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 Simulation Monte Carlo - Optimiser risques et valuations financières sont : Maîtrise de Python ou R, probabilités avancées, statistiques et finance quantitative de base. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

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

Formation Simulation Monte Carlo - Optimiser ris... | 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 Simulation Monte Carlo - Optimiser risques et valuations financières 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 Simulation Monte Carlo - Optimiser risques et valuations financières, 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 Simulation Monte Carlo - Optimiser risques et valuations financières 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 de simulation Monte Carlo pour modéliser les risques financiers professionnels

Développer des compétences en variance reduction pour des simulations précises en entreprise

Implémenter des modèles stochastiques complexes avec Python et bibliothèques dédiées

Concevoir des stratégies de pricing d'options et valorisation d'actifs certifiante

Optimiser les performances computationnelles pour simulations à grande échelle

Analyser les résultats Monte Carlo pour prendre des décisions stratégiques en finance

Déployer des pipelines de simulation adaptés aux environnements professionnels

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux simulation Monte Carlo : modélisation univariée et convergence (Python, NumPy, distributions probabilistes)

Plongez dans les principes essentiels de la simulation Monte Carlo appliquée à la finance, installez un environnement Python optimisé avec NumPy et SciPy, générez des échantillons aléatoires à partir de distributions gaussiennes, log-normales et autres typiques des actifs financiers, évaluez la convergence des estimateurs par la loi des grands nombres, réalisez vos premiers exercices sur la simulation de rendements boursiers, produisez des graphiques de convergence et un rapport d'analyse pour valider la précision de vos modélisations dès le premier jour.

Module 2Simulation Monte Carlo multivariée : corrélations et copules (Pandas, copules gaussiennes, cholesky)

Passez à la modélisation avancée avec corrélations entre actifs, manipulez des matrices de covariance via Pandas et décompositions de Cholesky, implémentez des copules pour capturer les dépendances non linéaires en marchés de crise, simulez des portefeuilles diversifiés sur scénarios historiques et stress-tests, analysez l'impact des corrélations sur le VaR et ES, effectuez des exercices pratiques sur des données réelles de marché, générez des visualisations interactives et un livrable de rapport de risques multidimensionnels prêt pour l'entreprise.

Module 3Applications finance simulation Monte Carlo : pricing options et gestion risques (Black-Scholes, variance reduction)

Appliquez les simulations à des cas concrets de pricing d'options exotiques et barrières via Monte Carlo, intégrez les modèles Black-Scholes stochastiques et techniques de réduction de variance comme l'antithétique et le contrôle de variance, simulez des trajectoires de Brownian pour valoriser des dérivés complexes, testez sur des données de marché live, optimisez les calculs pour accélérer les runs massifs, produisez des tableaux de pricing sensibles aux paramètres et un projet fil rouge sur un portefeuille d'options, démontrant une maîtrise professionnelle immédiate.

Module 4Optimisation et déploiement simulation Monte Carlo : scalabilité et pipelines (Numba, multiprocessing, backtesting)

Maîtrisez la scalabilité avec accélération via Numba et multiprocessing pour des millions de simulations, construisez des pipelines complets de backtesting sur historiques financiers, intégrez des Greek letters calculés par Monte Carlo pour hedging dynamique, analysez la sensibilité aux paramètres et robustesse des modèles, déployez un dashboard interactif avec résultats visualisés, finalisez le projet fil rouge par une soutenance avec code source optimisé et documentation certifiante, prêt à intégrer vos processus d'entreprise pour des décisions data-driven.