Finance quantitative : définition, utilisation et métiers

Définition : Qu'est-ce que la finance quantitative ?

La finance quantitative (aussi appelée analyse quantitative) utilise des modèles mathématiques (algorithmes) pour analyser les marchés financiers afin de prendre de meilleures décisions d’investissement. Elle permet d’anticiper les évolutions financières pour optimiser le rendement des placements.

À quoi sert la finance quantitative ?

La finance quantitative est une fusion de la finance, des mathématiques, et de l’informatique.

Elle permet d’améliorer la prise de décision grâce à l’analyse d'un grand nombre de données chiffrées.

L’analyse quantitative accroît également l'efficacité opérationnelle dans le secteur financier. En effet, les algorithmes permettent d'automatiser les décisions. 

Évaluation de la valeur des actifs et des dérivés

La finance quantitative utilise des modèles mathématiques pour estimer la juste valeur des actifs financiers (actions, obligations, dérivés, options sur les matières premières, etc.).

Les modèles comme le Black-Scholes, le modèle binomial ou le MEDAF prennent en compte de nombreuses données liées aux marchés financiers (taux d'intérêt, volatilité, etc.) et aux entreprises (ratio de dette, dividendes, etc.). 

Ces modèles (aussi appelés quants) aident à comprendre comment la valeur d'un dérivé change en réponse à différentes conditions de marché et à des mouvements dans le prix de l'actif sous-jacent.

Gestion des risques

Grâce à l'évaluation précise des actifs et des dérivés, la finance quantitative aide les gestionnaires à mesurer les risques associés à chaque investissement :

• Risques de marché
• Risques de crédit
• Risques opérationnels, etc.

Par exemple, en mesurant la sensibilité des prix aux changements du marché (aussi appelé "delta"), l’asset management peut mieux couvrir leurs portefeuilles contre les mouvements de marché.

Par exemple, le modèle de Value at Risk (VaR) permet d’estimer la perte maximale attendue sur un portefeuille avec un horizon de temps défini.

La finance quantitative permet également de créer des scénarios de stress testing afin de simuler l'impact de conditions de marché négatives.

Nous avons notamment vu ce type de tests pratiqués sur les institutions financières afin d’évaluer leur résistance aux crises.

Gestion de portefeuille

La finance quantitative fournit les outils pour allouer plus efficacement leur capital selon le couple rendement / risque qui leur convient.

En faisant varier différents paramètres, l’analyse quantitative permet d'évaluer la variation du risque et du rendement du portefeuille. 

Par exemple, la théorie moderne du portefeuille de Markowitz permet de trouver la combinaison d'actifs qui minimise le risque pour un rendement attendu donné.

L’analyse quantitative permet donc d'accroître l’efficience d’un portefeuille.

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Lire aussi :  Portefeuilles Ramify, La finance quantitative démocratisée

Arbitrages

Les modèles quantitatifs identifient également les opportunités d'arbitrage, lorsqu’un actif ou un dérivé est potentiellement sous-évalué ou surévalué par rapport à sa valeur théorique.

Les traders peuvent exploiter ces écarts pour réaliser un profit sans risque. Ils contribuent ainsi à l'efficience de la finance de marché.

Trading algorithmique 

La finance quantitative permet de concevoir des algorithmes qui vont exécuter automatiquement des ordres selon des critères prédéfinis.

La vitesse d'exécution des ordres est ainsi significativement améliorée par rapport à une gestion “humaine”.

Les algorithmes permettent aussi de minimiser le coût d'exécution en optimisant le timing et la taille des ordres dans des marchés à faible liquidité.

Trading haute fréquence

Aussi appelé High-Frequency Trading, l’HFT vise à exploiter les écarts de prix des actifs.

Les algorithmes permettent l’exécution de nombreux ordres en quelques fractions de seconde. 

Ainsi, des ordres d'achat et de vente peuvent être placés automatiquement et simultanément par l’algorithme afin de profiter des écarts bid-ask.

