Webinaire FaIR Deep Learning in Finance: From Implementation to Regulation – Replay

Replay AI-based Asset & Risk Management - 27 septembre 2021

Le webinaire ILB FaIR a eu lieu le 27 septembre, en partenariat avec EDF, l’ACPR et The Alan Turing Institute. Le calcul par l’IA des stratégies de trading et de couverture a ouvert de nouvelles opportunités, notamment la possibilité de résoudre des problèmes de haute dimension, la gestion des contraintes (liquidité, coûts de transaction, couverture par procuration), et un choix plus flexible du critère à optimiser. Dans cette session, nous présenterons les dernières améliorations apportées à ces méthodes et leur utilisation opérationnelle.

Voir la vidéo

Replay Generative Methods for Simulations and Risk Management - 28 septembre 2021

Les méthodes génératives (GAN, VAE, etc.) appliquées aux simulations de séries temporelles permettent de mettre à jour le modèle de manière flexible sans devoir passer du temps à concevoir un nouveau modèle stochastique. Cependant, l’application directe des réseaux adversaires génératifs (GANs) aux séries temporelles n’est pas simple. Nous présentons les avancées récentes en matière de génération de séries temporelles et discutons des questions qu’elles soulèvent.

Voir la vidéo

Replay Confidence and Regulation of AI-based Algorithms - 29 septembre 2021

L’IA apporte beaucoup d’améliorations au secteur financier : plus rapides et plus flexibles, les algorithmes d’IA tendent à fournir de meilleures prévisions, simulations ou contrôles internes. Cependant, il existe un manque de confiance lorsqu’il s’agit de la mise en œuvre industrielle de l’IA : tests unitaires insuffisants, manque de garanties théoriques, sensibilité des données. Nous discuterons de la manière de renforcer l’explicabilité et la confiance dans les algorithmes d’IA, tant du point de vue des régulateurs que de l’industrie.

Voir la vidéo

Slides

Jour 1 – AI-based Asset & Risk Management
Lundi 27/09 (9:00-12:30 AM CET) 

Arnulf Jentzen (University of Münster & The Chinese University of Hong Kong)
Titre : Convergence analysis for gradient descent optimization methods in the training of ReLU neural networks – voir les slides

 

Josef Teichmann (ETH Zurich)
Titre : Deep Asset Liability Management – voir les slides

 

Joseph Mikael (EDF – Senior Research Engineer)
Titre : A Quick Overview of EDF’s AI Research and Applications in Finance Related Activities – voir les slides

 

Jour 2 – Generative Methods for Simulations and Risk Management
Mardi 28/09 (9:00 – 12:30 AM CET)

Lukasz Szpruch (University of Edinburgh & Alan Turing Institute)
Titre : Neural SDEs and their Offsprings in Risk Management – voir les slides

 

Blanka Horvath (King’s College & Technical University of Munich & Alan Turing Institute)
Titre : Kernel Methods in Generative Modelling – voir les slides

 

Edmond Lezmi (Amundi, Head of Multi-Asset Quantitative Research)
Titre : Trading Strategy Backtesting with Boltzmann Machines and Generative Adversarial Networks – voir le papier

 

Jour 3 – Confidence and Regulation of AI-based Algorithms
Mercredi 29/09 (9-12:30 AM CET)

Jean-Michel Loubes (Université Toulouse Paul Sabatier)
Titre : What solutions can be Provided Using Mathematical Tools? – voir les slides

 

Stéphane Crépey (Université de Paris)
Titre : Darwinian Model Risk and Reverse Stress Testing – voir les slides

 

Olivier Fliche (ACPR – Head of Fintech/Innovation department)
Titre : Gouvernance of AI Algorithms in the Financial Sector – voir les slides