ФОРМИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПОРТФЕЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА
Исследование посвящено проверке гипотезы о возможности создать диверсифицированный портфель акций путем их кластеризации по показателям риска и устойчивости. В рамках данной проблемы использовалось три метода клатсеризации: метод К-средних, модель гауссовой смеси и иерархическая кластеризация методом Уорда. Также было отобрано три признака, по которым проводилась кластеризация акций: индекс Бета, волатильность и ROE. По данным с 2018 по 2023 год за каждый период была проведена кластеризация с подбором оптимального количества кластеров, и были созданы портфели финансовых активов по заранее определенным правилам. В качестве альтернативы за каждый год были созданы портфели акций без предварительной кластеризации по правилам портфельной теории Марковица. После этого каждый портфель был протестирован в течение следующего года. Результаты на основе метрик доходности и риска показывают, что гипотеза имеет право на существование. Портфели, созданные с предварительной кластеризацией, превзошли по доходности классические варианты. Проблема имеет простор для дальнейшего исследования. В частности, иной набор признаков для сегментации акций или применение методов кластеризации в сочетании с другими алгоритмами машинного обучения или нейронных сетей может также дать качественные результаты.
Назаров Т.Р. Формирование инвестиционных портфелей с использованием кластерного анализа // Научный результат. Информационные технологии. – Т.10, №3, 2025. – С. 20-30. DOI: 10.18413/2518-1092-2025-10-3-0-2
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.