Ce type d’arbitrage recherche notamment les écarts de cours des actions cotées sur plusieurs places boursières. 

Le trading haute fréquence est parfois décrié car les actifs sont achetés et revendus en très peu de temps, uniquement dans un but spéculatif.

Structuration de produits complexes

L’analyse quantitative permet de créer des Produits Structurés.

Ces produits financiers complexes, comme les obligations structurées, nécessitent des modèles mathématiques pour prédire les flux de trésorerie et évaluer les risques associés à différents scénarios de marché.

Les produits structurés sont souvent conçus pour répondre à des besoins spécifiques d'investissement.

Généralement, ils permettent de protéger (en partie ou en totalité) son capital, tout en offrant un potentiel de rendement.

Analyse de crédit

L’analyse quantitative permet d'évaluer la probabilité de défaut d'un emprunteur en analysant ses données historiques et ses caractéristiques financières.

C’est un outil important pour les entités qui ont besoin de sécuriser leur poste clients (assurance crédit), ou les établissements financiers accordant des crédits (Credit Valuation Adjustment CVA).

Qui utilise la finance quantitative ?

La finance quantitative est utilisée par une grande variété d'acteurs dans le monde financier, car elle permet des analyses détaillées et automatisées qui facilitent les processus de décision. Voici quelques-uns des principaux utilisateurs.

Les banques d'investissement et les investisseurs institutionnels

Les Banques d'Investissement comme Goldman Sachs et les fonds d’investissement comme Renaissance Technologies utilisent la finance quantitative notamment pour :

• Concevoir des produits dérivés
• Optimiser les portefeuilles
• Gérer leurs risques
• Créer des stratégies de trading algorithmique
• Conseiller leurs clients sur la construction de leur portefeuille d’actifs, etc.

Les compagnies d'assurance

Les assureurs (comme Allianz ou l’américain AIG) utilisent la finance quantitative pour évaluer les risques, tarifer leurs polices d'assurance, ou bien gérer leurs réserves financières. 

Les modèles quantitatifs facilitent le travail d’actuariat en permettant par exemple de réaliser des probabilités de survenance d'événements (catastrophe, risques systémiques, etc.).

Les institutions réglementaires

Les autorités de régulation financière (comme l’Autorité des Marchés Financiers) emploient des techniques quantitatives pour prévenir les risques systémiques, notamment en surveillant les marchés financiers. 

Ces institutions s’assurent ainsi que les établissements financiers respectent les exigences réglementaires (ratio de fonds propres, règles de solvabilité, etc.).

Les chercheurs académiques

Les universitaires dans le domaine de la finance, des mathématiques et de l'économie utilisent la finance quantitative pour mener des recherches afin de développer de nouvelles théories.

Les e-commerçants

Les commerces en ligne comme Amazon ou Alibaba utilisent la finance quantitative notamment pour optimiser leurs stratégies de prix, anticiper les fluctuations des tarifs fournisseurs et le comportement des consommateurs.

L'analyse quantitative cherche aussi à prévoir les ventes et à optimiser la logistique.

Quels sont les avantages de la finance quantitative ?

La finance quantitative offre de multiples avantages dans le domaine financier, notamment en termes de précision des analyses, d'efficacité des processus, et de gestion des risques.

Amélioration des décisions d’investissement

‍La finance quantitative fournit des analyses rigoureuses et basées sur un grand nombre de données.

Les prises de décision d'investissement sont ainsi moins sujettes aux biais cognitifs ou émotionnels humains.

Optimisation des stratégies d'investissement

L'utilisation de modèles statistiques aide à identifier les meilleures opportunités d'investissement afin de maximiser les rendements des portefeuilles.‍

Meilleure gestion du risque

Les techniques quantitatives permettent de mesurer plus précisément les risques associés aux différents investissements.

Les risques peuvent ainsi être gérés plus proactivement.‍

Réduction des coûts et amélioration des process

L'automatisation des tâches de trading et d'analyse réduit les coûts opérationnels et améliore l'efficacité.

