nouvelle méthode de simulation est d’améliorer la vitesse de convergence et de fournir un intervalle de confiance.

Déterminante dans la plupart des modèles en finance, l’estimation de la volatilité n’est néanmoins pas toujours aisée. C’est le cas concernant la haute fréquence : l’estimation classique de la volatilité à partir de telles données ne fonctionne pas. Il importe alors de comprendre pourquoi, afin de proposer un estimateur de la volatilité d’un actif à partir de données de haute fréquence.

Découvrez la nouvelle Note de notre practice ayant pour thème l’Equity Modelling.

Découvrez sans plus tarder notre article sur les particularités du marché des taux d’intérêts.

The Non-Performing Loans (NPL) challenge in Europe