Analyse Séries Temporelles Financières

Pourquoi se former à analyse de séries temporelles financières

la prévision des cours boursiers constitue un défi majeur pour les analystes financiers. la détection de tendances et de ruptures dans les données historiques impacte directement les décisions d'investissement. l'identification de corrélations entre différents actifs nécessite une méthodologie rigoureuse. la gestion du risque repose sur une compréhension fine de la volatilité des marchés.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

appliquer les méthodes statistiques et algorithmiques aux séries temporelles financières
identifier les modèles ARIMA, GARCH et les techniques de lissage pour la prévision
réaliser des analyses de stationnarité et de causalité sur des données de marché
développer des stratégies de trading basées sur l'analyse de séries temporelles
interpréter les résultats des modèles et évaluer leur performance prédictive

Public concerné

analystes financiers
quant traders
gestionnaires de portefeuille
data scientists évoluant dans la finance

Programme type

Module 1 : Fondamentaux des Séries Temporelles Financières

caractéristiques des séries financières : bruit, volatilité, non-stationnarité
tests de stationnarité (Dickey-Fuller, KPSS) et différenciation
fonctions d'autocorrélation (ACF) et d'autocorrélation partielle (PACF)
exploration des outils Python (Pandas, NumPy) pour la manipulation de données

Module 2 : Modèles Prédictifs Univariés

modèles AR, MA, ARMA, ARIMA et SARIMA : théorie et applications pratiques
modèles de volatilité : ARCH et GARCH pour la prévision de la variance
techniques de lissage exponentiel (simple, double, Holt-Winters)
implémentation avec la bibliothèque statsmodels

Module 3 : Analyse Multivariée et Techniques Avancées

modèles VAR et VECM pour l'analyse de causalité et de cointégration
réseaux de neurones récurrents (RNN, LSTM) pour la prévision de séries complexes
méthodes d'ensemble (Random Forest, Gradient Boosting) appliquées aux séries temporelles
cas d'usage : prévision de prix d'actifs, détection d'anomalies, stratégies de momentum

Module 4 : Évaluation et Optimisation des Modèles

métriques d'évaluation des prévisions (RMSE, MAE, MAPE)
backtesting de stratégies et gestion du risque de modèle
optimisation des hyperparamètres et sélection de modèles
présentation de projets concrets et étude de cas sectoriels

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Prérequis

maîtrise des bases de la statistique inférentielle
connaissance des principes fondamentaux de la finance de marché
pratique du langage Python et de ses bibliothèques (Pandas, Matplotlib)

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 3 600 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: une attestation de formation sera délivrée à l'issue de la formation. le financement peut être pris en charge par votre OPCO ou les dispositifs de la formation professionnelle continue.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels outils logiciels sont utilisés pendant la formation ?

nous utilisons principalement Python avec les bibliothèques Pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn et TensorFlow/Keras pour les modèles avancés.

›cette formation inclut-elle des exercices pratiques ?

oui, chaque module intègre des ateliers pratiques et des études de cas basées sur des données financières réelles.

›un support de cours est-il fourni ?

un support de cours détaillé au format numérique ainsi que des notebooks Jupyter sont mis à disposition des participants.

›faut-il avoir des connaissances en machine learning ?

des notions de base sont un plus, mais les concepts essentiels seront introduits pour l'application aux séries temporelles.

Comment on sélectionne les organismes analyse de séries temporelles financières

Analyse indépendante multi-organismes
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