Maîtrisez la FinTech et le Machine Learning
Formations complètes pour automatiser vos stratégies financières
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Nos formations spécialisées en FinTech et apprentissage automatique vous permettront de maîtriser les techniques les plus avancées du secteur.
Explorez nos outils interactifs conçus pour vous familiariser avec les technologies FinTech et l'apprentissage automatique.
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from backtesting import Strategy, Backtest
class SMAStrategy(Strategy):
n1 = 10 # période courte
n2 = 30 # période longue
def init(self):
self.sma1 = self.I(SMA, self.data.Close, self.n1)
self.sma2 = self.I(SMA, self.data.Close, self.n2)
def next(self):
if self.sma1 > self.sma2:
self.buy()
elif self.sma1 < self.sma2:
self.sell()Notre notebook interactif style Jupyter vous permet de tester des stratégies de trading sur données historiques sans installation locale. Exécutez du code Python directement dans votre navigateur et visualisez les résultats en temps réel.
// Charger un modèle TensorFlow.js pré-entraîné
async function loadModel() {
const model = await tf.loadLayersModel('model/tfjs_model.json');
return model;
}
// Prétraiter les données
function preprocessData(data) {
// Normalisation des données d'entrée
return tf.tensor2d(data).div(tf.scalar(255.0));
}
// Prédire avec le modèle
async function predict(model, inputData) {
const processedInput = preprocessData(inputData);
const prediction = await model.predict(processedInput);
return prediction.dataSync();
}Découvrez comment implémenter et exécuter des modèles d'apprentissage automatique directement dans le navigateur avec TensorFlow.js. Notre environnement interactif vous permet de tester des modèles prédictifs sur données financières en temps réel.
Découvrez comment nos solutions FinTech et algorithmes d'apprentissage automatique ont transformé les performances de nos clients.
Une grande banque française faisait face à une augmentation des fraudes par carte bancaire, avec un taux de faux positifs élevé qui affectait l'expérience client.
Nous avons implémenté un système de détection de fraude basé sur un algorithme d'apprentissage automatique combinant réseau de neurones et forêt aléatoire, analysant plus de 200 variables en temps réel.
Un site e-commerce majeur cherchait à améliorer ses taux de conversion et la valeur moyenne des paniers à travers une personnalisation plus précise des recommandations produits.
Développement d'un système de recommandation hybride combinant filtrage collaboratif et deep learning, capable d'analyser le comportement utilisateur en temps réel et l'historique des achats.
Une entreprise logistique française cherchait à optimiser ses itinéraires de livraison pour réduire les coûts et l'empreinte carbone tout en améliorant les délais de livraison.
Création d'un algorithme d'optimisation combinant apprentissage par renforcement et programmation dynamique, intégrant données de trafic en temps réel, conditions météo et historiques de livraison.
Explorez nos tableaux de bord financiers interactifs présentant des données de marché en temps réel et des analyses techniques avancées.
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