2828 Оценка применимости моделей DRL для прогнозирования доходности акций на российском рынке и разработка процедуры калибровки

Сизых Наталья Васильевна

руководитель проекта

Заявка создана

02.11.2026

На рассмотрении у ПО

02.11.2026

Отправлен на комиссию

02.11.2026

Одобрен

Паспорт проекта

Аннотация

Проект посвящён оценке применимости моделей глубокого обучения с подкреплением (DRL) для прогнозирования доходности акций на российском рынке и разработке процедуры калибровки таких моделей. Актуальность обусловлена растущим интересом к DRL в задачах прогнозирования и управления портфелем при одновременной неопределённости в отношении их устойчивости на развивающихся рынках, characterized особыми условиями: высокая волатильность, ограниченная ликвидность, структурные сдвиги и специфика торговой...

Отрасль

Информатика

Цель

Оценить применимость моделей DRL для прогнозирования доходности акций на российском рынке и разработать воспроизводимую процедуру их калибровки с учётом рыночных ограничений, обеспечивающую устойчивые результаты на разных режимах рынка.

Ожидаемые результаты

Обзор подходов к применению DRL в прогнозировании доходности акций и управлении портфелем; выявление пробелов для российского рынка.
Формирование набора данных по российскому рынку акций: цены, объёмы, корпоративные события, макрофакторы; подготовка к обучению.
Проектирование среды DRL и набора моделей-кандидатов с учётом транзакционных издержек, ликвидности и ограничений торговли.
Разработка процедуры калибровки гиперпараметров и функций вознаграждения; реализация и обучение моделей-кандидатов.

Форма и способы промежуточного контроля

Собеседование онлайн на платформе "Zoom" или "Телемост".

Форма представления результатов

1) Демонстрация работы программного обеспечения на тестовых примерах и реальных данных. 2) Научный отчет. 3) Доклады полученных результатов исследований на конференциях, в том числе на Международной научно-практической конференции студентов и аспирантов «Статистические методы анализа экономики и общества» и других. 4) Научная публикация.

Ресурсное обеспечение

Компьютерное и программное обеспечение. Данные фондового рынка.

Имеющийся задел

Есть данные компаний по хеджированию валютных рисков на российском рынке, есть опубликованная статья о проблемах хеджирования валютных рисков для российских компании. Необходимо проведение дальнейших разработок в данном направлении.