Заявка на подписку:

vfilimonova@panor.ru

По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 334

Адаптация трендовых алгоритмических стратегий к волатильным рынкам: сравнительный анализ стратегий управления рисками

Кольцов Михаил Алексеевич аспирант, ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова» Россия, 117997, г. Москва, Стремянный пер., д. 36, E-mail: activemike@icloud.com
Проданова Наталья Алексеевна доктор экономических наук, профессор кафедры государственных и муниципальных финансов, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова» Россия, 117997, г. Москва, Стремянный пер., д. 36, E-mail: prodanova-00@mail.ru, ORCID: 0000-0001-5140-2702

В рамках данного исследования рассматривается актуальная проблема адаптации трендовых алгоритмических стратегий к условиям повышенной волатильности на финансовых рынках, обусловленная экспоненциальным ростом интереса к применению автоматизированных торговых систем. Целью работы является сравнительный анализ эффективности различных стратегий управления рисками, направленных на повышение устойчивости и прибыльности трендовых алгоритмов в периоды рыночной нестабильности. В процессе исследования проводится оценка влияния различных методов ограничения убытков, принимающих во внимание как фиксированные значения стоп-лосс, так и адаптивные подходы, а также оптимизацию размера позиции с учетом текущей волатильности рынка, на итоговые показатели доходности и риска торговых систем. Методология исследования включает в себя анализ специализированной литературы, системный и статистический анализ на исторических данных, а также имитационное моделирование для оценки эффективности различных комбинаций трендовых стратегий и стратегий управления рисками. Результатом исследования станут практические рекомендации для трейдеров и специалистов в области алгоритмической торговли, направленные на адаптацию трендовых стратегий к волатильным рыночным условиям.

Литература:

1. Аникин В.С. Перспективы развития алгоритмической торговли на финансовых рынках / В.С. Аникин, М.С. Береговых // Современные вызовы экономики и систем управления в условиях социально-экономической нестабильности: Материалы Всероссийской (национальной) научно-практической конференции, Москва, 4 марта 2025 года. — М.: Московский университет им. С.Ю. Витте, 2025. — С. 44–50.

2. Апполонова Н.А. Обзор рынка децентрализованных финансов в цифровой экономике / Н.А. Апполонова, Ж.И. Чеснокова // Теория и методика фундаментальных и прикладных научных исследований: Сборник статей международной научной конференции, Санкт-Петербург, 15 ноября 2023 года. — СПб.: Гуманитарный национальный исследовательский институт «НАЦРАЗВИТИЕ», 2023. — С. 30–32.

3. Аблитаров Э.Р. Технологические аспекты алгоритмической торговли: состояние и перспективы масштабирования / Э.Р. Аблитаров, Э.Э. Шамилева // Менеджмент и финансы производственных систем: Сборник научно-практических статей Всероссийской (национальной) научно-практической конференции, Волгоград, 12 декабря 2023 года. — Волгоград: ЗАО «Университетская книга», 2024. — С. 14–18.

4. Аблитаров Э.Р. Развитие алгоритмической торговли и ее влияние на динамику российского фондового рынка / Э.Р. Аблитаров, Э.Э. Шамилева // Менеджмент и финансы производственных систем: Сборник научно-практических статей Всероссийской (национальной) научно-практической конференции, Волгоград, 12 декабря 2023 года. — Волгоград: ЗАО «Университетская книга», 2024. — С. 21–25.

5. Акыева О. Зарубежный опыт анализа правил биржевой торговли / О. Акыева, А. Вепаев // Cognitio Rerum. — 2025. — № 3. — С. 57–58.

6. Сунгатуллин Р.Г. Экономические эффекты внедрения алгоритмической торговли: эмпирический анализ и этические вызовы / Р.Г. Сунгатуллин // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2025. — Т. 8, № 5 (158). — С. 5–14.

7. Степанова Т.В. Особенности инвестиционной деятельности торговых компаний / Т.В. Степанова, А.С. Туриева // Управление и экономика, исследования, разработки: монография. — Пенза: Пензенский государственный аграрный университет, 2025. — С. 229–243.

8. Сироткина А.С. Алгоритмическая торговля на основе трехбарьерного метода / А.С. Сироткина, М.А. Лысова // Сборник научных трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и управления производством». — 2024. — № 55. — С. 196–201.

9. Цзя Ц. Последствия масштабирования алгоритмической и высокочастотной торговли на рынке ценных бумаг / Ц. Цзя, Е.В. Барашева // Human Progress. — 2024. — Т. 10, № 5.

10. Best Algo Trading Strategies 2026 // Yahoo Finance [Электронный ресурс]. — URL: https://www.quantifiedstrategies.com/algo-trading-strategies/ (дата обращения: 20.01.2026).

Актуальность настоящего исследования обусловлена экспоненциальным ростом интереса к применению алгоритмических систем торговли, в частности трендовых стратегий, в условиях современной динамики финансовых рынков. Несмотря на очевидные преимущества автоматизации и систематизации торговых процессов, адаптация данных стратегий к периодам повышенной волатильности остается нерешенной проблемой, требующей тщательного анализа и разработки эффективных подходов.

Данное исследование является актуальным еще и потому, что на сегодняшний день, в особенности на российском рынке, постоянно колеблются цены, что негативным образом влияет также и на устойчивость и доходность различных трендовых алгоритмов.

Отсюда можно утверждать, что эффективная система управления рисками выходит на первый план для того, чтобы обеспечить стабильный уровень доходности в условиях различной неопределенности.

Цель исследования — провести сравнительный анализ эффективности разных стратегий, которые позволяют управлять рисками и адаптировать трендовые алгоритмические стратегии.

Объект исследования — это определенные трендовые алгоритмические стратегии в сфере торговли на фондовом рынке.

Предмет исследования — целостная система стратегии по управлению рисками, которая позволяет адаптироваться к трендовым стратегиям на фондовом рынке.

Гипотеза исследования. Предполагается, что при применении адаптивных стратегий управления рисками возможно увеличить уровень дохода на фондовом рынке и снизить риск различных трендовых алгоритмических стратегий.

На сегодняшний день российский фондовый рынок отличается тем, что он находится в постоянной нестабильности из-за изменения политических, экономических факторов, что негативным образом влияет также и на ценообразование. Отсюда трейдеры все в большей степени стараются адаптировать нынешние трендовые стратегии под существующий рынок в условиях волатильности [1].

В настоящем исследовании мы стремимся определить различия, которые существуют в результате применения разных методик в области рискменеджмента, относящиеся к алгоритмическим торговым стратегиям. По итогам проведенного исследования мы сможем или подтвердить, или опровергнуть разработанную гипотезу. По ходу исследования была разработана таблица, в которой представлен сравнительный анализ стратегий управления рисками. С помощью методов исторического анализа данных и метода моделирования реальных торговых ситуаций был разработан вывод, который демонстрировал, что стратегии риск-менеджмента являются менее убедительными по сравнению с другими альтернативными методами [2].

Для Цитирования:
Кольцов Михаил Алексеевич, Проданова Наталья Алексеевна, Адаптация трендовых алгоритмических стратегий к волатильным рынкам: сравнительный анализ стратегий управления рисками. Бухгалтерский учет и налогообложение в бюджетных организациях. 2026;3.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: