Les chaires de finance

Trading haute fréquence, régulation des marchés, modèles statistiques

La Chaire « Analytics and models for financials regulation » étudie l’impact des différents paramètres de la régulation des marchés financiers sur les variations des prix. Soutenue depuis 2016 par Friends of École Polytechnique et portée par Nizar Touzi, ses recherches portent notamment sur le rôle des traders à haute fréquence et du pas de cotation dans la stabilité des marchés financiers et sur les mécanismes de variation des prix.

Porteur : Nizar Touzi, chercheur au Centre de mathématiques appliquées (CMAP*) et professeur à l’École polytechnique
Type de mécénat : chaire
Date de création : 01/09/2016
Partenaires : Friends of Ecole polytechnique, Fondation de l'X

Data science, deep learning, machine learning

La Chaire « Business Analytics for Future Banking » co-dirigée par Karim Lounici, Jean-Edouard Colliard, et Vincent Fraitot, s’articule autour de plusieurs thématiques : du traitement de masse (deep learning, machine learning, IA, données incomplètes ou hétérogènes) à l’innovation de produits et services consécutive à l’exploitation des données. Soutenue par Natixis, ses enjeux sont doubles : d'une part elle prépare par l’enseignement les étudiants à la gestion des données sur la relation client et le risk management, et d'autre part elle contribue par la recherche au développement des théories et des bonnes pratiques de la data.

Porteurs : Karim Lounici, & Nizar Touzi, chercheurs au Centre de mathématiques appliquées (CMAP*) et professeurs à l’École polytechnique
Jean-Edouard Colliard et Vincent Fraitot, professeurs associés à HEC Paris
Type de mécénat : chaire
Date de création : 17/12/2018
Partenaires : École des hautes études commerciales de Paris, Fondation de l'X

Economie, risques long terme, modélisation à grande échelle

La Chaire "Finance & développement durable - Approches quantitatives" a été créée en 2006 grâce au partenariat entre l'Université Paris-Dauphine, l’École Polytechnique, Crédit Agricole CIB et EDF R&D, sous l'égide de la Fondation "Institut Europlace de Finance". Ce partenariat a été renouvelé en 2022 pour une durée de 5 ans. L'objectif assigné à la Chaire est de contribuer à la création de savoir-faire et de méthodes pour évaluer, quantifier et gérer, par l'interaction de la finance et des différents domaines de la théorie économique, les risques pesant sur le développement durable de la société. La spécificité de la chaire (qui la distingue des autres chaires) est l'accent mis sur les approches quantitatives (modélisation mathématique et statistique, développement de méthodes informatiques).

Porteurs : Pierre-Louis Lions, professeur au collège de France, membre de l’Institut Europlace de Finance, professeur à l’École polytechnique jusqu’en 2016
Charles Bertucci, chargé de recherche au CNRS au Centre de mathématiques appliquées (CMAP*) et professeur à l’École polytechnique
Type de mécénat : chaire
Date de création : 2006
Partenaires : Université Paris Dauphine

Maîtrise des risques, fonctionnement des marchés, outils d’aide à la décision

Depuis sa création en 2007, la Chaire « Risques financiers » a pour objectif l’amélioration des méthodes numériques de calcul et de gestion de risques pour les institutions financières. Portée par Nizar Touzi et Nicole El Karoui et soutenue par la Société Générale, ses recherches s’axent autour de la modélisation à grande dimension de marchés et l’élaboration de nouveaux outils d’arbitrage statistique pour mieux mettre en évidence les facteurs à fort impact sur les marchés.

Porteurs : Nicole El-Karoui, professeur à l’Ecole Polytechnique de 1997 à 2007, actuellement professeur émérite à Sorbonne Université
Nizar Touzi, chercheur au Centre de mathématiques appliquées (CMAP*) et professeur à l’École polytechnique
Type de mécénat : chaire
Date de création : 01/01/2018
Partenaires : École des Ponts ParisTech, Université Pierre et Marie Curie, Fondation du risque

Bancaire, data science, modélisation des dépendances, quantification de risque

Fondée en 2018 et portée par Emmanuel Gobet, la Chaire « Stress Test, Risk Management & Financial Steering » étudie la résilience des activités bancaires à des chocs de différentes natures (crédit, marché, climat, cyber sécurité, réputation…). Soutenue par BNP Paribas, cette Chaire de recherche bénéficie de leur expertise économique et leur expérience en règlementation pour mieux cerner les enjeux et les problématiques du système financier. Ainsi, les travaux de mathématiques appliquées coordonnées par Emmanuel Gobet proposent des approches novatrices de modélisation des risques, simulation et estimation statistique.

Porteur : Emmanuel Gobet, chercheur au Centre de mathématiques appliquées (CMAP*) et professeur à l'École polytechnique
Type de mécénat : chaire
Date de création : 03/09/2018
Partenaires : Fondation de l'X

Impact de marché, intelligence artificielle, gestion de risque

Créée en 2020, l’Initiative de recherche « Deep finance and statistics » est centrée sur la gestion systématique des risques financiers des algorithmes de trading. Soutenu par Qube Research & Technologies et porté par Stefano De Marco, ses recherches portent sur la détermination des effets d’un investisseur sur les dynamiques du marché. Capital pour les algorithmes de trading, cet impact est étudié notamment à travers la la mise en place de simulateurs de marché pour évaluer l’impact de différents algorithmes de trading. Ces derniers seront in fine optimisés en fonction du marché grâce à des dynamiques probabilistes et du machine learning.

Porteur : Stefano De Marco, chercheur au Centre de mathématiques appliquées (CMAP*) et professeur à l’École polytechnique
Type de mécénat : initiative de recherche
Date de création : 01/09/2020

Intelligence artificielle, big data, risques financiers

Dirigée par Emmanuel Gobet et soutenue par ExodusPoint Capital Management, l'initiative de recherche se concentre sur l'apport des simulateurs, du deep learning et de l'apprentissage par renforcement pour optimiser les stratégies et modèles d'investissement.  Ces méthodes sont bien adaptées à la modélisation de phénomènes stationnaires avec une grande quantité de données. Le principal défi est de les adapter à la modélisation des processus financiers, qui sont fortement non stationnaires par nature et pour lesquels une quantité limitée de données historiques est disponible.

Porteur : Emmanuel Gobet, chercheur au Centre de mathématiques appliquées (CMAP*) et professeur à l’École polytechnique
Type de mécénat : initiative de recherche
Date de création : 12/06/2020

*CMAP : une unité mixte de recherche CNRS, Inria, École polytechnique, Institut Polytechnique de Paris, 91120 Palaiseau, France