Grâce à ce Certificat avancé 100% en ligne, vous vous plongerez dans les marchés financiers, en évaluant le comportement des prix et les tendances à court terme, ainsi que les fondamentaux économiques et financiers des entreprises” 

Pourquoi étudier à TECH?

TECH est la plus grande École de Commerce 100% en ligne au monde.

Il s'agit d'une École de Commerce d'élite, avec un modèle des plus hauts standards académiques. Un centre international de perfectionnement des compétences en gestion intensive et en haute performance.

TECH est une université à la pointe de la technologie, qui met toutes ses ressources à la disposition de l'étudiant pour l'aider à réussir dans son entreprise”

À TECH Université Technologique

Innovation

L'université offre un modèle d'apprentissage en ligne qui combine les dernières technologies éducatives avec la plus grande rigueur pédagogique. Une méthode unique, mondialement reconnue, qui vous procurera les clés afin d'être en mesure d'évoluer dans un monde en constante mutation, où l'innovation doit être le principale défi de tout entrepreneur.

"Microsoft Europe Success Story" pour avoir intégré dans nos programmes l'innovant système de multi-vidéos interactives.

Les plus hautes exigences

Les critères d'admission pour TECH ne sont pas économiques. Il ne faut pas faire un grand investissement pour étudier dans cette université. Cependant, pour obtenir un diplôme de TECH, les limites de l'intelligence et des capacités de l'étudiant seront testées. Les normes académiques de cette institution sont très élevées...

95% des étudiants de TECH finalisent leurs études avec succès.

Networking

Des professionnels de tous les pays collaborent avec TECH, ce qui vous permettra de créer un vaste réseau de contacts qui vous sera particulièrement utile pour votre avenir.

+100.000 dirigeants formés chaque année, +200 nationalités différentes.

Empowerment

L'étudiant évoluera aux côtés des meilleures entreprises et des professionnels de grand prestige et de grande influence. TECH a développé des alliances stratégiques et un précieux réseau de contacts avec les principaux acteurs économiques des 7 continents.

+500 accords de collaboration avec les meilleures entreprises.

Talents

Ce programme est une proposition unique visant à faire ressortir le talent de l'étudiant dans le domaine des affaires. C'est l'occasion de faire connaître leurs préoccupations et leur vision de l'entreprise.

TECH aide les étudiants à montrer leur talent au monde entier à la fin de ce programme.

	Contexte multiculturel

Les étudiants qui étudient à TECH bénéficieront d'une expérience unique. Vous étudierez dans un contexte multiculturel. Grâce à un programme à vision globale, vous découvrirez différentes manières de travailler dans différentes parties du monde. Vous serez ainsi en mesure de sélectionner ce qui convient le mieux à votre idée d'entreprise.

Nous comptons plus de 200 nationalités différentes parmi nos étudiants.

Apprenez auprès des meilleurs

L'équipe d'enseignants de TECH explique en classe ce qui les a conduits au succès dans leurs entreprises, en travaillant dans un contexte réel, vivant et dynamique. Des enseignants qui s'engagent pleinement à offrir une spécialisation de qualité permettant aux étudiants de progresser dans leur carrière et de se distinguer dans le monde des affaires.

Des professeurs de 20 nationalités différentes.

TECH recherche l'excellence et, à cette fin, elle possède une série de caractéristiques qui en font une université unique:

Analyse

TECH explore le côté critique de l'apprenant, sa capacité à remettre les choses en question, ses aptitudes à résoudre les problèmes et ses compétences interpersonnelles.

Excellence académique

TECH offre aux étudiants la meilleure méthodologie d’apprentissage en ligne. L’université combine la méthode Relearning (la méthode d’apprentissage de troisième cycle la plus reconnue au niveau international) avec l’Étude de cas. Un équilibre difficile entre tradition et avant-garde, dans le cadre d’un itinéraire académique des plus exigeants.

Économie d’échelle

TECH est la plus grande université en ligne du monde. Elle possède un portefeuille de plus de 10.000 diplômes de troisième cycle. Et dans la nouvelle économie, volume + technologie = prix de rupture. Ainsi, les études ne sont pas aussi coûteuses que dans une autre université.

