Le machine learning appliqué à la finance de marché
Avec Dorian Lagadec, Qualitative researcher @Aequam Capital
Épisode 01
Le machine learning appliqué à la finance de marché
Avec Dorian Lagadec, Qualitative researcher @Aequam Capital
Dorian Lagadec est Quantitative Researcher chez Aequam Capital. Son domaine d’expertise : le machine learning appliqué aux logiques d’investissement. J’ai croisé ce jeune homme brillant au hasard de mon fil d’actualité sur LinkedIn. En tombant sur son profil, j’ai découvert un féru de mathématiques, de statistiques, de datascience, de philosophie et, surtout, de randonnée, dont le leitmotiv est “utiliser le machine learning partout où il s’avère utile que l’intelligence prime sur l’intuition”. Bon, il fallait que je le rencontre.
"Est-ce qu'une note ESG élevée implique qu'on génère de l'argent ? Ce n'est pas sûr."
Parcours
Dans ce premier épisode, il nous raconte son parcours et nous explique ce qui l’a amené à l’étude des données. Diplômé d’un double master, l’un en Management, économie et finances de HEC Paris, et l’autre DataScientist et mathématiques appliquées de l’École Nationale de la Statistique et de l’Administration Économique (ENSAE), établissement rattaché à Polytechnique Paris. Les deux en même temps. Rien que ça. Note : la devise de l’ENSAE, c’est “Donner du sens aux données” (source : Wikipedia).
Le machine learning en long, en large, et en travers
Si vous vous êtes déjà demandé qu’est ce que le machine learning, si vous n’arrivez pas vraiment à comprendre comment ça se matérialise dans le quotidien des entreprises… alors ne cherchez plus, vous êtes au bon endroit. En effet, dans ce deuxième volet, Dorian nous donne sa vision du machine learning : à quoi ça sert, comment ça s’implémente, quelles en sont les limites… entre autre.
Critères ESG : le machine learning appliqué à la mesure de l’impact des entreprises
Les critères ESG (pour Environnement, Social, Gouvernance) permettent de mesurer les performances de l’entreprise, sur des aspects extra-financiers. Les fonds d’investissement sont de plus en plus exposés à ces critères, car les clients sont parfois prêts à accepter une performance financière moins importante pourvu que les critères ESG soient respectés. La question dont nous avons parlé avec Dorian, est de savoir comment le machine learning pouvait venir supporter la mesure des ESG, sachant qu’il s’agit de données – très souvent – non structurées.
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