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MASTER 2ème ANNÉE
MATHÉMATIQUES ET APPLICATIONS
Parcours Finance Computationnelle
ANNÉE UNIVERSITAIRE 2015 – 2016
‐ 1 ‐ PRESENTATION
Le master Finance Computationnelle spécialise les étudiants sur l’ingénierie informatique
nécessaire pour assurer des missions dans les domaines de la finance quantitative,
l’automatisation des tâches de pricing, de contrôle des flux, l’évaluation et le contrôle et la
gestion des risques. Les compétences en génie logiciel (notamment Intelligence Artificielle)
proposées dans cette formation sont un atout pour les emplois visés.
Cette formation très technique est née d’un constat : l’ingénierie financière complexe, avec
ses bienfaits mais aussi les risques auxquels elle expose, a envahi nos économies. Dans ce
contexte, les formations financières nécessitent avant tout une grande maîtrise des
techniques de modélisation, ce qui suppose de sélectionner des candidats aguerris aux
mathématiques et à l’économétrie. Pour autant, une sensibilisation accrue aux
enseignements de la théorie financière et une bonne compréhension des dynamiques de
marché s’imposent. Ce programme associe donc des compétences en mathématiques,
informatique et en finance de manière à offrir un programme pédagogique joignant
expertise quantitative et connaissance fine de l’environnement financier.
Le programme allie compréhension approfondie des méthodes mathématiques appliquées à
l’évaluation des actifs financiers complexes (processus stochastiques, simulations de Monte
Carlo, techniques économétriques), maîtrise des langages et outils informatiques
(programmation, intelligence artificielle, systèmes-multi-agents) et connaissance élargie des
technologies financières (ingénierie financière, techniques d’optimisation de portefeuille).
La formation bénéficie ainsi d’un haut niveau de spécialisation, soutenu en première année
(Master 1), par une sensibilisation approfondie à la théorie financière et à l’environnement
économique, juridique, comptable et financier (comptabilité, microstructure des marchés,
macroéconomie monétaire, droit bancaire et boursier).
La formation débouche sur différents métiers dans les secteurs de l’assurance, de la banque
commerciale et d’investissement, du consulting et de la gestion d’actifs. Elle propose aux
étudiants une compréhension conceptuelle des produits financiers complexes et un
apprentissage technique permettant aux futurs collaborateurs d’institutions financières et
de sociétés de conseil d’offrir des prestations à forte valeur ajoutée, axées sur la double
compétence informatique et finance de marché.
L’obtention du diplôme permet d’accéder aux métiers suivants :
- Maîtrise d’ouvrage technique métiers /produits
- Développeur de logiciel financier
- Gestionnaire de fonds
- Ingénieur Financier
- Quant (pricing et contrôle des risques)
- Risk manager.
‐ 2 ‐ Plus précisément, parmi les missions auxquelles prépare la formation, on peut citer, entre
autres :
-La conception de pricers et leur intégration au sein des progiciels,
-Le pricing de produits structurés et de dérivés classiques ou exotiques,
-La modélisation statistique du comportement des clients/investisseurs pour piloter les
risques (liquidité, taux, crédit…),
-Le conseil, le management de projet, l'intégration de solutions, l'assistance à la maîtrise
d'ouvrage et le risk management,
-L’évaluation des performances de portefeuille et l’analyse quantitative des risques (Var,
stress, sensibilités …)
-L’automatisation des opérations de trading.
Le Master 2 Finance Computationnelle s’appuie sur des équipes d’enseignement et de
recherche appartenant à trois laboratoires, Unités Mixtes de Recherche du CNRS et INRIA,
reconnus pour la qualité de leurs recherches.