L’analyse quantitative permet par exemple aux traders de traiter plus d'opérations pour un moindre coût.‍

Création de nouveaux produits financiers

L’analyse quantitative a stimulé l'innovation, elle a notamment facilité l'expansion des produits dérivés et des produits structurés.

Aymane Oubella, Directeur de la recherche chez Ramify

Ces atouts font de la finance quantitative un outil puissant pour les professionnels de la finance qui l’utilisent. Elle leur permet de mieux comprendre la complexité des marchés financiers et de traiter efficacement de grands volumes de données, dépassant ainsi les capacités analytiques traditionnelles.

Quelles sont les limites de la finance quantitative ?

Bien que la finance quantitative offre des outils puissants pour l'analyse et la prise de décision financière, il est important de garder en tête ses limites.

Des prédictions limitées en période de crise

Les algorithmes des modèles quantitatifs essaient de prédire le comportement des marchés grâce à des hypothèses.

Ces simplifications peuvent entraîner des écarts significatifs entre les prédictions des modèles et les réalités du marché, surtout lors de conditions de marché inédites ou d'évènements inattendus.

Difficulté de compréhension

Les non-experts peuvent avoir du mal à comprendre l’analyse quantitative. Ainsi, ils peuvent avoir du mal à saisir les risques du modèle. Cela peut également conduire à une dépendance envers les experts en finance quantitative.

Dépendance aux données

La finance quantitative dépend fortement de la qualité et de la quantité des données disponibles. 

Des erreurs ou des lacunes dans les séries de données peuvent conduire à des analyses inexactes.

Un coût de mise en place important

Le développement d'analyses quantitatives nécessite des investissements significatifs en termes d’outils technologiques, de données, et de personnel spécialisé.

Cela peut être un véritable obstacle pour sa mise en place dans les petites entreprises.

Les risques systémiques

Si de nombreux acteurs du marché adoptent des stratégies quantitatives similaires, cela peut conduire à une homogénéité des comportements de trading.

Cela peut amplifier les risques de mouvements de marché ou de bulles financières.

L'histoire de la finance quantitative

Les origines de la finance quantitative

L'histoire de la finance quantitative remonte au début du XXème siècle, avec la théorie de la spéculation de Louis Bachelier.

Son développement s’est accéléré dans les années 1950 et 1960 grâce aux premiers modèles de mathématiques financières sophistiqués.

C’est à ce moment-là que l’on commence à introduire la notion d'efficacité dans les portefeuilles.

Les décisions d’investissement commencent à tenir compte du concept de bêta afin d’évaluer le risque et le rendement d'un actif.

La finance quantitative a ensuite permis de transformer le marché des options en fournissant une formule analytique d’évaluation des options.

L'avènement des ordinateurs et des technologies de l'information a permis un développement rapide de la finance quantitative. 

Les calculs complexes avec de grandes bases de données sont ainsi devenus plus accessibles, ce qui a ouvert la voie à de nouvelles innovations.

Les personnages et publications clés de l’analyse quantitative

Voici les personnages clés de la finance quantitative ainsi que leurs publications.

Louis Bachelier - Théorie de la spéculation (1900)

Souvent considéré comme le précurseur de la finance quantitative, Louis Bachelier a introduit les bases de la théorie moderne des prix des options et de la marche aléatoire en finance.

Harry Markowitz - Théorie Moderne du Portefeuille (1952)

Harry Markowitz a introduit la notion d'optimisation avec son modèle de sélection de portefeuille.

Il a permis de poser les bases de la finance moderne en démontrant comment diversifier un portefeuille pour maximiser son rendement.

William Sharpe, John Lintner et Jan Mossin - Modèle d'Évaluation des Actifs Financiers (1964)

Le MEDAF (aussi appelé CAPM en anglais) fournit un cadre pour déterminer le rendement attendu d'un actif en fonction de son risque systématique.

