Использование синтеза теории хаоса и нейросетевого моделирования в портфельном риск-менеджменте на финансовых рынках

Результаты портфеля (в т.ч. рыночного портфеля) определяются его интеллектуальными способностями, такими как память, способность к обучению, способность к обобщению и т.д. Оптимизируемый финансовый портфель — это нейросеть, интеллект, который пытается обучиться шуму в рыночных данных (волатильности) и в поведении (т.е. индивидуальных предпочтениях по риску) менеджеров, т.е. обученная нейронная сеть (оптимизированный портфель) - это объект с минимальным хаосом.ЗАКЛЮЧЕНИЕСинтез теории хаоса и нейросетевого моделирования в портфельном риск-менеджменте на финансовых рынках имеет значительный потенциал для улучшения точности прогнозирования и принятия решений. Это связано с тем, что оба подхода могут помочь в анализе сложных и непредсказуемых систем, которые часто встречаются на финансовых рынках.С использованием нейронных сетей для анализа временных рядов цен активов и определения тенденций и паттернов в этих данных, трейдеры и инвесторы могут принимать более обоснованные решения о распределении активов в портфеле и управлении рисками. Кроме того, использование теории хаоса для анализа сложных и непредсказуемых структур в данных о финансовых рынках может помочь определить наиболее эффективные стратегии управления портфелем и минимизации рисков.1. Улучшенная прогностическая способность: Сочетание теории хаоса и нейросетевого моделирования позволяет создавать более точные модели, способные улавливать сложные и непредсказуемые закономерности в финансовых данных. Это может повысить качество прогнозов рыночного поведения, что важно для принятия обоснованных решений в портфельном риск-менеджменте.2. Учет "черных лебедей": Теория хаоса позволяет учитывать непредсказуемые события, известные как "черные лебеди", которые могут иметь существенное влияние на рыночное поведение. Нейросетевое моделирование может помочь выявить эти события и их влияние на портфельный риск.3. Динамическое управление риском: Сочетание теории хаоса и нейросетевого моделирования позволяет более точно отслеживать динамические изменения в рыночных условиях и адаптировать управление портфелем в реальном времени.4. Управление сложными портфелями: Сложность финансовых инструментов современных портфелей требует глубокого понимания различных взаимосвязей и внутренних зависимостей. Синтез теории хаоса и нейросетевого моделирования может помочь в управлении такими сложными портфелями.Однако следует отметить, что данная область все еще требует дальнейших исследований и разработок, особенно в области адаптации моделей к разнообразным финансовым рынкам и изменяющимся условиям. Тем не менее, перспективы синтеза теории хаоса и нейросетевого моделирования в портфельном риск-менеджменте на финансовых рынках остаются весьма обнадеживающими.В целом, синтез теории хаоса и нейросетевого моделирования представляет собой перспективный подход к портфельному риск-менеджменту на финансовых рынках, но требует дальнейших исследований и разработок для преодоления ограничений и максимизации своего потенциала.СПИСОКИСПОЛЬЗОВАННЫХИСТОЧНИКОВГафаров А.Ф. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб. пособие /Ф.М. Гафаров, А.Ф. Галимянов. – Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. –121 с.Контос (Жукова) Е.Г. Новые методы прикладного математического моделирования в банковской сфере // УЭкС. 2013. №7 (55). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/novye-metody-prikladnogo-matematicheskogo-modelirovaniya-v-bankovskoy-sfere-1 (дата обращения: 17.12.2023).Олейник А. А., Субботин С. А. Мультиагентный метод параметрического синтеза нейро-фаззи сетей с прямой связью между агентами // Вестник НТУ ХПИ. 2009. №13. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/multiagentnyy-metod-parametricheskogo-sinteza-neyro-fazzi-setey-s-pryamoy-svyazyu-mezhdu-agentami (дата обращения: 17.12.2023).Рогов М.А. Альтернативная передача риска:портфель индексных деривативов на операционные риски, воспроизводящий нейросетевую топологию скоринговой модели в форме смарт-контракта с встроенным искусственным интеллектом Научно-исследовательский семинар ВШФМ РАНХиГС при Президенте РФ "Количественные методы в финансах» Москва, 30.01.2020Сергеев Д.А. Введение в нейросетевоемоделирование: учеб. пособие / А.П. Сергеев, Д.А. Тарасов; под общ. ред. А.П. Сергеева. —Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2017.— 128 с.