Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Action dépréciéeUne action dépréciée ou "action de valeur" (traduction approximative de l'anglais "value stock") est une action dont le cours est bas par rapport aux critères boursiers habituels (PER, rendement de l'action...). La dépréciation du titre traduit généralement une évolution des cours inférieure à celle de l'indice boursier, souvent imputable à une évolution médiocre, voire défavorable des résultats (bénéfice par action notamment) de la société, amplifiée au niveau du comportement boursier par un simple désintérêt ou une franche aversion des investisseurs s'étant focalisés sur d'autres types d'actions plus en vogue.
InvestissementSelon le vocabulaire de la comptabilité nationale, l’investissement (mesuré par la formation brute de capital fixe, en abrégé FBCF), peut être le fait de différents agents économiques : pour les entreprises : c'est la valeur des biens durables acquis pour être utilisés pendant au moins un an dans leur processus de production.
Trading algorithmiqueLe trading algorithmique, aussi appelé trading automatisé ou trading automatique, boîte noire de négociation (en anglais : black-box trading), effectué par des robots de trading ou robots traders, est une forme de trading avec utilisation de plates-formes électroniques pour la saisie des ordres de bourse en laissant un algorithme décider des différents aspects de l'ordre, tel que l'instant d'ouverture ou de clôture (le timing), le prix ou le volume de l'ordre et ceci, dans de nombreux cas, sans la moindre in
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
FinanceLa finance renvoie à un domaine d'activité , aujourd'hui mondialisé, qui consiste à fournir ou trouver l'argent ou les « produits financiers » nécessaire à la réalisation d'une opération économique. La finance permet de faire transiter des capitaux des agents économiques excédentaires (qui disposent d'une épargne à faire fructifier) aux agents économiques déficitaires, qui en ont besoin (pour se financer, croître, etc.) La finance regroupe à la fois le système financier et les opérations financières qui ont lieu dans ce système.
Growth investingGrowth investing is a type of investment strategy focused on capital appreciation. Those who follow this style, known as growth investors, invest in companies that exhibit signs of above-average growth, even if the share price appears expensive in terms of metrics such as price-to-earnings or price-to-book ratios. In typical usage, the term "growth investing" contrasts with the strategy known as value investing.
Spéculation sur séanceLa spéculation sur séance ou spéculation à court terme (en anglais : day trading) est la pratique consistant à faire des allers-retours (achats puis ventes) spéculatifs durant la même séance. On parle également d’opérations en journée ou en séance. Les horaires d'ouverture et de fermeture des marchés ainsi que les annonces publiques augmentent fortement les variations du cours et ainsi augmentent les possibilités. Grâce aux nouvelles technologies, la spéculation sur séance a eu tendance ces dernières années à se populariser.
Quality investingQuality investing is an investment strategy based on a set of clearly defined fundamental criteria that seeks to identify companies with outstanding quality characteristics. The quality assessment is made based on soft (e.g. management credibility) and hard criteria (e.g. balance sheet stability). Quality investing supports best overall rather than best-in-class approach. The idea for quality investing originated in the bond and real estate investing, where both the quality and price of potential investments are determined by ratings and expert attestations.
Financial risk managementFinancial risk management is the practice of protecting economic value in a firm by managing exposure to financial risk - principally operational risk, credit risk and market risk, with more specific variants as listed aside. As for risk management more generally, financial risk management requires identifying the sources of risk, measuring these, and crafting plans to address them. See for an overview. Financial risk management as a "science" can be said to have been born with modern portfolio theory, particularly as initiated by Professor Harry Markowitz in 1952 with his article, "Portfolio Selection"; see .
Trading strategyIn finance, a trading strategy is a fixed plan that is designed to achieve a profitable return by going long or short in markets. The main reasons that a properly researched trading strategy helps are its verifiability, quantifiability, consistency, and objectivity. For every trading strategy one needs to define assets to trade, entry/exit points and money management rules. Bad money management can make a potentially profitable strategy unprofitable. Trading strategies are based on fundamental or technical analysis, or both.
Intelligence artificiellevignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
Plateforme électronique de tradingDans la finance, une plateforme électronique de trading, est un système informatique permettant de passer des ordres pour des produits financiers via un réseau et grâce à un intermédiaire financier. Différents produits financiers peuvent être négociés sur la plateforme de trading, via un réseau avec un intermédiaire financier ou directement entre les participants ou les membres de la plateforme de trading.
Secteur financierLe secteur financier est secteur économique qui regroupe toutes les activités qui se rapportent à la finance. On l'appelle parfois . Le secteur financier comprend notamment le secteur bancaire et celui de l'assurance. Le secteur financier regroupe les différentes activités des établissements de crédit, dont les banques font partie. Ce secteur est présent dans tous les pays du monde. En 2006, l'acteur le plus important était le groupe Citigroup, une entreprise américaine.
Transactions à haute fréquenceLes transactions à haute fréquence, ou trading haute fréquence (THF ou en, de l'anglais high-frequency trading ou encore nano trading), sont l'exécution à grande vitesse de transactions financières faites par des algorithmes informatiques. C'est une des catégories du « trading automatique » (basé sur la décision statistique), qui gère de plus en plus les données boursières à la manière d'un big data devenu inaccessible aux analyses humaine et bancaire traditionnelles.
Technologie financièreLa technologie financière (aussi dénommée fintech) désigne l'ensemble des nouvelles technologies dont l'objectif est d'améliorer l'accessibilité ou le fonctionnement des activités financières. Les innovations permettent, dans le secteur financier comme dans le secteur industriel, d'améliorer la productivité ou la sécurité des opérations. Les technologies financières (souvent appelées fintech, par contraction) visent à rendre le monde financier plus sûr et plus accessible.
Automated trading systemAn automated trading system (ATS), a subset of algorithmic trading, uses a computer program to create buy and sell orders and automatically submits the orders to a market center or exchange. The computer program will automatically generate orders based on predefined set of rules using a trading strategy which is based on technical analysis, advanced statistical and mathematical computations or input from other electronic sources. These automated trading systems are mostly employed by investment banks or hedge funds, but are also available to private investors using simple online tools.
Computational financeComputational finance is a branch of applied computer science that deals with problems of practical interest in finance. Some slightly different definitions are the study of data and algorithms currently used in finance and the mathematics of computer programs that realize financial models or systems. Computational finance emphasizes practical numerical methods rather than mathematical proofs and focuses on techniques that apply directly to economic analyses. It is an interdisciplinary field between mathematical finance and numerical methods.