Eugene Fama - Hypothèse des marchés efficients (1970)

Cette théorie explique que le prix des actifs des marchés reflète le niveau d’information disponible. Si une nouvelle information est disponible, les acteurs du marché vont réagir, et l’actif verra son prix ajusté.

Fischer Black, Myron Scholes et Robert Merton - Modèle de Black-Scholes (1973)

Ces 3 chercheurs ont développé le premier modèle largement utilisé pour l'évaluation des options. Ce modèle a révolutionné le marché des dérivés en fournissant une formule pour évaluer les options européennes.

Prix nobels et récompenses en finance quantitative

Voici les principaux contributeurs de la finance quantitative à qui l’on a décerné un prix Nobel d'Économie.

• Harry M. Markowitz, Merton H. Miller, et William F. Sharpe (1990)
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• Harry Markowitz a été récompensé pour ses travaux sur la théorie du portefeuille et l'analyse des investissements sous incertitude.
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• William Sharpe a développé le modèle d'évaluation des actifs financiers (CAPM), qui a révolutionné la compréhension du risque et du rendement.
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• Merton H. Miller est également reconnu pour ses contributions à la théorie de la finance, bien que ses travaux soient plus centrés sur les domaines de la finance d'entreprise et de la politique de dividende.
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• Robert C. Merton et Myron S. Scholes (1997) : Ces deux chercheurs ont été récompensés pour leur nouvelle méthode d’évaluation des dérivés, ce modèle s’appelle “Black-Scholes”, du nom de Fischer Black et Myron Scholes.
  
  Leurs travaux ont grandement facilité le commerce des options et d'autres produits financiers dérivés.

Les mathématiques de la finance quantitative

Ces outils mathématiques constituent la base sur laquelle repose la finance quantitative.

Ils permettent aux professionnels du secteur de développer des stratégies d'investissement sophistiquées, d'évaluer les risques financiers, et de prendre des décisions éclairées dans un environnement de marché complexe et incertain.

Le calcul stochastique

Le calcul stochastique joue un rôle central dans la modélisation du mouvement des prix des actifs financiers.

Le mouvement Brownien et l'équation différentielle stochastique (EDS) de Itô sont des concepts clés utilisés pour décrire la dynamique aléatoire des marchés.

Mouvement Brownien (W_t) : dWt = ϵ√dtsome text

• ϵ est une variable aléatoire issue d'une distribution normale standard
• dt représente un petit intervalle de temps.

Équation Stochastique - Modèle de Black-Scholes : dSt = μStdt + σStdWtsome text

• dSt​ représente la variation du prix de l'actif
• μ est le taux de rendement attendu
• σ la volatilité de l'actif
• dWt​ le terme de mouvement brownien.

La théorie des probabilités

La théorie des probabilités permet de quantifier l'incertitude, elle est utilisée dans l'évaluation des risques, la modélisation des rendements des actifs, et la prédiction des mouvements de marché. 

L’optimisation Mathématique

L'optimisation mathématique est utilisée pour résoudre des problèmes de gestion de portefeuille, tels que l'optimisation de l'allocation d'actifs pour maximiser le rendement attendu pour un niveau de risque donné. 

Les méthodes d'optimisation linéaire et non linéaire, ainsi que la programmation dynamique, sont couramment appliquées. 

L’algèbre linéaire

L'algèbre linéaire est utilisée dans de nombreux aspects de la finance quantitative, notamment dans la modélisation des marchés financiers, l'analyse des séries temporelles, et la construction de portefeuilles. 

Les matrices et les vecteurs sont essentiels pour représenter les données financières et effectuer des calculs complexes.

Les statistiques et analyses des séries temporelles

Les statistiques fournissent les outils pour analyser les données historiques des marchés, tester les hypothèses, et construire des modèles prédictifs. 

L'analyse des séries temporelles est particulièrement importante pour modéliser et prédire le comportement des prix des actifs au fil du temps.

Le modèle ARMA  (modèles autorégressifs et moyenne mobile)

Cet outil permet de comprendre et de prédire les valeurs futures d’une série. 

