Управление финансовыми активами с использованием прогнозных моделей искусственного интеллекта

Статья в сборнике трудов конференции
Международная научно-практическая конференция «Социально-экономический ландшафт региона: инвестиции роста»
Creative commons logo
Опубликовано в:
Международная научно-практическая конференция «Социально-экономический ландшафт региона: инвестиции роста»
Автор:
Галкин И. Н. 1
Рубрика:
Развитие финансовых рынков
Страницы:
297-300
Получена: 28.02.2025

Рейтинг:
Статья просмотрена:
307 раз
Размещено в:
РИНЦ Информрегистр
1 ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет»
Для цитирования:
Галкин И. Н. Управление финансовыми активами с использованием прогнозных моделей искусственного интеллекта: сборник трудов конференции. // Социально-экономический ландшафт региона: инвестиции роста : материалы Междунар. науч.-практ. конф. (Красноярск, Feb 20, 2025) / editorial board: М. В. Шестакова [etc.] – Чебоксары: «Лару-тăру» («Среда») издательство çурчě, 2025. – pp. 297-300. – ISBN 978-5-907965-27-0.

Аннотаци

В статье проведен обзор областей применения искусственного интеллекта в рамках процесса управления финансовыми активами. Продемонстрирована возможность использования моделей искусственного интеллекта прогнозирования величины капитализации компании для подбора финансовых активов, составляющих портфель акций. Для демонстрации данной возможности была построена модель машинного обучения при помощи алгоритма градиентного бустинга, использующая данные 1208 российских и американских публичных компаний, для прогнозирования капитализации этих компаний на горизонте одного календарного года. Сделан вывод о возможности использования подобных моделей машинного обучения для решения задач портфельного менеджмента.

Список литературы

  1. 1. Информационный портал SimFin [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.simfin.com/ (дата обращения: 30.09.2024).
  2. 2. Семененко М.Г. Модель Марковица: математические аспекты и компьютерная реализация / М.Г. Семененко // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2015. – С. 306–309.
  3. 3. Elton E., Gruber M. Modern portfolio theory, 1950 to date // Journal of Banking & Finance. – 1997. – P. 1743–1759.
  4. 4. Nurfadhlina H., Ari Y. Markowitz Model Investment Portfolio Optimization: a Review Theory // International Journal of Research in Community Services. – 2020. – P. 14–18.
  5. 5. Sutiene K., Schwendner P., Sipos C., Lorenzo L., Mirchev M., Lameski P., Kabasinskas A., Tidjani C., Ozturkkal B. and Cerneviciene J. Enhancing portfolio management using artificial intelligence: literature review // Front. Artif. Intell. – 2024. Vol. 7. 30 p. DOI 10.3389/frai.2024.1371502. EDN NPCJYW

Комментарии(0)

При добавлении комментария укажите:
  • степень актуальности публикуемого материала;
  • общую оценку (оригинальность и актуальность темы, полнота, глубина, всесторонность раскрытия темы, логичность, связность, доказательность, структурная упорядоченность, характер и достоверность примеров, иллюстративного материала, убедительность выводов);
  • недостатки, недочеты;
  • вопросы и пожелания Автору.