Au sein de ces trois laboratoires, les équipes suivantes sont plus particulièrement
mobilisées:
- Laboratoire Paul Painlevé : Probabilités et Statistique :
http://mathematiques.univ-lille1.fr/Recherche/Laboratoires-de-recherche/LaboratoirePaul-Painleve/
- SMAC (Systèmes Multi-Agents et Comportements) :
http://www.lifl.fr/SMAC/
- LEM (Lille Economie et Management) :
http://lem.cnrs.fr/
La formation s’appuie également sur l’intervention de professionnels de l’évaluation et du
contrôle des risques et de praticiens spécialisés dans la modélisation et l’évaluation des
produits financiers complexes.
Pour plus d’informations sur le Master 2 Finance Computationnelle, consulter :
– le site de l’UFR de Mathématiques : http://mathematiques.univ-lille1.fr/
– le site de Lille1 (puis onglet Formation) : http://www.univ-lille1.fr/
‐ 3 ‐ RENSEIGNEMENTS PRATIQUES
RESPONSABLE DU MASTER 2 :
PHILIPPE ROZIN
Institut d’Administration des Entreprises de Lille
104, avenue du peuple belge
59043 LILLE Cedex
Site : http://www.iae.univ-lille1.fr/
Mail : philippe.rozin@gmail.com
SECRETARIAT PEDAGOGIQUE :
AURORE SMETS
Université des sciences et technologies de Lille
Cité scientifique - Bâtiment M2 – Bureau 010
59655 VILLENEUVE D’ASCQ CEDEX (France)
Mail : math-masters2@univ-lille1.fr
Tel : +33 (0) 3.20.43.42.33
LABORATOIRE D’ACCUEIL :
Lille Economie et Management
Le laboratoire est porté conjointement par l’Université Lille 1, Sciences et Technologies, et
l’Université Catholique de Lille.
Site : http://lem.cnrs.fr/
‐ 4 ‐ ADMISSION
I.
L’admission en 2ème année de Master Finance Computationnelle se fait sur dossier suivi, le
cas échéant, d’un entretien de motivation. Le candidat doit retirer un dossier d’admission
pédagogique au :
Secrétariat Pédagogique – Mme SMETS Aurore
UFR de Mathématiques – Bâtiment M2
Université Lille 1 Sciences et Technologies
59655 - VILLENEUVE D’ASCQ CEDEX
Téléphone : (+33) 3 20 43 42 33
Adresse électronique : math-masters2@univ-lille1.fr
Le candidat peut aussi le télécharger à cette adresse : http://mathematiques.univ-lille1.fr/
Date limite de dépôt des candidatures au secrétariat pédagogique : le 22 juin 2015.
L’autorisation d’inscription en Master 2 Finance computationnelle est délivrée après
examen du dossier des candidats.
‐ Tout étudiant ayant validé le Master 1 d’un parcours national de Master dans une mention
compatible (Mathématiques et finance, MASS, Mathématiques, Informatique, Economie
quantitative…) peut candidater.
‐ Dans les autres cas, la commission de validation des études ou des acquis professionnels
décide de l’autorisation à candidater ; sans cette acceptation une inscription en Master 2
est impossible. Elle s’effectue à partir du site suivant :
http://www.univ-lille1.fr/etudes/Admission-Inscription
Attention, cette validation peut aussi concerner les ingénieurs diplômés ou les élèves
ingénieurs en dernière année d’études (se rapprocher du secrétariat pour de plus amples
informations).
Les candidats seront informés de la suite donnée à leur demande d’inscription au plus tard
le 17 juillet 2015.
Les auditeurs souhaitant suivre la formation dans le cadre de la formation continue
s’adresseront au SUDES :
SUDES (Service Universitaire de Développement Economique et Social)
Tél : +33 (0) 3 20 43 45 23 / Accueil-sudes@univ-lille1.fr / www.univ-lille1.fr/sudes
Université Lille 1
Cité Scientifique
59655 Villeneuve d'Ascq Cedex
II.
Après autorisation d’inscription pédagogique, l’inscription administrative se fait au
début de l’année universitaire (jusqu’à mi-octobre) auprès des services administratifs de
l’université.
