Résoudre l’équation de Black-Scholes par Monte Carlo avec un agent intelligent

 

✅ 1. Agent personnalisé avec LangChain + Python REPL Tool

Tu peux créer un agent avec LangChain ou CrewAI qui :

• reçoit des paramètres financiers (prix, taux, volatilité…),

• comprend le contexte ("option européenne call", etc.),

• choisit la méthode de résolution (formule analytique ou Monte Carlo),

• exécute du code Python via un outil comme PythonREPLTool ou LLMMathTool,

• retourne le résultat avec explication.

📌 Exemple de chaîne :

Entrée :

"Calcule le prix d’un call européen avec : S0 = 100, K = 110, T = 1, σ = 20%, r = 5%."

Action :

• L’agent génère automatiquement le bon code Python pour estimer ce prix via Monte Carlo.

• L’outil Python l’exécute.

• Il te donne le prix et une explication.

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✅ 2. OpenAI Code Interpreter (aussi dans ChatGPT Plus)

Avec ChatGPT Plus (GPT-4 Turbo) et l'outil Python activé, ChatGPT lui-même est un agent intelligent.

Tu peux lui dire :

"Résous-moi l’équation de Black-Scholes par Monte Carlo pour une option européenne call avec S0 = 95, K = 100, T = 1 an, r = 0.03, sigma = 0.25. Et montre-moi le code."

Il :

• comprend ta demande,

• génère le code Monte Carlo,

• exécute la simulation,

• t’explique le résultat.

C’est un agent complet qui code, calcule, explique.

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✅ 3. Autres agents existants (ou frameworks)

Il n’existe pas (à ma connaissance) de solution déjà toute faite sous forme d’agent intelligent clé-en-main qui ne nécessite aucun code, mais tu peux en créer un très facilement avec :

🔹 CrewAI

Tu définis un rôle comme :

python
{
  "role": "Quant Analyst",
  "goal": "Résoudre des équations de pricing d'options",
  "tools": ["PythonREPLTool"],
  "tasks": [
    "Identifier la méthode de résolution",
    "Coder la méthode de Monte Carlo",
    "Donner le résultat avec explication"
  ]
}

🔹 AutoGen / AgentOps

Tu peux définir un workflow d’agent avec :

• un assistant principal,

• un agent codeur (génère le code Monte Carlo),

• un agent vérificateur (vérifie la précision du résultat),

• un agent d'explication (produit une réponse utilisateur).

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🧠 Tu veux que je te crée un template d'agent CrewAI ou LangChain, avec :

• une UI simple (web ou CLI),

• la résolution par Monte Carlo ou formule directe,

• possibilité d’ajuster les paramètres,

• option de générer des rapports ?

Je peux te le monter en 5 min ⏱️. Tu veux plutôt une version no-code, script Python, ou agent intégré ?

Utiliser N8N

 Utiliser n8n pour créer un workflow no-code / low-code qui résout l’équation de Black-Scholes (y compris avec la méthode de Monte Carlo) en combinant :

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✅ Les blocs de base dans n8n :

Nœud	Rôle
Webhook / Form	Point d’entrée utilisateur (tu passes les paramètres financiers)
Code	Exécute du JavaScript ou Python (via des extensions comme PythonShell)
Function	Permet de calculer directement si tu utilises JS
HTTP Request	Appelle une API externe (si tu veux déléguer le calcul à une API Python par ex)
Slack / Gmail / Notion	Pour envoyer le résultat à un utilisateur ou le logger

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🧠 Deux manières de faire :

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🔹 Méthode 1 : tout faire dans n8n (JavaScript)

Tu peux écrire un script JavaScript dans un nœud Function ou Code qui :

• récupère les paramètres (S0, K, T, r, σ),

• exécute une simulation Monte Carlo en JS,

• retourne le prix estimé de l’option.

📦 Exemple de bloc Function :

javascript
const S0 = 100;
const K = 110;
const r = 0.05;
const T = 1;
const sigma = 0.2;
const N = 10000;

let sum = 0;
for (let i = 0; i < N; i++) {
  const Z = Math.random() * 2 - 1;  // approximation uniforme
  const ST = S0 * Math.exp((r - 0.5 * sigma ** 2) * T + sigma * Math.sqrt(T) * Z);
  const payoff = Math.max(ST - K, 0);
  sum += payoff;
}

const discounted = Math.exp(-r * T) * (sum / N);
return [{ json: { prixOption: discounted.toFixed(2) } }];

🧪 Limité mais rapide à déployer sans rien d’externe.

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🔹 Méthode 2 : appel à un script Python (plus précis)

Tu utilises un nœud HTTP Request pour appeler :

• un serveur Flask / FastAPI que tu héberges (local ou sur Replit/Render)

• ou un notebook dans Google Colab avec un endpoint via ngrok ou FastAPI

🧠 Le script Python exécute le code Monte Carlo et renvoie le résultat à n8n.

✅ Avantages :

• Tu bénéficies de la puissance de Python, numpy, etc.

• Tu peux faire des versions plus avancées (greeks, options asiatiques…)

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🔹 Bonus : intégrer un agent IA dans n8n

Tu peux connecter n8n à ChatGPT (OpenAI) avec un nœud OpenAI pour :

• lui faire générer dynamiquement le code Monte Carlo (🤯),

• ou formater le résultat dans un rapport pédagogique,

• ou même lui demander : "Tu veux que je te l’explique ?"

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🎯 Cas d’usage possible dans n8n :

• 🔘 Calculateur d’options via formulaire Webhook

• 📤 Résultat envoyé automatiquement sur Slack ou Notion

• 📊 Historique loggé dans Google Sheets

• 🤖 Intégré dans un bot financier avec ChatGPT

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📦 Tu veux un template complet n8n prêt à importer ?

Je peux te générer :

• un workflow avec webhook pour saisir les paramètres,

• un bloc calcul Monte Carlo (JS ou appel Python),

• un envoi Slack/Notion/Email du résultat.

Dis-moi juste ton format préféré (JS only ? appel Python ? format de sortie ?), et je te le prépare