À TECH, vous aurez accès aux études de cas les plus rigoureuses et les plus récentes du monde académique”

Grâce à l'analyse technique, les entrepreneurs seront en mesure d'interpréter les graphiques et les modèles de prix afin de prévoir les mouvements futurs du marché. En outre, l'analyse fondamentale viendra compléter cette formation en apportant une compréhension approfondie des facteurs économiques, financiers et commerciaux qui affectent la valeur des actifs. Des sujets relatifs au trading algorithmique seront également abordés, couvrant les stratégies d'investissement automatisées et l'utilisation d'algorithmes pour optimiser l'exécution des ordres et maximiser les rendements. Cette approche multidimensionnelle permettra aux diplômés de développer des compétences pratiques et théoriques pour négocier efficacement dans un environnement financier de plus en plus complexe.

Le Certificat avancé vous fournira une formation financière complète, axée sur les outils et les techniques essentiels pour prendre des décisions éclairées sur les marchés”

Plan d’études

L'analyse technique, l'analyse fondamentale et le trading algorithmique sont trois approches clés de la prise de décision sur les marchés financiers. Aujourd'hui, les technologies émergentes telles que l'Intelligence Artificielle et l'apprentissage automatique transforment ces approches, les rendant plus sophistiquées et accessibles aux investisseurs institutionnels et particuliers.

Ainsi, TECH a développé un Certificat avancé qui offrira une formation complète, permettant aux entrepreneurs de développer des stratégies avancées basées sur l'Intelligence Artificielle, applicables dans le domaine des services financiers. En ce sens, les différentes utilisations de l'IA pour la prise de décision seront examinées, en tenant compte des risques associés et des applications spécifiques dans des domaines tels que la gestion de portefeuille, l'identification des opportunités d'investissement et l'automatisation des processus financiers.

Les professionnels se concentreront également sur l'utilisation de techniques avancées de trading algorithmique, qui automatisent l'achat et la vente d'actifs sur la base d'algorithmes programmés pour maximiser les rendements. En outre, une analyse approfondie des performances des stratégies appliquées sera effectuée, en utilisant l'IA pour améliorer les modèles prédictifs, identifier les modèles complexes et ajuster les opérations aux conditions changeantes du marché.

TECH a donc créé un programme universitaire complet dans un format entièrement en ligne, qui permet aux diplômés d'accéder au matériel pédagogique à partir de n'importe quel appareil électronique doté d'un accès à internet. Cela élimine l'obligation de se rendre dans un espace physique et de suivre des horaires établis. En outre, la méthodologie innovante du Relearningest appliquée, en mettant l'accent sur la répétition des concepts clés pour garantir une solide compréhension du contenu.

Ce Certificat avancé se déroule sur 6 mois et est divisé en 3 modules:

Module 1. Analyse Technique des Marchés Financiers avec l'Intelligence Artificielle
Module 2. Analyse Fondamentale des Marchés Financiers avec l’Intelligence Artificielle
Module 3. Stratégies de Trading Algorithmique

Où, quand et comment cela se déroule?

TECH offre la possibilité de développer ce Certificat avancé en Analyse Technique, Analyse Fondamentale et Trading Algorithmique entièrement en ligne. Pendant les 6 mois de la spécialisation, les étudiants pourront accéder à tous les contenus de ce programme à tout moment, ce qui leur permettra d'auto gérer leur temps d'étude. 

Module 1. Analyse Technique des Marchés Financiers avec l'Intelligence Artificielle

1.1. Analyse et visualisation des indicateurs techniques avec Plotly et Dash 

1.1.1. Mise en place de graphiques interactifs avec Plotly 
1.1.2. Visualisation avancée de séries temporelles avec Matplotlib 
1.1.3. Création de dashboards dynamiques en temps réel avec Dash

1.2. Optimisation et automatisation des indicateurs techniques avec Scikit-learn 

1.2.1. Automatisation des indicateurs avec Scikit-learn
1.2.2. Optimisation des indicateurs techniques 
1.2.3. Créer des indicateurs personnalisés avec Keras 

1.3. Reconnaissance de modèles financiers avec CNN 

1.3.1. Utilisation de CNN dans TensorFlow pour identifier des modèles graphiques 
1.3.2. Améliorer les modèles de reconnaissance avec des techniques de Transfer Learning 
1.3.3. Validation des modèles de reconnaissance sur les marchés en temps réel

1.4. Stratégies de trading Quantitatif avec QuantConnect 

1.4.1. Construction de systèmes de trading algorithmique avec QuantConnect 
1.4.2. Backtesting de stratégies avec QuantConnect 
1.4.3. Intégrer le Machine Learning dans les stratégies de trading avec QuantConnect

