Система принятия инвестиционных решений для работы на финансовых рынках
Автор: Букунов С.В., Блинова М.В.
Рубрика: Математическое моделирование
Статья в выпуске: 3, 2024 года.
Бесплатный доступ
Представлена алгоритмическая торговая система, основанная на произвольном количестве экспоненциальных скользящих средних и использующая гибкую систему управления капиталом. Проведено тестирование торговой системы на исторических данных. Результаты проведенного компьютерного моделирования позволяют сделать вывод о возможности использования торговой системы для проведения торговых операций на современных финансовых рынках в автоматическом режиме, то есть без участия человека. Система реализована в виде desktop-приложения на языке Python.
Финансовые рынки, автоматизация, программирование, технический анализ, алгоритмическая торговля
Короткий адрес: https://sciup.org/148330046
IDR: 148330046 | DOI: 10.18137/RNU.V9187.24.03.P.16
Список литературы Система принятия инвестиционных решений для работы на финансовых рынках
- Шарп У.Ф., Александер Г.Дж., Бейли Дж.В. Инвестиции: Учебник / Пер. с англ. А.Н. Буренина, А.А. Васина. М.: ИН ФРА-М, 2022. 1028 с. ISBN 978-5-16-016789-3.
- Чеботарев Ю.А. Торговые роботы на российском фондовом рынке. М.: СмартБук, 2011. 160 с. ISBN 978-5-9791-0254-2.
- Cartea A., Jamingal S., Penava J. Algorithmic and High-Frequency Trading. Cambridge: Cambridge University Press, 2015. 356 p. ISBN 1107091144.
- Bukunov S.V., Bukunova O.V. Multi-trend trade system for financial market // Business Informatics. 2022. Т. 16. № 4. С. 36–49. EDN DOS HAY. DOI: 10.17323/2587-814X.2022.4.36.49
- Klimin P.Y., Bukunov S.V. Computer modeling of modern financial markets // Proceedings of the Information Technologies and Intelligent Decision Making Systems (ITID MS2021). Moscow, January 20, 2021. Vol. 2843. URL: http://ceur-ws.org/Vol-2843/paper014.pdf (дата обращения: 02.07.2024).
- Chan E.P. Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale. New Jersey: John Wiley & Sons, 2013. 255 p. ISBN 1118460146.
- Букунов С.В., Букунова О.В. Разработка бизнес-приложения для обработки и анализа данных по финансовым рынкам с помощью языка R // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2020. № 1. С. 182–195. EDN IFLNFS. DOI: 10.25586/RNU.V9187.20.01.P.182
- Davey K.J. Building Winning Algorithmic Trading System: A Trader`s Journey from Data Mining to Monte Carlo Simulation to Live Trading. New Jersey: John Wiley & Sons, 2014. 284 p. ISBN 111877888X.
- Кудрявцев О.Е., Мамедзаде Х.М., Родоченко В.В., Чивчян А.А. Анализ эффективности стратегий для торговли опционами на Московской Бирже с применением методов машинного обучения // Инженерный вестник Дона. 2017. № 1. С. 52. EDN ZBBNEZ. URL: www.ivdon.ru/magazine/archive/n1y2017/4069/ (дата обращения: 02.07.2024).
- Швагер Д. Технический анализ: Полный курс / Пер. с англ. А. Куницына, Б. Зуева. 14-е изд. М.: Альпина Паблишерз, 2018. 804 с. ISBN 978-5-9614-6342-2.
- Андрианова Е.Г., Новикова О.А. Роль методов интеллектуального анализа текста в автоматизации прогнозирования рынка ценных бумаг // Cloud of Science. 2018. Т. 5. № 1. С. 196–211. EDN YUTIIN. URL: https://cloudofscience.ru/publications/archive/cos_5_1/ (дата обращения: 25.06.2024).
- Солабуто Н.В. Трейдинг: торговые системы и методы. СПб.: Питер, 2010. 336 с. ISBN 978-5-49807-634-8.
- Найман Э.Л. Трейдер-инвестор. Киев: ВИРА-Р, 2000. 640 с. ISBN 9667808002.
- Ehlers J.F. Cycle analytics for traders. New Jersey: John Wiley & Sons. 256 p. ISBN 1118728513.
- Элдер А. Как играть и выигрывать на бирже: Психология. Технический анализ. Контроль над капиталом: Пер. с англ. М.: Альпина Паблишерз, 2010. 472 с. ISBN 5961413179.
