Оптимизация портфеля методом машинного зрения

Статья посвящена применению методов машинного зрения для оптимизации инвестиционных портфелей. Автор рассматривает метод сверточных нейронных сетей и алгоритмов кластеризации, приводит оптимальные параметры метода для портфелей, построенных на основе ценных бумаг российских эмитентов.

Оценка инвестиционных рисков на основе эффективного индексирования финансового состояния компаний по ключевым показателям

В статье представлена методология оценивания инвестиционных рисков на основе многомерного ранжирования показателей и иерархической стяжки границ к центру. Авторский подход позволяет систематизировать компании, для которых ведущую роль играет верхняя граница, а нижняя граница указывает на осторожное отношение к инвестированию (повышенный риск). Метод целесообразно применять для эффективного мониторинга инвестиционного капитала.

Анализ инвестиционных рисков на фондовом рынке на основе критерия минимакса

В статье представлена модель принятия решений о сделках с ценными бумагами с использованием минимаксного критерия аппроксимации. Авторский подход позволяет оценить волатильность торговли и применять этот показатель для оценки риска инвестиций по достоверности сигнала, полученного стандартными методами. Он учитывает диапазон ценовых изменений за каждый период торговли, позволяет сделать вывод о целесообразности сделок в случае повышенного риска.

Модель инвестирования в высокотехнологичные проекты с использованием иерархического подхода и критерия минимакса

В статье представлена модель оценивания долевой структуры инвестирования  в высокотехнологичные проекты с использованием минимаксной задачи и иерархического подхода. В отличие от других моделей инвестирования авторский подход позволяет учесть три важных для инвестора финансовых показателя в режиме трехэтапной иерархической процедуры коррекции решения. В работе описаны алгоритм анализа данных и система оценивания структуры капитала, позволяющие принимать обоснованные инвестиционные решения.

Прогнозирование разворота тренда с помощью методов распознавания образов на примере индекса РТС

Статья посвящена методам распознавания образов для прогнозирования разворота тренда индекса РТС. Образы обнаруживаются с помощью библиотеки Python TA-Lib, проверяется их способность прогнозировать разворот тренда для различных условий. Проводится биномиальный тест для оценки статистической значимости способности исследуемых методов распознавать развороты тренда. Показано, что с их помощью можно найти фигуры технического анализа, которые имеют статистически значимые прогнозы разворота тренда.

Контроль рисков портфеля частного инвестора

Цель статьи — описать риски, с которыми столкнется каждый портфельный инвестор, и проиллюстрировать их наглядными примерами. Авторы рассказывают о том, почему важен риск-профиль инвестора и как его выявить, рассматривают распределение биржевых инструментов по риску и доходности, описывают инвестиционные риски, различия между активным и пассивным инвестированием, способы снижения ценового риска и хеджирование портфеля с помощью фьючерсов и опционов.

Тестируем торговые стратегии на рынке акций на языке Python профессионально (часть 2)

В статье показаны правила тестирования торговых стратегий на рынке акций с требованиями по профессиональной проверке исследовательских гипотез и применения языка программирования Python. Представленные в работе алгоритмы рассматриваются как обязательные при изучении торговых стратегий в магистерской программе «Финансовые рынки и финансовые институты» НИУ ВШЭ. Во второй части статьи приведены приемы поиска данных по финансовым рынкам для тестирования торговых стратегий с помощью Python.

О методах количественного анализа финансовых показателей компании в условиях высокой рискованности инвестиций

В статье исследованы методы количественного анализа скрытых статистических связей финансовых показателей компаний в условиях высокой рискованности инвестирования. Предложен новый полупараметрический метод оценивания показателей хвостовой зависимости с использованием моделей BB1 и BB7. Представленный метод позволит финансовым компаниям адекватно оценивать инвестиционные риски в условиях наступления экстремальных событий.

Установление волатильности между фондовыми рынками России и развитых стран

Статья посвящена выявлению степени взаимозависимости между рынками России, США, Великобритании, Германии, Франции. Получены оценки коэффициентов для матрицы вариаций-ковариаций двумерной модели BEKK GARCH (1,1), оценки изменяющихся динамических корреляций, установлено направление причинности волатильности по тесту Грейнджера. Результаты исследования помогают лучше понять взаимосвязи между фондовыми рынками и могут быть полезны для портфельных менеджеров, финансовых аналитиков и финансовых властей.

Тестируем торговые стратегии на рынке акций на языке Python профессионально (часть 1)

В статье показаны правила тестирования торговых стратегий на рынке акций с требованиями по профессиональной проверке исследовательских гипотез и  применения языка программирования Python. Эти требования сегодня стали стандартными для специалистов финансового рынка. Представленные алгоритмы работы с программными пакетами и с базами данных рассматриваются как обязательные при изучении торговых стратегий в магистерской программе «Финансовые рынки и финансовые институты» НИУ ВШЭ.