Développement logiciel
Python pour l'analyse et la modélisation financière
Une décision financière se défend sur ses hypothèses, pas sur ses résultats. Cette formation construit en Python des projections de trésorerie, des évaluations en VAN et TRI, des analyses de scénarios et de sensibilité ainsi que des séries de rendements, afin que chaque chiffre présenté en comité soit rattachable à son hypothèse.
Aperçu
Un apprentissage pratique pour le transfert en situation de travail.
Le problème traité ici est le modèle d'évaluation impossible à rejouer. Six mois après l'approbation, plus personne ne reproduit le scénario de base, le taux d'actualisation est figé dans une cellule et la table de sensibilité avait été construite à la main pour une seule réunion. Les participants reconstruisent ce travail en Python : flux datés traités correctement entre périodes et devises, actualisation et délai de récupération implémentés explicitement plutôt qu'empruntés à une fonction de tableur, scénarios générés à partir d'un jeu d'hypothèses défini, et séries de rendement, de volatilité et de drawdown calculées avec une piste d'audit.
Prérequis
Connaissance opérationnelle des concepts de finance d'entreprise et de la syntaxe Python de base, ou une formation Python introductive.
Objectifs
- Structurer des flux dates pour que période, devise et convention de signe restent sans ambiguïté.
- Implémenter VAN, TRI, délai de récupération simple et actualisé à partir des principes de base.
- Séparer hypothèses, calcul et présentation pour qu'un modèle puisse être revu indépendamment.
- Générer et comparer des scénarios et mener une analyse de sensibilité sur les variables clés.
- Calculer rendements, volatilité, corrélation et drawdown à partir de données de prix ou de portefeuille.
- Appliquer une gouvernance de modèle : versionnage, validation des entrées et piste de revue documentée.
Public cible
- Analystes financiers et équipes FP&A construisant budgets et prévisions
- Spécialistes trésorerie et gestion de liquidité
- Responsables finance d'entreprise et évaluation d'investissements
- Économistes de projet préparant des dossiers d'investissement
- Personnel risque et audit interne révisant des modèles financiers
- Analystes portefeuille et investissement travaillant sur des séries de rendements
Programme
Une structure claire pour le parcours d'apprentissage.
Programme
Les points du programme sont regroupés dans un seul bloc au lieu de créer un module par ligne.
Module 1 : Structures de données financières et gestion du temps
Index de dates, fins de période, calendriers ouvrés et conversion de fréquence
Charger extraits comptables, de marché et de trésorerie dans un schéma cohérent
Conventions de devise, d'unité et de signe qui évitent les erreurs silencieuses
Traiter périodes manquantes, retraitements et ajustements tardifs
Module 2 : Projection de flux de trésorerie et actualisation
Construire une projection à partir des revenus, coûts, capex et besoin en fonds de roulement
Choix du taux d'actualisation, composantes du CMPC et traitement nominal ou réel cohérent
VAN, TRI, TRI modifié et les cas où chaque mesure induit en erreur
Délai de récupération, délai actualisé et hypothèses de valeur terminale
Module 3 : Construire un modèle auditable par un autre analyste
Séparer le fichier d'hypothèses du code de calcul et de sortie
Écrire des fonctions de calcul testables unitairement sur des cas connus
Validation des entrées, contrôles de plage et refus d'exécuter sur hypothèses invalides
Rapprocher un modèle Python du tableur historique qu'il remplace
Module 4 : Analyse de scénarios et de sensibilité
Définir cas de base, favorable et défavorable à partir d'un jeu d'hypothèses unique
Grilles de sensibilité à une et deux variables sur prix, volume, coût et taux
Analyse en tornade pour classer la variable qui fait réellement basculer la décision
Points morts et valeurs de bascule qui montrent au comité où se situe le risque
Module 5 : Séries temporelles de prix, rendements et portefeuille
Rendements simples ou logarithmiques, capitalisation et annualisation
Volatilité glissante, matrices de corrélation et covariance sur fenêtres mobiles
Drawdown, périodes de récupération et mesures de performance ajustées du risque
Agréger les positions au niveau portefeuille et attribuer le résultat
Module 6 : Reporting, versionnage et gouvernance des modèles
Produire tableaux et graphiques prêts pour le comité directement depuis le modèle
Versionner les hypothèses pour reproduire ultérieurement un cas approuvé
Documenter limites, sources de données et chaîne de validation
Atelier : convertir un modèle d'évaluation en production en workflow Python gouverné
Supports fournis
- Manuel de formation, exemples de code commentés et notes de référence
- Environnement de laboratoire et dépôts de démarrage
- Exercices, check-lists et modèles de code réutilisables
- Certificat de participation 4D
- Accompagnement technique après la formation
Options de formation
Les programmes peuvent être organisés en entreprise, en ligne ou dans un format hybride selon le calendrier, la localisation et les objectifs de vos équipes. Lorsqu'un certificat ou un examen externe est inclus, les règles et frais de certification restent soumis aux politiques de l'organisme certificateur, tandis que 4D assure la formation et l'accompagnement à la préparation.
Pourquoi choisir 4D
Les équipes finance manquent rarement de modèles ; elles manquent de modèles fiables aux yeux d'un relecteur. 4D confie cette formation à des formateurs ayant construit des modèles d'évaluation et de trésorerie sur les marchés du Golfe, si bien que les exercices reprennent vos taux d'actualisation, devises et seuils d'approbation. La session finale convertit l'un de vos modèles en production en workflow Python versionné.
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