Objectif
Ce programme permet aux étudiants de :
- Bénéficier d’un enseignement de haut niveau dans le domaine de la finance mathématique, recouvrant l’ensemble de la finance de marché, avec un accent tout particulier mis sur les instruments dérivés, l’étude approfondie des taux d’intérêt, les marchés de l’énergie, l’analyse et la gestion des risques de marchés.
- Répondre aux nouveaux besoins créés par le développement des marchés financiers et à leur évolution et la complexité croissante des outils mathématiques mis en œuvre, qu’ils soient de nature probabiliste, statistique, ou numérique.
contenu
Les marchés financiers sont au coeur du fonctionnement de l'économie mondiale. La complexité des phénomènes mis en jeu requiert une formation scientifique de pointe afin de pouvoir comprendre certains des aspects les plus fondamentaux
de la finance moderne et d'agir sur les marchés de manière pertinente et responsable.
L’objectif de la Mention Probabilités et Finance est ainsi de dispenser aux étudiants un enseignement de haut niveau dans le domaine de la finance mathématique. Celle-ci recouvre l’ensemble de la finance de marché, avec un accent tout particulier mis sur :
- La gestion des risques des produits dérivés.
- La finance algorithmique et statistique.
- La modélisation des taux d'intérêt.
- La gestion de portefeuille.
- La régulation financière.
- La fintech et le blockchain.
- Les marchés de l'énergie.
Le but de la formation est donc de fournir aux étudiants les outils leur permettant de formuler de manière quantitative les questions et challenges associés à ces thématiques de la finance? et de les résoudre. Pour y parvenir, il s'agira de s'appuyer notamment sur des outils de :
- Calcul stochastique avancé.
- Méthodes de Monte-Carlo.
- Contrôle stochastique.
- Statistique des processus.
- Machine Learning.
- Deep Learning.
- Algorithmes stochastiques et méthodes de calcul parallèle.
- Analyse numérique.
- Jeux différentiels.
domaines d'enseignement
Mathématiques appliquées.niveau requis
- Accomplissement d’un Master 1 en Mathématiques à l’Institut Polytechnique de Paris ou équivalent en France ou à l’étranger.
- Anglais et Français.
atouts
- Allier théorie et pratique grâce à des professeurs spécialisés dans leur domaine et à un stage de fin d'études dans une entreprise en lien direct avec les marchés financiers.
- Chaque vendredi, de fin octobre à la mi-mars, participer à un séminaire présentant les entreprises partenaires pour découvrir leurs cellules de recherche, leurs activités et leurs opportunités de stages.
- Acquérir les bases pendant la première partie de l'année et se spécialiser pendant la deuxième partie.
débouchés
Les compétences acquises permettront aux étudiants de s'orienter vers un grand nombre d'acteurs de la sphère financière :
banques d'investissement, hedge funds, market makers, gestionnaires de portefeuille, plateformes de marché, régulateurs, assureurs..., mais aussi de poursuivre s’ils le souhaitent leur formation à travers une thèse académique ou en partenariat avec une entreprise.
Parcours
- M2PROBFIN-MAST2A M2 - Probabilité et Finance - Master 2A
- M2PROBFIN - S1 M2PROBFIN - Semestre 1
- APM_53601_SU Eléments de Statistique
- APM_53602_SU Compléments de Probabilités
- APM_53660_SU Python pour les sciences des données
- APM_53600_SU EDP pour la finance : Optimisation, théorie et numérique
- M2PROBFIN - S1 - Bloc 1 M2PROBFIN - Semestre 1 - Bloc 1
- APM_53606_SU Apprentissage automatique, réseaux neuronaux et apprentissage profond
- APM_53604_SU Introduction aux processus de diffusion
- APM_53605_SU Probabilités numériques pour la finance, simulation de Monte-Carlo et optimisation stochastique
- APM_53603_SU Convexité, Optimisation et contrôle stochastique
