hero

NOS PUBLICATIONS

scroll down
hero

NOS PUBLICATIONS

scroll down

la dernière publication

Je suis un bloc de texte, cliquez sur le bouton « éditer » pour me modifier. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.

Télécharger

TOUtes Les publications

Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content

  • Adaptive Stratified Sampling

    Nous vous proposons une nouvelle méthode de réduction de variance dont le but est d’atteindre la variance minimale de l’estimateur de l’échantillonnage stratifié. Le challenge est de trouver l’allocation optimale des simulations dans chaque strate.

    hero

    NOS PUBLICATIONS

    scroll down

    Estimation de volatilité en haute fréquence

      Télécharger

      * Champs Obligatoires

    • Dealing With Data In Finance: How To Estimate The Realized Covariance Between Two Non- Synchronous Assets?

      Lorsque plusieurs actifs sont utilisés, la question d’asynchronicité des observations se pose si l’on cherche à définir des estimateurs statistiques. Dans cette publication, nous nous concentrons sur l’estimation de la covariance réalisée entre 2 actifs : une approche naïve est impossible en raison de l’effet de Epps. Nous proposons alors un moyen de construire un estimateur convergent et sans biais de la covariance réalisée à partir de données asynchrones.

      hero

      NOS PUBLICATIONS

      scroll down

      Estimation de volatilité en haute fréquence

        Télécharger

        * Champs Obligatoires

      • Hierarchical Risk Parity: How To Use Machine Learning for Asset Allocation?

        L’allocation quantitative de portefeuilles reste un sujet ambivalent : depuis les travaux initiaux de Markowitz, de nombreux compléments ont été apportés, néanmoins la pratique a montré que les différentes méthodologies de construction de portefeuilles optimaux pouvaient être battues, sur longue période, par des portefeuilles simples. Cela s’explique notamment par des raisons numériques qui interviennent dans l’optimisation. Pour contrer cela, il est alors possible de s’inspirer de la data science et du machine learning afin de proposer une nouvelle méthodologie de construction de portefeuilles.

        hero

        NOS PUBLICATIONS

        scroll down

        Estimation de volatilité en haute fréquence

          Télécharger

          * Champs Obligatoires

        • Funding Valuation Adjustment with the reloaded Least Square Monte Carlo

          Dans cette publication, nous considérons la Funding Valuation Adjustement (FVA) en partant du principe d’invariance de financement. Nous montrons ainsi que l’équation de la FVA peut s’écrire comme la différence de prix discounté avec différents taux. De plus, quand la transaction implique un échange de collatéral nous introduisons le reloaded Least Square Monte Carlo afin d’approximer la non-linéarité du collatéral.

          hero

          NOS PUBLICATIONS

          scroll down

          Estimation de volatilité en haute fréquence

            Télécharger

            * Champs Obligatoires

          • Why and how to use ensemble methods in financial machine learning?

            Si l’utilisation de techniques issues du Machine Learning est de plus en plus répandue en finance, cela n’est néanmoins pas sans risques. Pour limiter ces derniers, il importe de bien comprendre quelles sont alors les particularités statistiques des données financières. Via cette publication, nous présentons comment utiliser les méthodes ensemblistes en finance, notamment le « bagging », qui est le plus à même de réduire le sur-apprentissage d’un modèle.

            hero

            NOS PUBLICATIONS

            scroll down

            Estimation de volatilité en haute fréquence

              Télécharger

              * Champs Obligatoires

            • A Model To Deal With Market Impact When Executing Transactions

              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.

              hero

              NOS PUBLICATIONS

              scroll down

              Estimation de volatilité en haute fréquence

                Télécharger

                * Champs Obligatoires

              • Bermudan Options Pricing

                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.

                hero

                NOS PUBLICATIONS

                scroll down

                Estimation de volatilité en haute fréquence

                  Télécharger

                  * Champs Obligatoires

                • Randomized Quasi-Monte Carlo

                  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.

                  hero

                  NOS PUBLICATIONS

                  scroll down

                  Estimation de volatilité en haute fréquence

                    Télécharger

                    * Champs Obligatoires

                  • Estimation de volatilité en haute fréquence

                    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.

                    hero

                    NOS PUBLICATIONS

                    scroll down

                    Estimation de volatilité en haute fréquence

                      Télécharger

                      * Champs Obligatoires

                    • Exotic Equity in practice : modelling framework and issues

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

                      hero

                      NOS PUBLICATIONS

                      scroll down

                      Equity Modelling

                        Télécharger

                        * Champs Obligatoires

                      ×

                      Je suis un bloc de texte, cliquez sur le bouton « éditer » pour me modifier. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.

                      Nos Insights