‐ 5 ‐ ORGANISATION DES ETUDES
SEMESTRE 3
5 ECTS
Mathématiques 3
13 ECTS
Méthodes
computationnelles
10 ECTS
Finance 3
2 ECTS
Langue
- Calcul stochastique
- Méthodes de Monte-Carlo
- Programmation objet avancée JAVA et C++
- Intelligence artificielle et modélisation
- Gestion de portefeuille
- Modèles de taux
- Ingénierie financière
- Anglais
SEMESTRE 4
- Progiciel de marché
Au choix, 1 parmi les 2 cours suivants :
6 ECTS
24 ECTS
Electifs
Stage
– Optimisation de portefeuille
- Trading haute fréquence, modélisation et arbitrage
statistique
- Stage ou mémoire de recherche
‐ 6 ‐ STAGE
Tous les étudiants du Master 2 Finance Computationnelle doivent effectuer un stage d’une
durée maximale de 6 mois (mars-août) au sein soit :
- de services d’ingénierie financière de haut niveau en assurance, banque, salle de marché,
en front, middle ou back office,
- d’un laboratoire de recherche (Painlevé, LIFL ou LEM) comme assistant de recherche. Ce
stage consiste à découvrir les exigences d’un travail d’étude ou de recherche (soutien à la
recherche documentaire, à la collecte ou à l’analyse des données, aux études de terrain…)
Les mémoires sont encadrés ou co-encadrés par l’un des membres des équipes d’accueil
attachées au Master 2. Il donne lieu à un rapport écrit et à une soutenance orale. On
encourage les étudiants à effectuer un stage soit dans une entreprise, un laboratoire privé
ou semi-privé, soit dans un laboratoire universitaire.
POUR LES STAGES A L’ETRANGER (MOBILITE) :
Il existe des bourses permettant un financement partiel des stages de recherche à
l’étranger. Pour plus d’informations, se rapprocher en novembre du Service Relations
Internationales de l’Université Lille1 : http://www.univ-lille1.fr/international/Etudier-aetranger.
‐ 7 ‐ VALIDATION DU MASTER 2
Le Master 2 Finance computationnelle consiste en 2 semestres et vaut 60 ECTS.
Les crédits s’obtiennent en validant :
– le semestre 3 - 30 crédits ECTS : cours fondamentaux de finance, méthodes
computationnelles, langues.
– le semestre 4 : - 6 crédits ECTS : cours électifs de finance computationnelle.
– le mémoire/stage - 24 crédits ECTS : soutenu fin juin ou fin septembre.
N.B. :
L’autorisation de redoublement du Master 2 n’est accordée qu’à titre exceptionnel et
après décision d’une commission ad hoc.
L’autorisation d’inscription en thèse est accordée par le jury après délibération. En aucun
cas, elle n’est automatique pour les étudiants reçus au Master 2.
‐ 8 ‐ PROGRAMME DES COURS
2015 - 2016
‐ 9 ‐ S3 UE Mathématiques 3 : Calcul stochastique (5 ECTS)
 CALCUL STOCHASTIQUE (5 ECTS) - 28h de cours / 14h de TD
Objectifs :
Renforcer les éléments de base du calcul stochastique déjà abordés en Master 1
et discuter ses applications aux modèles financiers.
Contenu :
 Mouvement brownien : propriétés
 Théorie de martingales
 Intégrales d’Itô, formule d’Itô, équations différentielles stochastiques :
constructions rigoureuses
 Modèle de Black and Scholes: dynamique des prix, option européenne et son
prix, gestion de portefeuille
S3 UE Méthodes computationnelles : Méthodes de Monte-Carlo ; POO avancée
JAVA et C++ ; IA et modélisation (13 ECTS)
 MÉTHODES DE MONTE-CARLO (3 ECTS) – 24h de CTD
Objectifs :
Apporter à l’étudiant une connaissance pratique des techniques de simulation
avec le logiciel R. Ce cours présente les méthodes de Monte-Carlo et leurs
applications à l'ingénierie financière. Les méthodes de Monte-Carlo jouent un
rôle crucial en finance pour le calcul du prix des produits dérivés et la gestion
du risque.
