Le Laboratoire d’ingénierie financière de l’Université Laval (LABIFUL) offre un séminaire pratique sur l’apprentissage supervisé pour les modèles financiers à facteurs.

Le but du module est de brièvement présenter les principes de l’application de modèles d’apprentissage automatique basé sur les caractéristiques des entreprises,  - dans le but de prédire leur future performance. Nous traiterons rapidement des fondations théoriques pour ensuite passer à la pratique avec une famille performante d’algorithmes: les arbres boostés. Le choix des paramètres et la notion d’interprétabilité seront aussi mentionnés. Le module consistera en le déroulé d’un notebook en R (exposé, formules, code, graphiques, tables) qui retracera les principaux concepts de la discipline. Il sera basé sur une interprétation moderne du livre sur le sujet: « Machine Learning for Factor Investing ».

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