Subspace Computing pour Finance

Valorisez et analysez vos actifs avec des simulations Monte Carlo haute performance.

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Défis du Secteur

Complexité
Modèles financiers complexes à implémenter, nécessitant une expertise approfondie.
Temps de calcul
Valorisations longues sur gros portefeuilles, ralentissant les décisions.
Multiples scénarios
Besoin de tester de nombreux scénarios de marché simultanément.
Réglementation
Besoin de traçabilité et validation pour conformité réglementaire.

Comment Subspace Computing Crée de la Valeur

Valorisation Rapide
Exécution de milliers de scénarios en parallèle. Réduction du temps de valorisation de jours à minutes.

Valeur : Décisions plus rapides, avantage concurrentiel

Modélisation Monte Carlo
Distributions statistiques intégrées (normal, log-normal, etc.). Corrélations entre variables facilement modélisables.

Valeur : Valorisations plus précises et robustes

Format Standard
Modèles en JSON, facilement partageables. Intégration simple avec systèmes existants.

Valeur : Collaboration facilitée, maintenance simplifiée

Statistiques Automatiques
Calcul automatique de percentiles, distributions. Visualisations prêtes à l'emploi.

Valeur : Analyses complètes, présentation professionnelle

Cas d'Usage Concrets

Cas d'usage 1
Valorisation d'Options

Problème :

Analyste valorise un portefeuille d'options avec 10,000 scénarios

Solution :

Simulations Monte Carlo avec variables aléatoires (prix, volatilité)

Résultat :

Valorisation en 5 minutes au lieu de 2 heures

Valeur :

Trading plus réactif, meilleure gestion des risques

Cas d'usage 2
Analyse de Portefeuille

Problème :

Gestionnaire analyse l'évolution d'un portefeuille sur 5 ans

Solution :

Modèle avec corrélations entre actifs et variables macro

Résultat :

Analyse complète en 1 heure au lieu de 1 jour

Valeur :

Allocation optimale, meilleure performance

Cas d'usage 3
Stress Testing de Portefeuille

Problème :

Analyste teste l'impact de chocs de marché sur un portefeuille

Solution :

Exécution de 5,000 scénarios de stress en parallèle

Résultat :

Analyse complète en 30 minutes

Valeur :

Meilleure préparation aux crises

Exemple de SP Model

Voici un exemple concret de SP Model pour la finance. Copiez-le et testez-le dans votre dashboard.

Valorisation d'Options avec Monte Carlo
Valorise un portefeuille d'options avec 10,000 scénarios. Démontre la précision des valorisations Monte Carlo.
10,000 scénarios

C'est tout ce dont vous avez besoin

Ce simple fichier JSON génère tous les résultats que vous voyez dans l'onglet "Résultats". Pas de code complexe, pas d'infrastructure. Juste votre modèle.

SP Model JSON
json
{
  "scenarios": 10000,
  "steps": 12,
  "variables": [
    {
      "name": "prix_actif",
      "init": 100,
      "formula": "prix_actif[t-1] * (1 + rendement_actif)"
    },
    {
      "name": "rendement_actif",
      "dist": "normal",
      "params": {
        "mu": 0.01,
        "sigma": 0.05
      },
      "per": "scenario_step"
    },
    {
      "name": "prix_exercice",
      "init": 105
    },
    {
      "name": "valeur_option",
      "init": 0,
      "formula": "MAX(0, prix_actif - prix_exercice)"
    }
  ],
  "metrics": [
    "prix_actif",
    "valeur_option"
  ],
  "final_metrics": {
    "valeur_option_finale": "valeur_option",
    "prix_actif_final": "prix_actif",
    "profit_potentiel": "valeur_option - 5",
    "ratio_prix": "prix_actif / prix_exercice"
  }
}

Ce modèle génère :

  • 10,000 scénarios exécutés en parallèle
  • 12 périodes de projection
  • 4 variables avec formules et distributions
  • 4 métrique(s) finale(s) calculée(s)

Avantages Clés

Rapidité

Valorisations en minutes au lieu de jours

Précision

Milliers de scénarios pour robustesse

Flexibilité

Modélisation de n'importe quel actif

Intégration

Compatible avec systèmes existants

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