L'Équipe Derrière zorimavelyntha

Des experts passionnés qui révolutionnent l'approche quantitative des marchés financiers grâce à l'intelligence artificielle et à la recherche de pointe.

Portrait de Célestine Moreau, Directrice de Recherche Quantitative

Célestine Moreau

Directrice de Recherche Quantitative

Modélisation Prédictive Deep Learning Analyse Quantitative

Diplômée de l'École Polytechnique et titulaire d'un doctorat en mathématiques appliquées de la Sorbonne, Célestine a consacré les douze dernières années à développer des modèles prédictifs pour les marchés financiers. Son approche unique combine la théorie des probabilités avancées avec les réseaux de neurones récurrents.

Avant de rejoindre zorimavelyntha en 2023, elle dirigeait l'équipe de recherche quantitative chez une grande banque d'investissement parisienne. Ses travaux sur l'optimisation de portefeuille via l'apprentissage par renforcement ont été publiés dans plusieurs revues académiques de premier plan.

Notre Vision de l'Analyse Quantitative

Nous croyons fermement que l'avenir de la finance réside dans la capacité à traiter et analyser des volumes massifs de données en temps réel. Notre approche pédagogique privilégie la compréhension profonde des mécanismes mathématiques plutôt que l'application aveugle d'outils existants.

Rigueur Scientifique

Chaque stratégie développée s'appuie sur des fondements théoriques solides et des tests statistiques rigoureux.

Innovation Continue

Nous explorons constamment les dernières avancées en intelligence artificielle pour les adapter aux défis financiers.

Transparence

Nos méthodes et résultats sont documentés avec précision, permettant une reproductibilité complète.

Excellence Pédagogique

Nous adaptons notre enseignement à chaque profil, du débutant au professionnel expérimenté.

Laboratoire de Recherche et Développement

Notre laboratoire parisien développe en permanence de nouvelles approches pour optimiser les stratégies de trading algorithmique. Nous collaborons avec des universités européennes et des centres de recherche internationaux.

  • Développement d'un framework propriétaire pour l'analyse de sentiment multi-sources intégrant réseaux sociaux, actualités financières et rapports d'entreprises
  • Création d'algorithmes adaptatifs capables d'ajuster automatiquement leurs paramètres selon les conditions de marché détectées
  • Recherche sur l'application des réseaux de neurones graphiques pour modéliser les corrélations complexes entre actifs financiers
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Modèles Développés en 2024

Plateforme de Backtesting Avancée

Testez vos stratégies sur 15 ans de données historiques avec simulation des coûts de transaction et slippage réalistes.

89%
Taux de Satisfaction Pédagogique