1,720,965 research outputs found
Contributions aux techniques de prise de décision et de valorisation financière
No full textThis thesis investigates and develops tools for flnancial decision making. Our first contribution is aimed at the extraction of frequents sequential patterns from, for example, discretized flnancial lime series. We introduce well partitioned constraints that allow a hierarchical structuration of the search space for increased efficiency. In particular, we look at the conjunction of a minimal frequency constraint and a regular expression constraint. It becomes possible to build adaptative strategies that find a good balance between the pruning based on the anti-monotonic frequency and the pruning based on the regular expression constraint which is generally neither monotonie nor antimonotonic. Then, we develop two financial applications. At first, we use frequent patterns to characterise market configurations by means of signatures in order to improve some technical indicators functions for automated trading strategies. Then, we look at the pricing of Bermudan options, i. E. , a financial derivative product which allows to terminate an agreement between two parties at a set of pre-defined dates. This requires to compute double conditional expectations at a high computational cos!. Our new method, neighbourhood Monte Carlo can be up to 20 times faster th an the traditional methods.Nous travaillons dans le contexte général de la prise de décision financière. Nous considérons d’abord le problème algorithmique de l’extraction de motifs séquentiels, par exemple depuis des séries temporelles discrètes décrivant des évolutions de cours. Nous introduisons la famille des contraintes bien partitionnées qui permettent une décomposition hiérarchique des espaces de recherche. Le cas particulier de la conjonction d’une contrainte de fréquence et d’une contrainte d’expression régulière est détaillé. On peut alors réaliser des stratégies d’élagages adaptatives qui trouvent des compromis entre l’exploitation active de contraintes non anti-monotones (e. G. , les expressions) sans pour autant se priver des possibilités d’élagage des contraintes anti-monotones (e. G. La fréquence). Nous présentons ensuite deux développements dédiés à la prise de décision financière. Nous proposons d’abord d’améliorer le pouvoir prédictif des indicateurs techniques en introduisant des signatures pour les configurations de marché et ainsi améliorer les performances des automates de trading. Ensuite, nous étudions la valorisation d’une classe particulière de produits dérivés où l’un des contreparties a le droit de rompre l’accord à une série de dates prédéterminées. Il est alors nécessaire de calculer des espérances conditionnelles à un futur état de monde, ce qui se fait traditionnellement par une double simulation Monte Carlo très gourmande en temps de calcul. Nous proposons une nouvelle technique baptisée neighbourhood Monte Carlo qui est plus que 20 fois plus rapide que les méthodes précédentes
Contributions aux techniques de prise de décision et de valorisation financière
No full textThis thesis investigates and develops tools for flnancial decision making. Our first contribution is aimed at the extraction of frequents sequential patterns from, for example, discretized flnancial lime series. We introduce well partitioned constraints that allow a hierarchical structuration of the search space for increased efficiency. In particular, we look at the conjunction of a minimal frequency constraint and a regular expression constraint. It becomes possible to build adaptative strategies that find a good balance between the pruning based on the anti-monotonic frequency and the pruning based on the regular expression constraint which is generally neither monotonie nor antimonotonic. Then, we develop two financial applications. At first, we use frequent patterns to characterise market configurations by means of signatures in order to improve some technical indicators functions for automated trading strategies. Then, we look at the pricing of Bermudan options, i. E. , a financial derivative product which allows to terminate an agreement between two parties at a set of pre-defined dates. This requires to compute double conditional expectations at a high computational cos!. Our new method, neighbourhood Monte Carlo can be up to 20 times faster th an the traditional methods.Nous travaillons dans le contexte général de la prise de décision financière. Nous considérons d’abord le problème algorithmique de l’extraction de motifs séquentiels, par exemple depuis des séries temporelles discrètes décrivant des évolutions de cours. Nous introduisons la famille des contraintes bien partitionnées qui permettent une décomposition hiérarchique des espaces de recherche. Le cas particulier de la conjonction d’une contrainte de fréquence et d’une contrainte d’expression régulière est détaillé. On peut alors réaliser des stratégies d’élagages adaptatives qui trouvent des compromis entre l’exploitation active de contraintes non anti-monotones (e. G. , les expressions) sans pour autant se priver des possibilités d’élagage des contraintes anti-monotones (e. G. La fréquence). Nous présentons ensuite deux développements dédiés à la prise de décision financière. Nous proposons d’abord d’améliorer le pouvoir prédictif des indicateurs techniques en introduisant des signatures pour les configurations de marché et ainsi améliorer les performances des automates de trading. Ensuite, nous étudions la valorisation d’une classe particulière de produits dérivés où l’un des contreparties a le droit de rompre l’accord à une série de dates prédéterminées. Il est alors nécessaire de calculer des espérances conditionnelles à un futur état de monde, ce qui se fait traditionnellement par une double simulation Monte Carlo très gourmande en temps de calcul. Nous proposons une nouvelle technique baptisée neighbourhood Monte Carlo qui est plus que 20 fois plus rapide que les méthodes précédentes
