M2 Finance quantitative

Candidater à la formation
  • Capacité d'accueil
    30
  • Langue(s) d'enseignement
    Français, Anglais
  • Régime(s) d'inscription
    Formation initiale
Présentation
Objectifs pédagogiques de la formation

Former des ingénieurs spécialisés dans le domaine de la finance de marché, avec une excellente maîtrise des outils mathématiques, statistiques (machine learning), et de programmation associés.

Lieu(x) d'enseignement
EVRY
Pré-requis, profil d’entrée permettant d'intégrer la formation
Compétences à un bon niveau de M1 ou équivalent en probabilités et statistiques, finance de marché, programmation (en C, python)
Compétences
  • Savoir formaliser mathématiquement un problème quantitatif issu de la finance de marché.

  • Apprécier les conditions de validités d'un résultat mathématique, les conditions d'applications d'un modèle, le domaine de validité d'un apprenant statistique,.

  • Mener les calculs mathématiques dans le cadre d'un modèle issu de la finance de marché.

  • Implémenter informatiquement un modèle mathématique issu de la finance de marché.

  • Mettre en place et interpréter une stratégie d'apprentissage statistique.

  • être capable d'évoluer dans un environnement de travail en langue anglaise.

Débouchés de la formation

- ingénieur financier
- analyste quantitatif
- risk manager
- IT-quant
- consultant en finance
- finance de l'assurance,
- data scientists pour la finance
- thèse en finance quantitative

Collaboration(s)
Laboratoire(s) partenaire(s) de la formation

Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d'Evry.

Programme

Pour obtenir les 18 ECTS à choix du premier semestre, les étudiants doivent choisir 3UEs à 6. Ils peuvent en choisir une quatrième qui apparaîtra sur un supplément au diplôme.

Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Anglais financier 3 25
Méthodes numériques de pricing et calibration de modèles 6 42
Projet informatique 3 2 10
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Calcul Stochastique 6 21 21
Finance de l'assurance ET Marchés financiers et finance actuarielle 6 69 3
Gestion des risques 6 36 24
Machine learning 6 21 21
Modélisation de la courbe des taux (3ECTS) ET/OU Deep learning (3ECTS) ET/OU Econométrie financière (3ECTS) 6 54 21
Programmation informatique 6 18 24

Pour obtenir les 16 ECTS à choix du second semestre, les étudiants doivent choisir 4UEs à 4. Ils peuvent en choisir une cinquième qui apparaîtra sur un supplément au diplôme.

Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Analyse stochastique 4 42
Contrôle stochastique ET Modélisation finance d'entreprise et de l'assurance 4 42
Cutting edge finance 4 64
Produits dérivés 4 44 6
Techniques de machine learning pour le pricing d'options, la calibration de modèles et la couverture (2ECTS) ET/OU Données Haute Fréquence et carnets d'ordre (2ECTS) ET/OU Gestion d'actifs avancée 4 57 17
XVAs, FRTB, et analyse regulatory quant 4 18 16
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Préparation au TOEIC 2 25
Stage professionnel 12
Modalités de candidatures
Période(s) de candidatures
Du 01/02/2020 au 15/07/2020
Du 01/09/2020 au 15/09/2020
Pièces justificatives obligatoires
  • Curriculum Vitae.

  • Lettre de motivation.

  • Tous les relevés de notes des années/semestres validés depuis le BAC à la date de la candidature.

Pièces justificatives complémentaires
  • Dossier VAPP (obligatoire pour toutes les personnes demandant une validation des acquis pour accéder à la formation).

Contact(s)
Responsable(s) de la formation
Stéphane CREPEY - stephane.crepey@univ-evry.fr
Vathana LY VATH - vathana.lyvath@ensiie.fr
Secrétariat pédagogique
Adelia Soarez Da Costa - adelia.soaresdacosta@univ-evry.fr