Webinaire FaIR Deep Learning in Finance: From Implementation to Regulation – Replay Dernière modification : 01/10/2021 Replay AI-based Asset & Risk Management - 27 septembre 2021 Le webinaire ILB FaIR a eu lieu le 27 septembre, en partenariat avec EDF, l’ACPR et The Alan Turing Institute. Le calcul par l’IA des stratégies de trading et de couverture a ouvert de nouvelles opportunités, notamment la possibilité de résoudre des problèmes de haute dimension, la gestion des contraintes (liquidité, coûts de transaction, couverture par procuration), et un choix plus flexible du critère à optimiser. Dans cette session, nous présenterons les dernières améliorations apportées à ces méthodes et leur utilisation opérationnelle. Voir la vidéo Replay Generative Methods for Simulations and Risk Management - 28 septembre 2021 Les méthodes génératives (GAN, VAE, etc.) appliquées aux simulations de séries temporelles permettent de mettre à jour le modèle de manière flexible sans devoir passer du temps à concevoir un nouveau modèle stochastique. Cependant, l’application directe des réseaux adversaires génératifs (GANs) aux séries temporelles n’est pas simple. Nous présentons les avancées récentes en matière de génération de séries temporelles et discutons des questions qu’elles soulèvent. Voir la vidéo Replay Confidence and Regulation of AI-based Algorithms - 29 septembre 2021 L’IA apporte beaucoup d’améliorations au secteur financier : plus rapides et plus flexibles, les algorithmes d’IA tendent à fournir de meilleures prévisions, simulations ou contrôles internes. Cependant, il existe un manque de confiance lorsqu’il s’agit de la mise en œuvre industrielle de l’IA : tests unitaires insuffisants, manque de garanties théoriques, sensibilité des données. Nous discuterons de la manière de renforcer l’explicabilité et la confiance dans les algorithmes d’IA, tant du point de vue des régulateurs que de l’industrie. Voir la vidéo × × × Slides Jour 1 – AI-based Asset & Risk Management Lundi 27/09 (9:00-12:30 AM CET) Arnulf Jentzen (University of Münster & The Chinese University of Hong Kong) Titre : Convergence analysis for gradient descent optimization methods in the training of ReLU neural networks – voir les slides Josef Teichmann (ETH Zurich) Titre : Deep Asset Liability Management – voir les slides Joseph Mikael (EDF – Senior Research Engineer) Titre : A Quick Overview of EDF’s AI Research and Applications in Finance Related Activities – voir les slides Jour 2 – Generative Methods for Simulations and Risk Management Mardi 28/09 (9:00 – 12:30 AM CET) Lukasz Szpruch (University of Edinburgh & Alan Turing Institute) Titre : Neural SDEs and their Offsprings in Risk Management – voir les slides Blanka Horvath (King’s College & Technical University of Munich & Alan Turing Institute) Titre : Kernel Methods in Generative Modelling – voir les slides Edmond Lezmi (Amundi, Head of Multi-Asset Quantitative Research) Titre : Trading Strategy Backtesting with Boltzmann Machines and Generative Adversarial Networks – voir le papier Jour 3 – Confidence and Regulation of AI-based Algorithms Mercredi 29/09 (9-12:30 AM CET) Jean-Michel Loubes (Université Toulouse Paul Sabatier) Titre : What solutions can be Provided Using Mathematical Tools? – voir les slides Stéphane Crépey (Université de Paris) Titre : Darwinian Model Risk and Reverse Stress Testing – voir les slides Olivier Fliche (ACPR – Head of Fintech/Innovation department) Titre : Gouvernance of AI Algorithms in the Financial Sector – voir les slides Documentation Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR) documentation 1er rapport IA (2018) 2ème rapport IA (gouvernance, 2020) Webinaires les lundis de l’IA et de la finance Additional Information Webinar FaIR: Governance of AI in finance… and beyond – Institut Louis Bachelier Robo-Advising : Moins d’IA et plus de XAI Chaire Good in Tech : Institut Mines Telecom – Sciences Po Chaire Finance Digitale Université Paris II – Telecom ParisTech
Replay AI-based Asset & Risk Management - 27 septembre 2021 Le webinaire ILB FaIR a eu lieu le 27 septembre, en partenariat avec EDF, l’ACPR et The Alan Turing Institute. Le calcul par l’IA des stratégies de trading et de couverture a ouvert de nouvelles opportunités, notamment la possibilité de résoudre des problèmes de haute dimension, la gestion des contraintes (liquidité, coûts de transaction, couverture par procuration), et un choix plus flexible du critère à optimiser. Dans cette session, nous présenterons les dernières améliorations apportées à ces méthodes et leur utilisation opérationnelle. Voir la vidéo
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