• Prix du meilleur mémoire de master de finance quantitative

    Etudiante devant un jury pour présenter sa thèse de Master

    Chaque année, Natixis sollicite 30 masters Tier 1 de finance quantitative en Europe (France, Royaume-Uni, Belgique, Suisse, Italie) pour la sélection des meilleures thèses réalisées dans leurs programmes respectifs.

    Lauréats 2020

    Cette année, nous avons reçu 18 thèses en provenance de 11 masters différents. Les sujets reflètent l'innovation technologique récente. Ainsi, plus de la moitié des thèmes traités porte sur l'application de « data science » (machine learning) à la finance de marché : pricing des dérivés, couverture des risques de marché, cryptomonnaies, prévision.

     

    Le comité scientifique de la fondation a été agréablement surpris par la qualité exceptionnelle des thèses soumises. Contrairement à certaines idées reçues, la qualité des étudiants et des enseignements dans les programmes phares est loin de se détériorer. Elle est tout simplement remarquable.

    Jean Cheval, président de la fondation Natixis pour la recherche et l'innovation

     

    Natixis Fondation Prix 2020 du meilleur mémoire en finance quantitative

     

    De gauche à droite : Jean Cheval, président de la Fondation Natixis pour la recherche et l'innovation ; Gilles Pagès, directeur du Master Probabilités et Finance de l'Université Pierre et Marie Curie Paris 6 et École Polytechnique ; Olivier Pironneau (sur l'écran), Académie des Sciences et membre du conseil scientifique de la fondation ; Mathieu Rosenbaum, professeur à l'École Polytechnique et lauréat du Prix Louis Bachelier 2020 ; Nicole El Karoui, fondatrice du Master Probabilités et Finance de l'Université Pierre et Marie Curie Paris 6 et École Polytechnique ; Pierre Gasnier (sur l'écran en haut à droite), lauréat 2020 du Prix du meilleur mémoire de master, Université Pierre et Marie Curie Paris 6 et École Polytechnique ; Charles-Albert Lehalle (sur l'écran en bas à droite), Capital Fund Management et membre du conseil scientifique de la Fondation Natixis ; Lukas-Benedikt Fiechtner, lauréat du prix de la Fondation Natixis du meilleur mémoire de master, University of Oxford ; Michel Crouhy, président du comité scientifique de la Fondation Natixis.

     

    • Pierre Gasnier
      Sujet : "Mean Field Game Theory for Gas Storage Valuation", réalisé chez BP Londres
      Master : M2 Probabilités et Finance de l’Université Pierre et Marie Curie Paris 6 et École Polytechnique

      "Le sujet de mon travail a été de résoudre un problème de trading optimal dans lequel les variations de prix dépendent des actions, achat ou ventes, des agents sur le marché. La théorie des jeux à champs moyen vient simplifier ce problème en considérant qu'il y a une infinité d'agents mais qu'ils ont individuellement un impact infinitésimal sur le prix. Dans mon mémoire, je montre que l'état d'équilibre de ce jeu peut être vu comme la solution d'une certaine équation différentielle mais aussi comme la limite d'une suite de jeu où les agents adaptent naïvement leurs stratégies aux jeux précédent, nous donnant ainsi deux méthodes numériques différentes pour résoudre le problème. Ce genre de modèle est intéressant pour une entreprise comme BP car cela lui permet, par exemple, d'optimiser ses opérations de trading de gaz en anticipant mieux les périodes de faible ou forte liquidité.

     

    • Lukas-Benedikt Fiechtner
      Sujet : "Risk Management with Generative Adversarial Networks"
      Master : MSc in Mathematical and Computational Finance, University of Oxford

      "Dans mes travaux, j'applique les réseaux adverses génératifs (General Adversarial Networks ou GAN), une technique novatrice de machine learning, afin de générer des trajectoires de prix dont les propriétés statistiques répliquent celles des séries financières observées sur les marchés. En s'appuyant sur ce pouvoir génératif, on peut considérablement élargir les séries de données disponibles pour estimer les mesures de risques telles que la valeur à risque (VaR). Un backtest hors échantillon démontre que cette méthodologie peut rivaliser des méthodes traditionnelles de projection de valeur à risque, telles que la simulation historique. Ces travaux ouvrent également la voie à des applications futures des GANs dans les mathématiques financières. Par exemple, on pourrait réaliser des backtests sur les stratégies de trading en utilisant des données générées artificiellement."

     

    Historique des lauréats

    2019

    Michal Kozyra
    Sujet : « Deep learning approach to hedging »
    Master : MSc in Mathematical and Computational Finance, University of Oxford

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    Wei Xiong
    Sujet : « Machine learning in financial market risk: VaR Exception classification model », réalisé chez J.P. Morgan
    Master : M2MO Random Modelling, Université Paris Diderot

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    2018 Redwan Bouizi
    Sujet : "Financial time series forecasting using wavelet transform and reservoir computing paradigm", réalisé chez Quant Finance
    Master : MSc in Mathematics and Finance – Imperial College – Londres

    Soufiane Hayou
    Sujet : "Cleaning the correlation matrix", réalisé chez Bloomberg, New York
    Master : Master 2 Probabilités et Finance de l’Université Pierre et Marie Curie Paris 6 et École Polytechnique

