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10 notebooks Jupyter pour comprendre les dérivés en code

Black-Scholes from scratch, grecques, FX options, smile vol, surface SVI, Monte Carlo, GEX, exotic payoffs, Heston, risk metrics. Gratuit, code propre, MIT licence, 17 ans de desk derrière.

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« 17 ans de desk dérivés. Zéro affiliation broker. Le marché tel qu'il est vraiment. »

Le repo en bref

👉 github.com/djellaldjouad/derivatives-toolkit

10 notebooks Python, dépendances minimalistes (numpy, scipy, matplotlib, pandas — pas de Bloomberg, pas de fix-API, pas de propriétaire). Conçu pour fonctionner sur Google Colab gratuit. Documenté en anglais et français.

Les 10 modules

  1. Black-Scholes from Scratch : la formule, la put-call parity, les payoffs.
  2. Greeks Intuition : delta, gamma, theta, vega — comment ça bouge vraiment.
  3. FX Options : Garman-Kohlhagen, ajustement points forward.
  4. Implied Volatility & Smile : Newton-Raphson IV solver, skew.
  5. Volatility Surface : SVI calibration, interpolation 3D.
  6. Monte Carlo Pricing : GBM, vanilla, barrier, convergence.
  7. Gamma Exposure (GEX) : formule publique, données yfinance.
  8. Exotic Payoffs : barrier, digital, lookback.
  9. Heston Model : stochastic volatility, calibration, comparison vs BSM.
  10. Risk Metrics : historical VaR, stress test, correlation.

Pour qui ?

Stack technique

numpy, scipy, matplotlib, pandas. Aucune dépendance propriétaire. Tout fonctionne sur synthetic data ou data publique (yfinance, alphavantage).

Licence

MIT avec clause éducationnelle. Tu peux utiliser, modifier, partager. Tu peux PAS l'intégrer dans un système de production trading commercial sans nous prévenir.

Le contexte de l'auteur

Djellal Djouad a 17 ans de desk dérivés (Goldman Sachs, Société Générale, Knight Capital Group, Allianz, Trafigura, VTB Capital). La théorie de ces notebooks est standard (Hull, Wilmott, Gatheral). La valeur ajoutée du repo, c'est le commentaire desk-side qui accompagne chaque module : où ces modèles marchent en live, où ils cassent, et pourquoi.

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