Python pour la finance : analyse de données, automatisations & modélisation
Manipuler des données financières avec Pandas et NumPy
Construire des visualisations financières professionnelles
Implémenter une optimisation de portefeuille et un backtest
Automatiser des tâches d’analyse et de reporting
| 09h00 – 09h30 | Introduction : objectifs de l'analyse financière et utilisateurs (créanciers, actionnaires, managers) |
| 09h30 – 11h00 | Analyse du compte de résultat : marges, SIG (EBE, REX, RN), retraitements analytiques |
| 11h00 – 11h15 | — Pause — |
| 11h15 – 12h30 | Analyse du bilan : structure financière, fonds de roulement, BFR, trésorerie nette |
| 13h30 – 15h00 | Ratios de rentabilité : ROE, ROA, ROCE, ROIC – calcul et interprétation |
| 15h00 – 15h15 | — Pause — |
| 15h15 – 16h45 | Tableau de flux de trésorerie : analyse opérationnelle, d'investissement, de financement |
| 16h45 – 17h30 | Synthèse Jour 1 · Questions & Réponses |
| 09h00 – 10h30 | Ratios d'endettement et de solvabilité : gearing, levier, Debt/EBITDA, ICR, DSCR |
| 10h30 – 10h45 | — Pause — |
| 10h45 – 12h30 | Analyse de la liquidité : ratios courants, quick ratio, cash conversion cycle |
| 13h30 – 15h30 | KPIs sectoriels : Retail (GMV, LTV/CAC) · SaaS (ARR, churn, NRR) · Banque (NIM, CIR, NPL) |
| 15h30 – 15h45 | — Pause — |
| 15h45 – 16h45 | Cas de synthèse : analyse financière complète d'une entreprise cotée (rapport annuel réel) |
| 16h45 – 17h30 | Présentation de l'analyse · Debriefing collectif · Remise des attestations |
Analystes financiers, quants débutants, traders algorithmiques, risk managers souhaitant automatiser
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