Notre Histoire d'Innovation
Depuis 2019, nous révolutionnons l'approche de la recherche financière en développant des méthodologies uniques qui transforment la façon dont les professionnels analysent les marchés canadiens et internationaux.
Méthodologie Quantitative Avancée
Notre approche combine l'analyse statistique traditionnelle avec des techniques d'apprentissage automatique pour identifier des patterns invisibles dans les données financières. En 2023, nous avons développé un framework propriétaire qui intègre plus de 200 indicateurs économiques.
- Modèles prédictifs basés sur l'intelligence artificielle
- Analyse comportementale des marchés émergents
- Système de validation croisée en temps réel
- Intégration de données alternatives non-structurées
Évolution de Nos Recherches
Fondation et Premiers Algorithmes
Création de notre laboratoire de recherche à Montréal avec une équipe de 6 chercheurs spécialisés en mathématiques financières. Développement des premiers modèles d'analyse des obligations gouvernementales canadiennes.
Expansion Internationale
Lancement de notre plateforme d'analyse multi-devises couvrant 23 marchés internationaux. Introduction de l'analyse sentiment basée sur le traitement du langage naturel pour les communiqués de banques centrales.
Innovation en IA Financière
Brevetage de notre système de détection d'anomalies dans les flux de transactions à haute fréquence. Collaboration avec l'Université McGill pour le développement d'indices de volatilité prédictifs.
Nouvelle Génération d'Outils
Lancement prévu en septembre 2025 de notre suite d'analyse ESG intégrée, permettant l'évaluation des risques climatiques dans les portefeuilles d'investissement institutionnels.
Maxence Dubois
Directeur de Recherche Quantitative
Excellence Technique et Vision Stratégique
Avec plus de 12 ans d'expérience dans la modélisation financière, Maxence dirige notre équipe de recherche en développant des approches novatrices pour l'analyse des marchés complexes. Il a publié 23 articles dans des revues spécialisées et intervient régulièrement lors de conférences internationales.
Son expertise couvre l'ensemble du spectre de la recherche quantitative moderne, de l'analyse traditionnelle des séries temporelles aux techniques d'apprentissage profond appliquées à la finance comportementale.
Développement de modèles Monte Carlo pour l'évaluation des dérivés complexes
Intégration de données satellitaires et de géolocalisation dans les modèles prédictifs
Techniques avancées d'allocation d'actifs sous contraintes ESG
Collaboration avec des universités pour valider nos méthodologies innovantes