Статьи, Журналы
Совершенствование процессного управления инвестиционным портфелем с использованием технологий искусственного интеллекта
Статьи, Журналы
Совершенствование процессного управления инвестиционным портфелем с использованием технологий искусственного интеллекта
Питинцев, Р.С. Совершенствование процессного управления инвестиционным портфелем с использованием технологий искусственного интеллекта / Р. С. Питинцев, М. С. Кузьмин // Финансовый бизнес. — Москва, 2026 — N 5. — С.166-170. — Библиогр. в конце ст.
Питинцев, Р.С. и Кузьмин, М.С., (2026), "Совершенствование процессного управления инвестиционным портфелем с использованием технологий искусственного интеллекта", Финансовый бизнес, Москва, 2026, N 5, С.166-170.
Питинцев Р С, Кузьмин М С. Совершенствование процессного управления инвестиционным портфелем с использованием технологий искусственного интеллекта. Финансовый бизнес. 2026; (N 5). С.166-170.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Выпуск
Финансовый бизнес, 2026, N 5
Источник
Аннотация
Предложенная в настоящей работе процессная схема администрирования инвестиционным портфелем предполагает интеграцию технологий искусственного интеллекта на этапах отбора ценных бумаг, оценки неопределенности, ребалансировки состава и последующего мониторинга. На основе данных о котировках акций ПАО «Сбербанк» и ПАО «ЛУКОЙЛ» произведен расчет влияния модуля ИИ. Снижение показателя максимальной просадки стоимости зафиксировано; отмечен также прирост степени контролируемости портфеля.
Ключевые слова
- #рынок ценных бумаг
- #рынок акций
- #инвестиционная деятельность
- #инвестиционные решения
- #инвестиционные стратегии
- #инвестиционный портфель
- #управление портфелем
- #нейросетевые технологии
- #искусственный интеллект
- #процессный подход
- #риски
- #экономико-математические методы
- #экономико-математические модели
- #коэффициент шарпа
- #анализ данных
- #сбербанк
- #лукойл
- #таблицы
-
УДК:336.76(470)
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Лысенок, Н.И. Применение методов кластеризации для формирования оптимального инвестиционного портфеля на российском фондовом рынке / Н. И. Лысенок, Ю. Е. Маркова // Финансовый журнал. — Москва, 2026 — N 4. — С.45-63.
- 2. Помулев, А.А. Прогнозирование цены на акции российских публичных компаний с использованием LSTM нейронной сети / А. А. Помулев // Финансы и кредит. — Москва, 2026 — N 8. — С.174-189.
- 3. Малышевский- Чуклинов, В.А. Оценка применимости классического коэффициента Шарпа на российском фондовом рынке / В. А. Малышевский- Чуклинов // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2026 — N 8. — С.359-362.
- 4. Бойцов, Е.Р. Чувствительность инструментов российского фондового рынка к внешним рискам / Е. Р. Бойцов // Финансовая экономика. — Москва, 2026 — N 3. — С.186-188.
- 5. ESG-показатели как детерминанты риска снижения цен российских акций в различные периоды / Т. В. Теплова, Т. В. Соколова, Д. С. Кисса, С. В. Гуров // Журнал Новой экономической ассоциации. — Москва, 2026 — N 1(70). — С.157-190.
- 6. Переход, С.А. Поведенческие факторы в решениях частных инвесторов на российском рынке акций / С. А. Переход, В. А. Пономарева // Финансы. — Москва, 2026 — N 3. — С.59-64.
- 7. Речмедина, С.А. Построение портфелей акций с помощью метода DEA на российском фондовом рынке в условиях повышенной волатильности / С. А. Речмедина, А. Ханиев, В. В. Сухих // Вестник Московского университета. Серия 6, Экономика. — Москва, 2025 — N 3. — С.40-62.
- 8. Коновалов, В. Накануне эпической ярости: нервозность рынков исключила яркие тренды / В. Коновалов // Вестник НАУФОР. — Москва, 2026 — N 3. — С.51-56.
- 9. Нагорный, П.И. Анализ потенциала российских акций и облигаций как средств сбережения / П. И. Нагорный, А. Н. Курбацкий, С. В. Хизгияев // Финансы и кредит. — Москва, 2026 — N 2. — С.155-170.
- 10. Васильева, Н.С. Моделирование оптимального инвестиционного портфеля на основе модели Марковица в условиях российского фондового рынка / Н. С. Васильева, Е. А. Привалова // Финансовый менеджмент. — Москва, 2025 — N 12. — С.55-62.
Отзывы читателей
0