Дата поступления рукописи в редакцию: 19.12.2023.
Дата принятия рукописи в печать: 15.01.2024.
Как известно, в условиях цифровизации экономики наблюдается широкомасштабное использование биржевых торговых ботов различных функциональных возможностей и алгоритмов на основе искусственного интеллекта.
Цель работы — сформировать гибридную киберфизическую систему, которая бы состояла как минимум из двух систем интеллектуальной поддержки принятия решения о покупке/ продаже биржевого актива на Московской бирже с использованием торгового терминала QUIK. Во-первых, которая была бы способна, реагируя на изменение рынка на основе обработки пятимерного вектора часовой свечи фьючерсного контракта СИУ3, рассчитать прогнозные значения цены закрытия фьючерса. Во-вторых, отправить требуемый ордер на биржу на покупку/продажу фьючерсного контракта, используя при этом функцию выставления стоп-ордеров, в целях минимизации риска потерь и повышения прибыльности спекулятивной торговли.
Актуальность исследования состоит в том, что в настоящее время наблюдается тенденция увеличения доли алгоритмической торговли на бирже, причем доля торговых роботов на искусственном интеллекте возрастает.
Научная новизна заключается в том, что в представленном исследовании выдвинута и доказана гипотеза, что с помощью сформированной DL-модели глубокого обучения «Случайный лес», которая вместе с торговым ботом образует киберфизическую систему, можно получить прогноз цены закрытия Pc фьючерсного контракта SiZ3 на таймфрейме 1 час. Причем полученное уравнение множественной регрессии, рассчитанное DL-моделью, переданное в скрипт торгового робота, позволяет ему, торгуя на терминале QUIK, обеспечивать получение вариационной маржи с доходностью выше ставки Центро банка.
Практическая значимость исследования в том, что полученные результаты внедрены и активно используются в биржевой торговле, и наблюдаются тенденции его дальнейшего использования.