La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Monte Carlo - Optimiser risques et pricing financiers sont : Maîtrise avancée de Python (NumPy, Pandas), probabilités stochastiques et modèles financiers comme Black-Scholes. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Monte Carlo - Optimiser risques et pricing financiers est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Monte Carlo - Optimiser risques et pri... | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Monte Carlo - Optimiser risques et pricing financiers est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Monte Carlo - Optimiser risques et pricing financiers, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Monte Carlo - Optimiser risques et pricing financiers s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Maîtriser les algorithmes Monte Carlo avancés pour évaluer instruments financiers professionnels

Développer des simulations de risques certifiantes adaptées aux besoins d'entreprise

Implémenter des techniques de réduction de variance pour accélérer les calculs

Optimiser les performances de Monte Carlo sur datasets massifs en finance

Concevoir des outils Monte Carlo pour pricing exotique et gestion de portefeuille

Déployer des simulations conformes aux régulations prudentielles en entreprise

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Monte Carlo : algorithmes avancés et convergence (NumPy, SciPy)

Plongez dans les générateurs aléatoires de haute qualité avec NumPy et SciPy, simulez des processus stochastiques comme les mouvements browniens géométriques, analysez la loi des grands nombres et les tests de convergence sur cas réels de pricing obligataire, réalisez des exercices pratiques pour calibrer vos premières simulations financières, produisez des graphiques de convergence et un rapport d'analyse pour valider la précision professionnelle.

Module 2Pricing options Monte Carlo : dérivés vanilles et barriers (modèles Black-Scholes)

Appliquez Monte Carlo au pricing d'options européennes et asiatiques via discrétisation d'Euler-Maruyama, intégrez les arbres binomiaux hybrides pour validation croisée, traitez des payoffs exotiques avec antithetic variates, codez des scripts Python optimisés sur datasets historiques de volatilité, testez sur scénarios marché réels comme l'Eurostoxx50, générez des rapports de pricing sensibles aux paramètres et un livrable prêt pour trading desk.

Module 3Risques Monte Carlo : VaR, ES et backtesting (portefeuilles diversifiés)

Calculez Value at Risk et Expected Shortfall à 99% via simulations historiques et paramétriques, intégrez corrélations copules pour actifs multiples, implémentez backtesting réglementaire Basel III avec Pandas, simulez chocs de marché extrêmes sur portefeuilles obligataires-actions, analysez les courbes de perte, produisez des tableaux de stress test et un dashboard interactif Matplotlib pour reporting risk management en entreprise.

Module 4Avancées Monte Carlo : Quasi-Monte Carlo et importance sampling (variance reduction)

Maîtrisez les séquences de Sobol et Halton pour Quasi-Monte Carlo ultra-précis, appliquez control variates et importance sampling sur options lookback, réduisez la variance de 90% sur simulations massives de 10^7 paths, optimisez avec vectorisation NumPy, testez sur cas concrets de credit risk, générez comparatifs de performance et un toolkit Python réutilisable pour accélérer vos analyses financières quotidiennes.

Module 5Applications entreprise Monte Carlo : optimisation et déploiement (stress testing prod)

Concevez des simulations pour optimisation de portefeuille Markowitz sous contraintes stochastiques, intégrez machine learning pour calibration dynamique, déployez sur cloud AWS avec parallelisation multiprocessing, réalisez stress tests CCAR-like sur bilans bancaires, validez conformité FRTB, produisez un projet fil rouge complet avec API Flask, documentation et plan de mise en production pour compétences certifiantes en finance professionnelle.