title: Optimal strategies at stock market in an unstable economic situation
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Вильчевский Евгений Никитич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Vilcevskij Evgenij Nikitic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ракшаев Алдар Цыдендамбаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Raksaev Aldar Cydendambaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кумачева Сурия Шакировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kumaceva Suria Sakirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:52:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:52:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 086200
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41002
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Выпускная квалификационная работа посвящена поиску оптимальной стратегии на фондовом рынке с позиции двух различных подходов. 
  Первый основан на применении эконометрического анализа к данным фондовых рынков и построении прогноза с помощью методики Бокса-Дженкинса. Анализ теоретических сведений о временных рядах сопровождается обоснованием применения указанной методики, построением модели ARIMA по имеющимся данным и получением прогноза с помощью построенной модели.  
  Второй подход связан с формулировкой задачи теории принятия решений (ТПР). Проблема поиска оптимальных стратегий рассматривается как «игра с природой» и далее применяется инструментарий на стыке ТПР и теории игр, где выбором стратегии рационального игрока (ЛПР) является решение – покупать или продавать акции на рынке. С помощью алгоритма искусственного интеллекта (обучение с подкреплением) строится временной ряд с отмеченными местами, где стоит продавать, а где покупать.
  Все алгоритмы и методы, использованные в работе, были реализованы автором на языке Python.
  В заключении исследования дана оценка полученных результатов и практические рекомендации на их основе.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The final qualifying work is devoted to finding the optimal strategy in the stock market from the position of two different approaches.
  The first one is based on applying econometric analysis to stock market data and building a forecast using the Box-Jenkins technique. The analysis of theoretical information about time series is accompanied by a justification for the application of this technique, the construction of an ARIMA model based on the available data, and obtaining a forecast using the constructed model.
  The second approach is related to the formulation of the problem of decision theory (DMT). The problem of finding optimal strategies is considered as a “game with nature”, and then tools are used at the intersection of TPR and game theory, where the choice of a rational player’s strategy (DM) is the decision to buy or sell shares on the market. Using the artificial intelligence algorithm (reinforcement learning), a time series is built with marked places where it is worth selling and where to buy.
  All algorithms and methods used in the work were implemented by the author in Python.
  In the conclusion of the study, an assessment of the results obtained and practical recommendations based on them are given.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фондовый рынок
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: индекс Московской биржи
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: индекс РТС
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: индекс голубых фишек
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временные ряды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нестационарность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модель Бокса-Дженкинса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эконометрика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: теория принятия решений в условиях неопределенности и риска
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: теория игр
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимальные стратегии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stock market
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Moscow Exchange index
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: RTS index
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: blue chip index
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: non-stationarity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Box-Jenkins model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: econometrics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: decision theory under uncertainty and risk
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: game theory
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: optimal strategies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Optimal strategies at stock market in an unstable economic situation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Оптимальные стратегии на фондовом рынке в условиях нестабильной экономической ситуации
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Vypusknaa_kvalifikacionnaa_rabota.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41002/2/Vypusknaa_kvalifikacionnaa_rabota.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,29 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Raksaev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41002/3/reviewSV_otzyv_Raksaev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 141,39 kB
resources.filename: reviewSV_st086200_Raksaev_Aldar_Cydendambaevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41002/4/reviewSV_st086200_Raksaev_Aldar_Cydendambaevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 6,69 kB