Contenu :
 Génération de nombres aléatoires
 Méthodes de réduction de variances : variables antithétiques, de contrôle, de
stratification, échantillonnage préférentiel
 Simulation de processus continus et avec sauts
 Schémas numériques pour les EDS
 PROGRAMMATION OBJET AVANCÉE JAVA ET C++ (6 ECTS) – 20h de cours / 35h de
TD
Objectifs :
Apprendre à concevoir des applications orientées objet en utilisant une
architecture logique en couches. Suivre de bonnes pratiques de conception :
patron de conception (design pattern), découpage en couches de l'architecture,
structuration en paquetages. Approfondir la compréhension et la maîtrise de la
notion de polymorphisme, assimiler l'héritage de classes. Connaître les
frameworks de l'environnement Java. Passer de Java à C++ via quelques
applications orientées finance.
‐ 10 ‐ Contenu :
 Types génériques et héritage
 Modélisation des objets du domaine
 Gestion du cycle de vie des objets du domaine
 Gestion de la couche d'accès aux données persistantes
 Cas d'utilisation d'une application et services métiers
 Design Pattern
 Langage support : Java, C++, environnement de développement : Eclipse
 INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET MODÉLISATION (4 ECTS) – 26h de cours / 14h de
TD
Objectifs :
Cette UE est destinée à former les étudiants à la simulation de phénomènes
réels en utilisant l'approche centrée Individus dont l'outil privilégié est le
système multi-agents. L'objectif de ce dernier consiste souvent à appliquer un
rasoir d'Occam à un phénomène réel pour n'en garder que l'essence : un
système complexe avec, en général, des boucles de rétro-actions entre les
familles d'individus. L'objectif de cette UE consiste à présenter les avantages de
l'approche centrée Individus à travers les différentes approches et exemples
issus des sciences sociales, de la biologie ou de la géographie. Les outils
permettant cette simulation de systèmes complexes sont ensuite présentés.
Enfin la problématique technique de réalisation de tels simulateurs et les
différents algorithmes disponibles sont détaillés. Ce cours présente les
techniques d'Intelligence Artificielle, en particulier les systèmes multi-agents
pour la modélisation et la simulation de marché financier. L'ensemble des
algorithmes présentés sont implémentés en cours en Java et à l'aide de la
plate-forme de simulation de marché, ATOM http://atom.univ-lille1.fr/
Contenu :
 Théorie de la décision & Théorie des jeux
 Agents intelligents
 Simulation multi-agents
 Système Expert
 Agents logiques
S3 UE Finance 3 : Gestion de portefeuille ; Modèles de taux ; Ingénierie
financière (10 ECTS)
 GESTION DE PORTEFEUILLE (4 ECTS) – 26h de cours / 14h de TD
Objectifs :
Maîtriser et être capable d’implémenter en VBA sous Excel les méthodes
classiques de choix de portefeuille, d’évaluation d’actifs et de mesure de
performance.
Contenu :
 Programmation en VBA sous Excel : modèle objet Excel, conception des
projets VBA et langage de programmation
 Théorie du portefeuille approfondie, évaluation par équilibre et par arbitrage,
techniques de test des modèles d’évaluation d’actifs
‐ 11 ‐  Outils de mesure de la performance des gérants de fonds en univers gaussien
et non gaussien
 Implémentation VBA des techniques de portefeuille, d’évaluation d’actifs et
de mesure de performance
 MODÈLES DE TAUX (3 ECTS) – 16h de cours / 8h de TD
Objectifs :
Introduction aux produits de taux d'intérêt standard, optionnels ou non.
