name: Моделирование высокочастотных финансовых временных рядов с помощью методов искусственного интеллекта
keyword_list: ФОНДОВЫЙ ИНДЕКС ТОРГОВАЯ СТРАТЕГИЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
abstract: Предмет: процесс формирования высокочастотных доходностей на фондовых рынках для принятия решений при проведении высокочастотных сделок. Объект: фондовые рынки развитых и развивающихся стран. 
  Цель: разработка моделей и инструментальных средств, предназначенных для поддержки принятия стратегических инвестиционных решений на базе обработки высокочастотных финансовых временных рядов методами искусственного интеллекта. Методы: системный, статистический, сравнительный, метод экономико-математического анализа, метод финансового анализа. Научная новизна: на основе выявленной специфики фондовых рынков предложен метод формирования информационной базы для моделирования динамики высокочастотных данных. На основе анализа современных моделей прогнозирования высокочастотных финансовых временных рядов цен (доходностей) финансовых инструментов (в том числе фондовых индексов) создана модель нейронной сети долгой краткосрочной памяти для прогнозирования высокочастотных данных. Разработаны концептуальные положения и метод использования созданной модели нейронной сети с целью повышения эффективности инструментов прогнозирования высокочастотных финансовых временных рядов доходностей, где в качестве критерия эффективности выступает разработанный автором индикатор оценки точности моделирования доходностей финансовых активов. Разработан показатель, представляющий собой модификацию индикатора «индекс относительной силы» для использования в качестве критерия принятия решения при создании автоматической торговой системы. Усовершенствована система поддержки принятия решений при торговле активами на фондовом рынке, включающая в себя созданную автоматическую торговую систему с использованием критерия принятия решения и обученной модели нейронной сети долгой краткосрочной памяти. Степень и эффективность внедрения: основные пункты научной новизны и выводы, сделанные в исследовании, апробированы на научно-практических мероприятиях. Результаты исследования используются в практической деятельности Лаборатории данных ООО «САС Институт»: внедрение модели нейронной сети долгой краткосрочной памяти позволило улучшить точность и повысить качество прогнозирования высокочастотных данных. Область применения: теоретическая значимость работы состоит в том, что полученные результаты могут быть использованы для разработки новых и совершенствования существующих архитектур нейронных сетей, комбинаций их параметров, а также механизмов обработки информации, которая используется нейронной сетью в качестве «входных» данных. Практическая значимость исследования заключается в том, что был разработан инструментарий для моделирования высокочастотных финансовых временных рядов с целью обеспечения поддержки принятия решений при реализации инвестиционной стратегии. При этом удалось получить достаточную точность прогнозирования будущих знаков доходности фондовых индексов и эффективно осуществить торговлю на высокочастотных данных.
chairman_dissertation_council.name: Владимир
chairman_dissertation_council.surname: Соловьев
chairman_dissertation_council.patronymic: Игоревич
chairman_dissertation_council.position: Декан факультета
chairman_dissertation_council.degree: Доктор экономических наук
chairman_dissertation_council.rank: Доцент
chairman_dissertation_council.wos_research_id: P-8389-2015
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 25925405400
chairman_dissertation_council.rinc_id: 189087
chairman_dissertation_council.url: http://www.fa.ru/_layouts/15/ViewProfile.aspx?accountname=FADOMAIN\VSoloviev&ReturnUrl=/org/dep/findata/Pages/Home.aspx
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0003-0338-1227
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Мухадин
organization_supervisor.surname: Эскиндаров
organization_supervisor.patronymic: Абдурахманович
organization_supervisor.position: Президент
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 06.73.35
rubrics.name: Рынки капиталов. Биржи
rubrics.code: 06.54.51
rubrics.name: Компьютеризация. Информатизация. Экономика информационного обслуживания
rubrics.code: 06.35.51
rubrics.name: Экономико-математические методы и модели
oecds.code: 05.02.DK
oecds.name: BUSINESS, FINANCE
speciality_codes.name: Математические и инструментальные методы экономики
speciality_codes.code: 08.00.13
supervisors.fio: Трегуб И.В.
supervisors.scientific_degree: Доктор экономических наук
supervisors.speciality_code: Математические и инструментальные методы экономики
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
protection_organization.short_name: Финансовый университет, Финуниверситет
protection_organization.name: Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования "Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации"
protection_organization.ogrn: 1027700451976
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: Финансовый университет, Финуниверситет
author_organization.name: Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования "Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации"
author_organization.ogrn: 1027700451976
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения