Дата поступления рукописи в редакцию: 01.10.2025
Дата принятия рукописи в печать: 19.11.2025
Актуальность исследования в том, что в современных условиях важное значение имеет прогнозирование доходности облигации ОФЗ с использованием искусственного интеллекта в зависимости от динамики многих факторов, в том числе от изменения ключевой ставки Центробанка. Цель может быть достигнута на основе применения модели глубокого обучения (DL-модели) «Случайный лес».
Научная новизна состоит в том, чтобы доказать или опровергнуть гипотезу о том, что при использовании DL-модели «Случайный лес» может быть получен прогноз доходности облигации ОФЗ в зависимости от динамики ключевой ставки Центробанка и других факторов. Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи: рассмотреть теоретические аспекты использования алгоритмов анализа биржевых финансовых инструментов, выявить тренды развития AI-систем в биржевой торговле и финансовой сфере, сформировать прогноз цены облигации ОФЗ в зависимости от динамики ключевой ставки Центробанка. DL-модель «Случайный лес» была разработана на языке Python в облачной среде Collab.
Практическая значимость в том, что результаты исследования могут быть рекомендованы как инструмент, обеспечивающий поддержку принятия управленческих решений частным и корпоративным инвесторам. На бирже торгуется огромное количество финансовых инструментов. Их количество может различаться в зависимости от конкретной площадки. Например, на «СПБ Бирже» в основном торгуют иностранными акциями и фондами, всего доступно около 2000 инструментов. На Московской бирже специализируются на российских акциях (более 200 компаний) и торговых инструментах в рублях, а также на иностранной валюте (доллары, евро, фунты, юани) и большом выборе облигаций. Объектами исследования являются рынок облигаций, биржевой рынок и финансовый сектор. Объем торгов на рынках Мосбиржи в декабре 2024 г. составил 149,3 трлн руб. Это почти на 2 % больше, чем было годом ранее — 139,6 трлн руб.