ces jeunes Français partis étudier l'ingénierie, les sciences ou la finance? Eh bien il n'y a pas que le soleil, le sport et la free food dans la vie, la charge de travail est assez importante ici, notamment à cause des "homeworks". C'est une mentalité complètement différente du système français, où on dit en gros: "bon, voilà un cours, voilà des TD si vous voulez, rendez-vous aux exams et de toute façons les bons élèves s'en sortiront". Ici, même les très bons élèves glandeurs sont condamnés à bosser régulièrement. Ce n'est pas très discriminant sur le niveau des élèves mais au moins on a l'impression d'apprendre quelque chose. Surtout qu'on ne rigole pas sur le "Honor Code" (pas le droit de tricher, de copier les DM, obligation de dénoncer etc sous peine de suspension pendant un trimestre...).
Bon, je vais parler un peu de mon master, en financial mathematics, qui peut durer de 9 à 24 mois selon la charge de travail voulue (sachant que la moyenne est de 15 mois avec summer internship au milieu, mais en ce moment, faut pas rêver, le secteur est ultra-sinistré, i e on est proche de 0 embauches ). Nous sommes une trentaine d'élèves, en gros un quart de français, un quart de chinois, sans oublier les indiens, les russes, les canadiens, et aussi -eh oui!- quelques américains, mais pas trop non plus. Comme notre programme est interdépartemental, on peut piocher des cours dans les département des Statistics, Mathématics, Management Science & Engineering, Economics, Computer Science ainsi qu'à la Graduate School of Business (et si on en veut vraiment, on peut aussi aller voir du côté de la Law School, ou même prendre un cours d'Humanités ou de Sport mais vu que ça ne compte pas pour le diplôme et qu'il faut quand même payer...). En détail, voilà ce que ça donne pour moi ce trimestre:
- Statistical Methods in Finance: quelques méthodes d'estimation en finance, utilisant des techniques de régression multivariée, de séries temporelles ou encore d'analyse en composantes principales, le tout appliqué à des classiques comme le CAPM, la théorie du portefeuille de Markowitz, ou encore la finance à temps continu. Le langage utilisé pour la programmation est R.
- Programming Abstractions in C++: un cours de programmation assez classique utilisant le C++, même si toutes les subtilités ne sont pas abordées ici mais dans un module supplémentaire auquel j'irai peut-être assister. A noter que ce cours est destiné aussi bien aux undergrads qu'aux graduate students, donc le public est assez hétéroclite.
- Monte Carlo methods: un sujet classique utile en Finance comme ailleurs. Ca m'embête un peu de prendre ce cours de niveau PhD maintenant alors que les applications en finance sont traités dans un autre cours au printemps, mais on doit prendre des cours dans diverses catégories est c'est parfois assez contraignant. Ca va parler de Monte-Carlo classique mais aussi de quasi-Monte Carlo, de Markov Chains Monte-Carlo etc
- Statistical learning: un autre cours de niveau PhD consacré aux méthodes d'apprentissage, un sujet "relativement" nouveau (encore que), mais ce qui l'est un peu plus, ce sont les applications éventuelles en finance. Ici, cela traitera d'apprentissage supervisé et de classification, entre autres.
- Dynamic Asset Pricing (audit): je ne prendrai pas ce cours pour des crédits pour des raisons d'emploi du temps et de quantité de travail mais c'est l'un des cours stars de Stanford, donné par le brillant "financial economist" Darrell Duffie. C'est une sorte d'unification de l'économie de l'incertain à temps discret et du pricing à temps continu, donc intéressant, mais très exigeant, vu que c'est un cours de deuxième année de Doctorat ici, et que même en venant de l'X, cela demande un investissement qui me semble assez incompatible avec les autres cours requis que j'ai ce trimestre.
