Introduction à la formation Python : finance et séries chronologiques

Module 1: Introduction à Python pour la Finance

• Présentation de Python en tant qu’outil de programmation pour la finance.
• Installer et configurer l’environnement Python avec les librairies financières.
• Manipuler les données financières, les types de données et les opérations de base.

Module 2: Analyse de données financières avec Pandas

• Introduction à la librairie Pandas pour l’analyse de données.
• Charger des données financières à partir de différentes sources (fichiers CSV, bases de données, etc.).
• Nettoyer et prétraiter les données pour une analyse approfondie.
• Effectuer des opérations de groupement, filtrage, et des calculs statistiques sur les séries chronologiques.

Module 3: Visualisation de données financières avec Matplotlib et Seaborn

• Introduction à Matplotlib et Seaborn pour la visualisation de données.
• Créer des graphiques tels que les courbes de prix, les histogrammes de rendements, et les graphiques en chandeliers.
• Personnaliser les graphiques pour une présentation visuelle efficace des données financières.

Module 4: Analyse de séries chronologiques financières

• Comprendre les concepts clés des séries chronologiques financières (volatilité, tendances, saisonnalité, etc.).
• Appliquer des modèles de séries chronologiques tels que la moyenne mobile, l’autorégression (AR), la moyenne mobile autorégressive (ARMA) et la moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA).
• Évaluer et interpréter les performances des modèles.

Module 5: Prédiction des prix financiers avec les modèles de Machine Learning

• Introduction aux concepts de base de l’apprentissage automatique et de la régression.
• Utilisation de bibliothèques de Machine Learning telles que Scikit-Learn pour prédire les prix financiers.
• Comparaison des performances des modèles de régression pour des prédictions précises.

Module 6: Applications pratiques en Finance avec Python

• Appliquer les compétences acquises pour résoudre des problèmes financiers concrets.
• Créer des stratégies d’investissement basées sur l’analyse de séries chronologiques financières.
• Mettre en œuvre des analyses de risque et de portefeuille pour la prise de décisions éclairées.

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