Le modèle est composé de deux parties : une part autorégressive (AR) et une part moyenne-mobile (MA)

Les méthodes numériques

Les méthodes numériques, telles que les méthodes de Monte Carlo, sont utilisées pour l'évaluation des options et d'autres dérivés financiers. Ces méthodes permettent de simuler des milliers de scénarios possibles pour estimer la valeur d'un instrument financier.

L'Intelligence Artificielle et l’apprentissage automatique

L’IA et le machine learning sont de plus en plus utilisés en finance quantitative pour identifier des patterns dans de grandes bases de données financières.

Ils permettent également d’améliorer les modèles de trading algorithmique, et de développer des stratégies d'investissement basées sur des prédictions de marché.

La technologie et les algorithmes utilisés en finance quantitative

Les nouvelles technologies et les algorithmes en finance quantitative transforment la manière dont de grandes quantités de données peuvent être analysées.

L'innovation continue est une des clés pour améliorer les stratégies d'investissement, gérer les risques de manière plus efficace et exploiter de nouvelles opportunités. 

Ces outils facilitent donc la prise de décision. 

Les principales technologies de la finance quantitative

Le Calcul Haute Performance (HPC)

Le HPC permet l'exécution rapide de calculs complexes et la simulation de scénarios financiers à grande échelle.

Cette technologie est essentielle pour le traitement des grandes quantités de données et la réalisation de simulations.

Les bases de données et le Big Data

Les technologies de bases de données avancées et les solutions Big Data sont utilisées pour stocker, traiter et analyser d'énormes volumes de données financières en temps réel.

Le Cloud Computing

Le cloud computing offre une flexibilité pour le stockage des données et la puissance de calcul.

Les établissements financiers peuvent ainsi accéder à des ressources informatiques avancées à la demande.

Les principaux algorithmes utilisés par la finance quantitative

Les modèles prédictifs et le machine learning

Les algorithmes d'apprentissage automatiques et la régression linéaire sont notamment utilisés pour prédire les mouvements des marchés financiers et identifier les opportunités d'investissement.

L'optimisation de portefeuille

Les algorithmes d'optimisation, tels que ceux basés sur la méthode de MEDAF de Markowitz permettent d’optimiser un portefeuille. 

En calculant la répartition optimale des actifs, ces algorithmes aident à maximiser le rendement pour un niveau de risque donné.

L’analyse des risques

Des algorithmes de simulation, comme la méthode de Monte Carlo, et d'autres techniques quantitatives sont employés pour évaluer et gérer les risques financiers associés aux portefeuilles d'investissement.

Le Traitement du Langage Naturel

Cet outil est utilisé pour analyser des données non structurées, comme les actualités financières et les rapports d'analystes.

Ainsi, les informations pertinentes sont extraites pour aider à prendre des décisions d’arbitrage.

Le trading algorithmique

Des algorithmes complexes sont utilisés pour exécuter automatiquement des ordres de trading basés sur des critères prédéfinis. 

Cette méthode sans intervention humaine permet d'optimiser la vitesse et l'efficacité du trading.

Les métiers de la finance quantitative

Les métiers de la finance quantitative nécessitent une combinaison de compétences analytiques avancées, une connaissance approfondie des marchés financiers, mais également des compétences en programmation. 

Il est nécessaire de se former continuellement pour rester à la pointe des nouvelles technologies qui font évoluer la finance quantitative.

Analyste quantitatif

Tâches

Développement de modèles mathématiques pour l'évaluation des instruments financiers, la prédiction des marchés et l'analyse de risques.

Compétences requises

Mathématiques avancées, économétrie, programmation (Python, C++, R), et connaissance des marchés financiers.

Exemple de mission

Développement de modèles mathématiques pour l'évaluation des instruments financiers et l'analyse de risques.

Types d’employeurs

Les banques d'investissement, les hedge funds et les sociétés de gestion d'actifs comme Société Générale, J.P. Morgan, Renaissance Technologies, etc.