1.5. Trading algorithmique avec le Reinforcement Learning en utilisant TensorFlow

1.5.1. Apprentissage par renforcement pour le trading 
1.5.2. Création d'agents de trading avec TensorFlow Reinforcement Learning 
1.5.3. Simulation et réglage des agents dans OpenAI Gym

1.6. Modélisation de séries chronologiques avec LSTM dans Keras pour la prévision des cotations 

1.6.1. Application de LSTM à la prévision des prix 
1.6.2. Mise en œuvre de modèles LSTM dans Keras pour les séries chronologiques financières 
1.6.3. Optimisation et réglage des paramètres dans les modèles de séries chronologiques

1.7. Application de l'Intelligence Artificielle Explicable (XAI) en finance 

1.7.1. Application de la XAI en finance 
1.7.2. Application de LIME pour les modèles de trading 
1.7.3. Utilisation de SHAP pour l'analyse de la contribution des caractéristiques dans les décisions d'IA 

1.8. High-Frequency Trading (HFT) optimisé par des modèles de Machine Learning 

1.8.1. Développement de modèles de ML pour le HFT 
1.8.2. Mise en œuvre de stratégies HFT avec TensorFlow 
1.8.3. Simulation et évaluation du HFT dans des environnements contrôlés 

1.9. Analyse de la volatilité à l'aide de Machine Learning 

1.9.1. Application de modèles intelligents pour prédire la volatilité 
1.9.2. Mise en œuvre de modèles de volatilité à l'aide de PyTorch 
1.9.3. Intégration de l'analyse de la volatilité dans la gestion du risque de portefeuille 

1.10. Optimisation de portefeuille à l'aide d'algorithmes génétiques 

1.10.1. Principes fondamentaux des algorithmes génétiques pour l'optimisation des investissements sur les marchés 
1.10.2. Mise en œuvre d'algorithmes génétiques pour la sélection de portefeuilles 
1.10.3. Évaluation des stratégies d'optimisation de portefeuilles

Module 2. Analyse Fondamentale des Marchés Financiers avec l’Intelligence Artificielle 

2.1. Modélisation prédictive de la performance financière avec Scikit-Learn 

2.1.1. Régression linéaire et logistique pour les prévisions financières avec Scikit-Learn 
2.1.2. Utilisation de réseaux neuronaux avec TensorFlow pour la prévision des revenus et des bénéfices 
2.1.3. Validation des modèles prédictifs par cross-validation avec Scikit-Learn 

2.2. Évaluation des Entreprises avec Deep Learning 

2.2.1. Automatisation du modèle d'Actualisation des Flux de Trésorerie (DCF) avec TensorFlow 
2.2.2. Modèles d'évaluation avancés avec PyTorch 
2.2.3. Intégration et analyse de plusieurs modèles d'évaluation avec Pandas

2.3. Analyse des états financiers avec NLP en utilisant ChatGPT 

2.3.1. Extraire les informations clés des rapports annuels avec ChatGPT 
2.3.2. Analyse du sentiment des rapports d'analystes et des nouvelles financières avec ChatGPT 
2.3.3. Implémentation de modèles NLP avec ChatGPT pour l'interprétation de textes financiers

2.4. Analyse du risque et du crédit avec Machine Learning 

2.4.1. Modèles de scoring de crédit utilisant des SVM et des arbres de décision dans Scikit-Learn 
2.4.2. Analyse du risque de crédit des entreprises et des obligations avec TensorFlow 
2.4.3. Visualisation des données de risque avec Tableau

2.5. Analyse du crédit avec Scikit-Learn 

2.5.1. Mise en œuvre des modèles de scoring de crédit 
2.5.2. Analyse du risque de crédit avec RandomForest dans Scikit-Learn 
2.5.3. Visualisation avancée des scores de crédit avec Tableau

2.6. Évaluation de la durabilité ESG avec des techniques de Data Mining 

2.6.1. Méthodes d'extraction des données GSE 
2.6.2. Modélisation de l'impact GSE à l'aide de techniques de régression 
2.6.3. Applications de l'analyse GSE dans les décisions d'investissement

2.7. Benchmarking sectoriel avec l'Intelligence Artificielle en utilisant TensorFlow et Power BI

2.7.1. Analyse comparative des entreprises à l'aide de l'IA 
2.7.2. Modélisation prédictive des performances sectorielles avec TensorFlow 
2.7.3. Mise en place de dashboards sectoriels avec Power BI

