АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ТОРГОВЛЯ ФИНАНСОВЫМИ АКТИВАМИ В УСЛОВИЯХ НЕСТАБИЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

Авторы

  • С.М. Макейкина Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва
  • Л.М. Макарова Московский финансово-юридический университет
  • Э.Р. Горчакова Университет ИТМО
  • П.О. Цыганов Университет ИТМО

DOI:

https://doi.org/10.25806/uu7-32021798-810

Ключевые слова:

трейдер, ценные бумаги, алгоритмическая торговля, алгоритм, стратегия торговли, машинное обучение, нейронные сети

Аннотация

Авторами рассматривается торговая стратегия управления финансовыми активами на основе машинного обучения и проводится ее анализ    с точки зрения получаемой доходности. В статье проанализированы источники, затрагивающие стратегии алгоритмической торговли, ее преимущества и недостатки, а также методы машинного обучения, используемые в задачах торговли на финансовом рынке. В результате проведенного обзора существующих исследований была выбрана стратегия исследования за трендом в качестве базиса торговой стратегии. Рассмотрены основные технические индикаторы, описаны их особенности, изложена интерпретация с точки зрения использования в торговой стратегии. Торговая стратегия, предложенная в данной работе, основана на генерации сигналов к покупке или продаже актива на основании информации о тренде.

Информация об авторе

С.М. Макейкина, Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва

кандидат экономических наук, доцент

Список литературы

Ozdemir A., Bogosyan S. Neural Network based Trading Signal Generation in Cypto-Currency Markets. Conference: 2018 International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing (IDAP). 2018. Szakmary A.C., Shen Q., Sharma S.C. Trend-following trading strategies in commodity futures: A re-examination. Journal of Banking & Finance. 34(2). 2010. P. 409 – 426.

Psaradellis I., Laws J., Pantelous A., Sermpinis G. Pairs Trading, Technical Analysis and Data Snooping: Mean Reversion vs. Momentum. Research Digest Articles. 2018. vol 1. P. 78 – 81.

Serban A.F. Combining mean reversion and momentum trading strategies in foreign exchange markets. Journal of Banking & Finance. 2010. vol.34. P. 2720 – 2727.

Weijermars R., Sun Z. Regression analysis of historic oil prices: A basis for future mean reversion price scenarios. Global Finance Journal. 2018. vol. 35. P. 177 – 201.

Rishi K. N. Inside the Black Box: The Simple Truth About Quantitative Trading. 1st ed. John Wiley & Sons, New Jersey. 2009.

Wilmott P. Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction. Panda Ohana Publishing. 2019

Ran Tao et al. Robo advisors, algorithmic trading and investment management: Wonders of fourth industrial revolution in financial markets. Technological Forecasting & Social Change. 2021.

Yang J., Jiu B. Algorithm Selection: A Quantitative Approach. Computer Science. 2006.

Johnson B. Algorithmic Trading & DMA: An introduction to direct access trading strategies. Myeloma Press, London, first edition, 2010.

Kissel R., Glantz M. Optimal Trading Strategies: Quantitative Approaches for Managing Market Impact and Trading Risk. Amacom, 2003.

Middleton T. Understanding how algorithms work. Where does time slicing and smart order routing end and randomizing your orders through complex algorithms begin? Algorithmic trading, a buy-side handbook. 2005. vol.2. P. 21–27.

Kimoto T., Asakawa K., Yoda M., Takeoka M. Stock market prediction system with modular neural network. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 1990. P. 1–6.

Nikolopoulos C., Fellrath P. A hybrid expert system for investment advising. [Электронный ресурс]. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1468-0394.1994.tb00332.x (дата обращения: 01.07.2021)

Expert System Application (11 (4). 1994. P. 245–250) [Электронный ресурс]. URL: https://scholar.google.com/citations?user=C6zeeqsAAAAJ&hl=zh-CN (дата обращения: 02.07.2021)

Kim K., Han I. Genetic algorithms approach to feature discretization in artificial neural networks for prediction of stock index. Expert System. 2000. vol.44. P. 125–132.

Vijaya P., Raju G., Santosh Kumar Ray. Artificial neural network-based merging score for Meta search engine. Journal Computer Science. 2016. vol. 12 (7). P. 323–340.

Roh T.H. Forecasting the volatility of stock price index. Expert System with Applications. 2007. vol.33. P. 916–922.

Hassan M.R. A combination of hidden Markov model and fuzzy model for stock market forecasting. Neurocomputing 72. 2009. vol.16. P. 3439–3446.

Majhi R. et al. Prediction of S & P 500 and DJIA stock indices using particle swarm optimization technique. Proceedings of the Proceeding of the IEEE Congress on Evolutionary Computation. 2008. vol. 9. P. 1276–1282.

Kara Y., AcarBoyacioglu M., Baykan O.K. Predicting direction of stock price index movement using artificial neural networks and support vector machines: The sample of the Istanbul Stock Exchange. Expert System with Applications. 2011. vol. 38 (5). P. 5311–5319.

Ghiassi M., Skinner J., Zimbra D. Twitter brand sentiment analysis: a hybrid system using n-gram analysis and dynamic artificial neural network. Expert System with Applications. 2013. vol. 40 (16). P. 6266–6282.

Huang W., Nakamori Y., Wang S-Y. Forecasting stock market movement direction with support vector machine. Computers & Operations Research. 2005. vol. 32 (10). P. 2513–2522.

Cumming J. An Investigation into the Use of Reinforcement Learning Techniques within the Algorithmic Trading Domain: M. Eng. Thesis. London: Imperial College, 2015.

Si W. A Multi-objective Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Index Future’s Intraday Trading // 10th International Symposium on Computational Intelligence and Design (ISCID). 2017. vol. 2. Р. 431–436.

Berk J. and DeMarzo P. Textbook: Corporate Finance, Global Edition, 2016.

Brealey R. et al.. Textbook: Principles of Corporate Finance, Global Edition. Published by McGraw Hill Education. 2014.

Burgess N. How Risky is your Project Really? Corporate Finance Strategies for Assessing Risk. [Электронный ресурс]. URL: https://ssrn.com/abstract=3748822 (дата обращения: 05.07.2021)

Brogaard J. et al. UK Government Review: The Future of Computer Trading in Financial Markets. Final Project Report: Executive Summary. 2012. vol.9. P. 199-214.

Idzelis K. AI-Powered Hedge Funds Vastly Outperformed, Research Shows. Institutional Investor. 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://www.institutionalinvestor.com/article/b1mssrswn1mpr0/AI-Powered- Hedge-Funds-VastlyOutperformed-Research-Shows (дата обращения: 07.07.2021)

Robinson G. Covid-19 strengthens the case for AI in fund management – study. International Investment. [Электронный ресурс]. URL: https://www.internationalinvestment.net/news/4018595/covid-19-strengthens- case-ai-fund-management-study (дата обращения: 07.07.2021)

Загрузки

Опубликован

23.07.2021

Выпуск

Раздел

Экономические науки