- M2PROBFIN - S1 - Bloc 2 M2PROBFIN - Semestre 1 - Bloc 2
- APM_53607_SU Mesures de risque en Finance et extrêmes
- APM_53650_EP Processus Stochastiques et produits dérivés en temps discret et continu
- APM_53652_EP Finance haute fréquence : outils probabilistes, modélisation statistique à travers les échelles et problèmes de trading
- APM_54652_SU Marchés financiers et théorie financière
- APM_54609_SU Modèles de taux
- APM_54601_SU Conférence : Ce que les crises financières nous enseignents : évolution des pratiques et de la régulation
- APM_54602_SU Introduction aux modèles de saut
- M2PROBFIN - S1 M2PROBFIN - Semestre 1
- M2PROBFIN - S2 M2PROBFIN - Semestre 2
- M2PROBFIN - S2 - Bloc 3 M2PROBFIN - Semestre 2 - Bloc 3
- APM_54603_SU Machine learning pour les produits dérivés
- APM_54604_SU Algorithmes stochastiques : de la Finance aux données massives
- APM_54605_SU Programmation parallèle massive sur les appareils GPU Big Data
- APM_54601_PP Algorithmes de Monte Carlo pour les Chaines de Markov et méthodes particulaires
- APM_54604_EP Processus Fractionnaires et Processus de Volterra en Finance
- APM_54606_SU Analyse et modélisation statistique multi-échelle de séries chronologies financières
- APM_53608_SU Apprentissage automatique et trading optimal
- APM_54654_SU Le risque cyber et sa modélisation mathématique
- APM_54607_SU Tarification non linéaire
- APM_54608_SU Contrôle stochastique pour les modèles de marchés imparfaits
- APM_54655_EP Calibration de modèles, volatilité locale et stochastique, couverture de produits
- APM_54661_SU Modèles des taux et produits dérivés : nouveau paradigme, risque de contrepartie
- APM_54601_EP Jeux à champs moyen
- APM_54653_SU Risque de longévité
- APM_54653_EP Analyse probabiliste de conditions au bord pour équations aux dérivés partielles paraboliques et elliptiques EDP
- APM_50601_SU Valorisation et gestion du risque sur les marchés de l'énergie
- APM_54610_SU Blockchains : du lancement de Bitcoin à aujourd'hui : présentation et opportunités
- APM_54611_SU Stratégie quantitative : application au marché du crédit
- APM_54612_SU Econométrie de l'assurance non-vie
- APM_54613_SU Allocation d'actifs et arbitrage multi-asset
- M2PROBFIN - S2 - Electifs H.M. M2PROBFIN - Semestre 2 - Electifs hors maquette
- M2PROBFIN - S2 - Bloc 3 M2PROBFIN - Semestre 2 - Bloc 3
- M2PROBFIN - S2 - Bloc 4 M2PROBFIN - Semestre 2 - Bloc 4
- INT_53001_EP Stage M2
- APM_54660_SU Projet Informatique
- LFR_50101_EP Cours de Français - PhD Track/MASTER/PEI - A0/A1
- LFR_50200_EP Cours de Français - PhD Track/MASTER/PEI - A2/B1
- LRU_51200_EP Russe niveau Débutant 3
- LDE_51300_EP Allemand B1
- LAR_51300_EP LU6 - Arabe niveau Intermédiaire avec X22
- LZH_51300_EP MA6 - Chinois niveau Intermédiaire 3
- LJA_51400_EP MA2 - Japonais niveau Intermédiaire 3
- LRU_51300_EP ME6 - Russe intermédiaire avec X22
- LDE_51412_EP MA2 - B2 - Atelier théâtre
- LEN_51311_EP B2/C1 - X-News
- LEN_51314_EP Persuasion - LEN_5134_EP
- LEN_51513_EP C1/C2 - US : Hard & Soft power
- LFR_51528_EP MA6 - C1C2 - Mythes de la technique et de la civilisation
- LFR_51520_EP MA2 - C1C2 - Art et politique XIXe-XXe siècles
- LFR_51525_EP MA6 - C1C2 - Atelier d'écriture littéraire
- LFR_51531_EP MA2 - Les subtilités du français
- LDE_51100_EP JE1 - Allemand Débutant
- LES_51100_EP JE1 - Espagnol Débutant
- LAN_40LV1_EP LV1 - Anglais
- LFR_40LV1_EP LV1 - FLE
- LAN_50680_PS Langues - Paris Saclay
- LFR_50204_EP Cours de Français - PhD Track/MASTER/PEI - A2/B1
- LFR_50108_EP Cours de Français - PhD Track/MASTER/PEI - A0/A1
- LEN_51511_EP C1/C2 - Capitalism & Popular Culture
- LEN_51514_EP C1/C2 - Negotiation Bootcamp
- LEN_51313_EP B1B2 - Language improvement & exam prep