Le taux d'intérêt augmente à chaque fois qu'ils exercent l'option effectivement. Pas compris la première question ?

 
Désolé je voulais comprendre comment vous cotiez les bonds.
Tu disais qu'il s'agissait d'un HY non-côté, je suppose que vous faites vous même la notation (ou benchmark de groupe), dans ce cas lorsque tu fais la VAN, tu price sur la courbe des taux mais compte tenu du risque de défaut et de marché, vous ne rajoutez pas de prémium associé à ces risques?
 
L'option d'extension est uni-annuelle ou pluri-annuelle? Dans ce cas, le changement de taux n'est pas tout le temps à la hausse si?
En tout cas merci, cas intéressant.

La quoi ?  

 
Merci beaucoup c'est sympa ! Ça me permet de me familiariser un peu plus avec l'utilisation des courbes depo/swap   . Etant donné que l'on a 3 scénarios dans ton modèle, il faudrait attribuer des probabilités de réalisation sur chaque scénario et faire une sorte de moyenne pondérée ?
 
Effectivement c'est un produit assez peu commun, qui n'est pas un callable bond mais un "extendible bond" (pratique en ces temps de crise   ). Dans mon cas, l'issuer a une maturité contractuelle (n), et jusqu'à la veille de n il peut exercer une option qui permet d'étendre la maturité à n+1. Ensuite, jusqu'à la veille de n+1, l'issuer a une autre option pour étendre la maturité à n+2.
 
Même si cela ne correspond pas à un callable, j'ai l'impression que le pricing est relativement similaire au sens où il y a une composante optionnelle à évaluer. La problématique étant que l'issuer a la possibilité de l'étendre plusieurs fois, et non une seule (le modèle binomial est peut-être utile).

Le modèle que je t'ai envoyé est bcp trop simpliste pour ton produit. A la limite, tu pourrais le répliquer indéfiniment a chaque maturité potentiel de ton produit... Mais faudrait les bons rates, basis, value date, les conventions, etc. de ton bond afin que le modèle soit plus ou moins correct.  
 
Est ce qu'il y a des fees quand le client étend la maturity de son bond ? Et, est ce que cela a un impact sur le pourcentage du coupon ? Genre, sil étend la maturité, il paie X% d’intérêt + 0.01 points en pénalité...
Pour pricer ce bond avec cette option, faudrait prendre en compte les valeurs des courbes swaps de la currency de ton bond jusqu’à 30 ans. Et constamment renouveler.  
Faudrait aussi constamment calculer la différence de MV du bond quand il est conservé à maturité et s'il est prolongé à N+1 pour l'inclure dans le coût de l'option... Poulalah, ça me parait faramineux. Typiquement le boulot d'un quant stagiaire.

 
Désolé je voulais comprendre comment vous cotiez les bonds.
Tu disais qu'il s'agissait d'un HY non-côté, je suppose que vous faites vous même la notation (ou benchmark de groupe), dans ce cas lorsque tu fais la VAN, tu price sur la courbe des taux mais compte tenu du risque de défaut et de marché, vous ne rajoutez pas de prémium associé à ces risques?
 
L'option d'extension est uni-annuelle ou pluri-annuelle? Dans ce cas, le changement de taux n'est pas tout le temps à la hausse si?
En tout cas merci, cas intéressant.

 
bourneagainshell a bien expliqué, ton truc c'est hyper compliqué tu vas jamais pouvoir pricer ça sur excel.
 
La base c'est de pricer une berm sur les rates, déjà c'est pas facile sauf que là ton bond a aussi une valeur de crédit donc faut faire le truc propre et avoir un modèle de diffusion sur les taux+crédit... Il y a très peu d'options en crédit donc ça va pas être facile de calibrer proprement ne serait-ce que la partie vanille de l'optionnalité mais là en plus si je comprends bien c'est du single name (et pas un index) donc le marché est inexistant.
 
IMO c'est tellement compliqué et tu auras probablement aucune données sur le marchés pour calibrer donc faut faire un truc dégueulasse comme tu suggérais au début : tu y vas au doigt mouillé en prenant des hypothèses pas trop débile et tu mets une distribution de proba sur tes hypothèses et hop un p'tit monte carlo. C'est le mieux que tu puisses faire.

Salut, je n'y connais pas grand chose en finance, j'ai juste suivi un cours de finance quantitative de niveau M1.
 
Je suis pris au MVA pour l'année prochaine, et j'aimerais savoir pour quelles raisons énormément de gens disent qu'il est préférable au EK pour partir en finance derrière.
 
