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Problèmes numériques en mathématiques financières et en stratégies de trading

Numerical problems in financial mathematics and trading strategies

dc.contributorParis Sciences et Lettres
dc.contributor.advisorLepinette, Emmanuel
hal.structure.identifier
dc.contributor.authorBaptiste, Julien
HAL ID: 735376
ORCID: 0000-0002-4297-3455		*
dc.date.accessioned2018-12-18T13:04:43Z
dc.date.available2018-12-18T13:04:43Z
dc.date.issued2018-06-21
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/18301
dc.descriptionLe texte intégral de cette thèse sera accessible sur intranet à partir du 21-06-2023 (Confidentialité demandée par l'établissement de soutenance)
dc.description.abstractfrLe 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.fr
dc.language.isofr
dc.subjectModèles de marchés financiersfr
dc.subjectCoûts de transactionfr
dc.subjectStratégies de tradingfr
dc.subjectOptions européennesfr
dc.subjectApprentissage automatiquefr
dc.subjectApprentissage superviséfr
dc.subjectConditions de non-arbitragefr
dc.subjectEquations aux dérivées partiellesfr
dc.subjectModèle Binomialfr
dc.subjectPrix de sur-réplicationfr
dc.subjectTrading algorithmiquefr
dc.subjectPricingen
dc.subjectFinancial market modelsen
dc.subjectEuropean optionsen
dc.subjectAlgorithmic Tradingen
dc.subjectBinomial tree modelen
dc.subjectDiffusion partial differential equationsen
dc.subjectMachine learningen
dc.subjectNo-arbitrage conditionen
dc.subjectOption pricingen
dc.subjectSuper-hedging pricesen
dc.subjectSupervised learningen
dc.subject.ddc519
dc.titleProblèmes numériques en mathématiques financières et en stratégies de tradingfr
dc.titleNumerical problems in financial mathematics and trading strategiesen
dc.typeThèse
dc.contributor.editoruniversityUniversité Paris Dauphine
dc.description.abstractenThe 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.en
dc.identifier.theseid2018PSLED009
dc.subject.ddclabelProbabilités et mathématiques appliquées
hal.author.functionaut


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