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Les traders utilisent-ils réellement le John Hull ?

Les traders utilisent-ils réellement le John Hull ?

Publié le 08/10/2025 • Les traders utilisent-ils réellement le John Hull

Tous les étudiants en finance connaissent le John Hull. Mais qu’en est-il des professionnels qui manipulent chaque jour des modèles stochastiques et du code Python ?

Le livre de John Hull, Options, Futures and Other Derivatives, est souvent considéré comme la bible des marchés dérivés. Mais une question revient sans cesse, notamment sur les forums spécialisés comme r/quant sur Reddit: 👉 Les traders et chercheurs quantitatifs lisent-ils réellement le John Hull ?

Spoiler : oui… et non.


📘 John Hull : un pilier théorique incontournable

Publié pour la première fois dans les années 1980, l’ouvrage de John Hull est un classique universitaire enseigné dans les meilleures écoles de finance comme LSE, HEC Paris, ou Imperial College London.

Ce livre aborde :

  • Les produits dérivés : options, futures, swaps.
  • Les modèles de valorisation comme Black-Scholes.
  • Des notions de gestion du risque et de hedging.

Il constitue une base solide pour comprendre la logique des marchés dérivés, et il est souvent recommandé à ceux qui souhaitent devenir quantitative traders ou risk managers.


💼 Ce que disent les professionnels sur Reddit

Sur la discussion r/quant, plusieurs profils issus de la finance quantitative ont partagé leur point de vue.

Voici ce qui en ressort :

🧩 1. Un livre fondamental, mais rarement utilisé au quotidien

“Hull, c’est les bases. Personne ne le lit tous les jours, mais tout le monde devrait l’avoir compris une fois.”

Les traders reconnaissent que Hull forme la base intellectuelle, mais les stratégies de trading réelles s’appuient sur des modèles beaucoup plus complexes. Un peu comme connaître la physique de Newton avant de faire de la mécanique quantique.

⚙️ 2. Une lecture d’apprentissage, pas d’application

“Les stratégies que j’utilise n’ont rien à voir avec ce qu’on lit dans Hull…”

Le livre reste académique. Dans les salles de marché, les outils modernes (C++, Python, calculs stochastiques avancés) dominent. Les quants s’appuient davantage sur des modèles maison et des données réelles que sur les exemples théoriques du livre.

🧠 3. Une référence symbolique et culturelle

“Pour être crédible dans l’industrie, il faut au moins pouvoir citer Hull.”

Même si beaucoup ne l’utilisent plus activement, connaître Hull fait partie de la culture financière. C’est une manière de montrer qu’on comprend la structure des marchés et la logique mathématique sous-jacente.

📉 4. Un ouvrage jugé « dépassé » par certains

Certains traders estiment que Hull ne reflète plus la réalité actuelle des marchés : les produits dérivés sont désormais trop complexes, les modèles de volatilité trop dynamiques.

Des ouvrages plus spécialisés comme Paul Wilmott on Quantitative Finance ou Stochastic Calculus for Finance de Steven Shreve sont souvent préférés.


🧮 Alors, faut-il lire John Hull en 2025 ?

Oui, mais avec recul. Le livre de John Hull reste une porte d’entrée essentielle pour comprendre les fondamentaux de la finance de marché, notamment :

  • le pricing des options,
  • les taux d’intérêt,
  • la couverture des risques.

Mais il ne suffit plus pour performer en tant que quant moderne. Les traders utilisent aujourd’hui des frameworks de calculs complexes, du machine learning, et des données haute fréquence.

👉 Si vous voulez aller plus loin, consultez :


⚖️ Conclusion : entre mythe, culture et réalité

Le John Hull n’est pas mort. Il est simplement devenu un rite de passage, une lecture fondatrice qu’on dépasse ensuite.

En d’autres termes : tout trader quant sérieux a lu Hull… mais aucun ne l’a sous la main quand il code une stratégie.


Les traders lisent-ils encore John Hull ? → Oui, pour apprendre les bases. Mais dans la pratique, ils utilisent des outils plus avancés.

Hull est-il encore pertinent ? → Oui pour comprendre les concepts, non pour les applications directes en trading algorithmique.

Que lire après Hull ?Paul Wilmott on Quantitative Finance, Stochastic Calculus for Finance (Shreve), et des ressources comme QuantStart.

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