WOLFRAM

Les technologies Wolfram pour la finance : réduire les risques grâce au backtesting et à l'analyse de portefeuille

Stéphane Caraguel, gestionnaire de portefeuilles quantitatifs

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« Les technologies Wolfram fournissent des fonctions et des outils mathématiques permettant de rédiger des articles de recherche ou des livres et d'effectuer des calculs symboliques. Vous pouvez très facilement les intégrer à des langages tels que Java ou R. »

Défis

En tant que gestionnaire de portefeuilles quantitatifs, Stéphane Caraguel a besoin d'un moyen plus rapide pour développer des stratégies de backtesting sans dépendre des boîtes à outils incohérentes créées par les utilisateurs de langages open source tels que R.

Solutions

Les fonctions intégrées dans les technologies Wolfram permettent à Caraguel de créer un code qu'il peut utiliser beaucoup plus rapidement. « Au cours de ma carrière, j'ai développé des plateformes de backtesting dans plusieurs langages. Il me fallait en moyenne un à deux mois pour créer quelque chose d'utilisable. J'ai fait la même chose récemment avec les technologies Wolfram, et cela ne m'a pris que deux semaines », explique Caraguel.

Avantages

En plus de gagner du temps, Caraguel a pu développer des modèles de négociation qui combinent plusieurs projets en un seul portefeuille à l'aide d'un code simple et court. En fait, les technologies Wolfram sont à l'origine d'une grande partie du flux de travail de backtesting, si bien que, selon Caraguel, « ne plus y avoir accès serait préjudiciable en termes de productivité ».

En savoir plus :

L'avantage Wolfram

  • Développement et affinement des modèles analytiques pour les risques.
  • Backtesting des stratégies commerciales pour en vérifier la viabilité, ou tests de résistance des modèles pour tenir compte des changements extrêmes du marché.
  • Calcul de la valeur à risque pour différents portefeuilles et horizons temporels.
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