Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste des Risques
Dans cette leçon, nous allons explorer l'utilisation de Python dans le domaine de la finance. Python est devenu un outil indispensable pour les analystes financiers en raison de sa simplicité d'utilisation et de la richesse de ses bibliothèques dédiées à l'analyse financière. Cette leçon est divisée en quatre soussections, chacune extrêmement importante pour maîtriser les bases et les applications avancées de Python en finance.
Pour commencer, nous aborderons les bases de la syntaxe Python. Il est essentiel de comprendre les notions fondamentales telles que les variables, les boucles (for, while), les conditions (if, else), ainsi que les fonctions. Ensuite, nous nous pencherons sur les différentes structures de données disponibles en Python, notamment les listes, les tuples, les dictionnaires, et les ensembles. La maîtrise de ces éléments fondamentaux est cruciale pour progresser vers des applications plus complexes.
Après avoir consolidé nos bases, nous explorerons deux des bibliothèques les plus importantes pour la finance : NumPy et pandas. NumPy est indispensable pour les calculs numériques, tandis que pandas facilite la manipulation et l'analyse de données structurées. Nous verrons comment ces bibliothèques permettent de réaliser des analyses financières rapides et efficaces, comme le traitement de grandes séries de données financières et l'ajustement de modèles financiers complexes.
La visualisation des données est une compétence cruciale pour tout analyste financier. Cette soussection se concentrera sur Matplotlib et Seaborn, deux bibliothèques de visualisation en Python. Matplotlib offre une flexibilité énorme pour créer des graphiques de haute qualité, tandis que Seaborn simplifie la création de graphiques statistiques attractifs. Nous apprendrons à créer divers types de graphiques, tels que les histogrammes, les graphes en ligne, et les boîtes à moustaches (box plots).
Enfin, nous appliquerons nos connaissances pour résoudre des problèmes financiers concrets. Nous nous concentrerons sur la modélisation financière et les calculs de risques. Nous verrons comment construire des modèles de prédiction financière, réaliser des analyses de sensibilité et utiliser Python pour calculer des metrics de risques essentielles comme la VaR (Value at Risk). Cette soussection combinera plusieurs aspects abordés précédemment pour offrir une vue d'ensemble de l'application de Python dans la finance.
Avec cette leçon, vous aurez une compréhension claire et approfondie de comment utiliser Python pour vos besoins en analyse et modélisation financière.