ISSN 2074-1707
Языки: ru · en

ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ: УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

АНАЛИЗ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ (2024)

Данное исследование охватывает развитие методов математического анализа фондовых рынков с использованием подходов машинного обучения и моделей математического программирования. В рамках исследования описана модель частично-целочисленного линейного программирования для решения задач бинарной классификации с наложением дополнительных условий на число используемых признаков модели и стабильности качества модели во времени. Данная модель реализует комитетный подход к решению задач классификации. Эффективность предложенной модели представлена на примере решения задачи прогнозирования моментов для покупки или продажи акций ПАО «Сбербанк» на основе биржевых данных за период с августа 2007 по май 2023 г. Полученные результаты торговой стратегии позволяют говорить о том, что предложенная модель имеет низкий риск получения убытков на периоде в 1 год, что подтверждается отсутствием периодов с метрикой Accuracy менее 50 %, а также оценкой потенциальных доходов, которая на всех годовых периодах была выше 10 %. Проведенное исследование подчеркивает значимость интеграции математического программирования и машинного обучения для повышения точности и эффективности торговых стратегий на фондовых рынках. Данная работа может представлять интерес для профессиональных трейдеров, исследователей данных, студентов экономических и технических специальностей, а также всех лиц заинтересованных в теме инвестиций и машинного обучения.

Тип: Статья
Автор (ы): Чернавин Николай Павлович
Ключевые фразы: машинное обучение, математическое программирование, комитетные конструкции, анализ финансовых рынков

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004. Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем
Текстовый фрагмент статьи