Elseware met depuis plus de 10 ans à la disposition des professionnels de la finance son expertise dans les outils de modélisation, notamment non linéaire, pour des applications de prévision et de gestion d'actifs.
En finance comme dans d'autres métiers, les données sont un réservoir de connaissance empirique. L'extraction et l'exploitation de cette connaissance sous forme de modèles -datamining- peut donc créer de la valeur.
Mais la finance possède certaines spécificités qui complexifient le processus de datamining.
Tout d'abord, les données en elles-même ne sont pas toujours un avantage concurrentiel, puisqu'elles sont, en principe, disponibles pour tous les concurrents, ce qui accroît l'exigence pour la modélisation.
D'autre part, les données sont en général temporelles, en volume considérable, et la dynamique des marchés est non linéaire et non stationnaire.
Enfin, l'exercice de prévision sur les marchés financiers est particulièrement hasardeux : on considère que moins de 5% du signal peut être prédit de façon pertinente - une conséquence de l'efficience croissante de la plupart des marchés.
