Statistique et probabilité pour la finance quantitative
What you'll learn
- Trouver le Stop Loss et Take profit optimaux
- Comprendre les tests de Student et ses applications en Trading et Portfolio management
- Utiliser les distribution de probabilité pour établir une analyse du risque (VaR)
- Calculer la corrélation entre les actifs d'un portefeuille CORRECTEMENT
- Comprendre les principales statistiques financières: moyenne, médiane, variance, écart-type, covariance, correlation,...
- Utiliser la PUISSANCE des probabilité conditionnelle pour obtenir des stratégies contenant jusqu'à 70% de trades gagnants
- Maîtriser les statistiques combinatoires
- Apprendre les éléments de base des probabilité pour la finance: variable aléatoire, intersection, union, indépendance, probabilité conditionnelle
- Se familiariser avec le théorème de Bayes
- Calculer si votre stratégie de trading est significativement RENTABLE ou si vos performance sont dues à des évènements aléatoires
- Apprendre et utiliser les principales lois de probabilité: Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniforme, Exponentiel, Normal.
- Maîtriser les tests statistiques pour rendre vos stratégies plus robuste
Requirements
- Aucunes. Il faut être motivé pour apprendre les techniques des analystes quantitatifs. C'est tout!
Description
Vous avez déjà des connaissances en finance et vous voulez les approfondir pour les monétiser et les diversifier ?
Vous avez déjà des connaissances en trading et vous voulez apprendre le trading/la finance quantitative ?
Vous êtes simplement une personne curieuse qui veut s'intéresser à ce sujet ?
Si vous répondez à au moins une de ces questions, je vous souhaite la bienvenue à ce cours. Toutes les applications du cours seront réalisées à l'aide de Python. Cependant, pour les débutants en Python, pas de panique ! Un cours accéléré GRATUIT sur Python est inclus pour maîtriser Python.
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser les statistiques et les probabilités pour renforcer vos stratégies. Vous apprendrez les méthodes statistiques utilisées par l'analyste quantitatif pour trouver le stop loss et le take profit optimaux et pour effectuer une analyse de risque (VaR). Vous utiliserez la puissance de la probabilité conditionnelle pour augmenter les trades profitables à 70%!
Grâce à cet exemple, vous apprendrez et comprendrez de nombreux concepts statistiques et probabilistes utilisés par les gestionnaires de portefeuille et les traders professionnels :
Statistiques descriptives : moyenne, variance, écart-type, covariance, corrélation, asymétrie, aplatissement, ...
Probabilité : variable aléatoire, union, intersection, indépendance, probabilité conditionnelle, ...
Test d'hypothèse : comprendre le processus, test de student, test d'ad-fuller, ...
Pourquoi ce cours et pas un autre ?
Il ne s'agit pas d'un cours de programmation, ni d'un cours de trading, ni d'un cours de statistique. C'est un cours dans lequel la programmation et les statistiques sont utilisées pour le trading.
Ce cours n'est pas créé par un data scientist mais par un diplômé en mathématiques et en économie spécialisé dans les mathématiques appliquées à la finance.
Vous pouvez poser des questions ou lire nos articles sur la finance quantitative simplement en vous inscrivant sur notre forum Discord gratuit.
Sans oublier que le cours est satisfait ou remboursé pendant 30 jours. Ne manquez pas l'occasion d'améliorer vos connaissances sur ce sujet fascinant.
Who this course is for:
- Toute personne qui veut apprendre à créer des stratégies de trading ou de portefeuille robustes ou améliorer des stratégies existantes
Instructor
- 4.4 Instructor Rating
- 514 Reviews
- 53,972 Students
- 20 Courses
Lucas is an independent quantitative trader specializing in Machine learning and data science, and the founder of Quantreo, an algorithmic trading E-learning website (more information in my Udemy profile).
He graduated in mathematics and economics from the University of Strasbourg (France). He has already helped +38.000 students through his online courses and his YouTube channel dedicated to algorithmic quantitative trading.
He has a quantitative trading approach, combining predictive models, financial theory, and stochastic calculus.