Оценка рыночных рисков корпоративных облигаций с помощью методов искусственного интеллекта

Российский рынок корпоративных облигаций активно развивается, при этом количество характерных для него нерыночных выбросных котировок растет. В работе предложена математическая модель фильтрации для построения корректного тренда котировок, позволяющая более качественно осуществлять оценку рыночных рисков. Модель разработана на основе математической модели SARIMA, скорректирована на выбросы с учетом маркетинговых прокси-индексов и на ликвидность по числу и объему торгов на конкретный день.

Ценообразование опционов на один пул базового актива

Работа посвящена игровой задаче с американскими опционами на единый пул базового актива, принадлежащими различным сторонам. Такие опционы заключаются, в частности, при совершении сделок мезонинного финансирования. Необходимо определить стоимость опционов и ситуации, при которых целесообразно их досрочное исполнение. В статье рассматривается дискретная по времени модель. Для решения задачи используется метод обратной рекурсии.

Хеджирование выручки от продажи золота с использованием цепочек азиатских товарных опционов

В статье рассматривается один из аспектов возможного применения цепочек опционов — для хеджирования рисков в хозяйственной практике сырьевых компаний. Задача решается на примере хеджирования выручки от основного производства золотодобывающей компании.

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.