Présentation

Grâce à ce Certificat avancé 100 % en ligne, vous recevrez une solide formation aux outils et techniques d'analyse avancés, ce qui vous permettra de prendre des décisions plus éclairées et plus stratégiques en matière d'investissement” 

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Dans l'environnement du tradingactuel, l'analyse technique et l'analyse fondamentale sont des outils essentiels que les investisseurs utilisent pour prendre des décisions éclairées. L'analyse technique est basée sur les graphiques et les modèles de prix historiques, tandis que l'analyse fondamentale se concentre sur les facteurs économiques et financiers, tels que les rapports sur les bénéfices et les données macroéconomiques.

Ce Certificat avancé développera la capacité de visualiser et d'optimiser les indicateurs techniques à l'aide de technologies d'Intelligence Artificielle, en améliorant l'analyse et la reconnaissance des modèles dans les données financières. En ce sens, il comprendra la mise en œuvre de réseaux neuronaux convolutionnels, qui augmentent la précision de l'identification des opportunités de trading, ainsi que l'optimisation des stratégies grâce à l'apprentissage par renforcement, garantissant une approche axée sur la maximisation de la rentabilité.

Les professionnels seront également formés pour modéliser et prédire la performance financière des entreprises, en utilisant des techniques de Machine Learning et de Deep Learning, afin de faciliter des décisions d'investissement plus informées et stratégiques. En outre, des techniques de Traitement du Langage Naturel (NLP) seront incorporées, qui permettent d'analyser les états financiers et d'extraire des informations cruciales sur la santé des entreprises.

Enfin, la conception et le développement de systèmes de trading automatisés seront abordés, en dotant les experts des compétences nécessaires pour intégrer des techniques de Machine Learning qui améliorent l'efficacité des opérations. Grâce à des méthodes avancées, telles que le backtesting, ils seront en mesure d'évaluer et d'optimiser leurs stratégies de trading, en cherchant à maximiser leurs performances.

TECH a ainsi conçu un programme complet 100 % en ligne, qui ne nécessite qu'un appareil électronique doté d'une connexion internet pour accéder à toutes les ressources pédagogiques. Cela élimine les problèmes tels que la nécessité de se rendre dans un lieu physique et l'imposition d'un emploi du temps spécifique. En outre, il s'appuiera sur la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui met l'accent sur la répétition des concepts clés afin de garantir une bonne assimilation du contenu.

L'accent mis sur l'Intelligence Artificielle et l'apprentissage automatique vous donnera un avantage concurrentiel en optimisant les processus analytiques et l'exécution des transactions, avec l'appui de la méthodologie révolutionnaire Relearning”

Ce Certificat avancé en Analyse Technique, Analyse Fondamentale et Trading Algorithmique contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

  • Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle appliquée à la Bourse et aux Marchés Financiers
  • Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels il est conçu, fournissent des informations pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
  • Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage
  • Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
  • Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
  • La possibilité d'accéder au contenu à partir de n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous développerez des compétences en matière de modélisation et de prévision des performances financières des entreprises, en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique, grâce à une vaste bibliothèque de ressources multimédias innovantes”

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Vous approfondirez votre compréhension de la gestion des risques, en veillant à ce que les stratégies de trading algorithmique soient non seulement rentables, mais aussi sûres, grâce aux meilleurs supports pédagogiques, à la pointe de la technologie et de l'éducation"

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Vous utiliserez des techniques d'IA, telles que les réseaux neuronaux convolutifs, pour reconnaître des schémas dans les données financières et identifier les opportunités de trading avec une plus grande précision. Avec toutes les garanties de qualité de TECH!"

Programme

Le diplôme comprendra l'étude d'outils et de techniques d'analyse technique, ainsi que l'utilisation de l'Intelligence Artificielle pour identifier des modèles dans les données financières. Ainsi, les méthodologies de modélisation des performances financières des entreprises seront abordées, grâce à l'utilisation du Machine Learning et du Traitement du Langage Naturel (NLP), ce qui facilitera l'évaluation de leur santé financière. En outre, ils se plongeront dans la conception et le développement de systèmes de trading automatisés, en intégrant des techniques avancées de backtesting et de gestion des risques, ce qui leur permettra d'appliquer une approche holistique et stratégique aux décisions d'investissement sur les marchés.

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Ce Certificat avancé en Analyse Technique, Analyse Fondamentale et Trading Algorithmique couvrira un large éventail de contenus qui formeront les diplômés dans divers domaines de l'analyse financière”

Module 1. Analyse Technique des Marchés Financiers avec l'IA

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'IA

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

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Dans un environnement en constante évolution, cette spécialisation deviendra un investissement précieux pour ceux qui cherchent à exceller et à maximiser leur potentiel dans le secteur de la Bourse et des Marchés Financiers”

Certificat Avancé en Analyse Technique, Analyse Fondamentale et Trading Algorithmique

Dans un environnement financier de plus en plus dynamique et concurrentiel, la maîtrise des outils et des techniques d'analyse est essentielle pour prendre des décisions d'investissement éclairées. La capacité à combiner l'analyse technique avec l'analyse fondamentale et le trading algorithmique est devenue un facteur déterminant pour maximiser les rendements et minimiser les risques. Conscient de ce besoin, TECH Global University a conçu le programme « Certificat Avancé en Analyse Technique, Analyse Fondamentale et Trading Algorithmique ». Ce programme s'adresse aux professionnels et aux étudiants qui souhaitent acquérir des compétences avancées dans l'analyse des marchés financiers. Grâce à des classes en ligne, les concepts fondamentaux tels que les indicateurs techniques, les graphiques et les outils d'analyse quantitative sont explorés. En outre, l'analyse fondamentale est étudiée en profondeur, ce qui permet aux participants de mieux comprendre les facteurs économiques et financiers qui influencent les mouvements du marché.

Formez-vous à l'analyse et à le trading grâce à ce Certificat Avancé

Le trading algorithmique, l'un des domaines les plus innovants du secteur financier, est également couvert par ce programme. Les étudiants apprendront à développer et à optimiser des stratégies de trading basées sur des algorithmes, en s'appuyant sur des technologies avancées pour exécuter des transactions avec une efficacité et une rapidité accrues. Cela facilite non seulement la prise de décision, mais permet également une gestion plus efficace des risques. Le Certificat Avancé en Analyse Technique, Analyse Fondamentale et Trading Algorithmique offre une approche complète qui combine théorie et pratique, préparant les participants à relever les défis du marché actuel. À l'issue de ce cours de troisième cycle, les diplômés seront en mesure d'appliquer leurs connaissances dans divers domaines du secteur financier, de la gestion des investissements au développement de systèmes de négociation personnalisés. TECH Global University s'engage à fournir un enseignement de qualité qui répond aux besoins du marché. Ce programme est une opportunité inestimable pour ceux qui souhaitent exceller dans le monde de la finance et devenir des experts en analyse et en trading.