Contributions aux techniques de prise de décision et de valorisation financière
No full textThis thesis investigates and develops tools for flnancial decision making. Our first contribution is aimed at the extraction of frequents sequential patterns from, for example, discretized flnancial lime series. We introduce well partitioned constraints that allow a hierarchical structuration of the search space for increased efficiency. In particular, we look at the conjunction of a minimal frequency constraint and a regular expression constraint. It becomes possible to build adaptative strategies that find a good balance between the pruning based on the anti-monotonic frequency and the pruning based on the regular expression constraint which is generally neither monotonie nor antimonotonic. Then, we develop two financial applications. At first, we use frequent patterns to characterise market configurations by means of signatures in order to improve some technical indicators functions for automated trading strategies. Then, we look at the pricing of Bermudan options, i. E. , a financial derivative product which allows to terminate an agreement between two parties at a set of pre-defined dates. This requires to compute double conditional expectations at a high computational cos!. Our new method, neighbourhood Monte Carlo can be up to 20 times faster th an the traditional methods.Nous travaillons dans le contexte général de la prise de décision financière. Nous considérons d’abord le problème algorithmique de l’extraction de motifs séquentiels, par exemple depuis des séries temporelles discrètes décrivant des évolutions de cours. Nous introduisons la famille des contraintes bien partitionnées qui permettent une décomposition hiérarchique des espaces de recherche. Le cas particulier de la conjonction d’une contrainte de fréquence et d’une contrainte d’expression régulière est détaillé. On peut alors réaliser des stratégies d’élagages adaptatives qui trouvent des compromis entre l’exploitation active de contraintes non anti-monotones (e. G. , les expressions) sans pour autant se priver des possibilités d’élagage des contraintes anti-monotones (e. G. La fréquence). Nous présentons ensuite deux développements dédiés à la prise de décision financière. Nous proposons d’abord d’améliorer le pouvoir prédictif des indicateurs techniques en introduisant des signatures pour les configurations de marché et ainsi améliorer les performances des automates de trading. Ensuite, nous étudions la valorisation d’une classe particulière de produits dérivés où l’un des contreparties a le droit de rompre l’accord à une série de dates prédéterminées. Il est alors nécessaire de calculer des espérances conditionnelles à un futur état de monde, ce qui se fait traditionnellement par une double simulation Monte Carlo très gourmande en temps de calcul. Nous proposons une nouvelle technique baptisée neighbourhood Monte Carlo qui est plus que 20 fois plus rapide que les méthodes précédentes
Contributions aux techniques de Prise de Décision et de Valorisation Financière
No full textNous travaillons dans le contexte général de la prise de décision financière. Nous considérons d\u27abord le problème algorithmique de l\u27extraction de motifs séquentiels, par exemple depuis des séries temporelles discrètes décrivant des évolutions de cours. Nous introduisons la famille des contraintes bien partitionnées qui permettent une décomposition hiérarchique des espaces de recherche. Le cas particulier de la conjonction d\u27une contrainte de fréquence et d\u27une contrainte d\u27expression régulière est détaillé. On peut alors réaliser des stratégies d\u27élagages adaptatives qui trouvent des compromis entre l\u27exploitation active de contraintes non anti-monotones (e.g., les expressions) sans pour autant se priver des possibilités d\u27élagage des contraintes anti-monotones (e.g. la fréquence). Nous présentons ensuite deux développements dédiés à la prise de décision financière. Nous proposons d\u27abord d\u27améliorer le pouvoir prédictif des indicateurs techniques en introduisant des signatures pour les configurations de marché et ainsi améliorer les performances des automates de trading. Ensuite, nous étudions la valorisation d\u27une classe particulière de produits dérivés où l\u27un des contreparties a le droit de rompre l\u27accord à une série de dates prédéterminées. Il est alors nécessaire de calculer des espérances conditionnelles à un futur état de monde, ce qui se fait traditionnellement par une double simulation Monte Carlo très gourmande en temps de calcul. Nous proposons une nouvelle technique baptisée neighbourhood Monte Carlo qui est plus que 20 fois plus rapide que les méthodes précédentes