Contenu :
 Définitions des instruments financiers de taux : zéro coupons, courbe des
taux, taux forward, taux forward instantané, taux court, swap de taux, options
de taux …
 Absence d'arbitrage et changement de mesure. Rappel des hypothèses de non
arbitrage, changement de numéraire, théorème de Girsanov, application au cas
d'une économie à 2 pays
 Modèles de taux court (Vasicek, Hull-White, CIR, BDT ...) et cadre HJM. Liens
entre les deux
 Introduction aux modèles de marché (LFM, BGM ..)
 INGÉNIÉRIE FINANCIÈRE (3 ECTS) – 18h de cours / 12h de TD
Objectifs :
Ce cours présente les principales opérations financières qu’on peut rencontrer
dans la vie d’une société cotée, telles que l’introduction en bourse,
l’augmentation de capital, la fusion-acquisition, l’émission des titres hybrides
et le changement de la politique de distribution. L’objectif est de faire
comprendre aux étudiants le mécanisme de ces opérations et (surtout) leur
impact sur la valeur de l’entreprise concernée.
Contenu :
Le cours est composé de 6 chapitres :
1. La structure financière et la valeur d’une entreprise
2. L’augmentation de capital en numéraire
3. La négociation de contrôle
4. Le leverage buy out (LBO)
5. Les titres hybrides
6. La politique de distribution
Deux cas pratiques fondés sur les faits réels sont également analysés pour
mettre en application les points de connaissances acquis en cours théoriques.
S3 UE Langue : Anglais (2 ECTS)
 ANGLAIS (2 ECTS) – 20h de CTD
Objectifs :
Confirmer la maîtrise de l’anglais (oral et écrit).
‐ 12 ‐ Contenu :
En conformité avec le projet Langues de l’Université de LILLE1, le niveau B2
(acquis) du Cadre Européen Commun de Référence en langues [CECR] sera
renforcé et le niveau C1 sera visé dans les 4 compétences de compréhension et
de production pour la fin du M2. On travaillera l’anglais général et l’anglais de
spécialité à partir de supports de vulgarisation scientifique dans le domaine de
la finance. On insistera surtout sur l’anglais de communication professionnelle
en entreprise au travers de mises en situation, de jeux de rôle etc... (Rédaction
de CV, lettre de motivation, simulation d’entretien, conduite de réunions
etc...). Une présentation des différentes certifications en Langues leur
permettra de choisir celle qui conviendra le mieux à leur projet professionnel.
Les étudiants pourront également s’entraîner à ces certifications en
autoformation au Centre de Ressources en Langues [CRL/SUP] de l’Université
de LILLE1 ou à celui de l’IAE. L’obtention du Label International de Lille1
(niveau1 ou niveau2) sera encouragée. Les étudiants en difficultés en anglais
pour atteindre le niveau requis en M2 trouveront au CRL/SUP ou à celui de
l’IAE, les moyens de remédier à leurs lacunes, après entretien, selon un
parcours individualisé.
‐ 13 ‐ S4 UE Électifs : Progiciels de marché ; Trading haute fréquence ou Optimisation
de portefeuille (6 ECTS)
 PROGICIELS DE MARCHÉ (3 ECTS) – 24h de CTD
Objectifs :
Former les étudiants à la compréhension d’un marché financier fonctionnant à
parti d’un carnet d’ordres centralisés (plate forme d’échanges en intraday).
Expliquer les problématiques associées au pricing de produits financiers et
pratiquer différents modèles d’évaluation via des implémentations en VB sous
Excel.
Contenu :
Ce module s’appuie sur l’utilisation d’un logiciel de simulation (JessX : Java
Experimental Simulated Stock Exchange) permettant de recréer en réseau, un
marché boursier avec carnet d’ordres directement inspiré de la structure de
marché proposé par Nyse Euronext Paris. Seront par ailleurs abordées les
problématiques d’affectation d’un prix à un produit financier, d’analyse du
risque d’un produit, d’élaboration d’outils de pricing et de validation de
pricers.
