L’actu QUANTEAM

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Pricing Zero-Coupon CAT Bonds Using the Enlargement of Filtration Theory: A General Framework 2560 1707 Quanteam

Pricing Zero-Coupon CAT Bonds Using the Enlargement of Filtration Theory: A General Framework

The main goal of this paper is to use the enlargement of filtration framework for pricing zero-coupon CAT bonds.

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Quels sont les critères pour le choix d’un outil lors d’un projet ? 2560 1707 Quanteam

Quels sont les critères pour le choix d’un outil lors d’un projet ?

Les critères de choix sont multiples Tout d’abord, il y a une question de répondre au niveau besoin.

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Restructuration des prêts garantis par l’Etat et impact réglementaire Quanteam

Restructuration des prêts garantis par l’Etat et impact réglementaire

L’objectif de cet article est de présenter la situation actuelle du PGE et d’expliquer le cadre réglementaire qui a prévalu pour traiter les restructurations de PGE et les motivations du superviseur de limiter ce cadre réglementaire dans le temps.

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

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

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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Impact des élections présidentielles françaises sur la Value-at-risk et l’Expected Shortfall d’un portefeuille : 2017 et 2022 Quanteam

Impact des élections présidentielles françaises sur la Value-at-risk et l’Expected Shortfall d’un portefeuille : 2017 et 2022

Cet article a pour but de comparer les situations en 2017 et 2022 et de montrer de manière ludique l’impact sur la Value-at-risk ainsi que l’Expected Shortfall sur un portefeuille equity et un portefeuille forex.

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Note Quant – IBOR transition et le pricing des swaptions Quanteam

Note Quant – IBOR transition et le pricing des swaptions

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 Quanteam

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

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 Quanteam

Note Quant – Pricing d’Options Vanilles par Deep Learning

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 Quanteam

Note Quant- IFRS 9 : Méthodes de classification en bucket

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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Réseaux de neurones : modèles et applications à la finance Quanteam

Réseaux de neurones : modèles et applications à la finance

L’utilisation des réseaux de neurones a permis un changement radical dans la puissance de l’intelligence artificielle, leur intérêt au sein des établissements financiers continue de croître.

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