Chaque chiffre de risque, chaque prix et chaque backtest est une affirmation de probabilité. Cette compétence construit les idées avec de courts exercices (nombres à calculer, formules à compléter, étapes à ordonner) et des exemples de finance : un filtre de défaut le plus souvent faux, l'erreur type d'un rendement moyen, des régimes comme chaîne de Markov. Trois sujets Python sur les variables aléatoires, l'échantillonnage et Monte Carlo font partie du programme. Elle se termine par un lab de code qui teste si un modèle normal s'ajuste à de vrais rendements d'actions et à quel point il rate les queues.
