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Problèmes numériques en mathématiques financières et en stratégies de trading

Numerical problems in financial mathematics and trading strategies

Baptiste, Julien (2018), Problèmes numériques en mathématiques financières et en stratégies de trading, doctoral thesis prepared under the supervision of Lepinette, Emmanuel, Université Paris Dauphine

Type
Thèse
Date
2018-06-21
Metadata
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Author(s)
Baptiste, Julien cc
Under the direction of
Lepinette, Emmanuel
Abstract (FR)
Le but de cette thèse CIFRE est de construire un portefeuille de stratégies de trading algorithmique intraday. Au lieu de considérer les prix comme une fonction du temps et d'un aléa généralement modélisé par un mouvement brownien, notre approche consiste à identifier les principaux signaux auxquels sont sensibles les donneurs d'ordres dans leurs prises de décision puis alors de proposer un modèle de prix afin de construire des stratégies dynamiques d'allocation de portefeuille. Dans une seconde partie plus académique, nous présentons des travaux de pricing d'options européennes et asiatiques.
Abstract (EN)
The aim of this CIFRE thesis is to build a portfolio of intraday algorithmic trading strategies. Instead of considering stock prices as a function of time and a brownian motion, our approach is to identify the main signals affecting market participants when they operate on the market so we can set up a prices model and then build dynamical strategies for portfolio allocation. In a second part, we introduce several works dealing with asian and european option pricing.
Subjects / Keywords
Modèles de marchés financiers; Coûts de transaction; Stratégies de trading; Options européennes; Apprentissage automatique; Apprentissage supervisé; Conditions de non-arbitrage; Equations aux dérivées partielles; Modèle Binomial; Prix de sur-réplication; Trading algorithmique; Pricing; Financial market models; European options; Algorithmic Trading; Binomial tree model; Diffusion partial differential equations; Machine learning; No-arbitrage condition; Option pricing; Super-hedging prices; Supervised learning