Amélioration des indicateurs techniques pour l'analyse du marché financier
No full textNational audienceLa technique des motifs fréquents a été utilisée pour améliorer lepouvoir prédictif des stratégies quantitatives. Innovant dans le contexte desmarchés financiers, notre méthode associe une signature aux configurations demarché fréquentes. Un système de « trading » automatique sélectionne lesmeilleures signatures par une procédure de « back testing » itérative et les utiliseen combinaison avec l’indicateur technique pour améliorer sa performance.L’application des motifs fréquents à cette problématique des indicateurstechniques est une contribution originale. Au sens du test t de Student,notre méthode améliore nettement les approches sans signatures. La techniquea été testé sur des données journalières type taux d’intérêt et actions. Notreanalyse des indicateurs (Williams%R, BN et croisement des moments) a montréque qu'une approche par signatures est particulièrement bien adaptée auxstratégies à mémoire courte
Contributions aux techniques de prise de décision et de valorisation financière
No full textNous travaillons dans le contexte général de la prise de décision financière. Nous considérons d abord le problème algorithmique de l extraction de motifs séquentiels, par exemple depuis des séries temporelles discrètes décrivant des évolutions de cours. Nous introduisons la famille des contraintes bien partitionnées qui permettent une décomposition hiérarchique des espaces de recherche. Le cas particulier de la conjonction d une contrainte de fréquence et d une contrainte d expression régulière est détaillé. On peut alors réaliser des stratégies d élagages adaptatives qui trouvent des compromis entre l exploitation active de contraintes non anti-monotones (e.g., les expressions) sans pour autant se priver des possibilités d élagage des contraintes anti-monotones (e.g. la fréquence). Nous présentons ensuite deux développements dédiés à la prise de décision financière. Nous proposons d abord d améliorer le pouvoir prédictif des indicateurs techniques en introduisant des signatures pour les configurations de marché et ainsi améliorer les performances des automates de trading. Ensuite, nous étudions la valorisation d une classe particulière de produits dérivés où l un des contreparties a le droit de rompre l accord à une série de dates prédéterminées. Il est alors nécessaire de calculer des espérances conditionnelles à un futur état de monde, ce qui se fait traditionnellement par une double simulation Monte Carlo très gourmande en temps de calcul. Nous proposons une nouvelle technique baptisée neighbourhood Monte Carlo qui est plus que 20 fois plus rapide que les méthodes précédentes.This thesis investigates and develops tools for flnancial decision making. Our first contribution is aimed at the extraction of frequents sequential patterns from, for example, discretized flnancial lime series. We introduce well partitioned constraints that allow a hierarchical structuration of the search space for increased efficiency. In particular, we look at the conjunction of a minimal frequency constraint and a regular expression constraint. It becomes possible to build adaptative strategies that find a good balance between the pruning based on the anti-monotonic frequency and the pruning based on the regular expression constraint which is generally neither monotonie nor antimonotonic. Then, we develop two financial applications. At first, we use frequent patterns to characterise market configurations by means of signatures in order to improve some technical indicators functions for automated trading strategies. Then, we look at the pricing of Bermudan options, i.e., a financial derivative product which allows to terminate an agreement between two parties at a set of pre-defined dates. This requires to compute double conditional expectations at a high computational cos!. Our new method, neighbourhood Monte Carlo can be up to 20 times faster th an the traditional methods.VILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocSudocFranceF
Mining frequent sequential patterns under regular expressions: an highly adaptative strategy for pushing constraints
No full textInternational audienceThis paper considers the design of adaptive pruning strategies when mining frequent sequences that satisfy regular expression constraints
A framework for frequent sequence mining under generalized regular expression constraints
No full textInternational audienceThis paper is an extension of the RE-Hackle algorithm for mining sequential patterns that satisfy regular expression constraints
Mining frequent sequential patterns under regular expressions: an highly adaptative strategy for pushing constraints
No full textInternational audienceThis paper considers the design of adaptive pruning strategies when mining frequent sequences that satisfy regular expression constraints
A framework for frequent sequence mining under generalized regular expression constraints
No full textInternational audienceThis paper is an extension of the RE-Hackle algorithm for mining sequential patterns that satisfy regular expression constraints
- …
