О некоторых подходах к построению торговых стратегий на рынках криптовалют

В работе предложена торговая стратегия инвестирования на рынке криптовалют, использующая моменты входа на рынок на основе дополнительных источников информации. Соответствующая задача поставлена как задача по классификации тренда стоимостных показателей криптовалют. Для ее решения в статье применяются ансамблевые модели и глубокие нейронные сети. Компьютерный анализ стратегий инвестирования показал преимущество предложенной модели перед традиционными методами машинного обучения.

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.

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.

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.

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.

О моделировании структур статистической зависимости экстремального типа

В работе исследованы стохастические закономерности кризисных состояний финансовых рынков и предложены новые методы для моделирования и оценивания статистических структур связей, существующих и возникающих на них в периоды кризисов. Рассмотрен обобщенный класс многомерных эллиптических распределений, позволяющий гибко описывать такие структуры и обнаруживать скрытые связи, оказывающие влияние как на показатели отдельных финансовых инструментов, так и на их агрегатные формирования.

Анализ методов оценки стоимости облигаций со встроенными опционами

Статья рассказывает о методах оценки рыночной стоимости облигаций, содержащих встроенные опционы, в том числе конвертируемых облигаций. Разъясняются особенности методов с четким выделением стоимости опциона.