Gestion de risques et portefeuille M2 ISF P20 – P22

Responsable: Gabriel TURINICI

Contenu Rappels du cadre classique: critère moyenne-variance, Markowitz, CAPM / MEDAF

En fonction du temps: introduction à l’allocation tactique à travers l’analyse et les indicateurs techniques

Bibliographie

  • Z. Bodie, A. Kane A.J. Marcus « Investments » McGraw Hill 7th Edition 2008
  • J.C. Hull « Options, futures and other derivatives », Pearson Prentice Hall 2006, 6th edition
  • R.B. Litterman « Mordern investment management: an equilibrium approach », Goldman Sachs 2003
  • R. Portait, P. Poncet « Finance de marché » Dalloz 2008
  • P. Wilmott « Paul Wilmott introduces quantitative finance » John Wiley & and Sons, 2007

Documents (support de cours, autres documents, …)

NOTA BENE: Tous des documents sont soumis au droit d’auteur, et ne peuvent pas être distribués sauf accord préalable ECRIT de l’auteur.

pour théorie de gestion de portefeuille
« actions » classique (proba historique)
livre du cours de M1 Mouvement
Brownien et évaluation d’actifs dérivés
Data python: format CSV et format PICKLEProgramme: tests statistiques de normalité.

Programme : portefeuille optimal vs. portefeuilles au hasard (version 2022) (version 2021)

Pareil mais avec « softmax »
optimalCAC40 30_p5optimalCAC40 30_p15optimalCAC40 30_p30
Documents: rappels dérivéesCode: génération de brownien, calcul Monte Carlo d’options ; autre version

Codes: prix et delta des options vanilles (Black & Scholes)
Code delta hedging
Code: trading de volatilité (ancienne version) RésultatsExplication théorique: document pdf
Code: stop loss, code CPPI, code CPPI v2
code Constant-Mix
dataC40

Résultat stop-loss, résultat CPPI,
résultat constant-mix
Théorie
slides,
livre du cours de M1, sections 6.2 ;
Notes manuscrites
Vidéo Youtube sur le CPPI: partie 1/2, partie 2/2
Beta slippage: présentation.
Projet

Autres ressources pour le cours :

Statistique non-paramétrique (M1 Math P20)

M1 mathématiques appliquées, Université Paris Dauphine -PSL, 2019-2020

Responsable: Gabriel TURINICI

Contenu

1 Introduction et rappels

2 Estimation de la fonction de répartition

3 Tests robustes

4 Estimation de densités par estimateurs à noyau

5 Régression non paramétrique  
  Bibliographie: poly distribué

Documents de support de cours, autres documents

NOTA BENE: Tous des documents sont soumis au droit d’auteur, et ne peuvent pas être distribués sauf accord préalable ECRIT de l’auteur.

Supports de cours

poly distribué, attention il s’agit d’une version mise à jour au fur et à mesure (dernière mise à jour 26/3/20).

Notes du cours :  poly annoté cours 1et 2 , cours 3 , cours 3,4  notes manuscrites

feuilles de TD: TD1,

corrigé ex 2018: regarder l’exo 3 qui demontre le fait que la convergence des cdf en tout point de continuite est pareil que celle de l’inverse généralisée.

Nouveau (6/5/2020): version poly avec les TD3,TD4


Séances de cours en non-présentiel

(confinement printemps 2020)


Cours

Séance prévue le 27 mars 2020: vidéo youtube ICI

Sinon: utiliser le poly du cours usuel, les notes manuscrites et annotations ci-dessus.


Séance prévue le 2 avril 2020: vidéos youtube ICI (2 vidéos) :

Test de Wilcoxon,

propriétés des rangs.


Séance prévue le 3 avril 2020: vidéos youtube ICI (2 vidéos) :

Test de Mann-Whitney partie 1/2

   Test de Mann-Whitney partie 2/2


Séance prévue le 24 avril 2020: vidéo youtube ICI (1 vidéo):

   Estimation de densité partie 1/1


Séance prévue le 30 avril 2020: début de séance = consultation de la vidéo:

   Estimation de densité par estimateurs à noyau

 Ensuite : questions reunion « teams ».


Séance prévue le 7 mai 2020: début de séance = consultation de la vidéo:régression non paramétrique

Ensuite : questions reunion « teams ».


Séance prévue le 15 mai 2020: début de séance = consultation des vidéos: régression non paramétrique par polynomes locaux,  ET régression: validation croisée et phénomène d’overfit,

Ensuite : questions reunion « teams ».


EXAMEN

Examen le 28/5 2020 à 14H00 (1H d’examen): conectez vous sur MYCOURSE. Il s’agit d’un QCM à remplir en ligne (PAS d’envoi par email, il ne sera pas noté).