Majeure Ingénierie financière en école d’ingénieurs habilitée CTI, diplôme d’ingénieur conférant le grade de master.
La majeure Ingénierie financière développe l’ensemble des compétences nécessaires pour comprendre et maîtriser la complexité des marchés financiers.
Trading à haute fréquence, essor du machine learning appliqué à la finance, renforcement des réglementations prudentielles (Bâle 3) : la finance de marché recrute des profils hybrides, à la fois mathématiciens, informaticiens et financiers. La majeure forme ces ingénieurs quantitatifs, capables de modéliser l’aléatoire, de pricer des produits dérivés, de gérer les risques et de programmer les outils utilisés dans les salles de marchés.
Formation proposée sur le campus de Paris. Alternance possible (FISEA).
La formation en ingénierie financière à l’ESILV prend en compte les grandes tendances observées dans les banques, en gestion d’actifs ou encore dans les hedge funds, telles que le trading à haute fréquence, l’utilisation conjointe du machine learning et des mathématiques de l’aléatoire ainsi que la nouvelle gestion des risques rendue de plus en plus complexe par les nouvelles directives financières.
Une salle de marchés à disposition
Les étudiants bénéficient d’une véritable salle de marchés équipée de quinze terminaux Bloomberg, principal outil financier équipant les salles de marchés, les sociétés de gestion, mais aussi de grandes entreprises. Les étudiants ont également la possibilité de passer la certification Bloomberg ainsi que le Bloomberg Aptitude Test, qui sont autant de lignes à ajouter à leurs CV, et de participer à des compétitions étudiantes internationales de trading.
La majeure s’appuie sur des enseignants-chercheurs au rayonnement international, riches d’une expérience professionnelle sur les marchés financiers, avec l’opportunité de mener un travail de recherche en mathématiques appliquées à la finance.
En 4e et 5e année du cycle ingénieur, les élèves construisent une triple expertise en mathématiques financières, en finance de marché et en programmation. Ils apprennent à modéliser les actifs, pricer et couvrir les produits dérivés, et piloter les risques, dans des enseignements dispensés en anglais.
À l’issue de la majeure, les diplômés maîtrisent la chaîne complète de la finance quantitative : de la modélisation mathématique des actifs à la gestion des risques, en passant par la programmation des outils de pricing et de trading.
Risk manager, Trader, Analyste quantitatif, Structureur, Financial market data scientist, Analyste hedge-fund, Stratégiste, Gérant de portefeuille quantitatif, Ingénieur financier, Commando IT, IT quant
Business Analyst junior sur application Front Office Capital Markets chez Crédit Agricole CIB
Data Business Analyst conformité en contrat d’apprentissage chez Société Générale
MOA Provisionnement IFRS9 en contrat d’apprentissage chez Crédit Agricole CIB
Business Enterprise Architect Finance & Purchasing en contrat d’apprentissage chez Air France
Assistant Chef de Projet Digital en contrat d’apprentissage chez CACEIS Bank
Chargé de pilotage commercial en contrat d’apprentissage chez BPCE Factor
Assistante Cheffe de Projets Finance Industrielle chez Louis Vuitton
Assistant informatique en contrôle de gestion chez Stellantis
Business Analyst en contrat d’apprentissage chez Sopra Steria
Assistant Data Junior en contrat d’apprentissage chez Alliance Healthcare
Derivatives pricing and hedging : Valorisation et couverture des produits dérivés, cœur de la finance quantitative.
Equity derivatives : Dérivés actions : options, structurés et stratégies sur les marchés equities.
Investment techniques : Techniques d’investissement et allocation d’actifs pour la gestion de portefeuille.
Financial markets and instruments : Marchés financiers et instruments : mécanismes, acteurs et classes d’actifs.
Stochastic calculus : Calcul stochastique, fondement mathématique de la modélisation des actifs financiers.
Advanced probability : Probabilités avancées appliquées à la modélisation de l’aléatoire sur les marchés.
Diffusion models : Modèles de diffusion pour représenter la dynamique des prix et des taux.
Advanced stochastic processes : Processus stochastiques avancés pour la valorisation et la gestion des risques.
C++ for finance : Programmation C++ appliquée aux outils de pricing et de trading haute performance.
Financial engineering with Python, Git, Linux : Ingénierie financière avec Python, Git et Linux, l’environnement de travail des quants.
VBA : Programmation VBA pour l’automatisation des traitements financiers en salle de marchés.
Simulation methods : Méthodes de simulation de Monte Carlo pour la valorisation et la mesure des risques.
Machine learning and asset management : Machine learning appliqué à la gestion d’actifs et aux stratégies quantitatives.
Algorithmic trading : Trading algorithmique : conception, backtesting et exécution de stratégies systématiques.
FX market and models : Marché des changes et modèles de valorisation des produits de taux de change.
Commodities markets and models : Marchés de matières premières et modèles de pricing des commodities.
Advanced fixed-income with Bloomberg : Produits de taux avancés avec les terminaux Bloomberg de la salle de marchés.
Derivatives trading : Trading de produits dérivés et gestion dynamique des positions.
Market risk : Mesure et gestion du risque de marché : sensibilités, Value at Risk et stress tests.
Model risk : Risque de modèle : validation, limites et gouvernance des modèles quantitatifs.
Model calibration : Calibration des modèles financiers sur les données de marché.
Basel 3, credit risk and machine learning : Cadre prudentiel Bâle 3 et modélisation du risque de crédit avec le machine learning.
Time series econometrics : Économétrie des séries temporelles pour l’analyse et la prévision des marchés.
Advanced time series econometrics : Séries temporelles avancées : volatilité, cointégration et modèles multivariés.
Data-related innovation in finance : NLP & deep pricing : Innovations data en finance : NLP et deep pricing par réseaux de neurones.
Cette vidéo de présentation revient sur les quatre piliers de la majeure Ingénierie Financière : mathématiques de l’aléatoire, finance de marché, machine learning et programmation. Elle aborde les compétences nécessaires pour comprendre et maîtriser la complexité des marchés financiers, du trading haute fréquence à la gestion des risques.
La majeure Ingénierie financière du cycle ingénieur de l’ESILV couvre l’ensemble de la finance quantitative : mathématiques de l’aléatoire, pricing et hedging des produits dérivés, gestion des risques de marché, de crédit et de modèle, trading algorithmique et machine learning appliqué à la finance. Enseignée à 100 % en anglais en 4e et 5e année sur le campus de Paris La Défense, la majeure est accessible en formation initiale ou en alternance sur 2 ans (FISEA) et s’appuie sur une salle de marchés équipée de quinze terminaux Bloomberg ainsi que sur des doubles diplômes de référence en France et à l’international. Les diplômés exercent comme analyste quantitatif, trader, risk manager, structureur ou IT quant au sein des banques d’investissement, sociétés de gestion, hedge funds et fintechs.
strong>Réalisés par les élèves-ingénieurs de 4e et 5e année
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Paris • Nantes • Montpellier
Tél. : +33 1 81 00 28 38
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