Предмет. Инструмент формирования и эволюции торговых стратегий на рынке ценных бумаг. Цели. Разработка математической базы и формализованного алгоритма инструмента формирования и эволюции торговых стратегий на рынке ценных бумаг. Методология. Использован генетический алгоритм в качестве эволюционной модели оптимизации. Результаты. Разработано математическое описание инструмента формирования и эволюции стратегий с использованием генетических алгоритмов, представлен формализованный алгоритм, достаточный для реализации на языках программирования общего назначения. Область применения. Работа несет практическую ценность для частных и институциональных инвесторов, для которых торговая стратегия на рынке ценных бумаг является одной из основополагающих. Выводы. Полученные результаты являются базисом для продолжения исследования в области автономной эволюции торговых стратегий, а описанные модели позволят в дальнейшем продолжить исследования на базе уже конкретных программных инструментов.
Ключевые слова: рынок ценных бумаг, торговая стратегия, генетические алгоритмы
Список литературы:
Мельникова Л.Ф., Чадранцева О.В. Торговая система и инвестиционные качества ценных бумаг // Успехи современного естествознания. 2012. № 4. С. 79—80. URL: Link
Выгодчикова И.Ю., Гусятников В.Н., Носова Е.Г. Принятие решения на рынке ценных бумаг с использованием индикатора MACD и минимаксного критерия аппроксимации // Промышленность: экономика, управление, технологии. 2019. № 2. С. 157—160. URL: Link
Домбровский В.В., Домбровский Д.В., Ляшенко Е.А. Робастное управление финансовыми активами со стохастической волатильностью с учетом транзакционных издержек // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2007. № 1. С. 8—14. URL: Link
Домбровский В.В., Ларина Т.М. Стратегии прогнозирующего управления инвестиционным портфелем с учетом торговых издержек и ограничений на вложения в финансовые активы // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2016. № 2. С. 4—12. URL: Link
Кудрявцев О.Е., Мозолев К.И., Родоченко В.В., Шрамко Д.А. Анализ эффективности стратегий следования тренду на Московской Бирже с применением методов машинного обучения // Экономика и предпринимательство. 2016. № 12-2. С. 684—692.
Shi M., Zhao Q. Stock Market Trend Prediction and Investment Strategy by Deep Neural Networks. 2020 11th International Conference on Awareness Science and Technology (iCAST). Qingdao, 2020, pp. 1–6. URL: Link
Al-Nator M.S., Al-Nator S.V., Kasimov Yu.F. Portfolio Analysis with Transaction Costs Under Uncertainty. Journal of Mathematical Sciences, 2016, vol. 214, pp. 12–21. URL: Link
Tian T. Analysis of Stock Market Quantitative Trading Strategies Based on Machine Learning. 2022 4th International Conference on Applied Machine Learning (ICAML). Changsha, China, 2022, pp. 401–404. URL: Link
Родин Д.Я., Паршин А.Б., Терпицкая К.И. Стратегии управления портфелем ценных бумаг // Вестник Академии знаний. 2022. № 3. С. 455—464. URL: Link
Бочкова С.В., Клепиков Н.В. Стратегии финансовых вложений в корпоративные ценные бумаги // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. 2019. № 2. С. 104—114. URL: Link
Теплова Т.В. Моментум-эффект на рынке акций и инвестиционная торговая стратегия «по течению»: методики тестирования и развитие модели ценообразования финансовых активов // Управление финансовыми рисками. 2013. № 4. С. 282—295. URL: Link
Katoch S., Chauhan S.S., Kumar V. A Review on Genetic Algorithm: Past, Present, and Future. Multimedia Tools and Applications, 2021, vol. 80, pp. 8091–8126. URL: Link
Казаков П.В. Программная система многокритериальной оптимизации методом эволюционного моделирования инвестиционного портфеля // Транспортное машиностроение. 2019. № 7. С. 60—75. URL: Link
Кадникова Н.В., Бежитская Е.А. Применение генетического алгоритма в решении задач по формированию инвестиционного портфеля // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1. № 10. С. 371—372. URL: Link
Kuzmych O., Mekush O., Solich K., Telmoudi A. Method of Genetic Algorithms for the Optimal Investment Portfolio. 2018 5th International Conference on Control, Decision and Information Technologies. Thessaloniki, 2018, pp. 683–687. URL: Link