Au MVA, on n'a pas du tout de finance, et on a surtout énormément de cours qui sont juste inapplicables à la finance.
 
http://math.ens-paris-saclay.fr/ve [...] 2423437162 voici la liste des cours.
 
Sur toute la partie Data/Modélisation des deux semestres, je n'en vois pas un seul applicable à la finance.
 
Sur la partie Apprentissage, il y a en gros des stats, de l'opti, de l'apprentissage supervisé, du RL.
 
On ne va donc pas bien loin en ne traitant pas les gros outils qui sont utilisés actuellement et qui performent bien (type LSTM, self-attention, semi supervisé pour le NLP avec BERT and co, GAN, etc...) et on traite de façon théorique des choses qui selon moi ne servent pas à grand chose (les méthodes de Kernel, de statistical learning ou de Bayesian Learning, peut être que je n'ai pas une expérience suffisante, mais je ne suis jamais tombé sur un cas où ça marchait mieux que du deep learning classique, donc savoir de quoi ça parle et en connaitre l'existence, ok ça peut toujours être utile, mais l'étudier en profondeur je ne pense pas).  
 
Bref les seuls cours vraiment utiles sont pour moi couverts (sauf le RL) dans le EK et la pré formation en math app de l'élève avant son entrée avec les cours http://finance.math.upmc.fr/enseig [...] eignement/  
 
Si quelqu'un pouvait m'expliquer, je suis très preneur ! Merci

La finance a une composante data aujourd'hui de plus en plus importante, qui fait que la partie data/modelisation est largement interessante.
Les stats servent a fond, l'opti sert assez souvent, le RL est aujourd'hui exploré par pas mal de boites pour remplacer des systemes complexes (JP morgan a par exemple remplacé leur black-box d'execution par du RL, avec de meilleures performances et une grosse simplification en terme de code).
Les outils dont tu parles qui fonctionnent bien le font sur certains types de données, mais ne va pas croire que c'est forcément le cas sur toutes. En gros t'en entends parler sur ce sur quoi ca marche, mais pas forcement sur le reste. Les méthodes plus anciennes (kernel, stats learning, bayesiennes, ML plus ancien que le DL) fonctionnent souvent mieux en finance, non pas parce qu'elles sont supérieures intrinsinquement, mais parce qu'il n'y a juste pas assez de data pour que le DL s'applique. Il y a des cas où il n'y a juste pas assez de données pour avoir plus d'une petite dizaine de degrés de liberté, alors vas essayer d'y mettre un réseau à 10 couches....
Ceux qui sont utiles ne sont pas ceux qui savent juste se servir du DL en tant qu'outil, façon "j'applique les recettes", mais ceux qui ont le bagage théorique suffisament profond et large pour être en mesure d'être critiques et de savoir utiliser la méthode adaptée ou modifier/analyser une méthode existante.
 
Bref, les profils MVA sont en haut du panier aujourd'hui pour la finance qui utilise pas mal de data.

Bon pour ceux qui sont en algo trading, visiblement Renaissance Medallion met encore une claque a tout le monde cette annee : https://www.cnbc.com/2020/04/17/ren [...] -ever.html

Before the fees, Medallion was up about 39% for the year, the Journal reported.

 
La finance a une composante data aujourd'hui de plus en plus importante, qui fait que la partie data/modelisation est largement interessante.
Les stats servent a fond, l'opti sert assez souvent, le RL est aujourd'hui exploré par pas mal de boites pour remplacer des systemes complexes (JP morgan a par exemple remplacé leur black-box d'execution par du RL, avec de meilleures performances et une grosse simplification en terme de code).
Les outils dont tu parles qui fonctionnent bien le font sur certains types de données, mais ne va pas croire que c'est forcément le cas sur toutes. En gros t'en entends parler sur ce sur quoi ca marche, mais pas forcement sur le reste. Les méthodes plus anciennes (kernel, stats learning, bayesiennes, ML plus ancien que le DL) fonctionnent souvent mieux en finance, non pas parce qu'elles sont supérieures intrinsinquement, mais parce qu'il n'y a juste pas assez de data pour que le DL s'applique. Il y a des cas où il n'y a juste pas assez de données pour avoir plus d'une petite dizaine de degrés de liberté, alors vas essayer d'y mettre un réseau à 10 couches....
Ceux qui sont utiles ne sont pas ceux qui savent juste se servir du DL en tant qu'outil, façon "j'applique les recettes", mais ceux qui ont le bagage théorique suffisament profond et large pour être en mesure d'être critiques et de savoir utiliser la méthode adaptée ou modifier/analyser une méthode existante.
 
