Le M2MO s'articule autour de cours fondamentaux et d'un large choix de cours permettant aux étudiants de se spécialiser tout en s'ouvrant des perspectives scientifiques et professionnelles variées. Ces cours sont complétés par un séminaire d'ouverture professionnelle hebdomadaire au premier trimestre (voir l'agenda) et par un stage d'un minimum de 4 mois à l'issue des cours. Pour plus de détails sur les exigences du cursus, consulter les règles de validation du M2MO.

Vous trouverez ci-dessous l'offre de cours pour l'année universitaire 2026-2027.

• Chaque cours ayant lieu sur le campus de l'Université Paris Cité a un espace Moodle.
• L'application emploi du temps permet d'avoir une vue complète des cours dispensés sur le campus de l'Université Paris Cité (cocher les cases M2MO et Remarques M2MO).
• Pour les informations relatives aux cours ayant lieu à l'ENSAE, consulter l'application Pamplemousse.

Le séminaire d'ouverture professionnelle a lieu de manière hebdomadaire au premier trimestre (voir l'agenda). Il permet aux étudiants de rencontrer des acteurs des secteurs dans lesquels ils vont, pour la plupart, faire leur stage puis réaliser une partie de leur carrière professionnelle. Les séances de ce séminaire, riches de nombreux échanges, permettent aux étudiants de faire le lien entre les savoirs théoriques et pratiques dispensés en cours et la réalité quotidienne des praticiens.

Une autre photo

Chaque étudiant du M2MO doit faire un stage, d'un minimum de 4 mois, dans une entreprise ou une institution, éventuellement à l'étranger. Ce stage est mené sous la direction d'un tuteur dans l'entreprise et en relation avec un enseignant référent à l'université. Ce stage donne lieu à la rédaction d'un mémoire de Master 2 qui est présenté en soutenance devant un jury, généralement au mois de septembre ou début octobre. Pour plus de détails sur les procédures à suivre avant de commencer un stage ou pour la soutenance, consulter la page dédiée aux stages.

Exemples de stages réalisés ces 2 dernières années :

• Volatility and Dispersion Strategies through Variance Swaps, Morgan Stanley.
• From Heston to Rough to Deep: Fast Calibration of Volatility Surfaces, Millenium.
• Joint Calibration of SPX and VIX Smiles, HSBC.
• Fixed Income Volatility, ExodusPoint Capital Management.
• Cheyette Model Applied to Commodities, J.P. Morgan.
• Microstructure Study of the Crypto Market, QRT.
• Linear Optimization in Liquidity Risk Framework, Goldman Sachs.
• Advancing Panel Data Analysis via Predictive User Weighting: A Comprehensive Framework for Bias Mitigation, CFM.
• Financial TSFMs: Transformer-based Architectures for Financial Time Series Foundation Models, BNP Paribas.
• Optimal Trading in the Short-Term Electricity Market: A Neural Multi-Stage Stochastic Optimization Approach, Squarepoint.
• FX-Rates Hybrid Local Volatility Model Calibration, Société Générale.
• Extracting Predictive Financial Signals from Earnings Call Transcripts using Large Language Models and NLP Methods, Mirova.
• Méthode Longstaff-Schwartz en haute dimension, Natixis.
• Approches locales en apprentissage supervisé et non supervisé: Application à la génération de signaux d'investissement, AXA IM.
• Valorisation de Swaps OTC complexes, BNP Paribas.