Lavendriso
Volatilité stochastique appliquée
Pourquoi nous parlons de volatilité stochastique
Nous cherchons les mêmes réponses que vous, mais avec une méthode claire et transparente sur la volatilité stochastique.
Nous venons du même endroit que vous. Nous avons connu les nuits longues devant des smiles de volatilité incohérents, des books exotiques difficiles à couvrir et des modèles dont personne n’explique clairement les hypothèses. C’est pour cela que nous avons décidé de mettre la volatilité stochastique au centre de notre travail. Nous ne cherchons pas à impressionner avec des formules opaques. Nous voulons que chaque équation serve une question concrète de valorisation, de couverture ou de mesure du risque. Notre mission est simple : vous aider à relier les modèles avancés à des décisions de marché réalistes, en respectant vos contraintes de temps, de budget et de gouvernance. Nous avançons pas à pas, en comparant toujours les modèles entre eux et en montrant ce que chaque choix implique sur les prix, les sensibilités et les scénarios extrêmes. Nous croyons à une approche transparente, documentée, mise à jour pour 2026 et alignée sur les exigences réglementaires européennes. Vous restez aux commandes, nous apportons la structure analytique et la clarté.
Comment notre approche s’est construite
2018
Premières réflexions communes
Nous partions d’une frustration partagée : beaucoup de discours sur la volatilité stochastique restaient théoriques, sans lien clair avec les contraintes de desks et de comités de risques. Nous avons commencé par réunir nos expériences de dérivés, de validation et de gestion des risques dans un cadre commun. L’objectif initial était modeste : clarifier pour nous-mêmes ce qui fonctionnait réellement, ce qui restait fragile et ce qui devait être expliqué autrement aux équipes opérationnelles.
2019
Construction d’une grille comparative
Au fil des échanges avec des équipes de marchés et de risques, nous avons compris que le besoin principal n’était pas un nouveau modèle, mais une façon plus structurée de comparer ceux qui existent déjà. Nous avons donc formalisé une grille simple : hypothèses clés, conséquences sur la surface de volatilité, impact sur la couverture, sensibilité aux stress. Cette grille est devenue le cœur de notre approche, que nous avons progressivement affinée.
2021
Intégration de la gouvernance des modèles
Nous avons ensuite élargi notre champ de travail aux questions de gouvernance et de documentation. Comment expliquer un changement de modèle de volatilité stochastique à un comité de risques, à l’audit interne ou à des partenaires externes exigeants ? Nous avons développé des formats de synthèse, des exemples chiffrés et des comparaisons visuelles permettant de rendre les décisions plus transparentes, tout en restant honnêtes sur les limites et incertitudes.
2026
Mise à jour pour les enjeux récents
Avec l’évolution des marchés et du cadre réglementaire européen, nous avons mis à jour notre approche pour intégrer des scénarios plus extrêmes, des contraintes de liquidité et des exigences accrues de traçabilité. Nous avons renforcé notre méthodologie interne, que nous appelons simplement parcours volatilité stochastique appliquée, pour rester alignés sur 2026. Aujourd’hui, nous continuons d’ajuster ce cadre avec les retours des praticiens qui doivent arbitrer chaque jour entre précision, stabilité et lisibilité.
Ce qui nous guide
Nous voulons que vous puissiez parler de volatilité stochastique devant un comité exigeant, avec des arguments solides, des limites explicites et des choix assumés.
Rigueur utile
Nous partons des principes mathématiques, mais nous les relions toujours à une décision concrète de valorisation, de couverture ou de mesure du risque. Chaque modèle de volatilité stochastique est jugé à l’aune de son utilité pratique, pas uniquement de son élégance théorique.
Transparence assumée
Nous expliquons clairement ce que fait un modèle, ce qu’il ne fait pas et comment il peut réagir en situation de stress. Nous évitons les promesses excessives et rappelons systématiquement que les résultats peuvent varier selon les marchés et les hypothèses retenues.
Ancrage terrain
Nous restons proches des contraintes de desks, des équipes risques et des fonctions de contrôle. Notre approche cherche à réduire le fossé entre théorie et pratique, en tenant compte des budgets limités, des systèmes existants et des ressources humaines disponibles.
Prudence éthique et risques
Nous insistons sur une gestion responsable des modèles et des risques. Nous rappelons que la valorisation de produits dérivés reste exposée à des incertitudes importantes et que la performance passée ne préjuge pas des évolutions futures des marchés.
Les personnes derrière notre approche quantitative
Derrière Lavendriso, nous sommes une petite équipe soudée de praticiens de la finance quantitative, de la gestion des risques et de la modélisation appliquée. Nous avons travaillé sur des books de dérivés, des projets de validation de modèles et des missions d’accompagnement pour des équipes contraintes en temps et en budget. Nous mettons cette expérience au service de vos décisions, sans posture académique distante.
Claire Martin, recherche et validation modèles
Responsable recherche en finance quantitative
Basée à Paris, France
Claire a commencé sur un desk dérivés actions avant de rejoindre des fonctions de validation de modèles. Elle a passé de nombreuses années à confronter des modèles de volatilité stochastique aux données de marché, en arbitrant entre sophistication et stabilité numérique. Chez Lavendriso, elle veille à ce que chaque cadre présenté soit documenté, traçable et compatible avec les attentes des équipes de risques et de conformité.
Domaines d’intervention principaux
Modèles de volatilité
Calibration de surfaces
Validation de modèles
Documentation technique claire
Julien Moreau, analyse produits dérivés
Analyste senior produits dérivés
Basé à Lyon, France
Julien a évolué entre structuration et gestion de book sur des dérivés de taux et d’actions. Il connaît de l’intérieur les tensions entre exigences théoriques et contraintes opérationnelles. Son rôle chez Lavendriso est de traduire les résultats des modèles de volatilité stochastique en impacts concrets sur les prix, les sensibilités, la liquidité et la communication avec les interlocuteurs commerciaux.
Produits dérivés complexes
Analyse de sensibilités
+2
Nadia Lefèvre, gestion des risques complexes
Spécialiste gestion des risques complexes
Basée à Bordeaux, France
Nadia vient de la gestion des risques sur portefeuilles comprenant des exotiques, des structures autocallables et des produits de corrélation. Elle a accompagné des comités de risques dans la compréhension des limites des modèles de volatilité. Au sein de Lavendriso, elle met l’accent sur les scénarios extrêmes, la lisibilité des hypothèses et la cohérence entre métriques de risque et contraintes réglementaires.
Gestion des risques dérivés
Scénarios de stress
+2
Marc Dubois, coordination approche méthodo
Coordinateur approche méthodologique
Basé à Toulouse, France
Marc a une expérience transversale en modélisation, gouvernance de modèles et communication technique. Il a travaillé avec des équipes mixtes, de l’IT au contrôle des risques, pour clarifier les responsabilités autour des modèles. Chez Lavendriso, il coordonne notre méthodologie interne, structure les comparaisons entre cadres de volatilité stochastique et veille à ce que notre approche reste pragmatique, évolutive et documentée pour 2026.
Gouvernance de modèles
Synthèse méthodologique
+2
Ce que nous pensons des modèles complexes
Vous nous dites souvent que vous êtes pris entre la pression opérationnelle, les contraintes réglementaires et la complexité croissante des dérivés. Nous avons donc choisi une ligne claire : parler de modèles de volatilité stochastique avec des mots simples, des comparaisons structurées et des limites explicites.
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Notre regard 01
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03
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Notre regard 04
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