В статье рассматривается интегрированный подход к прогнозированию цены российских государственных облигаций на основе комбинации событийного анализа (оценка влияния санкций) и машинного обучения (прогнозирование на основе экономических показателей). В основу методов исследования легли событийный анализ и машинное обучение, а именно случайный лес, также рассмотрены альтернативные подходы: регрессия и LTSM. Первые два метода оказались статистически незначимы для представленных данных, поэтому было принято решение о применении в качестве основного метода третьего - случайного леса. В результате исследования авторами представлен интегрированный подход, связывающий экономические события и параметры, который позволит инвесторам и финансовым регуляторам снизить рыночную неопределенность и грамотно оптимизировать портфель.