О ПРИМЕНИМОСТИ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ НА РЫНКЕ ДЕРИВАТИВОВ

Авторы

  • Дмитрий Сергеевич Половников Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет
  • Дарья Борисовна Владимирова Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет
  • Владимир Павлович Первадчук Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет

DOI:

https://doi.org/10.26726/1812-7096-2021-6-155-166

Ключевые слова:

рынок ценных бумаг, стохастический подход, принцип стохастического детерминизма, опционы, машинное обучение, инвестиции

Аннотация

В данной статье рассматривается возможность объединения научных методов анализа финансового рынка вторичных ценных бумаг двух подходов: стохастического и принципа стохастического детерминизма. Данные подходы были использованы для исследования возможности принятия оптимального решения о выборе покупки опциона «call» или «put» европейского типа для получения наилучшего финансового результата. В качестве механизма принятия решения были применены классические методы машинного обучения, позволяющие решить задачу классификации. В результате проведенной работы было показано, что применение алгоритмов машинного обучения способно значительно повысить ожидаемый финансовый результат от приобретения опционных контрактов, причем он достигается за счет объединения 2 рассматриваемых в работе подходов. Полученные в статье выводы могут быть использованы региональными финансовыми организациями: банками, инвестиционными фондами – для достижения большей эффективности в их экономической деятельности.

Биографии авторов

Дмитрий Сергеевич Половников, Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет

студент 4-го курса факультета прикладной математики и механики

Дарья Борисовна Владимирова, Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет

к.физ.-мат.н., доцент

Владимир Павлович Первадчук, Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет

д.т.н., профессор, заведующий кафедрой Прикладной математики

Загрузки

Опубликован

2021-09-28

Выпуск

Раздел

Экономическая безопасность