Nous prenons des papiers de recherche financière complexes, les implémentons en code depuis zéro, les testons sur des données de marché réelles, et publions tout en open-source. Pas de boîtes noires. Juste du travail quantitatif rigoureux.
On ne comprend vraiment un modèle financier qu'après l'avoir codé soi-même. Notre méthode : lire, implémenter, tester, itérer, publier.
Nous prenons des papiers de recherche fondamentaux et de pointe en finance quantitative et implémentons chaque modèle depuis zéro en Python ou C++, rendant la théorie tangible et reproductible.
Chaque stratégie est validée sur des données de marché réelles. Nous rapportons les résultats honnêtement — y compris les échecs — et itérons jusqu'à ce que les modèles se comportent comme attendu.
Tout le code, les notebooks et les résultats sont publiés en open-source sur GitHub. La science ouverte fait progresser l'ensemble du domaine plus vite que la recherche en silos.
Du pricing de dérivés au trading algorithmique en passant par la modélisation du crédit — voici ce que nous construisons et étudions.
Notre recherche couvre les piliers fondamentaux de la finance quantitative moderne, de la modélisation mathématique au machine learning appliqué.
Processus stochastiques, EDP, théorie du pricing d'options, modèles de taux d'intérêt et modèles structurels de crédit depuis les premiers principes.
Arbitrage statistique, market making, optimisation d'exécution, génération de signaux et backtesting rigoureux de stratégies.
VaR, CVaR, stress testing, modélisation du risque de crédit, décomposition du risque de portefeuille et analyse des risques extrêmes.
Deep learning pour la prévision, intégration de données alternatives, scoring de crédit avec signaux non-traditionnels, NLP pour l'analyse de sentiment.
Notre stack de recherche est conçu pour la rapidité, la rigueur et la reproductibilité totale.
OpenQuant Lab est un groupe de recherche académique fermé, mais nous sommes toujours ouverts aux collaborations académiques, aux échanges techniques et aux partenariats de recherche en finance quantitative.