L’actu QUANTEAM

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Note Quant – Revue du backtesting de la Value-at-Risk dans le cadre de FRTB 2560 1600 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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Note Quant – IBOR transition et le pricing des swaptions 1707 2560 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 1000 938 Quanteam

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

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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

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

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

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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