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 - Modéliser les risques financiers 2026 sont : Notions de base en probabilités, statistiques et tableurs comme Excel. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Simulation Monte Carlo - Modéliser les risques financiers 2026 est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Simulation Monte Carlo - Modéliser les... | 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 - Modéliser les risques financiers 2026 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 - Modéliser les risques financiers 2026, 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 - Modéliser les risques financiers 2026 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 principes fondamentaux de la simulation Monte Carlo pour des analyses financières professionnelles

Développer des modèles probabilistes adaptés aux risques en entreprise

Implémenter des simulations en Python pour évaluer la volatilité des marchés

Concevoir des scénarios de stress-testing certifiants pour portefeuilles

Optimiser les compétences en gestion des risques financiers pour 2026

Générer des rapports d'analyse prédictive exploitables en contexte professionnel

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux simulation Monte Carlo : principes et génération aléatoire (Python, NumPy, convergence)

Plongez dans les bases de la simulation Monte Carlo en installant un environnement Python dédié, générez des variables aléatoires avec NumPy pour modéliser l'incertitude financière, explorez la loi des grands nombres et la convergence des estimations via des exercices pratiques sur des distributions simples, réalisez votre premier script de simulation de rendements boursiers, analysez les résultats graphiquement avec Matplotlib pour visualiser la volatilité, produisez un rapport préliminaire certifiant vos compétences naissantes en modélisation probabiliste.

Module 2Applications finance simulation Monte Carlo : pricing d'options et Value at Risk (SciPy, cas marchés)

Appliquez la simulation Monte Carlo au pricing d'options européennes et asiatiques en utilisant SciPy pour les intégrales stochastiques, simulez des trajectoires de prix d'actifs sous modèle Black-Scholes via des boucles massives, calculez la Value at Risk pour un portefeuille diversifié avec des corrélations réalistes, testez des scénarios de crise sur données historiques 2025, optimisez vos codes pour accélérer les calculs, générez des visualisations interactives de distributions de pertes, intégrez ces outils dans un projet fil rouge professionnel pour anticiper les risques 2026.

Module 3Pratique avancée simulation Monte Carlo : stress-testing et optimisation (Pandas, rapports entreprise)

Poussez vos compétences avec des simulations Monte Carlo multivariées pour le stress-testing réglementaire, intégrez des données réelles via Pandas pour modéliser des portefeuilles complexes, calibrez des paramètres sur volatilités implicites du marché, évaluez la sensibilité aux chocs macroéconomiques comme l'inflation 2026, débuggez et validez vos modèles par convergence et tests de Monte Carlo, produisez des tableaux de bord exécutifs et un livrable final certifiant, préparez le déploiement en entreprise avec des conseils d'optimisation pour des performances scalables.