CTD (8 x 3h)
 Les plates-formes de cotation électronique
 Apprentissage de JessX
 Séances de simulation et évaluation des performances
 Les problématiques d’évaluation sur les marché (pricing, reporting, daily P&L)
et de price
 Les problématiques associées aux outils de pricing : design, modularité,
structuration du code, convergence, validation
 Cas concret : pricer Monte-Carlo d’option equity européenne, analyse de
payoff (sous Black & Scholes)
 Processus d’élaboration d’une validation de pricer : illustration à l’aide de «
surmodèles » Equity
 Analyse du risque de crédit sur pricer de tranche de CDO et sur pricer
d’assurance-crédit
 OPTIMISATION DE PORTEFEUILLE (3 ECTS) – 30h de CTD
Objectifs :
Maîtriser et savoir implémenter sous R les techniques avancées d’optimisation
de portefeuille.
Contenu :
 Optimisation de la matrice de variances-covariances des actifs : shrinkage et
portefeuilles d’estimateurs
 Méthodes bayésiennes et optimisation de portefeuille Black-Litterman
 Études d’événements et construction de portefeuilles event-driven
 Optimisation de portefeuille avec intégration des moments et co-moments
d’ordres 3 et 4
 Value-at-Risk non gaussienne, Conditional Value-at-Risk, et backtests
‐ 14 ‐  TRADING HAUTE FREQUENCE, MODÉLISATION ET ARBITRAGE STATISTIQUE (3 ECTS)
– 18h de cours / 12h de TD
Objectifs :
Il s’agira de comprendre le mécanisme de formation des prix, se familiariser et
analyser les données à hautes fréquences. Cette étude nous permettra de
construire des modèles susceptibles de reproduire la plupart des
caractéristiques empiriques selon la fréquence désirée. Dans un second temps,
nous construirons des stratégies de trading avec pour objectif d’avoir des
algorithmes autonomes pouvant opérer sur les marchés.
Contenu :
 Formation des prix, carnet d’ordres, microstructure des marchés, faits
stylisés.
 Modélisation et prévision de la volatilité à différentes échelles, ARCH/GARCH,
multifractal, processus ponctuel
 Introduction théorique à l’apprentissage statistique, théorie des matrices
aléatoires, contrôle optimal
 Arbitrage statistique, construction de stratégies de trading. Problématique
des données asynchrones, fiabilité d’un backtest
 Test des stratégies en paper trading
S4 Stage (24 ECTS)
Objectifs :
Acquérir une autonomie complète dans les missions de modélisation des risques
financiers en la démontrant par une implication active dans la vie d’un service
de haut niveau dans une banque, une assurance ou un organisme financier ou
dans un laboratoire de recherche (sujet de recherche académique) ainsi que
par la rédaction d’un premier travail de recherche-étude original.
Contenu :
Le stage d'une durée de six mois de mars à août sera mené sous la tutelle d'un
professionnel et d'un académique dans un domaine spécifique du secteur
financier, bancaire ou assurantiel. Alternativement, un mémoire de recherche
pourra être envisagé avec un encadrant académique pour ceux qui se destinent
à la recherche universitaire.
Ce stage (ou mémoire) donnera lieu à un rapport écrit et une soutenance orale
devant un jury composé de quatre membres au moins, professionnels et/ou
académiques. Les étudiants doivent démontrer qu’ils possèdent, en plus de
l’autonomie que la formation vise à leur donner, les compétences nécessaires
pour l’insertion dans les métiers visés par la formation. Ce stage (ou mémoire),
qui doit développer une problématique au travers d’une véritable démarche de
recherche ou d’études, forme le point d’orgue de la formation.
Pour les stages à l’étranger (Mobilité) :
Il existe des bourses permettant un financement partiel des stages de
recherche à l’étranger. Pour plus d’informations, se rapprocher en novembre
du Service Relations Internationales de l’Université Lille1 : http://www.univlille1.fr/international/Etudier-a-etranger.
‐ 15 ‐