Mulhouse, France
Zenvorith — depuis 2015

Analyse.
Méthode.
Résultats.

Une plateforme de séminaires spécialisée dans le trading algorithmique, construite par des praticiens pour ceux qui veulent comprendre les marchés en profondeur.

Environnement de formation en trading algorithmique chez Zenvorith
Ce que nous faisons

Pourquoi ce domaine est difficile à enseigner

Le trading algorithmique repose sur des concepts précis — statistiques, gestion du risque, logique de backtesting — que la plupart des formations survolent sans les traiter sérieusement. Zenvorith a été fondé pour combler cet écart entre la théorie et ce que les marchés exigent réellement.

Nos séminaires sont structurés autour de cas concrets : construction de stratégies en Python, analyse de données historiques sur des actifs réels, et discussion des limites de chaque approche. Les participants repartent avec une compréhension honnête de ce qui fonctionne, et pourquoi.

Nous ne promettons pas de rendements. Nous enseignons comment évaluer une stratégie, mesurer son risque, et décider en connaissance de cause. C'est une compétence qui prend du temps à construire — et nos programmes sont conçus pour accompagner ce processus sur la durée.

Session de séminaire sur l'analyse quantitative
8 domaines couverts dans nos programmes : backtesting, exécution, gestion du risque, statistiques appliquées, et plus
Format hybride séances en direct avec sessions d'échange entre participants et accès aux enregistrements
Niveau intermédiaire connaissances de base en programmation et en marchés financiers requises pour suivre efficacement

L'équipe derrière le programme

Des professionnels qui ont travaillé sur des systèmes réels avant de les enseigner.

Théodore Vanbecq, directeur pédagogique chez Zenvorith

Théodore Vanbecq

Directeur pédagogique — analyste quantitatif

Théodore a passé plusieurs années à développer des systèmes de trading automatisé pour des fonds de gestion alternatifs avant de rejoindre Zenvorith. Son approche pédagogique est directement issue de cette expérience : il enseigne ce qu'il a lui-même testé et corrigé.

Il intervient sur les modules de construction de stratégies, d'évaluation statistique et de gestion des drawdowns. Il insiste sur la compréhension des limites de chaque modèle avant d'aborder ses applications.

Conception et validation de stratégies algorithmiques en Python
Analyse statistique appliquée aux séries temporelles financières
Gestion du risque et dimensionnement de position
Backtesting rigoureux avec contrôle du surapprentissage
Microstructure de marché et logique d'exécution
Atelier pratique de trading algorithmique
Analyse de données de marché lors d'un séminaire