Bref, les profils MVA sont en haut du panier aujourd'hui pour la finance qui utilise pas mal de data.

@Guster: Medallion est un des rares fonds en hedge funds a faire des strategies HFT, pendant cette periode j'ai tendance a penser que globalement (meme s'il  ya eu quelques claques) les HFT performent bien en ce moment. Si tu prends Flow et Virtu qui publient leurs earnings, c'est largement dans le vert.

 
Je pense pas avoir dit le contraire. Je bosse en algo trading et il est clair que toutes les boites qui ont des strategies relativement hautes frequences ont des record year cette annee. Par contre pas d'accord pour dire que la perf de Medallion est normale. Medallion gere 10bn. Faire 3.9bn de pnl en 3 mois c'est dingue, absolument incomparable avec Virtu, Jump, HRT, ...

Médaillon c'est pas du HFT, c'est de la mid freq

 
Pourquoi ca doit forcement etre l'un ou l'autre ? Qu'est ce qui empeche de combiner les 2 ? D'ailleurs il y a peu de boites qui font juste du hft maintenant.

 
Il y a des boîtes qui font les deux, mais pas eux c'est tout j'y peux rien.

 
https://patents.google.com/patent/US20160035027
 
Donc en gros les mecs font du mid freq et pas de hft du tout mais ils deposent des patents pour optimiser la synchronisation de leurs ordres sur leurs serveurs qui sont en colo sur les exchanges.  

Ouais j'avais vu passer ca aussi, c'est bien se qui me semblait.

Apres peut etre ce que veut dire PhloWee c'est quils ont des strategies de liq taking et pas de liq providing, mais tu peux etre liq taker et High Freq

Salut à tous,  
 
certains ici connaissent le métier de sales en salle de marché ?  
J'aurais quelques questions à poser au sujet de ce poste.
 
Merci à vous

 
Pose tes questions.

 
Il y a un manque de compréhension de ce que c'est que le HFT.
 
HFT c'est tout ce qui concerne en gros des markouts entre 0 et 15/30 minutes, c'est peu scalable et donc pas besoin de capital.
 
Mid Freq c'est des markouts plus longues (30min-qq jours) et donc plus de scalability.
 
Les deux peuvent être liquidity taking/providing mais les outils et le pnl par tête sont pas les mêmes. Donc oui CFM, RenTech, 2Sigma (qui eux se sont lancé dans le HFT au sens propre) etc ils ont des colos mais c'est pas pour jouer sur la microstructure fine mais pour pouvoir exécuter correctement leur metaorder.
 
Si vous lisez le bouquin de Zuckermann il explique d'ailleurs qu'ils ont essayé le HFT à un moment mais ont abandonné. Je pense de toute façon que ça ne ferait aucun sens d'un point de vue business, ils génèrent beaucoup plus de pnl par tête avec leur activité que ce qu'ils pourront jamais faire avec le HFT.

 
Je suis globalement d'accord avec ce que tu dis mais je ne comprends toujours pas pourquoi ca doit etre soit l'un soit l'autre. Si tu optimises le timing de tes ordres a la nanoseconde c'est que clairement tu regardes le markout short term (et vu leur patent c'est quelque chose sur lequel ils ont passe bcp de temps). Je ne bosse pas chez eux et je ne pretends pas savoir dans le detail ce qu'ils font mais il me semble clairement qu'il y a un faisceau d'indices qui indique qu'ils combinent les 2 et que la partie hft represente une partie non negligeable de leur perf. Bref pas sur que ca vaille le coup d'epiloguer la dessus. Toujours est il qu'en termes d'algo trading je pense qu'il y a peu d'equipes qui peuvent pretendre etre a leur niveau et je trouve leur perf sacrement impressionante.

 
Salut !
J'aimerais savoir le quotidien d un sales et quelles sont les perspectives d evolutions ?
 

Hello,
 
Je cherche un estimer une proba de défaut d'une société cotée avec le modèle de Merton, et j'ai trouvé ce script en Python :
http://www.bradfordlynch.com/blog/ [...] fault.html
https://github.com/bradfordlynch/p- [...] t_tools.py
 
Seul problème, je ne connais pas (encore) ce language. J'arrive malgré tout à l'exécuter mais je bloque sur l'opération la plus basique : rentrer les valeurs des variables. Il semble utiliser un fichier CSV dans son code, mais je n'arrive à voir quelle forme il doit prendre (colonnes où mettre les données, nom du fichier, etc...).
 
