Intégrer l’intelligence artificielle dans ses processus de trading et d’investissement
| 09h00 – 09h30 | Introduction : panorama de l'IA en finance – machine learning, deep learning, LLMs |
| 09h30 – 11h00 | Cas d'usage de l'IA en trading : prédiction de prix, sentiment analysis, détection d'anomalies |
| 11h00 – 11h15 | — Pause — |
| 11h15 – 12h30 | Algorithmes clés : régression linéaire/logistique, arbres de décision, random forest – intuition et limites |
| 13h30 – 15h00 | NLP appliqué à la finance : analyse de sentiment sur news, earnings calls, social media |
| 15h00 – 15h15 | — Pause — |
| 15h15 – 16h45 | Données alternatives : satellite, transactions CB, trafic web – sourcing et utilisation |
| 16h45 – 17h30 | Synthèse J1, Q&A |
| 09h00 – 10h30 | LLMs pour le trading : ChatGPT/Claude pour la recherche, la rédaction de thèses d'investissement |
| 10h30 – 10h45 | — Pause — |
| 10h45 – 12h30 | Atelier pratique : construire un pipeline d'analyse de sentiment avec un LLM |
| 13h30 – 15h30 | Limites de l'IA en trading : overfitting, biais de données, explainability, flash crashes |
| 15h30 – 15h45 | — Pause — |
| 15h45 – 16h45 | Cadre réglementaire de l'IA dans la finance : AI Act, obligations de transparence algorithmique |
| 16h45 – 17h30 | Cas de synthèse, plan d'implémentation, attestations |
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