Les chaires de finance

Les chaires de finance

Chaires

Analytics and models for financials regulation

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 – unité mixte de recherche CNRS – École polytechnique) et professeur à l’École polytechnique de l’Institut Polytechnique de Paris
Type de mécénat : chaire
Date de création : 01/09/2016
Partenaires : Friends of Ecole polytechnique, Fondation de l'X

Business analytics for future banking

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, chercheurs au Centre de mathématiques appliquées (CMAP – unité mixte de recherche CNRS – École polytechnique) et professeurs à l’Ecole polytechnique de l’Institut Polytechnique de Paris
Nizar Touzi, chercheur au Centre de mathématiques appliquées (CMAP – unité mixte de recherche CNRS – École polytechnique) et professeur à l’École polytechnique de l’Institut Polytechnique de Paris
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

Finance et développement durable

Economie, risques long terme, modélisation à grande échelle

Avec pour objectif l’intégration du développement durable dans l’économie, la Chaire « Finance et développement durable » est portée par Pierre-Louis Lions et Nizar Touzi. Soutenue depuis 2006 par le Crédit Agricole CIB et EDF, elle étudie les projets et risques à long terme dans la perspective du développement durable. La Chaire a notamment participé à l’élaboration de la théorie des jeux à champ moyen, une modélisation novatrice de sciences sociales à l’échelle de populations entières.

Porteurs : Pierre-Louis Lions, professeur au collège de France, membre de l’Institut Europlace de Finance, professeur à l’Ecole Polytechnique jusqu’en 2016
Nizar Touzi, chercheur au Centre de mathématiques appliquées (CMAP – unité mixte de recherche CNRS – École polytechnique) et professeur à l’École polytechnique de l’Institut Polytechnique de Paris
Type de mécénat : chaire
Date de création : 2006
Partenaires : Université Paris Dauphine, Fonds européen d'investissement

Risques financiers

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 – unité mixte de recherche CNRS – École polytechnique) et professeur à l’École polytechnique de l’Institut Polytechnique de Paris
Type de mécénat : chaire
Date de création : 01/01/2018
Partenaires : École des Ponts ParisTech, Université Pierre et Marie Curie, Fondation du risque

Stress Test

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 – unité mixte de recherche CNRS – École polytechnique) et professeur à l'École polytechnique de l’Institut Polytechnique de Paris
Type de mécénat : chaire
Date de création : 03/09/2018
Partenaires : Fondation de l'X

Programmes de mécénat

Deep finance and statistics

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 Nizar Touzi, 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 : Nizar Touzi, chercheur au Centre de mathématiques appliquées (CMAP – unité mixte de recherche CNRS – École polytechnique) et professeur à l’École polytechnique de l’Institut Polytechnique de Paris
Type de mécénat : initiative de recherche
Date de création : 01/09/2020

Machine Learning & systematic methods in finance

Intelligence artificielle, big data, risques financiers

Dirigée par Nizar Touzi et soutenue par ExodusPoint Capital Management depuis sa création en 2020, 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 : Nizar Touzi, chercheur au Centre de mathématiques appliquées (CMAP – unité mixte de recherche CNRS – École polytechnique) et professeur à l’École polytechnique de l’Institut Polytechnique de Paris
Type de mécénat : initiative de recherche
Date de création : 12/06/2020