Objectif du parcours d'approfondissement
L’objectif du parcours « Finance quantitative » est de former des ingénieur.es en finance quantitative. Il s’adresse donc aux élèves désireux.ses d’acquérir des compétences pointues en analyse stochastique et de maîtriser des méthodes statistiques et économétriques avancées, en vues d'applications aux problématiques financières.
Suivant la spécialisation retenue, le parcours fournit également aux étudiants un solide bagage en datamining et en techniques d'apprentissage qui les rendront capables d'extraire de l'information précieuse pour un établissement financier, à partir de données peu ou pas structurées.

Compétences acquises
Le parcours « Finance quantitative » permet l’acquisition des outils mathématiques et algorithmiques permettant d’analyser, de modéliser et de résoudre sur ordinateur les problèmes complexes que l’on peut rencontrer dans le monde de l’ingénierie financière.

Débouchés
Les principaux débouchés du parcours sont les postes à responsabilité au sein de l’industrie financière au sens large : banques, compagnies d’assurance, hedge funds, société de conseils et régulateurs. Il est également possible de poursuivre par une thèse en mathématiques financières par exemple.

Formation
La formation est assurée conjointement par l’ENSTA Paris et l’ENSAE Paris. Les élèves suivent six cours à l’ENSTA 
FQ301 : Méthodes numériques en finance, FQ302 : Processus de Lévy et Applications en Finance,  FQ304 : Valorisation de produits dérivés en présence de courbes de taux multiples, FQ305 : Risque de crédit, FQ306 : Régulation financière, 
FQ307 : Éléments de Calcul Stochastique. 

Les élèves suivent à l’ENSAE le cours MS305 : Valorisation et couverture de produits dérivés. Tous les élèves en Parcours Finance Quantitative sont inscrits en profil "Recherche et Innovation". 

Pré-requis
 Les élèves doivent avoir suivi la voie Majeure Mathématiques Appliquées, mineure Ingénieurie mathématique, et validé les cours PRB201 (Chaînes de Markov), PRB202 (Martingales et algorithmes stochastiques), PRB203 (Calcul stochastiques) et les modules PRB210 (Modèles mathématiques pour la finance). Il est également conseillé aux élèves d’avoir suivi le cours PRB220 (Méthodes numériques probabilistes). 

Différentes déclinaisons
Il existe trois déclinaisons possibles du parcours
    - une déclinaison "ENSAE-ENSTA ": elle correspond au partenariat mis en place entre l’ENSAE et l’ENSTA pour une formation de type RI, sans rattachement à un M2. 
    - une déclinaison "Statistique et Finance” : en association avec le master IP Paris “Statistique et Finance". Les élèves à la sortie sont diplômé.e.s de l’ENSTA Paris et du Master.
    - une déclinaison “Probabilités et Finance" : en association avec le master de l’X et Sorbonne Université “Probabilités et Finance”. Les élèves à la sortie sont diplômé.e.s de l’ENSTA Paris et du Master.