ML-модели повысили точность прогнозов на фондовом рынке

❋ 4.7

Использование моделей машинного обучения позволяет добиться более высокой точности прогнозирования рисков российского фондового рынка по сравнению с классическими эконометрическими подходами. Предсказательная сила моделей возрастает на 23%, а средняя доходность инвестора может вырасти до 13% годовых. К таким выводам пришел сотрудник базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков ФЭН ВШЭ Никита Лысенок.


НИУ ВШЭ

# волатильность

# машинное обучение

# технологии

# фондовый рынок

# экономика


Кадр из фильма «Уолл-стрит: Деньги не спят» / © 20th Century Studios

Центральной задачей для управления рисками в инвестировании и построении стратегий на фондовом рынке остается оценка волатильности. Это мера изменчивости цены активов, которая показывает, как сильно она может колебаться в течение торгового дня. Ошибки в оценке будущей волатильности напрямую влияют на стоимость опционов, риск-менеджмент портфелей и эффективность инвестиционных стратегий.

Ссылка на основную публикацию