Études / diplômes

Master ou doctorat en mathématiques, physique, ingénierie, statistiques, ou finance quantitative.

Salaire

Le salaire moyen d’un “Quant” après 4 à 5 ans d’expérience évolue généralement entre 60 000 et 90 000 euros bruts par an.

Gestionnaire de risques en finance quantitative

Tâches

Évaluation et gestion des risques financiers, développement de stratégies de mitigation des risques.

Compétences requises

Analyse de risques, modélisation statistique, compétences en communication, compréhension des réglementations financières.

Types d’employeurs

Les établissements financiers, les gérants d’actifs, les agences de régulation (comme l’Autorité des Marchés Financiers), etc.

Études / diplômes

Master ou doctorat en finance, économie, mathématiques, ou domaines connexes.

Salaires

Le salaire moyen après 4 à 5 ans d’expérience évolue généralement entre 50 000 et 80 000 euros bruts par an.

Développeur en finance quantitative

Tâches

Conception et développement de logiciels pour l'exécution de stratégies de trading et l'analyse de données financières.

Compétences

Programmation experte (Python, C++, Java), connaissance des algorithmes et structures de données, familiarité avec les systèmes de trading.

Entreprises

Entreprises de services financiers (Bloomberg, etc.), les plateformes de trading algorithmique, les startups Fintech comme Ramify.

Études / diplômes

Licence ou Master en informatique, ingénierie logicielle, ou domaines connexes.

Salaires

Les salaires oscillent généralement entre 50 000 et 80 000 euros, avec des variations selon l'expérience et la localisation.

Trader quantitatif

Tâches

Utilisation de modèles quantitatifs pour identifier des opportunités de trading et exécuter des transactions.

Compétences

Compréhension des modèles quantitatifs, compétences en programmation, aptitude à prendre des décisions rapides sous pression.

Entreprises

Sociétés de trading comme Virtu Financial, Jane Street, etc.

Études/Diplômes

Master en finance, mathématiques, informatique, ou domaines connexes.

Salaires

Ce type de profil étant très recherché, les salaires de base peuvent dépasser les 100 000 euros par an.

Consultant en finance quantitative

Tâches

Fournir des conseils aux entreprises sur l'utilisation de modèles quantitatifs pour la gestion des risques, l'optimisation des investissements, l'amélioration des performances financières, etc.

Les consultants peuvent aussi réaliser des analyses de marché et développer des stratégies financières personnalisées.

Compétences

Excellentes compétences analytiques et quantitatives, compréhension profonde des marchés financiers, compétences en communication et en présentation, et expertise en logiciels financiers et en programmation.

Entreprises

Cabinets de conseil comme McKinsey, Boston Consulting Group, Oliver Wyman etc.

Études/Diplômes

Master ou Doctorat en finance quantitative, économie, mathématiques, ou statistiques.

Salaires

Varie selon le niveau d'expérience. Les consultants juniors peuvent commencer avec des salaires annuels entre 50 000 et 70 000 euros.

Les meilleures formations pour travailler dans la finance quantitative

Les programmes spécialisés en finance quantitative apportent des compétences en mathématiques, statistiques, et informatiques nécessaires pour réussir dans ce domaine. 

Les matières scientifiques ont une place prépondérante dans les formations que nous allons vous présenter.

Les types de diplômes pour travailler en finance quantitative

Master en finance quantitative

Les masters spécialisés en finance quantitative combinent méthodes d’enseignement théoriques et applications pratiques. 

Ces programmes couvrent les mathématiques stochastiques, la modélisation financière, les algorithmes de trading, etc.

Master en ingénierie financière

Ce type de master se concentre sur la conception et la gestion de produits financiers complexes, tels que les dérivés et les produits structurés.

Ce master combine la finance, les mathématiques appliquées, et l'informatique.

Doctorats

Pour ceux qui visent des rôles de recherche ou des positions de haut niveau, un doctorat en finance quantitative ou dans des domaines connexes comme les mathématiques appliquées peut être nécessaire. 

