Nicolas - professeur de programmation - Paris 4e
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Cours de Python, Excel, VBA et C++ appliqués à la finance de marché et à l’économétrie

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Ambassadeur

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À propos de Nicolas

Ingénieur en finance quantitative, diplômé de l’ENSAE, avec plus de 8 ans d’expérience en finance de marché, je combine une expertise approfondie en programmation (Python, VBA, Excel et C++) avec un solide bagage en mathématiques appliquées, modélisation financière et data science. Formé dans une grande école, j’ai développé des compétences avancées en automatisation de processus financiers, en analyse et gestion des risques, ainsi qu’en conception et implémentation de modèles quantitatifs utilisés en environnement de marché.

Les langages et outils de programmation sont au cœur de mes activités professionnelles et pédagogiques. J’ai conçu et implémenté des solutions couvrant l’ensemble de la chaîne quantitative, depuis la construction et la calibration de courbes de taux d’intérêt jusqu’au pricing de produits dérivés (options, swaps et produits structurés), en passant par les simulations financières avancées et l’analyse des risques de marché. Ces développements ont été réalisés à l’aide de Python et C++ pour les calculs numériques et les modèles de pricing, ainsi que de VBA et Excel pour le prototypage rapide, l’automatisation, le reporting et l’interfaçage avec les utilisateurs métiers.

En Python, j’utilise couramment les bibliothèques de référence telles que Pandas pour la manipulation et l’analyse de données financières, NumPy pour le calcul numérique intensif et Matplotlib pour la visualisation. Je maîtrise l’implémentation de méthodes quantitatives fondamentales, notamment les simulations de Monte Carlo et les schémas de différences finies, appliqués au pricing et à l’évaluation de produits dérivés.
En C++, je développe des modèles performants et robustes destinés à des environnements nécessitant une forte efficacité de calcul.

Par ailleurs, je dispose d’une expertise solide en modélisation statistique et économétrique, avec l’utilisation avancée d’outils tels que Statsmodels, appliqués à l’analyse de séries temporelles financières, à l’estimation de modèles et à l’aide à la décision. Ces compétences sont complétées par une approche orientée data science et machine learning, intégrant la préparation des données, la validation des modèles et l’interprétation des résultats.

Ce cours vise à transmettre une approche à la fois rigoureuse, pratique et orientée marché de la programmation (Python, VBA, Excel et C++), en mettant l’accent sur des applications concrètes en finance de marché, économétrie, data science et machine learning, afin de répondre aux besoins académiques et professionnels des étudiants et praticiens.

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À propos du cours

  • Primaire
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Ensemble, nous explorerons les applications de Python en finance, de la manipulation de données à la modélisation financière avancée. Réservez votre cours dès maintenant et commencez votre voyage vers la maîtrise de Python !

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