Notes Quant

Note Quant – Revue du backtesting de la Value-at-Risk dans le cadre de FRTB
Note Quant – Revue du backtesting de la Value-at-Risk dans le cadre de FRTB 2560 1600 Quanteam

Cette note de quelques pages propose une première confrontation entre le Deep Learning et la finance computationnelle à travers un pricing d’options vanilles par réseaux de neurones.

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Note Quant – IBOR transition et le pricing des swaptions
Note Quant – IBOR transition et le pricing des swaptions 1707 2560 Quanteam

Cette note de quelques pages propose une première confrontation entre le Deep Learning et la finance computationnelle à travers un pricing d’options vanilles par réseaux de neurones.

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Note Quant – Optimizing the Trading Cost in presence of Market Impact
Note Quant – Optimizing the Trading Cost in presence of Market Impact 1000 938 Quanteam

Cette note de quelques pages propose une première confrontation entre le Deep Learning et la finance computationnelle à travers un pricing d’options vanilles par réseaux de neurones.

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Note Quant – Pricing d’Options Vanilles par Deep Learning
Note Quant – Pricing d’Options Vanilles par Deep Learning 783 649 Quanteam

Cette note de quelques pages propose une première confrontation entre le Deep Learning et la finance computationnelle à travers un pricing d’options vanilles par réseaux de neurones.

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Note Quant- IFRS 9 : Méthodes de classification en bucket
Note Quant- IFRS 9 : Méthodes de classification en bucket 416 235 Quanteam

Cette note de quelques pages propose une première confrontation entre le Deep Learning et la finance computationnelle à travers un pricing d’options vanilles par réseaux de neurones.

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Note Quant – Exigences réglementaires : gouvernance et modélisation des paramètres de risque de crédit
Note Quant – Exigences réglementaires : gouvernance et modélisation des paramètres de risque de crédit 1920 1357 Quanteam

L’objectif de cette note est d’analyser les exigences réglementaires sur le risque de crédit pour montrer les points fondamentaux de la modélisation auxquels les superviseurs sont désormais très attentifs.

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