2.8. Gestion de portefeuilles avec optimisation de l'IA 

2.8.1. Optimisation de portefeuilles 
2.8.2. Utilisation de techniques de Machine Learning pour l'optimisation de portefeuille avec Scikit-Optimize 
2.8.3. Mise en œuvre et évaluation de l'efficacité des algorithmes dans la gestion de portefeuilles

2.9. Détection de la fraude financière avec l'IA en utilisant TensorFlow et Keras 

2.9.1. Concepts et techniques de base de la détection de la fraude avec l'IA 
2.9.2. Construction de modèles de détection avec des réseaux neuronaux dans TensorFlow
2.9.3. Mise en œuvre pratique de systèmes de détection de fraude pour les transactions financières

2.10. Analyse et modélisation dans les fusions et acquisitions avec l'IA 

2.10.1. Utilisation de modèles prédictifs d'IA pour évaluer les fusions et acquisitions 
2.10.2. Simulation de scénarios post-fusion à l'aide de techniques de Machine Learning 
2.10.3. Évaluer l'impact financier des fusions et acquisitions à l'aide de modèles intelligents 

Module 3. Stratégies de Trading Algorithmique

3.1. Principes fondamentaux du trading algorithmique

3.1.1. Stratégies de trading algorithmique 
3.1.2. Technologies et plateformes clés pour le développement d'algorithmes de trading 
3.1.3. Avantages et défis du trading automatisée par rapport trading manuel

3.2. Conception de systèmes de trading automatisé 

3.2.1. Structure et composantes d'un système de trading automatisé 
3.2.2. Programmation d'algorithmes: de l'idée à la mise en œuvre 
3.2.3. Latence et considérations matérielles dans les systèmes de trading

3.3. Backtesting et évaluation des stratégies de trading 

3.3.1. Méthodologies pour un backtesting efficace des stratégies algorithmiques 
3.3.2. Importance de la qualité des données historiques dans le backtesting 
3.3.3. Indicateurs clés de performance pour l'évaluation des stratégies de trading

3.4. Optimiser les stratégies grâce au Machine Learning 

3.4.1. Application des techniques d'apprentissage supervisé à l'amélioration des stratégies 
3.4.2. Utilisation de l'optimisation par essaims de particules et d'algorithmes génétiques 
3.4.3. Défis de l'overfitting dans l'optimisation des stratégies de trading

3.5. Trading à Haute Fréquence (HFT) 

3.5.1. Principes et technologies à la base du HFT 
3.5.2. Impact du HFT sur la liquidité et la volatilité des marchés 
3.5.3. Stratégies courantes de HFT et leur efficacité

3.6. Algorithmes d'exécution des ordres 

3.6.1. Types d'algorithmes d'exécution et leur application pratique 
3.6.2. Algorithmes permettant de minimiser l'impact sur le marché 
3.6.3. Utilisation de simulations pour améliorer l'exécution des ordres

3.7. Stratégies d'arbitrage sur les marchés financiers

3.7.1. Arbitrage statistique et prix des fusions sur les marchés 
3.7.2. Arbitrage d'indices et d'ETF 
3.7.3. Défis techniques et juridiques de l'arbitrage dans le trading moderne

3.8. Gestion des risques dans le trading algorithmique 

3.8.1. Mesures du risque pour le trading algorithmique 
3.8.2. Intégration des limites de risque et des stop-loss dans les algorithmes 
3.8.3. Risques spécifiques au trading algorithmique et moyens de les atténuer

3.9. Aspects réglementaires et conformité dans le cadre du trading algorithmique

3.9.1. Réglementations mondiales ayant une incidence sur le trading algorithmique
3.9.2. Conformité réglementaire et rapports dans un environnement automatisé 
3.9.3. Implications éthiques du trading automatisé

3.10. Avenir du trading algorithmique et tendances émergentes

3.10.1. L'impact de l'Intelligence Artificielle sur le développement futur du trading algorithmique 
3.10.2. Les nouvelles technologies Blockchain et leur application dans le trading algorythmique 
3.10.3. Les tendances en matière d'adaptabilité et de personnalisation des algorithmes de trading

Vous concevrez des modèles prédictifs qui analysent les schémas de comportement des marchés, anticipent les mouvements des marchés et améliorent la gestion des actifs, grâce à une vaste bibliothèque de ressources multimédias innovantes”