Et si vous codiez vos analyses de marché plutôt que de les cliquer ? Python ouvre la finance quantitative à portée de clavier. Vous prenez en main NumPy pour le calcul vectoriel des rendements, Pandas pour les séries temporelles de cours, Matplotlib pour la visualisation, puis vous attaquez l'optimisation de portefeuille de Markowitz, le MEDAF par régression linéaire et la valorisation par DCF. Vous terminez par la simulation de Monte Carlo et le modèle de Black-Scholes. Une boîte à outils moderne pour décider sur preuves chiffrées. Avec des cas ivoiriens (BRVM, Orange CI) qui ancrent chaque concept dans le réel.