Статьи, Журналы
Алгоритмическая стратегия отбора облигаций с использованием скринингового инструмента и системы кредитно-взвешенных метрик
Статьи, Журналы
Алгоритмическая стратегия отбора облигаций с использованием скринингового инструмента и системы кредитно-взвешенных метрик
Красичев, Е.Р. Алгоритмическая стратегия отбора облигаций с использованием скринингового инструмента и системы кредитно-взвешенных метрик / Е. Р. Красичев, Е. Б. Герасимова // Экономические науки. Научно-информационный журнал. — Москва, 2026 — N 1. — С.164-170. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
В статье описан практический подход к алгоритмическому отбору облигаций, в котором классические показатели доходности и процентного риска дополняются оценкой кредитного риска эмитента. Предлагается использовать кредитно-взвешенные метрики: ожидаемую доходность(r expected) и ожидаемые денежные потоки, скорректированные на вероятность дефолта (PD) и вероятность выживания (SP). Подход реализован в виде инструмента Screener, созданного автором статьи, взаимодействие с которым осуществляется через чат Telegram. Инструмент в реальном времени автоматизирует сбор данных по более чем 600 облигациям российского рынка, автоматизирует первичную фильтрацию, группировку выпусков и ранжирование с учетом доходности, дюрации, ликвидности и кредитного качества. Дополнительно рассматривается модуль Alerts, позволяющий задавать правила мониторинга рынка и получать уведомления при выполнении заданных условий. Статья ориентирована на портфельных управляющих и частных инвесторов, работающих с корпоративными облигациями.
-
УДК:336.76
-
DOI: DOI — Digital Object Identifier — цифровой идентификатор объекта. Современный стандарт обозначения объектов информационной деятельности в сети Интернет, позволяющий идентифицировать и искать научные данные, размещённые в сети Интернет и привязывать к объекту дополнительные метаданные. Номер DOI всегда остаётся неизменным, который позволяет найти объект, даже если сведения о нем не полные или не точные.
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Патласов, Д.А. Оценка влияния волатильности фондового рынка РФ на кредитные спреды российских корпоративных облигаций / Д. А. Патласов // Прикладная эконометрика. — Москва, 2024 — N 76. — С.29-50.
- 2. Дарчев, К.А. Влияние динамики акционерного капитала на ценообразование облигаций / К. А. Дарчев // Финансовая аналитика. — Москва, 2025 — N 4. — С.74-87.
- 3. Amihud, Y. Market Liquidity / Y. Amihud, H. Mendelson, L. H. Pedersen. — Cambridge : Cambridge University Press, 2013. — 277 p.. — ISBN 9780521139656.
- 4. Financial Risk Measurement and Management / ed. F. X. Diebold. — Cheltenham : An Elgar Research Collection, 2012. — 990 p.. — (The International Library of Critical Writings in Economics). — ISBN 978-1-84980-390-8.
- 5. Колмаков, В.В. Обоснование подхода розничных инвесторов к формированию портфеля с точки зрения теории поведенческих финансов / В. В. Колмаков, А. Г. Полякова, С. В. Поляков // Финансы : теория и практика. — Москва, 2025 — N 1. Том 29. — С.133-145.
- 6. Маслова, Е.Ю. Оценка влияния факторов на рейтинговую оценку акций в нормативной модели / Е. Ю. Маслова // Финансовый бизнес. — Москва, 2025 — N 11. — С.137-142.
- 7. Дарчев, К.А. Тенденции ценообразования облигаций на российском рынке в день их размещения / К. А. Дарчев // Банковское дело. — Москва, 2025 — N 7. — С.70-76.
- 8. Коновалов, В. Рынок ОФЗ 2023 / В. Коновалов // Вестник НАУФОР. — Москва, 2023 — N 12. — С.46-51.
- 9. Тропина, Ж.Н. Развитие индустрии организации размещения облигаций в России / Ж. Н. Тропина // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2024 — N 3. — С.202-206.
- 10. Молотков, А.Б. Модель оценки краткосрочной доходности акций (индекс S&P 500) / А. Б. Молотков // Финансовая аналитика. — Москва, 2025 — N 4. — С.53-64.
Отзывы читателей
0