Contributions à la modélisation des données financières à hautes fréquences

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• Auteur / Autrice : Alexis Fauth
• Direction : Jean-Marc Bardet, Ciprian A. Tudor
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées
• Date : Soutenance le 26/05/2014
• Etablissement(s) : Paris 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Statistique, analyse, modélisation multidisciplinaire (Paris ; 2010-....)
• Jury : Président / Présidente : Murad S. Taqqu
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Marc Bardet, Ciprian A. Tudor, Mathieu Rosenbaum, Rama Cont
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Huyên Pham, Mathieu Rosenbaum

Mots clés

Mots clés contrôlés

Finances -- Modèles mathématiques

Investissements -- Modèles mathématiques

Théorie moderne du portefeuille

Mathématiques financières

Modélisation des données (informatique)

Mots clés libres

Stratégies d’investissement

Marchés financiers

Modèle de marche aléatoire multifractal

Modélisation multifréquence

Fractional Brownian motion

Multiple stochastic integrals

Hermite processes

Rosenblatt process

Multifractal random walk

Scaling

Infinitely divisible cascades

High frequency financial data

Résumé

Cette thèse a été réalisée au sein de l’entreprise Invivoo. L’objectif principal était de trouver des stratégies d’investissement : avoir un gain important et un risque faible. Les travaux de recherche ont été principalement portés par ce dernier point. Dans ce sens, nous avons voulu généraliser un modèle fidèle à la réalité des marchés financiers, que ce soit pour des données à basse comme à haute fréquence et, à très haute fréquence, variation par variation.

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