    2017
    Aitor Muguraza Gonzalez
    Sujet : "Rough volatility: Characterization of VIX in rBergomi and extension to numerical schemes", réalisé chez Zeliade Systems
    Master : MSc in Mathematics and Finance – Imperial College – Londres

    Jean-Christophe Dietrich
    Sujet : "Initial margin funding cost for rate products", réalisé chez Goldman Sachs
    Master : Master M2MO Random Modelling, Université Paris Diderot

    Hayssam Sabra
    Sujet : « Currency management methods for international portfolios »
    Master : Master of Science in Wealth Management de l'Université de Genève

    2016
    Guillaume Ausset
    Sujet : « Ensembles d'Arbres – Théorie et application au scoring », réalisé au Crédit Agricole
    Master : Master Mathématiques de l'Assurance, de l'Économie et de la Finance (MASEF)

    Sébastien Geeraert
    Sujet : « Calcul de sensibilités par AAD » (Adjoint Algorithmic Differentiation), réalisé chez MUREX
    Master 2 Probabilités et Finance de l’Université Pierre et Marie Curie Paris 6 et École Polytechnique

    Abdou Kélani
    Sujet : « Couverture Optimale des Garanties de type Variable Annuities en présence de Risques Financiers Extrêmes », réalisé au Laboratoire SAF de l'ISFA
    Master : ISFA – Université Lyon 1

    2015
    Claire Monin
    Sujet : « Optimisation multiobjectif de l’allocation stratégique par un algorithme génétique », réalisé chez BNP Paribas Cardif
    Master : Institut de Science Financière et d’Assurances (ISFA), Université de Lyon 1

    Julien Doumergue
    Sujet : "Optimal Hedging Strategies using Stochastic Space Barriers and its Application to Financial Products", réalisé chez BNP Paribas UK
    Master : Master 2 Probabilités et Finance de l’Université Pierre et Marie Curie Paris 6 et École Polytechnique

    Shuren Tan
    Sujet : "Reconstructing the Joint Probability Distribution from Basket Prices"
    Master : MSc in Mathematics and Finance – Imperial College – Londres

    2014

     


    Johannes Heinrich
    Sujet : "Reinforcement Learning for Algorithmic trading"
    Master : MSc in Mathematics and Finance – Imperial College – Londres

    Joël Bun
    Sujet : "Out-of-Sample Risk Optimization Using Random Matrix Theory", réalisé chez Capital Fund Management
    Master : Master 2 Modélisation Aléatoire, Université Paris Diderot

    Salmane Lahdachi
    Sujet : « Environnement Multi-Courbes et Marges de Basis Stochastiques », réalisé chez Crédit Agricole – CIB
    Master : Master 2 Probabilités et Finance de l’Université Pierre et Marie Curie Paris 6 et École Polytechnique

    2013
    Jiatu Cai
    Sujet : « Risque de Contrepartie et de Liquidité », réalisé chez Crédit Agricole - CIB
    Master : Master 2 Modélisation Aléatoire – Université Paris 7 – Paris Diderot

    Jens Olov Michael Ronnqvist
    Sujet : "Default Contagion in Financial Networks"
    Master : MSc in Mathematics and Finance – Imperial College – Londres

    Olivier Daviet
    Sujet : "Commodity Futures Contagion and Diversification Potential : An Empirical Study in the U.S. Market"
    Master : Master of Science in Finance - Université de Genève

    2012
    Tung-Lam Dao
    Sujet : "Momentum Strategies : From Novel Estimation Techniques to Financial Applications", réalisé chez LYXOR
    Master : Master Modélisation Aléatoire – Université Paris 7 – Paris Diderot

    Marouan Iben Taarit
    Sujet : "Market Liquidity and Adverse Permanent Effects in Hedging Equity & Interest Rates Derivatives", réalisé au GRO du Crédit Agricole
    Master : Master Mathématiques et Applications – Parcours Finance – Université Paris-Est Marne-la-Vallée – École des Ponts Paris Tech

    Adrien Grangé Cabane
    Sujet : « Étude des Modèles de Corrélation en Finance », réalisé à la Société Générale
    Master : Master 2 Probabilités et Finance de l’Université Pierre et Marie Curie Paris 6 et École Polytechnique

    2011
    Anthony Darné
    Sujet : « Remporter les appels d’offres de retraite supplémentaire grâce au Liability Driven Investment », réalisé chez BNP Paribas Assurances
    Master : Master Université Claude Bernard Lyon 1 – ISFA

    Mauricio Labadie
    Sujet : "Optimal Algorithmic Trading and Market Microstructure", réalisé chez Chevreux – Crédit Agricole
    Master : Université Paris Dauphine – Master 104

    2010
    Rija Razanatsimba
    Sujet : « Validation de Modèles de Valorisation sur les Marchés Électriques », réalisé chez EDF Trading
    Master : Master Université Paris-Est Marne-la-Vallée

    Martin Jimenez Sanchez
    Sujet : "Variable Annuities – the GMxB guarantees and the GMWB’s Optimal Surrender Behavior", réalisé chez Milliman
    Master : Master Université Claude Bernard Lyon 1 – ISFA

    2009
    Anas Benabid
    Sujet : « Modèle à volatilité stochastique de Wishart »
    Master : Master 2 Probabilités et Finance de l’Université Pierre et Marie Curie Paris 6 et École Polytechnique

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