Разработка системы алгоритмического трейдинга на основе машинного обучения

Торговля ценных бумаг на мировых биржах постепенно приобретает всеобщий характер. Подобная деятельность стала привлекать большие массы людей, и с развитием информационных технологий мировые биржи стали доступны не только профессионалам, но и не имеющим к финансам отношения специалистам и агентам. Алгоритмический подход к торговле ценных бумаг также весьма распространен и славится своим постоянством с точки зрения риска и добываемой доходности. Данная работа посвящена анализу и оптимизации портфеля ценных бумаг с использованием алгоритмического подхода, а также включает элементы современных подходов машинного обучения и нейронных сетей, которые играют большую роль в процессе оптимизации распределения финансовых ресурсов между доступными ценными бумагами в целях достижения максимальной работы. Результатом работы является предложение прибыльной стратегии алгоритмической торговли с элементами машинного обучения.