Ces programmes approfondissent les connaissances théoriques de master et offrent l'opportunité de mener des recherches en finance quantitative.

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Les meilleures formations en finance quantitative

École polytechnique (Master en ingénierie financière)

Ce programme français dispose d’une excellente réputation. 

Il offre une solide formation en mathématiques appliquées, économie, et informatique, spécifiquement adaptée aux besoins de la finance quantitative.

Université Paris-Dauphine (Master 203 - finance d'entreprise et ingénierie financière)

Ce cursus est reconnu pour son approche rigoureuse de la finance, avec un fort accent sur les méthodes quantitatives et la gestion des risques.

ESSEC Business School (Master en finance)

Cette formation initiale fournit une expertise approfondie en finance quantitative. Il couvre les dernières techniques en matière de modélisation financière et de gestion des risques.

CentraleSupélec x Dauphine (Mathématiques de l’Assurance, de l’Economie et de la Finance)

Chair de Finance Quantitative lancée en octobre 2007, certifiée par le Labex Louis Bachelier “Finance et Croissance Durable”.

London School of Economics (MSc finance and economics)

Ce M2 finance quantitative prépare les étudiants à des carrières dans les secteurs financiers techniques.

ETH Zurich (Master en finance quantitative)

Cette formation conjointe avec l'Université de Zurich est axée sur la théorie financière, les méthodes quantitatives et les compétences informatiques.

Massachusetts Institute of Technology MIT (Master of finance) 

Ce master reconnu mondialement délivre des cours avancés en finance quantitative.

Rencontrez les experts derrière la stratégie de vos portefeuilles

Les membres de l’équipe de recherche de Ramify sont issus des plus grandes écoles (Centrale, Berkeley) et institutions financières mondiales (Goldman Sachs, Nomura).

Ingénieurs et mathématiciens, ce sont eux qui sont à l’origine des puissants algorithmes à l’origine de la sur-performance des portefeuilles Ramify. Notre équipe QIS est régulièrement à la recherche de nouveaux talents et étudie chaque candidature, même spontanée.

Découvrir l'équipe et les postes à pourvoir

Les certifications professionnelles en finance quantitative

Il est également possible de faire reconnaître ses compétences en gestion quantitative sans passer par un cursus universitaire.

C’est une solution intéressante pour les professionnels ayant acquis des connaissances durant leurs expériences. Ils pourront ainsi valider leurs acquis par un certificat officiel reconnaissant leur expertise.

Certificate in Quantitative Finance (CQF)

Cette certification est très respectée dans l'industrie de la finance.

Elle couvre des sujets essentiels comme la modélisation des produits dérivés, le risque et la gestion de portefeuille.

Financial Risk Manager (FRM)

Cette certification est délivrée par le Global Association of Risk Professionals.

Le FRM est reconnu mondialement et se concentre sur l'analyse du risque dans le secteur financier.

Comment Ramify met la finance quantitative à disposition de tous ?

Ramify s’appuie sur des experts en finance quantitative pour concevoir de A à Z ses produits d’investissement comme l’Assurance-vie ou le Plan Epargne Retraite (PER).

Nous utilisons un grand nombre de données afin de concevoir nos profils d’investissement, et ainsi maximiser le couple rendement / risque de nos portefeuilles clients.

Nos algorithmes prennent notamment en compte la fiscalité de chaque enveloppe d’épargne afin d’optimiser leurs performances.

Cette méthodologie scientifique vise à écarter les biais humains qui peuvent être à l’origine de mauvaises décisions stratégiques.

Cette approche inédite dans le monde des fintechs, nous permet de délivrer des performances supérieures aux principaux indices boursiers comme le MSCI World.

Depuis 2014, notre portefeuille en gestion pilotée Elite, a dominé l'indice MSCI World de 37 %* :

Lire aussi : Livre blanc : La méthodologie Ramify

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*Les performances affichées sont partiellement issues de backtests (01/01/2014 - 31/12/2023). Les performances passées ne présagent pas des performances futures.

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