Avez-vous déjà utilisé ce type d'algo en Python ?  
 
Merci
 
Edit : j'ai également essayé avec Matlab, mais je rencontre le même problème pour rentrer les valeurs des variables (https://fr.mathworks.com/help/risk/mertonmodel.html)

Salut, je n'y connais pas grand chose en finance, j'ai juste suivi un cours de finance quantitative de niveau M1.
 
Je suis pris au MVA pour l'année prochaine, et j'aimerais savoir pour quelles raisons énormément de gens disent qu'il est préférable au EK pour partir en finance derrière.
 
Au MVA, on n'a pas du tout de finance, et on a surtout énormément de cours qui sont juste inapplicables à la finance.
 
http://math.ens-paris-saclay.fr/ve [...] 2423437162 voici la liste des cours.
 
Sur toute la partie Data/Modélisation des deux semestres, je n'en vois pas un seul applicable à la finance.
 
Sur la partie Apprentissage, il y a en gros des stats, de l'opti, de l'apprentissage supervisé, du RL.
 
On ne va donc pas bien loin en ne traitant pas les gros outils qui sont utilisés actuellement et qui performent bien (type LSTM, self-attention, semi supervisé pour le NLP avec BERT and co, GAN, etc...) et on traite de façon théorique des choses qui selon moi ne servent pas à grand chose (les méthodes de Kernel, de statistical learning ou de Bayesian Learning, peut être que je n'ai pas une expérience suffisante, mais je ne suis jamais tombé sur un cas où ça marchait mieux que du deep learning classique, donc savoir de quoi ça parle et en connaitre l'existence, ok ça peut toujours être utile, mais l'étudier en profondeur je ne pense pas).  
 
Bref les seuls cours vraiment utiles sont pour moi couverts (sauf le RL) dans le EK et la pré formation en math app de l'élève avant son entrée avec les cours http://finance.math.upmc.fr/enseig [...] eignement/  
 
Si quelqu'un pouvait m'expliquer, je suis très preneur ! Merci
 
 

 
 
Hello ! J'ai remarqué qu'ils demandent une cerification en anglais cette année. Est-ce que t'as mis une certification, si oui laquelle ? T'avais combien en anglais au M1 ?

 
Salut, je viens d'une école d'ingénieur affiliée au MVA, donc les décisions sont prises en interne et sont données plus rapidement. Mais même pour la candidature classique http://math.ens-paris-saclay.fr/ve [...] andidater/, je ne vois pas où il y a besoin d'une certification en anglais. Sinon je n'étais pas hyper bon

Salut à tous,  
je passe en revu différent métier que j'envisage, et j'aurais quelques questions sur celui de salles en sales de marché.
J'ai entendu dire qu'il y'avait très peu de recrutements sur ce genre de poste, quelqu'un pourrait m'éclairer sur la situation actuel de cette profession ?  
(par actuel je veux plutôt dire la situation sur les recrutements à ce poste avant la crise et puis votre avis sur ce qui se fera dans 2-3 ans)
 
Merci à vous

Pour faire un métier intéressant en salle des marchés, faut faire palaiseau.
 
Mais si tu parviens jusque là, même s’ils ne recrutent plus, ils te trouveront un truc intéressant à faire.

[quotemsg=5128150,61238,1164150]Salut à tous,  
je passe en revu différent métier que j'envisage, et j'aurais quelques questions sur celui de salles en sales de marché.
J'ai entendu dire qu'il y'avait très peu de recrutements sur ce genre de poste, quelqu'un pourrait m'éclairer sur la situation actuel de cette profession ?  
(par actuel je veux plutôt dire la situation sur les recrutements à ce poste avant la crise et puis votre avis sur ce qui se fera dans 2-3 ans)
 
Merci à vous[/]
 
Ça recrute peut être moins mais ça continue car la longévité est pas très bonne. On remplace les vieux par des plus jeunes moins chers.

Non. Mais j’étais couvert par quasiment toutes les banques. Quasiment tous ceux qui avaient une présence locale (je suis pas à Londres) ont dégagé ou de sont fait muter à Londres, sauf en equity ou ça tourne encore bien. Vers les 35-40 ans faut soit devenir chef soit se réorienter. L’avantage c’est que tu peux puiser dans ton réseau de clients.  
Globalement beaucoup se plaignent (c’était mieux avant... après c’est clair que ça reste sympa, pour les profils pas scientifiques), sauf ceux qui avaient des gros assureurs ou fonds de pension qui leur envoyaient une tonne de flow sans trop bosser.