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L’optimisation de portefeuille d’actifs financiers et Les algorithmes génétiques / Cherifa Fatima CHOUKHAN & Brahim YOUSSEFI

Public ISBD Titre : L’optimisation de portefeuille d’actifs financiers et Les algorithmes génétiques Type de document : projet fin études Auteurs : Cherifa Fatima CHOUKHAN & Brahim YOUSSEFI, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : Ingénierie Finance et la Gestion des Risques (IFGR) Mots-clés : Optimisation, Portefeuille, Actifs financiers, Allocation stratégique, Risque, Algorithmes génétiques Index. décimale : mast 137/18 Résumé : Afin de déterminer une allocation d’actifs optimale il existe plusieurs méthodes, ceux qui sont classiques (Markowitz, Sharpe, MEDAF...) et ceux qui sont basées sur des modèles qualitatifs. Dans ce mémoire nous avons choisi de travailler sur deux approches classiques Markowitz et MEDAF. Cependant, ces modèles présentent des limites surtout au niveau des charges lourdes des calculs, ainsi que le temps de réalisation de ces calculs. D’où vient la nécessité de remplacer ces méthodes par de nouvelles approches basées sur les méthodes d’intelligence artificielle et statistique, dont l’algorithme génétique est l’exemple le plus connu. Puis en appliquant ce dernier pour l’optimisation d’un portefeuille d’actifs financiers sous contraintes de risque, en définissant un programme d’optimisation. les résultats présentés dans l’application illustrent bien la performance de cet algorithme et son efficacité pour la résolution des programmes d’optimisation complexes notamment sous contraintes non linéaire. L’optimisation de portefeuille d’actifs financiers et Les algorithmes génétiques [projet fin études] / Cherifa Fatima CHOUKHAN & Brahim YOUSSEFI, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français (fre) Catégories : Ingénierie Finance et la Gestion des Risques (IFGR) Mots-clés : Optimisation, Portefeuille, Actifs financiers, Allocation stratégique, Risque, Algorithmes génétiques Index. décimale : mast 137/18 Résumé : Afin de déterminer une allocation d’actifs optimale il existe plusieurs méthodes, ceux qui sont classiques (Markowitz, Sharpe, MEDAF...) et ceux qui sont basées sur des modèles qualitatifs. Dans ce mémoire nous avons choisi de travailler sur deux approches classiques Markowitz et MEDAF. Cependant, ces modèles présentent des limites surtout au niveau des charges lourdes des calculs, ainsi que le temps de réalisation de ces calculs. D’où vient la nécessité de remplacer ces méthodes par de nouvelles approches basées sur les méthodes d’intelligence artificielle et statistique, dont l’algorithme génétique est l’exemple le plus connu. Puis en appliquant ce dernier pour l’optimisation d’un portefeuille d’actifs financiers sous contraintes de risque, en définissant un programme d’optimisation. les résultats présentés dans l’application illustrent bien la performance de cet algorithme et son efficacité pour la résolution des programmes d’optimisation complexes notamment sous contraintes non linéaire.

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mast 137/18	mast 137/18 CHE	Texte imprimé	Unité des masters	Mast/18	Disponible