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Apprentissage statistique profond (Deep Learning) pour l’analyse de séries financières
Annonce publiée le 17 décembre 2018
L’objet de ce stage réside dans l’étude du potentiel apporté par des techniques d’« apprentissage statistique profond » (Deep Learning) à l’analyse de séries financières. Il s’agira d’une part d’étudier comment des outils type GAN (Generative Adversarial Network) permettent la génération automatique de séries financières artificielles, c’est-à-dire de séries synthétiques qui en reproduisent le mieux possible les statistiques-clés.

Nous nous concentrerons d’abord sur la synthèse de copie d’une seule une série temporelle, puis nous essaierons ensuite une modélisation multivariée (plusieurs séries temporelles analysées conjointement). Dans un deuxième temps - et selon la progression de la première partie, nous nous intéresserons à la classification automatique de ces séries financières en classes d’actifs, dont les attributs sont appris automatiquement par des architectures d’apprentissage statistique profond.
Les investigations seront conduites en python et/ou Matlab principalement.

Le stage se déroulera à Lyon, chez Vivienne Investissement, société de gestion d’actifs quantitative, en collaboration avec le Laboratoire de Physique de l’ENS de Lyon.

Dates : Avril - Juillet 2019
Durée : 4-6 mois.

Pour postuler :
Merci d’adresser vos candidatures avec un CV et une brève lettre de motivation à : [Adresse e-mail protégée contre les robots. Vous devez activer JavaScript pour la visualiser.]