Master 2

Le parcours M2 "Ingénierie Financière et Modèles Aléatoires" (IFMA) est un parcours professionnel en Finance quantitative proposé par la spécialité Ingénierie mathématique, seconde année du Master Mathématiques et Applications de l'Université Pierre et Marie Curie.

Objectifs de la formation

Former des diplômés de niveau master à profil d'ingénieurs mathématiciens ayant une triple compétence en

  • Calcul stochastique et Finance mathématique,
  • Méthodes numériques appliquées et informatique
  • Statistiques.

La formation prépare les étudiants à l'évaluation et à la gestion quantitative des risques aléatoires tant du point de vue de l'analyse stochastique que de leur traitement statistique et numérique. Elle est complétée par une période de stage d'au moins quatre mois. Les principaux débouchés sont les banques, les compagnies d'assurance et les sociétés de services informatiques (gestion quantitative et couverture de risques, évaluation de produits dérivés, gestion quantitative de portefeuille, développement de pricer pour les salles de marché...).

Depuis la rentrée 2016, le cours de programmation sur GPU en CUDA permet à la formation d'être certifiée par NVIDIA.
Plus d'informations sur CUDA.

Environnement scientifique

Les laboratoires d'accueil du parcours IFMA sont:

  • le Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires (LPMA)
    L'équipe impliquée dans la formation est l'équipe MathFiProNum qui fédère des chercheurs travaillant sur la modélisation probabiliste et statistique des marchés financiers, la théorie et les outils mathématiques en finance (analyse et optimisation stochastique, statistique, équations aux dérivées partielles, simulation), et les méthodes numériques en probabilité (Monte-Carlo, algorithmes stochastiques, …) avec des applications principales en finance quantitative.
  • le Laboratoire Jacques-Louis Lions (LJLL).
    Avec plus de 160 membres, le Laboratoire Jacques-Louis Lions est l’un des plus importants laboratoires de France en mathématiques appliquées. Le coeur de son activité porte sur l’analyse de modèles mathématiques de phénomènes réels, sur l’approximation de leurs solutions et leur simulation sur les architectures les plus performantes avec tout l’éventail qui les unit. La modélisation est le plus souvent basée sur les équations aux dérivées partielles.