Spring quarter

Que de dilemnes en ce dernier trimestre de l'année à Stanford, trimestre qui devrait également être le dernier de ma vie d'étudiant. Beaucoup de cours intéressants, mais qui demandent beaucoup de travail, ce qui, avec un temps estival, paraît assez peu compatible. En résumé, voici ce que devrait être ma "shopping list":

• Investment practice: un projet en groupe réalisé en collaboration avec un Hedge Fund, Eva, qui ne doit pas être trop mauvais pour avoir réalisé une performance nettement positive l'an dernier. Le site web donne un aperçu des sujets, qui traitent de problématiques liées au carnet d'ordres, à la recherche de "patterns" dans les prix d'option et à l'optimisation et à la prédiction de stratégies.
• Computation and Simulation in finance: pas très glamour, mais sans doute un passage obligé, méthodes numériques classiques pour aborder concrètement pas mal de problèmes rencontrés en finance.
• Statistical modeling in financial markets: le second cours de statistiques appliquées en finance, de niveau plutôt avancé, en théorie. Applications en finance de quelques méthodes de data-mining (régression améliorée, réseaux de neurones...), séries temporelles multivariées, et application de tout cela à des problèmes de pricing et calibration, ainsi qu'à des stratégie de trading statistique (haute-fréquence entre autres) et gestion des risques. D'ailleurs, le livre de référence, "Statistical Models and Methods for Financial Markets" de Lai et Xing, est pas mal fait, même si pour des méthodes statistiques plus modernes et avancées, "The Elements of Statistical Learning" de Hastie, Friedman et Tibshirani est une référence.
• Enfin, un quatrième cours, que je choisirai normalement entre "Fixed income models", un cours sur les produits dérivés de taux et "Credit Risk" (le titre parle de lui-même, et la partie sur les CDOs vaudra sans doute le détour vu la situation actuelle). A moins que je ne sois plus audacieux et sorte des sentiers battus avec "Data mining and electronic business", un des "cours-stars" de Stanford donné par l'ancien chef de la recherche d'Amazon.com, un physicien allemand ayant tout d'abord travaillé dans la finance, et qui se spécialise désormais dans la recherche et l'analyse de données, notamment grâce aux réseaux sociaux sur le web (c'est la "social data revolution"). Je vous invite à aller sur son site, c'est assez passionnant (www.weigend.com). Même si je ne le prends pas, j'auditerai certainement ce cours.

Il y a également un séminaire de mathématiques financières, mais à cause de la crise, la liste des participants fait pâle figure par rapport aux années précédentes. A voir, donc...