АНАЛІЗ КУРСІВ ФІНАНСОВИХ ІНСТРУМЕНТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ ІНВЕСТИЦІЙНОГО ПОРТФЕЛЮ
Date
2025
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
У статті розглянуто проблему формування та оптимізації
інвестиційного портфеля в умовах високої волатильності фінансових
ринків. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю підвищення
ефективності управління інвестиціями шляхом поєднання сучасних
технологій збору даних та методів машинного навчання. Запропоновано
систему, яка поєднує веб-скрапінг для автоматизованого збору фінансових
даних із відкритих джерел та оптимізацію портфеля з використанням
reinforcement learning. Методологія дослідження передбачає три етапи:
формування вибірки фінансових інструментів, попередню обробку даних
та оптимізацію портфеля із застосуванням класичних методів і алгоритму
PPO (Proximal Policy Optimization). Результати показали, що
нейромережева модель забезпечує вищий рівень диверсифікації та
адаптивності порівняно з традиційним підходом Марковіца. Отримані
висновки підтверджують доцільність інтеграції сучасних методів
машинного навчання в процес управління інвестиційними портфелями для
підвищення стійкості та ефективності фінансових стратегій.
The paper discusses the problem of forming and optimizing an investment
portfolio in conditions of high volatility of financial markets. The study's
relevance is determined by the need to improve investment management
efficiency by combining modern data collection technologies and machine
learning methods. A proposed system combines web scraping for automated
financial data collection from open sources and portfolio optimization using
reinforcement learning. The research methodology involves three stages:
forming a sample of financial instruments, preliminary data processing, and
portfolio optimization using classical methods and the PPO (Proximal Policy
Optimization) algorithm. The results showed that the neural network model
provides a higher level of diversification and adaptability than the traditional
Markowitz approach. The conclusions confirm the feasibility of integrating
modern machine learning methods into the investment portfolio management
process to increase the stability and effectiveness of financial strategies.
Description
Фоменко, Л. С. АНАЛІЗ КУРСІВ ФІНАНСОВИХ ІНСТРУМЕНТІВ З
ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ
ФОРМУВАННЯ ІНВЕСТИЦІЙНОГО ПОРТФЕЛЮ / Л. С. Фоменко // Магістерські студії. Альманах. - 2025. – Вип. 25. - Херсон ; Івано-Франківськ : ХДУ, 2025.
Keywords
інвестиційний портфель, веб-скрапінг, оптимізація, машинне навчання, reinforcement learning, PPO, диверсифікація активів, ризик, дохідність, investment portfolio, web scraping, optimization, machine learning, asset diversification, risk, return