Vous trouverez l’article scientifique du modèle de fusion de données multidimensionnelles SOFI. La mécanique sous-jacente de mélange d’information est issue des techniques de recuit simulé (simulated annealing) pour l’optimisation de la détection de règles pertinentes.

J’ai conçu cet algorithme en 1999 pour le projet Esprit (European Strategic Program for Research in Information Technology) et appliqué pour le scoring des risques, la détection de fraudes et la segmentation des zones de chalandise dans le secteur bancaire (consortium bancaire Anglais, Français et Espagnol).

Vous trouverez dans le livre  » Developments in Forecast Combination and Portfolio Choice  » édité par Christian Dunis, Allan Timmermann et John Moody, l’article se référant à l’utilisation de ce type d’outils d’optimisation (dans un contexte de fort complexité) : __ »FX Volatility Forecasts and the Informational Content of Market Data for Volatility »__, C. L. Dunis, Jason Laws, and Stéphane Chauvin, Financial Review of Forecasting Model (pages 45 – 80).

Stéphane Chauvin