Programmes de recherche TNL

Huit parcours structurés autour de protocoles expérimentaux reproductibles. Chaque programme possède un identifiant unique, un cahier des charges et un niveau de prérequis défini.

TNL-001

Fondamentaux de la collecte de données de marché

Apprendre à sourcer, nettoyer et structurer des séries temporelles financières publiques. Introduction aux biais de survivance, aux splits temporels et à la documentation des jeux de données selon le protocole TNL-Standard.

Niveau: Initiation Durée: 1 journée
TNL-002

Features engineering pour séries financières

Construction de variables explicatives à partir de prix, volumes et indicateurs macroéconomiques. Étude des corrélations spurieuses et des tests de stationnarité avant toute modélisation supervisée.

Niveau: Intermédiaire Durée: 4 sessions
TNL-003

Régimes de volatilité par réseaux récurrents

Expérimentation avec des architectures LSTM et GRU pour classifier des régimes de marché. Accent sur la validation hors échantillon, l'embargo temporel et le rapport des limites de généralisation.

Niveau: Avancé Durée: 4 sessions
TNL-004

Apprentissage par renforcement en environnement simulé

Mise en place d'un agent RL dans un simulateur de marché contrôlé (sans exécution réelle). Analyse des récompenses, des coûts de transaction simulés et de la sensibilité aux hyperparamètres.

Niveau: Avancé Durée: 6 sessions
TNL-005

Traitement du langage naturel appliqué aux flux d'information

Extraction de sentiment à partir de communiqués et de flux textuels publics. Mesure de la corrélation entre scores NLP et mouvements de marché — sans inférence causale ni recommandation.

Niveau: Intermédiaire Durée: 4 sessions
TNL-006

Ensembles et méthodes de bagging en finance quantitative

Comparaison de Random Forest, XGBoost et LightGBM sur des tâches de classification directionnelle. Protocole de cross-validation temporelle et analyse des intervalles de confiance des métriques.

Niveau: Intermédiaire Durée: 4 sessions
TNL-007

Audit de biais et explainability des modèles

Application des outils SHAP, LIME et des tests de fairness sur des modèles entraînés en finance. Objectif: comprendre ce que le modèle « voit » et documenter ses zones d'aveuglement.

Niveau: Avancé Durée: 3 sessions
TNL-008

Reproductibilité et peer-review en laboratoire ouvert

Capstone collectif: un participant reproduit l'expérience d'un autre à partir du cahier de laboratoire seul. Évaluation de l'écart entre résultats, rédaction d'un rapport de divergence et leçons apprises.

Niveau: Expert Durée: 8 sessions
Protocole commun à tous les programmes

Chaque parcours TNL intègre une phase d'hypothèse formalisée, une phase de modélisation encadrée, une revue par les pairs interne et une restitution avec avertissement réglementaire. Aucun programme ne délivre de signal, de stratégie opérationnelle ni de promesse de performance.

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« Les cycles présentés structurent un protocole d'apprentissage, sans promesse de performance. Un professionnel du conseil patrimonial doit encadrer vos décisions financières. »