Разработка итерационного алгоритма формирования инвестиционного портфеля: предложения и рекомендации по IT сервису

В реалиях современного фондового рынка построение инвестиционного портфеля акций, облигаций или других более сложных инструментов представляет из себя достаточно сложную проблему, требующую. специальной подготовки и особого внимания. Есть много научных и практических работ на данную тему, но нельзя с полной уверенностью сказать, что данная тема изучена и по-прежнему много пространства для изучения остается свободным. Эта тема очень непростая, поскольку на рынке существует сильная неопределенность, на внешнем уровне – это макроэкономики государств, на внутреннем уровне – это микроэкономики различных институтов. Многие специалисты пытаются применить различные научные методы для формирования эффективного инвестиционного портфеля и используют методы машинного обучения, статистические методы и глубокое обучение на основе данных. Всех специалистов в этой сфере объединяет одна общая цель – максимизировать доходность портфеля при наименьших возможных рисках. Как и в прошлом столетии, так и сейчас, нужно своевременно реагировать на колебания рынка, хеджировать риски, не жертвуя доходностью портфеля. Чтобы следить за рынком, специалисты прибегают к алгоритмам и автоматизации процессов. В наши дни многие компании обращают внимание на пользу применения математических моделей и машинного обучения для повышения эффективности процессов (больше/столько же выгоды, меньше затрат), высвобождения человеческих ресурсов, ускорения, адаптации к современным реалиям. Особенно заметен интерес банков, страховых компаний и семейных офисов. В текущей работе передо мной, как исследователем, стоит следующий вопрос: жизнеспособна ли комбинация машинного обучения и итерационного алгоритма для формирования доходного и минимизированного по риску инвестиционного портфеля. Для усиления эффекта от применения итерационного алгоритма я использовал фундаментальный анализ финансовых метрик.