11 - PYTHON

1/ INTRODUCTION

Dans ce premier chapitre, nous poserons les bases du langage Python et son importance dans la finance moderne.

Nous verrons pourquoi Python est devenu le standard dans les départements de trading quantitatif, de risk management et de recherche financière, grâce à sa simplicité et à la richesse de son écosystème.

Nous installerons l’environnement de travail, découvrirons les IDE les plus utilisés (Jupyter, VS Code), et apprendrons à exécuter nos premiers scripts.

Ce chapitre introduira également les notions fondamentales de variables, types de données, boucles et fonctions, afin de comprendre la logique du langage avant d’aller plus loin.

2/ FUNDAMENTALS

Ce chapitre est consacré à la maîtrise des bases essentielles de la programmation Python.

Nous explorerons la manipulation des chaînes de caractères, des listes, tuples, dictionnaires et ensembles, ainsi que les opérations les plus courantes sur ces structures.

Nous verrons comment écrire des conditions (if, else, elif), créer des fonctions réutilisables, et utiliser les boucles (for, while) pour automatiser des calculs.

Nous aborderons également les bonnes pratiques de code (indentation, clarté, commentaires) et la logique algorithmique nécessaire à tout futur projet quantitatif ou d’analyse de données.

3/ NUMPY

Dans ce chapitre, nous introduirons NumPy, la bibliothèque de référence pour le calcul numérique en Python.

Nous apprendrons à manipuler les tableaux multidimensionnels (ndarrays), à réaliser des opérations vectorisées, des agrégations et des transformations de données à grande échelle.

Nous verrons comment utiliser les fonctions mathématiques et statistiques de NumPy pour effectuer des simulations, des calculs matriciels et des analyses rapides.

L’objectif est de développer une compréhension concrète de la structure des données numériques, indispensable à tout travail quantitatif en finance.

4/ MATPLOTLIB

Ce chapitre est dédié à la visualisation de données avec Matplotlib, outil essentiel pour représenter graphiquement les dynamiques de marché et les résultats de modèles.

Nous apprendrons à créer des graphiques de séries temporelles, des courbes de distribution, des scatter plots, et à personnaliser les axes, légendes et couleurs.

Nous verrons également comment combiner Matplotlib avec NumPy pour visualiser les résultats d’une simulation de prix, d’un calcul de rendement ou d’une distribution de volatilité.

Ce chapitre vous donnera les clés pour produire des visuels clairs, lisibles et exploitables dans un contexte professionnel.

5/ PROJECTS

Dans ce dernier chapitre, nous mettrons en pratique toutes les notions acquises à travers plusieurs projets appliqués.

Ces exercices permettront de consolider la logique du langage et de comprendre comment Python s’intègre dans les workflows financiers.

Exemples de projets : simulation de portefeuille, calcul de rendement annualisé, visualisation de données de marché, création d’un script d’importation automatique de prix.

Ce chapitre vise à transformer les connaissances théoriques en compétences opérationnelles concrètes, directement utiles pour la suite du parcours DERIVATIVES.