Дуболазова Ю.А.кандидат экономических наук, доцент высшей инженерно-экономической школы, Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ), Санкт-Петербург, Российская Федерация dubolazova_yua@spbstu.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Ферапонтова А.А.ассистент высшей инженерно-экономической школы, Института промышленного менеджмента, экономики и торговли, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ), Санкт-Петербург, Российская Федерация ferapontova.anna.andreevna@gmail.com ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Предмет. Снижение рисков инвестирования путем составления сбалансированного портфеля с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Цели. Проанализировать портфель, составленный ИИ, на предмет дальнейшего использования и доходности. Выяснить, может ли на данном этапе ИИ заменить профессионального участника торгов. Методология. Использовались методы логического, статистического анализа, был поставлен эксперимент с ботом. Результаты. Бот ChatGPT в Telegram справился с поставленной задачей. Даже при первом визуальном анализе казалось, что портфель не диверсифицирован, но корреляционная матрица показала, что бумаги одного эмитента между собой не взаимодействуют. На исторических данных портфель показал себя вполне достойно, обогнал в моменте индекс Московской биржи, что является положительным результатом. Выводы. На данном этапе ИИ не сможет заменить профессионального участника рынка, но не стоит исключать этого в дальнейшем. Уже сейчас бот в Telegram может создать вполне достойный инвестиционный портфель, который практически не зависит от индекса Московской биржи, а благодаря облигациям еще происходит прирост портфеля для дальнейших вложений. Одним из главных плюсов использования ИИ для составления портфеля является то, что у бота нет эмоций, и это исключает предвзятость. Бот предпочел консервативную стратегию, что может быть не совсем интересно трейдерам. Бот не сможет провести технический анализ или проанализировать новости, а вопрос геополитики в последнее время особо остро стоит на фондовом рынке не только России, но и мира.
Терешенко А.А. Возможности и перспективы использования искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа фондового рынка // Скиф. 2023. № 4. С. 53—57. URL: Link
Халяпин А.А., Усачева Ю.А., Гук А.И. Современные стратегии управления инвестиционным портфелем // ЕГИ. 2022. № 44. С. 385—389. URL: Link
Грэм Б. Разумный инвестор: Полное руководство по стоимостному инвестированию. М.: Альпина Паблишер, 2020. 568 с.
Гарафутдинов Р.В., Гурова Е.П. Об одном подходе к формированию инвестиционного портфеля Марковица с применением фрактального анализа // Финансы и бизнес. 2021. Т. 17. № 1. С. 77—93.
Бахтияров Р.Р. Возможности искусственного интеллекта для анализа рынка ценных бумаг // Вестник науки. 2024. Т. 1. № 5. С. 496—500. URL: Link
Абдуллаев М., Абдуллаева И. Трансформация искусственного интеллекта в различные сферы // Raqamli iqtisodiyot va axborot texnologiyalari. 2021. Т. 1. № 1. С. 49—58.
Шаманаев Е.Д., Разумовская Е.А. К вопросу о формировании инвестиционного портфеля // Эксперт: теория и практика. 2021. № 1. С. 46—49. URL: Link
Коноплева Ю.А. Теории формирования эффективного инвестиционного портфеля // Journal of New Economy. 2015. № 3. С. 48—55. URL: Link
